• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.2080-2085
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• 2018

There have been numerous studies that extract the R-peak from electrocardiogram (ECG) signals. All of these studies can extract R-peak from ECG. However, these methods are complicated and difficult to implement in a real-time portable ECG device. After filtration choosing a threshold value for R-peak detection is a big challenge. Fixed threshold scheme is sometimes unable to detect low R-peak value and adaptive threshold sometime detect wrong R-peak for more adaptation. In this paper, a simple and robustness algorithm is proposed to detect R-peak with less complexity. This method also solves the problem of threshold value selection. Using the adaptive filter, the baseline drift can be removed from ECG signal. After filtration, an appropriate threshold value is automatically chosen by using the minimum and maximum value of an ECG signals. Then the neighborhood searching scheme is applied under threshold value to detect R-peak from ECG signals. Proposed method improves the detection and accuracy rate of R-peak detection. After R-peak detection, we calculate heart rate to know the heart condition.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.138-144
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• 2013

XRF 시스템에서 디지털 방식으로 펄스를 합성하는 기술은 현재 다양하게 발전 되면서 기존의 아날로그 방식을 대신하고 있다. XRF 시스템에서는 펄스의 높이를 분석하기 위해 주로 trapezoidal 필터를 사용한다. 본 논문에서는 trapezoidal 필터의 하드웨어 구현을 위한 효율적인 구조를 제안한다. 또한 측정 오차가 기존 알고리즘에 의한 오차의 절반으로 감소되면서 효율적인 하드웨어 구현이 가능한 최대값 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 하드웨어 언어인 Verilog HDL로 설계하고 FPGA로 구현하였으며 테스트보드를 제작하여 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.38-44
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• 1980

본 논문에서는 peak 검출과 average magnitude difference function (AMDF)방법을 이용해서 음성의 주기를 고속도로 추출하는 방법이 연구되었다. 먼저 입력 음성을 800Hz로 대역폭을 줄인다음 Pitch peak가 될 만한 몇개의 Peak을 검출한다. 그 다음 이들 peak들의 값을 갖고 AMDF를 계산해서 이들 값들 중에서 최소의 AMDF치를 갖는 peak를 원하는 음성주기로 결정을 한다. 이 방법을 사용하여 음성의 주기를 검출하면 타 음성주기 추출방법 보다 훨씬 적은 계산 시간이 소요될 분만 아니라 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.1617-1622
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• 2008

We report a new molecular detection process which measures the changes in the plasmon resonance peaks of periodic Au nanoparticle arrays fabricated using the electron beam lithography. As the Au nanoparticle arrays are modified by the chemical reaction in solutions having various concentrations of a target molecule, both the position and intensity of the plasmon peak change in proportion to the concentration of the target molecule. We expect that the process developed in this work can be employed for fine tuning of the plasmon peak wavelength and also for the optical detection of various kinds of molecules. Moreover, this method may improve the measurement accuracy compared with existing approaches that use only one change (peak wavelength or peak intensity) as a readout value for the molecular detection.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.818-825
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• 2016

The existing R-peak detection research suggests improving the distortion of the signal such as baseline variations in ECG signals by using preprocessing techniques such as a bandpass filtering. However, preprocessing can introduce another distortion, as it can generate a false detection in the R-wave detection. In this paper, we propose an R-peak detection algorithm in ECG signal, based on primitive signal in order to detect reliably an R-peak in baseline variation. First, the proposed algorithm decides the primitive signal to represent the QRS complex in ECG signal, and by scaling the time axis and voltage axis, extracts multiple primitive signals. Second, the algorithm detects the candidates of the R-peak using the value of the voltage. Third, the algorithm measures the similarity between multiple primitive signals and the R-peak candidates. Finally, the algorithm detects the R-peak using the mean and the standard deviation of similarity. Throughout the experiment, we confirmed that the algorithm detected reliably a QRS group similar to multiple primitive signals. Specifically, the algorithm can achieve an R-peak detection rate greater than an average rate of 99.9%, based on eight records of MIT-BIH ADB used in this experiment.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.193-196
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• 1995

An algorithm using topological mapping has been developed for a real-time detection of the QRS complexes of ECG signals. As a measurement of QRS complex energy, we used topological mapping from one dimensional sampled ECG signals to two dimensional vectors. These vectors are reconstructed with the sampled ECG signals and the delayed ones. In this method, the detection rates of CRS complex vary with the parameters such as R-R interval average and peak detection threshold coefficient. We use mean, median, and iterative method to determint R-R interval average and peak estimation. We experiment on various value of search back coefficient and peak detection threshold coefficient to find optimal rule.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.257-264
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• 2013

본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.126-134
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• 2017

심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제6권5호
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• pp.658-665
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• 2011

In the present paper, a novel fast peak detector for single- or three-phase unsymmetrical voltage sags is proposed. The proposed detector is modified from a single-phase digital phase-locked loop based on a d-q transformation using an all-pass filter (APF). APF generates a virtual phase with $90^{\circ}$ phase delay. However, this virtual phase cannot reflect a sudden change of the grid voltage in the moment of voltage sag, which causes a peak value to be significantly distorted and to settle down slowly. Specifically, the settling time of the peak value is too long when voltage sag occurs around a zero crossing, such as phase $0^{\circ}$ and $180^{\circ}$. This paper describes the operating principle of the APF problem and proposes a modified all-pass filter (MAPF) to mitigate the inherent APF problem. In addition, a new fast peak detector using MAPF is proposed. The proposed detector is able to calculate a peak value within 0.5 ms, even when voltage sag occurs around zero crossing. The proposed fast peak detector is compared with the conventional detector using APF. Results show that the proposed detector has faster detection time in the whole phase range. Furthermore, the proposed fast peak detector can be effectively applied to unsymmetrical three-phase voltage sags. Simulation and experimental results verify the advantages of the proposed detector and MAPF.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.91-98
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• 2017

Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require higher computational cost and larger processing time. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies PVC(premature ventricular contraction) and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only R peak through optimal R wave. We propose an optimal R wave detection and PVC classification method through extracting minimal feature point in IoT environment. For this purpose, we detected R wave through optimal threshold value and extracted RR interval and R peak pattern from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified PVC in realtime through RR interval and R peak pattern. The performance of R wave detection and PVC classification is evaluated by using record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.758% in R wave detection and the rate of 93.94% in PVC classification.