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ECG delineation using multiresolution DWT and relative magnitude and slope comparison

机译：使用多分辨率DWT进行心电图描绘以及相对幅度和斜率比较

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The paper proposes an algorithm for delineation of ECG data based on multiresolution Discrete Wavelet Transform (DWT) and relative magnitude and slope comparison on selected time windows. The data is initially denoised using linear and nonlinear wavelet based filtering techniques to eliminate both low and high frequency ECG artifacts and also reduce the wide-band noises. The delineation algorithm involves combining specific detailed sub-bands of the denoised data and applying proper thresholds and time windows to identify the wave boundaries (QRS, P and T waves). The characteristic points of each wave (peaks, onset and offset) are then detected using relative magnitude and slope comparison within each wave. The algorithm yields sufficiently high detection sensitivity of 99.85% for QRS regions and also efficiently identifies the P and T wave features, as tested with the MIT-BIH arrhythmia database.
机译：提出了一种基于多分辨率离散小波变换（DWT）以及在选定的时间窗口上进行相对幅度和斜率比较的ECG数据描绘算法。最初使用基于线性和非线性小波的滤波技术对数据进行去噪，以消除低频和高频ECG伪像，并降低宽带噪声。描绘算法包括组合去噪数据的特定详细子带，并应用适当的阈值和时间窗口以识别波边界（QRS，P和T波）。然后使用每个波内的相对幅度和斜率比较来检测每个波的特征点（峰值，起始和偏移）。如MIT-BIH心律失常数据库所测试，该算法对QRS区域的检测灵敏度足够高，达到99.85％，并且还可以有效识别P波和T波特征。

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