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首页> 外文期刊>WSEAS Transactions on Signal Processing >APC Heartbeats UFIR Smoothing and P-wave Features Analysis using Rice Distribution
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APC Heartbeats UFIR Smoothing and P-wave Features Analysis using Rice Distribution

机译：APC心跳UFIR平滑和P波采用水稻分布的分析

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Heart diseases are one of most frequent causes of death in the modern world. Therefore, the ECG signal features have been under peer review for decades to improve medical diagnostics. In this paper, we provide smoothing of the atrial premature complex (APC) of the electrocardiogram (ECG) signal using unbiased finite impulse response (UFIR) smoothing filtering. We investigate the P-wave distribution using the Rice law and determine the probabilistic confidence interval based on a database associated with normal heartbeats. It is shown that the abnormality in the APC is related to the P-wave morphology. Different filtering techniques employing predictive and smoothing filtering are applied to APC data and compared experimentally. It is demonstrated that UFIR smoothing provides better performance among others. We finally show that the P-wave confidence interval defined for the Rice distribution can be used to provide an automatic diagnosis with a given probability.
机译：心脏病是现代世界中最常见的死亡原因之一。 因此，ECG信号功能已在同行评审下，几十年来改善医疗诊断。 在本文中，我们使用非偏见的有限脉冲响应（UFIR）平滑滤波，提供心电图（ECG）信号的心房过早复合物（APC）的平滑。 我们研究了使用稻米定律的P波分布，并基于与正常心跳相关的数据库确定概率置信区间。 结果表明，APC中的异常与p波形形态有关。 采用预测和平滑滤波的不同过滤技术应用于APC数据并实验比较。 结果表明，UFIR平滑为其他方面提供了更好的性能。 我们最终表明，用于水稻分布定义的P波置信区间可用于提供具有给定概率的自动诊断。

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