Filtrace svalového rušení v EKG signálech

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá optimalizací numerických koeficientů Wienerova filtru k odstranění svalového rušení ze signálů EKG. Teoretická část se zabývá charakteristikou signálů EKG a svalového rušení. Dále obsahuje shrnutí vlnkové transformace, vlnkové wienerovské filtrace, metod výpočtu prahu a prahování. Závěrem jsou zmíněny charakteristiky optimalizačních technik úplného prohledávání a simplexové metody Nelder-Mead, které byly realizovány v praktické části této práce v prostředí MATLAB. Optimalizace a ověření funkčnosti Wienerova filtru probíhala na standardní databázi elektrokardiogramů CSE. Pomocí metody úplného prohledávání byl získán počáteční odhad řešení pro metodu Nelder-Mead. Optimalizační metoda Nelder-Mead dává v řádech setin až desetin lepší výsledky než metoda úplného prohledávání. Praktická část práce je ukončena porovnáním výsledků realizovaného algoritmu s optimálními koeficienty s výsledky dalších metod pro filtraci svalového rušení z EKG signálů.This master's thesis deals with the optimization of numerical coefficients of the Wiener filter for muscle noise filtering in ECG signals. The theoretical part deals with ECG signal characteristic and muscle interference. It also contains a summary of the wavelet transform, wavelet Wiener's filtration, methods for calculating of the threshold and thresholding. In the last theoretical part the characteristic optimization techniques, the exhausive search and Nelder-Mead simplex method are mentioned, which were implemented in the practical part of this thesis in MATLAB. The functional verification and Wiener's filter optimization were tested on the standard electrocardiograms database CSE. By using the methods of exhausive search, the initial estimate for the solution method Nelder-Mead was obtained. The optimization method Nelder-Mead gives better results in the orders of hundredths or tenths than the method of exhausive search. The practical part is finished by the comparison of results of implemented algorithm with optimum coefficients, implemented in this thesis, with the results of other methods for filtering muscle interference in ECG signals.