Preprocessing of ECG signals for detection of significant points

Práce si klade za cíl nalezení nejoptimálnější metody návrhu filtrů pro odstranění parazitních složek reálného EKG signálů. Je zde stručně popsán vznik a kmitočtové vlastnosti takovýchto rušení (drift a síťový brum). Jednotlivé metody návrhu jsou porovnávány podle řádu navrhnutého systému, podle spolehlivosti a podle míry vlivu na užitečný signál. Vytvořil jsem několik číslicových filtrů různými metodami a vyzkoušel je na deseti reálných signálech EKG. Z pokusu vyplynulo, že síťový brum odstraní všechny filtry se stejnou spolehlivostí, z hlediska řádu výsledného systému je výhodnější použít metody rozmísťování nul a pólů. Při filtraci driftu se filtry navrhnuté pomocí metody rozmísťování nul a pólů byly nedostačující v případě prudkých výkyvů průběhu. Proto se jako výhodnější ukázala metody vzorkování fr. charakteristiky. Dále se v práci zabývám možnostmi zpracování EKG pro detekci R vlny a lokalizaci QRS komplexu. Pro obě možnosti jsem dospěl ke kaskádě filtrů, pomocí nichž lze signál takto zpracovat.This work aims to find out the best filter design method for getting out parasitic elements in ECG signal. There are defined origin and frequency qualities of these elements. Individua filter design methods are compared according to number of filter coefficients, effectivity and influenc to useful signal. I created several digital filters by various design methods and tested them on ten ECG signals. From the experiment ensued: all filters were able to get out brum, but filters designed by distribution of zeros and poles had the lowest number of coefficients. On the other hand same filters were disable to get out drift with very sheer course.