R peak detection with wavelet transform
Dalgacık dönüşümü ile R tepesi belirlenmesi
- Tez No: 327137
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Elektrokardiyografi kalp kasları tarafından üretilen biyoelektriksel akımların kayıt tekniği olup bu kayıtların grafiksel gösterimi EKG olarak adlandırılır. EKG de her kalp atımının karşılığı olarak sırasıyla P,Q,R,S,T,U dalga şekilleri üretilir. QRS dalgaları birlikte QRS kompleksini oluşturur. Oluşma süresinin yanı sıra şekli kalbin o andaki durumu hakkında zengin bilgiler içerir ve R dalgasının tepe değerinin oluşma süresi kalp atımının oluşma süresine tekabül eder.Bu çalışmanın amacı, EKG sinyallerinin analizi ve sınıflandırılması özellikle QRS dalgası tespit için uygun çoklu çözünürlük sistem tasarlamaktır. R dalgasının şekline benzeyen bir ölçekleme fonksiyonu ve onun dalgacık karşılığı tasarlanmıştır. Bu çoklu çözünürlüklü sistem kullanılarak yakınlık ve detay katsayıları hesaplanmıştır. EKG'nin ilk 30 saniyelik kısmından tanımlanan yerel bir eşik seviyesi yakınlık katsayılarına R tepelerinin adresleyen katsayıları ayırmak amacıyla uygulanmıştır. Algoritma ayrıca genel dalgacıklara da uygulanmıştır. Özel sistemin performansı şekil olarak özel dalgacığa benzeyen genel dalgacıklardan daha iyi veya yakındır. Sonuçlar göstermiştir ki, özel dalgacık EKG sinyallerinin analizi ve QRS tespiti için genel dalgacıklara bir alternatif olabilir.
Özet (Çeviri)
Electrocardiography is a technique of recording bioelectric currents generated by the heart muscles. The graphical representation of this recording is called ECG. In an ECG signal, P, Q, R, S, T, U waveforms are generated in turn at every heartbeat. The Q, R, S waves, together, forms a QRS complex. The time of its occurrence as well as its shape provide rich information about the current state of the heart and the time occurrence of the peak value of the R wave corresponds to the time occurrence of the heartbeat.The objective of this work is to detect R-peaks in an ECG signal by using wavelet transform. A custom a multi-resolution system was designed that is suitable for detecting QRS wave. A scaling function resembling the shape of the R wave and its wavelet counterpart are designed. By employing this multi-resolution system, the approximation and detail coefficients were computed. A global threshold which is determent from the first 30 seconds of the ECG is applied to the approximation coefficients to extract the coefficients addressing the R peaks. The algorithm was also executed for common wavelets. The performance of the custom system was better than or near to the performances of the ordinary wavelets that is similar to the custom wavelet in shape. The results show that the custom wavelet can be alternative to the common wavelets in analyzing of ECG signals and for QRS detection.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle EKG sinyallerinde solunum tespiti
Respiration detection in ECG signals using machine learning methods
SONA SEMSARI PARAPARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Kültür ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA SAATÇI
- Durağan dalgacık dönüşümü ile EKG işaretinde gürültü giderimi ve QRS kompleksinin belirlenmesi
Determination of noise removal and QRS complex in ECG signal with stationary wavelet transform
NURAY MISIRLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURHAN KARABOĞA
- ECG signal denoising for arrhythmia detection
EKG sinyalinin aritmi tespiti için gürültüden arındırılması
ALI KHALEEL ALAG ALAG
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARBAROS PREVEZE
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Bulanık (Fuzzy) sınıflayıcılarla EKG şekil bozukluklarının belirlenmesi
Detection of ECG shape changes by using fuzzy classifiers
ZÜMRAY DOKUR