Đánh giá các thuật toán ICA để loại bỏ các yếu tố nhân tạo từ một kênh đơn ECG

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả:

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 006.42 Optical pattern recognition

Thông tin xuất bản: Khoa học và Công nghệ các trường đại học kỹ thuật, 2014

Mô tả vật lý: 107-110

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 506598

In this paper, application of Independent Component Analysis (lCA) in removing artefacts from the electrocardiagram (ECG) has been presented. In. the proposed model, the authors use ICA for removing noise and artefacts in a single-chanel ECG signal. The main idea of this method is that the authors use the delay reconstruction to transform the observed univariate ECG signal into a multidimensional matrix. This suggests that artefacts and noise are independent sources from the physiological sources generating the cardiac signals. By this way, the ICA model can be applied. the goal was to quantify which ICA algorithm would be the most effective. More specifically, the authors were interested in comparing the performance of Fast/CA, SOBI and JADE algorithms. Computer simulation experiments are presented to illustrate the proposed approach.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH