Moving Average Filter Fdatool

Ich weiß, das ist eine alte Antwort, aber denken Sie daran, es gibt sehr spezifische Frequenzbereiche, die für die diagnostische Genauigkeit eines Oberflächen-EKG aufbewahrt werden müssen. Insbesondere sollten 0,05-1 Hz für die höchsten Treue-ST-Segmente und möglicherweise ein Tiefpass von 40 Hz für Erwachsene und 150 Hz für peds im Rest des EKG aufbewahrt werden (ein geeigneter Sperrfilter für die Zeilenfrequenz wird ebenfalls angeregt) . I39m nicht so vertraut mit der Savitzky-Golay FIR, aber darauf zu achten, um sicherzustellen, dass es wichtige Frequenzen im EKG. Ndash user7116 Jul 13 13 am 15:44 1 vielen Dank für die Informationen. Ich sollte darauf hinweisen, dass ich nicht viel Domain-Kenntnisse der EKG-Signale haben, war die oben genannte Antwort einfach aus einer reinen Signalverarbeitung Perspektive (durch Auflistung der verschiedenen Funktionen könnte man verwenden, um ein Signal im Allgemeinen filtern). Wahrheit ist I39m nicht, dass vertraut mit SG-Filter entweder, I39ve erwähnt, weil es I39ve oft gesehen es in der Literatur im Zusammenhang mit EKG: uap-bd. edu/jcitpapers/vol-1no-2/IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 Um 16:35 Ordentliches Papier, vielen Dank für die Referenz Ein morphologischer Vergleich der resultierenden ECG39s ist der wichtigste Faktor bei der Betrachtung von Filtern. Allerdings, für eine einfache ambulante Überwachung (was viele würden nennen quotrhythm interpretationquot) haben Sie eine breite Palette in Filter-Auswahl, da Sie Ok mit einigen Signalverzerrungen sind. Ndash user7116 Der Wissenschaftler und Ingenieure Leitfaden zur digitalen Signalverarbeitung Von Steven W. Smith, Ph. D. Kapitel 14: Einführung in digitale Filter Tabelle 14-1 beschreibt, wie digitale Filter nach ihrer Verwendung und ihrer Implementierung klassifiziert werden. Die Verwendung eines digitalen Filters kann in drei Kategorien unterteilt werden: Zeitbereich. Frequenz-Bereich und benutzerdefinierte. Wie zuvor beschrieben, werden Zeitbereichsfilter verwendet, wenn die Information in der Form der Signalwellenform codiert wird. Die Zeitbereichsfilterung wird für solche Aktionen wie: Glättung, DC-Entfernung, Wellenformformung usw. verwendet. Im Gegensatz dazu werden Frequenzbereichsfilter verwendet, wenn die Information in der Amplitude, Frequenz und Phase der Komponenten-Sinusoide enthalten ist. Das Ziel dieser Filter besteht darin, ein Frequenzband von einem anderen zu trennen. Benutzerdefinierte Filter werden verwendet, wenn eine spezielle Aktion durch den Filter erforderlich ist, etwas aufwändiger als die vier Grundreaktionen (Hochpass, Tiefpass, Bandpass und Bandabstoß). Kapitel 17 beschreibt beispielsweise, wie benutzerdefinierte Filter für die Dekonvolution verwendet werden können. Eine Möglichkeit, einer unerwünschten Faltung entgegenzuwirken. Digitale Filter können auf zweierlei Weise durch Faltung (auch als endliche Impulsantwort oder FIR bezeichnet) und durch Rekursion (auch als unendliche Impulsantwort oder IIR bezeichnet) implementiert werden. Filter, die durch Faltung ausgeführt werden, können eine viel bessere Leistung als Filter mit Rekursion haben, aber viel langsamer ausführen. Die nächsten sechs Kapitel beschreiben digitale Filter gemäß den Klassifikationen in Tabelle 14-1. Zuerst werden wir die Filter untersuchen, die durch Faltung ausgeführt werden. Der gleitende Durchschnitt (Kapitel 15) wird im Zeitbereich verwendet, der Fenstersaal (Kapitel 16) wird im Frequenzbereich verwendet und FIR-Custom (Kapitel 17) wird verwendet, wenn etwas Besonderes benötigt wird. Um die Diskussion von FIR-Filtern zu beenden, präsentiert Kapitel 18 eine Technik namens FFT-Faltung. Dies ist ein Algorithmus zur Erhöhung der Faltungsgeschwindigkeit, wodurch FIR-Filter schneller ausgeführt werden können. Als nächstes betrachten wir rekursive Filter. Der einpolige rekursive Filter (Kapitel 19) wird im Zeitbereich verwendet, während der Chebyshev (Kapitel 20) im Frequenzbereich verwendet wird. Rekursive Filter mit einer benutzerdefinierten Antwort werden durch iterative Techniken entworfen. Aus diesem Grund werden wir ihre Diskussion bis Kapitel 26, wo sie mit einer anderen Art von iterativen Verfahren präsentiert werden: das neuronale Netzwerk. Wie in Tabelle 14-1 gezeigt, sind Faltung und Rekursion rivalisierende Techniken, die Sie für eine bestimmte Anwendung verwenden müssen. Wie wählen Sie Kapitel 21 präsentiert einen Kopf-zu-Kopf-Vergleich der beiden, in den Zeit-und Frequenzbereichen.