亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A reliable evaluation approach for multichannel signal denoising algorithms based on a novel arterial pulse acquisition system

降噪 信号(编程语言) 脉搏(音乐) 计算机科学 算法 人工智能 电信 探测器 程序设计语言
作者
Chao Chen,Zhendong Chen,Yuqi Zhou,Yinan Hao,Bo Peng,Xiaohua Xie,Haiqing Xie
出处
期刊:Heliyon [Elsevier BV]
卷期号:10 (5): e26140-e26140 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.heliyon.2024.e26140
摘要

BackgroundTactile sensors are utilized to measure multichannel pulse signals in pulse wave analysis (PWA). Owing to noise interferences, researchers have applied various denoising algorithms on multichannel pulse signals. To comprehensively assess these algorithms, numerous evaluation metrics have been proposed. However, these studies did not investigate the noise mechanisms in depth and lacked reference pulse signals, thus making the evaluations insufficiently objective.Materials and methodsAn applicable denoising evaluation approach for multichannel pulse signal algorithms based on an arterial pulse acquisition system is established by superimposing real-world multichannel noise to the reference signals. The system, comprising a SphygmoCor and a uniaxial noise acquisition device, allows us to acquire single-reference pulse signals as well as real-world multichannel noise.ResultsWe assess eight popular denoising algorithms with three evaluation metrics, including amplitude relative error (ARE), mean square error (MSE) and increased percentage signal-noise ratio (SNR%). Our proposed approach provides accurate and objective evaluations of multichannel pulse signal denoising. Notably, classic algorithms for single-channel denoising are not recommended for multichannel denoising. Comparatively, RPCA-based algorithms can denoise pulse signals independently for each channel.ConclusionThis study sets the stage for the establishment of accurate and objective pulse signal denoising evaluations and provides insights for data-driven clinical diagnoses in cardiovascular medicine.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
weizhi发布了新的文献求助10
1秒前
痛米完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
陶淘淘完成签到,获得积分10
3秒前
求文献发布了新的文献求助10
5秒前
勤恳的妙旋完成签到,获得积分10
5秒前
7秒前
彩色的灵波完成签到,获得积分10
9秒前
光亮翠风完成签到,获得积分10
11秒前
weizhi完成签到,获得积分20
12秒前
猴面包树发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
ding应助任浩采纳,获得10
15秒前
汉堡包应助lala采纳,获得10
16秒前
慕青应助勤恳的妙旋采纳,获得10
17秒前
小透明发布了新的文献求助10
17秒前
mmyhn发布了新的文献求助30
19秒前
lala完成签到,获得积分10
19秒前
天天快乐应助猴面包树采纳,获得10
20秒前
21秒前
元元关注了科研通微信公众号
22秒前
24秒前
任浩发布了新的文献求助10
26秒前
ling361完成签到,获得积分10
26秒前
26秒前
中中完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
28秒前
lala发布了新的文献求助10
30秒前
30秒前
33秒前
元元发布了新的文献求助10
34秒前
bailili完成签到,获得积分10
34秒前
胡耀辉发布了新的文献求助10
34秒前
35秒前
胡耀辉发布了新的文献求助10
35秒前
胡耀辉发布了新的文献求助10
35秒前
37秒前
39秒前
胡耀辉发布了新的文献求助10
39秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7246826
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8870455
关于积分的说明 18711688
捐赠科研通 6924245
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3197822
关于科研通互助平台的介绍 2372987
邀请新用户注册赠送积分活动 2172664