Багаторівневий вейвлет аналіз в задачі сегментації електрокардіограм

This article proposes an electrocardiogram (ECG) segmentation algorithm, using multi-resolution wavelet analysis of signals. The algorithm was tested using ECG taken from international electrocardiogram databases: MIT-BIH Arrhythmia Database. Test material has a wide range: normal and pathological signals, signals, complicated by noise of different frequencies and capacities. Accuracy of ECG QRS complex localization is 98%, the point J - 95%, T wave - 86%, P wave - 80%.References 6, figures 5, tabl. 1.Предлагается алгоритм сегментации электрокардиограмм (ЭКГ) с использованием многоуровневого вейвлет анализа сигналов. Алгоритм был протестирован на примерах кардиограмм, которые были взяты из международной базы данных электрокардиограмм MIT-BIH Arrhythmia Database. Тестовый материал имеет широкий набор форм: нормальные и патологические сигналы, сигналы, осложненные шумами различных частот и мощностей. Точность локализации QRS комплекса ЭКГ составляет 98%, точки J - 95%, T зубца - 86%, P зубца - 80%.Библ. 6, рис. 5, табл. 1.Пропонується алгоритм сегментації електрокардіограм (ЕКГ) з використанням багаторівневого вейвлет аналізу сигналів. Алгоритм був протестований, на прикладах кардіограм, що були взяті з міжнародної бази даних електрокардіограм MIT-BIH Arrhythmia Database. Тестовий матеріал має широкий набір форм: нормальні та патологічні сигнали, сигнали, ускладнені шумами різних частот та потужностей. Точність локалізації QRS комплексу ЕКГ складає 98%, точки J – 95%, T зубця – 86%, P зубця – 80%.Бібл. 6, рис. 5, табл. 1