Wiener Wavelet Filtering of ECG Signals

Tato práce se zabývá možností využití vlnkové transformace v aplikacích, které se zabývají potlačením šumu. Především se jedná o oblast filtrace signálu EKG. Úkolem je zhodnotit vliv různých parametrů nastavení samotné filtrace a zjistit jaký vliv má různé nastavení prahování wavelet koeficientů. Výsledkem práce je také stanovení hodnot prahů, stanovení nejlepšího způsobu rozkladu signálu a volba rekonstrukčních bank filtrů. Text obsahuje výsledky Wienerovy filtrace, při které byly testovány různé banky rozkladových a rekonstrukčních filtrů.Všechny popsané filtrační metody byly testovány na reálných záznamech EKG s aditivním myopotenciálním šumem. Algoritmy byly realizovány v prostředí MATLAB.This paper discusses the possibility of using wavelet transform applications dealing with noise suppression, especially in the area of filtering ECG signals. It is primarily to evaluate the influence of various parameters setting itself filtration, as is the way thresholding wavelet coefficients, setting thresholds and selection decomposition, and reconstruction filter banks. Also there are the results of Wiener filtering, where the combination of banks used decomposition and reconstruction filters were tested. All filtration methods described here are tested on real ECG records with additive interference myopotencial noise and implemented in the Matlab enviroment.