TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Combining Wavelet Transform and Hidden Markov Models for ECG Segmentation"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Combining Wavelet Transform and Hidden Markov Models for ECG Segmentation | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 56215 8 pages doi 2007 56215 Research Article Combining Wavelet Transform and Hidden Markov Models for ECG Segmentation Rodrigo Varejao Andreao1 and Jerome Boudy2 1 Departamento de Engenharia Elétrica Universidade Federal do Espirito Santo Campus de Goiaberas Avenue Fernando Ferrari 514 Vitiria 29060-970 Brazil 2 Departement Electronique et Physique Institut National des Telecommunications 9 rue Charles Fourier 91011 Evry France Received 1 May 2006 Revised 9 October 2006 Accepted 20 November 2006 Recommended by William Allan Sandham This work aims at providing new insights on the electrocardiogram ECG segmentation problem using wavelets. The wavelet transform has been originally combined with a hidden Markov models HMMs framework in order to carry out beat segmentation and classification. A group of five continuous wavelet functions commonly used in ECG analysis has been implemented and compared using the same framework. All experiments were realized on the QT database which is composed of a representative number of ambulatory recordings of several individuals and is supplied with manual labels made by a physician. Our main contribution relies on the consistent set of experiments performed. Moreover the results obtained in terms of beat segmentation and premature ventricular beat PVC detection are comparable to others works reported in the literature independently of the type of the wavelet. Finally through an original concept of combining two wavelet functions in the segmentation stage we achieve our best performances. Copyright 2007 R. V. Andreão and J. Boudy. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. INTRODUCTION Electrocardiogram ECG analysis requires powerful signal processing tools

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.