Abstract
In thls paper, the representative beal textraction algorIthms for the diagnostic parameter extraction in noisy signal were compared. We used the avernge, median, mode, and trmmed mean to calculale the central tendency. In our experimenl, we have restricted to four kinds of noises -EMG noise, 60Hz powerline inlerference, ahrupl baseline shift, and baselme drift due to respimtion-which were commonly occurred in ECG mgnal, then we have calculated signal-to-noise ratios(SNRs) for the ECG corrupted with each noise and all noises together. As the result of this paper, we have proved that the average method has super lor performance than the others in the ECG corrupted wilh EMG noise. When the signal mcludes extreme value such as abrupt baseline shIft, the median, mode, trimmed mean methods have supenor performance in the SNR ratios. Especially when the ECG corrupted with baseline drift due to respirallon, the trimmed mean method was most efficient because ST level change was 0 V.
본 연구에서는 잡음이 포함된 심전도 신호로부터 진단 파라미터 추출을 위한 대표 비트 설정에 관한 알고리즘들을 비교 분석하였다. 사용된 알고리즘들은 중앙 집중치를 계산하기 위하여 사용되는 방법들로써 산술평균, 중앙값 , 최빈값 ; 절사 평균을 이용하였다. 첨가된 잡음들은 심전도 신호에서 자주 발생되는 근전도 잡음, 60Hz 전원잡음, 급작성 기저선 변동 , 호흡에 의한 기저선 변동을 제한시켰고 각각의 잡음들이 첨가되었을 때의 신호대 잡음비를 계산하였다. 연구 결과, 신호 평균화 방법은 근전도 잡음이 포함되었을 때 신호 대 잡음비가 가장 높았으며, 중앙값 , 최빈값 , 절사 평균을 이용하는 방법들은 급작성 기저선 변동과 같이 입력 신호에 극단값이 존재할 때 높은 신호 대 잡음비를 가지고 있다. 특히 호흡에 의한 기저선 변동 잡음이 포함된 경우에는 절사 평균을 이용하여 설정된 대표 비트의 ST 레벨 변화가 0 V 로써 가장 효율적이었다.
