A Pipeline for Adaptive Filtering and Transformation of Noisy Left-Arm ECG to Its Surrogate Chest Signal

自适应滤波器 最小均方滤波器 递归最小平方滤波器 计算机科学 工件(错误) 管道(软件) 均方误差 滤波器(信号处理) 算法 数学 人工智能 计算机视觉 统计 程序设计语言
作者
Farzad Mohaddes,Rafael Luiz da Silva,Fatma Patlar Akbulut,Yilu Zhou,Akhilesh Tanneeru,Edgar Lobatón,Bongmook Lee,Veena Misra
出处
期刊:Electronics [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:9 (5): 866-866 被引量:6
标识
DOI:10.3390/electronics9050866
摘要

The performance of a low-power single-lead armband in generating electrocardiogram (ECG) signals from the chest and left arm was validated against a BIOPAC MP160 benchtop system in real-time. The filtering performance of three adaptive filtering algorithms, namely least mean squares (LMS), recursive least squares (RLS), and extended kernel RLS (EKRLS) in removing white (W), power line interference (PLI), electrode movement (EM), muscle artifact (MA), and baseline wandering (BLW) noises from the chest and left-arm ECG was evaluated with respect to the mean squared error (MSE). Filter parameters of the used algorithms were adjusted to ensure optimal filtering performance. LMS was found to be the most effective adaptive filtering algorithm in removing all noises with minimum MSE. However, for removing PLI with a maximal signal-to-noise ratio (SNR), RLS showed lower MSE values than LMS when the step size was set to 1 × 10−5. We proposed a transformation framework to convert the denoised left-arm and chest ECG signals to their low-MSE and high-SNR surrogate chest signals. With wide applications in wearable technologies, the proposed pipeline was found to be capable of establishing a baseline for comparing left-arm signals with original chest signals, getting one step closer to making use of the left-arm ECG in clinical cardiac evaluations.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
羊羔肉完成签到,获得积分10
1秒前
胖丁完成签到,获得积分10
1秒前
笨笨凡松完成签到,获得积分10
4秒前
飞舞伤寒完成签到,获得积分10
4秒前
贝利亚完成签到,获得积分10
6秒前
喜多多的小眼静完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
Dsunflower完成签到 ,获得积分10
7秒前
羊羔肉发布了新的文献求助50
8秒前
半夏发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
大橙子发布了新的文献求助10
10秒前
星辰大海应助贝利亚采纳,获得10
10秒前
11秒前
sunny心晴完成签到 ,获得积分10
13秒前
独特的凝云完成签到 ,获得积分10
13秒前
TheDing完成签到,获得积分10
14秒前
传奇3应助lenetivy采纳,获得10
16秒前
积极的忆曼完成签到,获得积分10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
17秒前
酒剑仙完成签到,获得积分10
17秒前
YANGMJ完成签到,获得积分10
18秒前
xialuoke完成签到,获得积分10
18秒前
scinature发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
19秒前
小洪俊熙完成签到,获得积分10
21秒前
狄百招完成签到 ,获得积分10
21秒前
UU完成签到,获得积分10
22秒前
半夏完成签到,获得积分10
24秒前
Judy完成签到 ,获得积分10
24秒前
跳跳糖完成签到,获得积分10
25秒前
JS完成签到,获得积分10
26秒前
胡萝卜完成签到,获得积分10
27秒前
Hunter完成签到,获得积分10
27秒前
耍酷依玉完成签到,获得积分10
27秒前
luo完成签到,获得积分10
28秒前
大橙子发布了新的文献求助10
29秒前
唯爱薇儿完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038201
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575940
关于积分的说明 11373987
捐赠科研通 3305747
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819274
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022