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자료유형
학술저널
저자정보
최창현 (Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University) 김용주 (Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University) 김태형 (Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University) 안용희 (Dept. of Bio-Mechatronic Engineering, Sungkyunkwan University) 신동렬 (School of Information and Communication Engineering, Sungkyunkwan University)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제33권 제5호
발행연도
2008.1
수록면
317 - 325 (9page)

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The electrocardiogram (ECG) measurement system consists of I/O interface to input the ECG signals from two electrodes, FPGA (Field programmable gate arrays) module to process the signal conditioning, and real time module to control the system. The algorithms based on wavelet transform were developed to remove the noise of the ECG signals and to determine the QRS-waves. Triangular wave tests were conducted to determine the optimal factors of the wavelet filter by analyzing the SNRs (signal to noise ratios) and RMSEs (root mean square errors). The hybrid rule, soft method, and symlets of order 5 were selected as thresholding rule, thresholding method, and mother wavelet, respectively. The developed wavelet filter showed good performance to remove the noise of the triangular waves with 10.98 dB of SNR and 0.140 mV of RMSE. The ECG signals from a total of 6 subjects were measured at different measuring postures such as lying, sitting, and standing. The durations of QRS-waves, the amplitudes of R-waves, the intervals of RR-waves were analyzed by using the finite impulse response (FIR) filter and the developed wavelet filter. The wavelet filter showed good performance to determine the features of QRS-waves, but the FIR filter had some problems to detect the peaks of Q and S waves. The measuring postures affected accuracy and precision of the ECG signals. The noises of the ECG signals were increased due to the movement of the subject during measurement. The results showed that the wavelet filter was a useful tool to remove the noise of the ECG signals and to determine the features of the QRS-waves.
#Electrocardiogram #Wavelet #QRS duration #R amplitude #RR interval

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