Método de regresión polinomial aplicado a la estimación de la señal de referencia de un sistema de filtrado adaptativo por cancelación para el tratamiento del desplazamiento de la línea de base del electrocardiograma
Palabras clave:
Señal de referencia, electrocardiograma, regresión polinomial, cancelación, filtrado adaptivoResumen
Los sistemas de filtrado adaptativo se componen principalmente de una señal de entrada y una señal de referencia. A partir de estas dos series de tiempo, el sistema de filtrado adaptativo acondiciona sus variables internas para obtener la respuesta deseada. En el caso específico de un sistema de filtrado adaptativo por cancelación, se requiere la estimación de una función matemática que modele la distorsión que se desea sustraer de la señal de entrada. Este artículo se centra en el problema de remoción del desplazamiento de la línea de base del electrocardiograma (ECG), para el cual se ha diseñado un sistema para la estimación de la señal de referencia, por medio del método de regresión polinomial, el cual toma diferentes puntos del ECG y reconstruye una curva que modela la línea de base del electrocardiograma. La señal de referencia estimada se aplica a un sistema de filtrado adaptativo por cancelación para el tratamiento del desplazamiento de la línea de base del ECCG.
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Citas
J. BOTER, A. Den Hertog, and J. Kuiper. Disturbance free skin electrodes for persons during exercise. Med and Biol Eng And Comput Vol 4. (1996). pp 91.
H.W. Tam, and JG Webster. Minimizing electrode motion artifact by skin abrasion. IEE Trans. Biomed, Eng. Vol. 24 (1997). pp 134.
KOELEMAN, A.S.M., ROS, H.H. Ros & VAN DER AKKER, T.J. Van der Akker. Beat to Beat Interval Measurement in the electrocardiogram. Med & Biological Engineering & Computing. Vol. 23. (1985). pp 231.
TOMPKINS, Wills J. Biomédical Digital Signal Processing. Prentice Hall: USA. (1993). pp 100-116.
DOUGLAS, S. C. Introduction to Adaptive Filters. Digital Signal Processing Handbook. Ed. Vijay Madisetti and Douglas B. Williams. Boca Ratón. CRC Press LLC. (1999). Chapter 18 and 19.
BERTRÁN N, Madan y G, Peter N. A. “Baseline Tracking Algorithm for Drift Reduction in Electrocardiography”. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 10th Annual International Conference. (1988). CH2566-8/88/0000—1230. IEEE.
EZENWA B, GUPTA M, Nikforuk p, Prasad K. “A Baseline Algorthm for Drift Reduction in electrocardiography”. IEEE. Engineering in Medicine & Biology Society 10th Annuak International Conference. Signal Proccessing and Análisis: Poster Session II. (1988). CH2566-8-/88/000—1230. IEEE.
MOHAMMED F, Barr R. “Adaptive Digital Notch Filter Design on the Circle for the Removal of Powerline Noise from biomedical signals”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. (1994). Vol 41, No 6.
FARHANG B, Boroujeny. Adaptive filters theory and applications. John Wiley & Sons. (199). pp. 71-81.
CHAPRA S, CANALE R. Métodos Numéricos para Ingenieros. Mc Graw-Hill:. México. (1998).
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