EKG sinyallerinin doğrusal olmayan süzgeçler yardımıyla gürültüden arındırılması
Denoising ECG signals by using nonlinear filtering method
- Tez No: 256456
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: EKG, EMG, bağımlı gürültü, Myriad süzgeç, Median süzgeç, FIR süzgeç, ağırlıklandırılmış Myriad süzgeç, ağırlıklandırılmış Median süzgeç, ECG, EMG, Stable Noise, Myriad filter, Median filter, FIR Filter, Weighted Median Filter, Weighted Myriad Filter
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Biyomedikal sahada farklı çeşitte birçok sinyal mevcuttur. Bu sinyaller uzmanlara hastalıkların yorumlanması esnasında hayat kurtarıcı bilgiler verirken aynı zamanda diğer sinyaller için doğal gürültü teşkil etmesi sebebiyle hastalara ait teşhislerin konulmasında zorlaştırıcı bir faktör olarak ortaya çıkabilmektedir. Örnek olarak, kasların elektriksel aktivitelerinin dalgasal formu olarak meydana gelen kas sinyali (EMG-Elektromiyogram) EKG (Elektrokardiyogram) sinyaline gürültü olarak karışmaktadır. Bu doğal bozulma genellikle beyaz Gaussian gürültü ile modellenmektedir. Fakat gerçek kas sinyalleri dürtü gürültüsüne benzer keskin ve durağan olmayan karakterli davranışlar sergiledikleri için Gaussian model yetersiz kalmaktadır. Bunun önüne geçilebilmesi için kas sinyalinin en iyi tanımlayabileceği ?-bağımlı gürültü ile modellenmesi gerekmektedir.Yapılan bu çalışmada EKG sinyaline karışan kas gürültüsü (EMG), doğrusal olmayan adaptif ağırlıklandırılmış Myriad ve Median süzgeç ile doğrusal adaptif FIR süzgeç kullanılarak bastırılmış ve başarımları karşılaştırılmıştır. Bu maksatla yüksek çözünürlüklü EKG işaretine gerçek zamanlı olarak kaydedilen EMG işareti ve ?-bağımlı yayılım ile modellenen yapay EMG işareti ayrı ayrı eklenmiş ve bu durumlardaki süzgeç performansları incelenmiştir. Yapılan benzetim çalışmalarına göre, Myriad süzgeç yapısının, Median ve FIR süzgeç yapısına göre daha iyi performans sergilediği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Many different kinds of signal exist in biomedical environments. These signals give vital information about the interpretation of the disorders but at the same time these signals arise as a compulsive factor in diagnosis due to its natural noise function for other signals. For instance, a wave formed electrical activity of muscles EMG (Electromyogram) blends ECG (Electrocardiyogram) as a noise. This natural distortion is usually modeled with a white Gaussian noise. But such assumption is not always true because real life muscle noise has sometimes edged and non-stationary character like an impulsive noise. In order to eliminate these problems, muscle signal have to be modeled with ?-stable noise which is the best identification.In this paper, the muscle noise blended into EKG signal, is suppressed and performed using non-linear adaptive weighted Myriad and Median filters with linear adaptive FIR filters. With this objective; to high resolution ECG signal, real time recorded EMG signal and artificial EMG signal modeled with ?-stable distribution are added relatively. Moreover, filter performances in this case are analyzed. Through simulation studies, it is observed that Myriad filter model has preferable performance according to Median and FIR filter models.
Benzer Tezler
- EKG sinyallerinnin yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of ECG signals with artificial neural networks
MUSTAFA OKANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADIK KARA
- Doğrusal olmayan biyomedikal sinyallerin lokal dinamik yöntemle modellenmesi
Modelling nonlinear biomedical signals with dinamic method
GÜÇLÜ HATILOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektronik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN HİLMİ KOÇAL
- Miyokard enfarktüsü hastalarının tespitinde doğrusal olmayan özniteliklerin performans analizi
Performance analysis of non-linear features in detection of myocardial infarction patients
MERVE KESER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ NARİN
- Lempel-ziv komplekslik metodu kullanılarak EKG ve solunum sinyallerinden uyku apnesi analizi
Analysis of sleep-apnea from electrocardiogram and respiratory signals using the lempel-ziv complexity
SOMAY KÜBRA ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyomühendislikKocaeli ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE BOLAT
- Trend removal of ecg signal with LMS algoritm
EKG işaretinin taban seviyesinin LMS algoritması ile düzeltilmesi
BUSE BOZOK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAMİ ARICA