Moving Average Filter Ecg

Ich weiß, das ist eine alte Antwort, aber denken Sie daran, es gibt sehr spezifische Frequenzbereiche, die für die diagnostische Genauigkeit eines Oberflächen-EKG aufbewahrt werden müssen. Insbesondere sollten 0,05-1 Hz für die höchsten Treue-ST-Segmente und möglicherweise ein Tiefpass von 40 Hz für Erwachsene und 150 Hz für peds im Rest des EKG aufbewahrt werden (ein geeigneter Sperrfilter für die Zeilenfrequenz wird ebenfalls angeregt) . I39m nicht so vertraut mit der Savitzky-Golay FIR, aber darauf zu achten, um sicherzustellen, dass es wichtige Frequenzen im EKG. Ndash user7116 Jul 13 13 am 15:44 1 vielen Dank für die Informationen. Ich sollte darauf hinweisen, dass ich nicht viel Domain-Kenntnisse der EKG-Signale haben, war die obige Antwort einfach aus einer reinen Signalverarbeitung Perspektive (durch Auflistung der verschiedenen Funktionen könnte man verwenden, um ein Signal im Allgemeinen filtern). Wahrheit ist I39m nicht, dass vertraut mit SG-Filter entweder, I39ve erwähnt, weil es I39ve oft gesehen es in der Literatur im Zusammenhang mit EKG: uap-bd. edu/jcitpapers/vol-1no-2/IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 Um 16:35 Ordentliches Papier, vielen Dank für die Referenz Ein morphologischer Vergleich der resultierenden ECG39s ist der wichtigste Faktor bei der Betrachtung von Filtern. Allerdings, für eine einfache ambulante Überwachung (was viele würden nennen quotrhythm interpretationquot) haben Sie eine breite Breite in Filter-Auswahl, da Sie Ok mit einigen Signalverzerrungen sind. Ndash user7116 Näherer Blick auf den erweiterten CODAS Moving Average Algorithmus Vielseitiger gleitender Durchschnitt im Advanced CODAS-Algorithmus filtert Wellenformrauschen, extrahiert Mittelwerte und eliminiert Baseline-Drift. Der gleitende Durchschnitt ist eine einfache mathematische Technik, die primär zur Beseitigung von Aberrationen verwendet wird und den tatsächlichen Trend in einer Sammlung von Datenpunkten offenbart. Sie könnten mit ihm aus der Mittelung lärmender Daten in einem Neuling Physik-Experiment oder aus der Verfolgung der Wert einer Investition vertraut sein. Sie können nicht wissen, dass der gleitende Durchschnitt auch ein Prototyp des finiten Impulsantwortfilters ist, der häufigste Filtertyp, der in der computergestützten Instrumentierung verwendet wird. In Fällen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen überlagert ist, wo ein Mittel aus einem periodischen Signal extrahiert werden muss oder wo eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal höherer Frequenz eliminiert werden muss, kann ein gleitender Durchschnittsfilter angewendet werden, um das gewünschte zu erzielen Ergebnis. Der gleitende Durchschnittsalgorithmus von Advanced CODAS bietet diese Art der Wellenformfilterleistung. Advanced CODAS ist ein Analyse-Softwarepaket, das auf vorhandenen Wellenformdateien arbeitet, die von WinDaq oder WinDaq-Datenerfassungspaketen der zweiten Generation erstellt wurden. Zusätzlich zu dem gleitenden durchschnittlichen Algorithmus enthält Advanced CODAS auch ein Berichtsgenerator-Dienstprogramm und Software-Routinen für Wellenformintegration, Differenzierung, Peak - und Tal-Erfassung, Rektifikation und arithmetische Operationen. Moving Average Filter Theorie DATAQ Instruments Moving Average Algorithmus ermöglicht eine große Flexibilität in Wellenform-Filter-Anwendungen. Es kann als Tiefpaßfilter verwendet werden, um das Rauschen zu dämpfen, das bei vielen Arten von Wellenformen inhärent ist, oder als Hochpaßfilter, um eine Drift-Grundlinie von einem Signal höherer Frequenz zu eliminieren. Das Verfahren, das von dem Algorithmus verwendet wird, um die Filtermenge zu bestimmen, beinhaltet die Verwendung eines Glättungsfaktors. Dieser Glättungsfaktor, der von Ihnen durch die Software gesteuert wird, kann erhöht oder verringert werden, um die Anzahl der tatsächlichen Wellenformdatenpunkte oder Abtastwerte anzugeben, die der gleitende Durchschnitt überspannt. Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. Der Algorithmus führt einen gleitenden Durchschnitt durch, indem er zwei oder mehr dieser Datenpunkte aus der erfassten Wellenform abgibt, addiert, ihre Summe durch die Gesamtanzahl der hinzugefügten Datenpunkte dividiert und den ersten Datenpunkt der Wellenform durch den gerade berechneten Durchschnitt ersetzt Wiederholen der Schritte mit den zweiten, dritten und so weiter Datenpunkten, bis das Ende der Daten erreicht ist. Das Ergebnis ist eine zweite oder erzeugte Wellenform, die aus den gemittelten Daten besteht und die gleiche Anzahl von Punkten wie die ursprüngliche Wellenform aufweist. Abbildung 1 8212 Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. In der obigen Darstellung werden konsekutive Wellenformdatenpunkte durch quotyquot dargestellt, um zu veranschaulichen, wie der gleitende Durchschnitt berechnet wird. In diesem Fall wurde ein Glättungsfaktor von drei angewandt, was bedeutet, dass drei aufeinander folgende Datenpunkte aus der ursprünglichen Wellenform hinzugefügt werden, wobei ihre Summe durch drei geteilt wird, und dann wird dieser Quotient als der erste Datenpunkt einer erzeugten Wellenform aufgetragen. Der Vorgang wiederholt sich mit den zweiten, dritten und anderen Datenpunkten der ursprünglichen Wellenform, bis das Ende der Daten erreicht ist. Eine spezielle Quotientierquot-Technik misst die Anfangs - und Enddatenpunkte der ursprünglichen Wellenform, um sicherzustellen, dass die erzeugte Wellenform die gleiche Anzahl von Datenpunkten wie die Vorlage enthält. Fig. 1 zeigt, wie der gleitende Mittelalgorithmus auf Wellenformdatenpunkte (die durch y dargestellt werden) angewendet wird. Die Abbildung zeigt einen Glättungsfaktor von 3, was bedeutet, dass der Durchschnittswert (dargestellt durch a) über 3 aufeinanderfolgende Wellenformdatenwerte berechnet wird. Beachten Sie die Überlappung, die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen vorhanden ist. Es ist diese überlappende Technik, zusammen mit einer speziellen Anfangs - und Endpunktbehandlung, die die gleiche Anzahl von Datenpunkten in der gemittelten Wellenform erzeugt, wie sie im Original existiert. Die Art und Weise, wie der Algorithmus einen gleitenden Durchschnitt berechnet, verdient einen genaueren Blick und kann an einem Beispiel veranschaulicht werden. Sagen wir haben auf einer Diät für zwei Wochen und wir wollen unser durchschnittliches Gewicht in den letzten 7 Tagen zu berechnen. Wir würden unser Gewicht an Tag 7 mit unserem Gewicht an den Tagen 8, 9, 10, 11, 12 und 13 summieren und dann mit 1/7 multiplizieren. Zur Formalisierung des Prozesses läßt sich dies folgendermaßen ausdrücken: a (7) 1/7 (y (7) y (8) y (9) y (13) Diese Gleichung kann weiter verallgemeinert werden. Der gleitende Mittelwert einer Wellenform kann folgendermaßen berechnet werden: wobei: ein gemittelter Wert n Datenpunktposition s Glättungsfaktor y aktueller Datenpunktwert Bild 2 8212 Die Ausgangswellenform der Kraftmesszelle, die im oberen Kanal als Original und ungefiltert dargestellt ist, und als ein 11-Punkt Gemittelte Wellenform im unteren Kanal. Das Rauschen, das auf der ursprünglichen Wellenform auftritt, war auf die intensiven Vibrationen zurückzuführen, die durch die Presse während des Verpackungsvorgangs erzeugt wurden. Der Schlüssel zu dieser Algorithmenflexibilität ist sein breites Spektrum an auswählbaren Glättungsfaktoren (von 2 - 1.000). Der Glättungsfaktor bestimmt, wie viele tatsächliche Datenpunkte oder Proben gemittelt werden sollen. Das Angeben eines positiven Glättungsfaktors simuliert einen Tiefpaßfilter, während ein negativer Glättungsfaktor ein Hochpassfilter simuliert. Bei dem Absolutwert des Glättungsfaktors gelten bei höheren Werten grßere Glättungsbeschränkungen für die resultierende Wellenform und umgekehrt niedrigere Werte weniger Glättung. Mit der Anwendung des geeigneten Glättungsfaktors kann der Algorithmus auch verwendet werden, um den Mittelwert einer gegebenen periodischen Wellenform zu extrahieren. Ein höherer positiver Glättungsfaktor wird typischerweise angewendet, um mittlere Wellenformwerte zu erzeugen. Anwenden des Moving Average Algorithmus Ein herausragendes Merkmal des gleitenden Durchschnittsalgorithmus ist, dass es viele Male auf die gleiche Wellenform angewendet werden kann, um das gewünschte Filterergebnis zu erhalten. Waveform-Filterung ist eine sehr subjektive Übung. Was möglicherweise eine richtig gefilterte Wellenform zu einem Benutzer sein kann, kann unannehmbar laut zu einem anderen sein. Nur Sie können beurteilen, ob die Anzahl der gemittelten Punkte zu hoch, zu niedrig oder genau richtig gewählt wurde. Die Flexibilität des Algorithmus ermöglicht es Ihnen, den Glättungsfaktor anzupassen und einen weiteren Durchlauf durch den Algorithmus durchzuführen, wenn mit dem anfänglichen Versuch keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden. Die Anwendung und die Fähigkeiten des gleitenden Durchschnittsalgorithmus können am besten durch die folgenden Beispiele veranschaulicht werden. Abbildung 3 8212 Die EKG-Wellenform, die ursprünglich und ungefiltert im oberen Kanal und als 97-Punkt-gemittelte Wellenform im unteren Kanal angezeigt wurde. Beachten Sie die Abwesenheit von Baseline Drift im unteren Kanal. Beide Wellenformen werden in einem komprimierten Zustand für Präsentationszwecke gezeigt. Eine Rauschunterdrückungsanwendung In Fällen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen überladen ist, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um das Rauschen zu unterdrücken und ein klareres Bild der Wellenform zu liefern. Zum Beispiel benutzte ein fortgeschrittener CODAS-Kunde eine Presse und eine Wägezelle in einem Verpackungsbetrieb. Ihr Produkt sollte auf ein vorbestimmtes Niveau (überwacht durch die Kraftmesszelle) komprimiert werden, um die Größe der Verpackung zu reduzieren, die erforderlich ist, um das Produkt aufzunehmen. Aus Qualitätskontrollgründen beschlossen sie, den Pressenbetrieb mit Instrumentierung zu überwachen. Ein unerwartetes Problem trat auf, als sie begannen, die Echtzeit-Wägezellenausgabe anzuzeigen. Da die Pressenmaschine während des Betriebs beträchtlich vibrierte, war die Ausgangswellenform der Lastzellen schwierig zu unterscheiden, da sie eine große Menge an Rauschen aufgrund der Schwingung aufwies, wie dies in dem oberen Kanal von Fig. 2 gezeigt ist. Dieses Rauschen wurde eliminiert, indem ein 11-Punkt-gemittelter Kanal erzeugt wurde, wie in dem unteren Kanal von Fig. 2 gezeigt. Das Ergebnis war ein deutlich deutlicheres Bild der Wägezellenausgabe. Eine Anwendung bei der Beseitigung von Baseline Drift In Fällen, in denen eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal mit höherer Frequenz entfernt werden muss, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um die Drift-Baseline zu eliminieren. Beispielsweise weist eine EKG-Wellenform typischerweise einen gewissen Grad an Grundlinienwanderung auf, wie in dem oberen Kanal von 3 zu sehen ist. Diese Grundliniendrift kann eliminiert werden, ohne die Eigenschaften der Wellenform zu verändern oder zu stören, wie in dem unteren Kanal von Fig. 3 gezeigt. Dies wird durch Anwenden eines geeigneten negativen Glättungsfaktors während der gleitenden Durchschnittsberechnung erreicht. Der geeignete Glättungsfaktor wird durch Dividieren einer Wellenformperiode (in Sekunden) durch das Abtastintervall der Kanäle bestimmt. Das Abtastintervall der Kanäle ist einfach der Reziprokwert der Abtastrate der Kanäle und wird bequem auf dem gleitenden Durchschnitts-Utility-Menü angezeigt. Die Wellenformperiode kann leicht aus dem Anzeigeschirm bestimmt werden, indem der Cursor an einem geeigneten Punkt auf der Wellenform positioniert, eine Zeitmarke eingestellt und dann der Cursor einen vollständigen Zyklus von der angezeigten Zeitmarke weg bewegt wird. Die Zeitdifferenz zwischen Cursor und Zeitmarke ist eine Wellenformperiode und wird am unteren Rand des Bildschirms in Sekunden angezeigt. In unserem EKG-Beispiel besaß die Wellenform ein Kanalabtastintervall von 0,004 Sekunden (erhalten aus dem gleitenden mittleren Utility-Menü) und eine Wellenformperiode wurde gemessen, um 0,388 Sekunden zu überspannen. Das Dividieren der Wellenformperiode durch das Abtastintervall der Kanäle lieferte einen Glättungsfaktor von 97. Da es sich um die Grundliniendrift handelt, die wir an der Eliminierung interessieren, haben wir einen negativen Glättungsfaktor (-97) auf den gleitenden Durchschnittsalgorithmus angewendet. Dies subtrahierte das gleitende Durchschnittsergebnis des ursprünglichen Wellenformsignals, das die Grundliniendrift ohne störende Wellenforminformation eliminierte. Other Waveform Moving Average Issues Unabhängig von der Anwendung ist der universelle Grund für die Anwendung eines gleitenden mittleren Filters auf Quotsmooth outquot die hohen und niedrigen Aberrationen und zeigen einen repräsentativeren Zwischen-Wellenformwert. Dabei sollte die Software bei der Erzeugung einer gleitenden gemittelten Wellenform nicht andere Merkmale der ursprünglichen Wellenform beeinträchtigen. Beispielsweise sollte die Software automatisch die mit der ursprünglichen Datendatei verknüpften Kalibrierungsinformationen einstellen, so daß sich die gleitende gemittelte Wellenform in den geeigneten Entwicklungseinheiten befindet, wenn sie erzeugt wird. Alle Messwerte in den Figuren wurden mit WinDaq Data Acquisition Software-Show durchgeführt, um gleitende durchschnittliche Filter und sgolay Filter durchführen Ich möchte wissen, wie die Durchführung von gleitenden durchschnittlichen Filter und sgolay Filter für Glättung der EKG-Signal habe ich bereits mit gleitenden Durchschnitt versucht, wenn ich die Gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie müssen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glätten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Thema: wie man durchführen gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter Von: Wayne King sugasini vaithiyanathan schrieb in Nachricht ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt Ich möchte wissen, wie die Durchführung von gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter für Glättung der EKG-Signal habe ich bereits mit gleitenden Durchschnitt versucht, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie müssen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glätten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen möchten, bevor Sie einen Glättungsfilter anwenden, würde ich das tun. Wie die Anwendung eines Savitzky-Golay-Glättungsfilters angewendet werden kann, entnehmen Sie der Hilfe für sgolay () in der Signal Processing Toolbox. Und für den gleitenden Durchschnitt können Sie conv () verwenden. Es sollte ziemlich einfach sein, wie man es benutzt. Etwas wie smoothedSignal conv (originalSignal, one (1, 5)) Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt sugasini vaithiyanathan hat geschrieben an message ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt Ich möchte wissen, wie man gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter für Glättung der EKG-Signal Ich habe bereits versucht mit gleitenden Durchschnitt, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie müssen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glätten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Gt gt Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen möchten, bevor Sie einen Glättungsfilter anwenden, würde ich das tun. Gt gt In der Signal Processing Toolbox erfahren Sie in der Hilfe für sgolay (), wie ein Savitzky-Golay-Glättungsfilter angewendet wird. Gt gt Wayne Ich vermute, Sie könnten mit Schwierigkeiten mit ersten Schritten, wie das Lesen der Daten und Plotten Ihre Ergebnisse. Wenn Sie damit Erfolg haben, können wir Sie auf die nächsten Schritte zur S-G-Filterung beraten. Die MATLAB-Befehle xlsread und plot können Ihnen helfen, loszulegen. Auch als Wayne empfiehlt, sgolay und sgolayfilt wird sicherlich helfen, nachdem you8217ve gegangen über das Lesen und Plotten. Ein kurzer Einblick in die Ziellinie: Wir bieten eine Demo zur Verwendung von S-G, um EKG-Signale zu glätten. Bei der Eingabe erscheint ein GUI für die interaktive Filterung eines verrauschten EKG-Signals. Es scheint zu tun, was you8217re fragen in Ihrem Beitrag - außer Sie wollen Ihre Daten verwenden, natürlich nicht unsere. Die Demo doesn8217t bieten diese Fähigkeit, aber es demonstriert what8217s möglich und den Code, es zu tun. Die Verwendung dieser Demo erfordert die Signal Processing Toolbox. Wenn Sie 8220ver8221 in der MATLAB-Befehlszeile eingeben, sehen Sie die Liste der MathWorks-Produkte, auf die Sie Zugriff haben. Sugasini vaithiyanathan hat geschrieben in message ltilmqt1c461fred. mathworksgt. Gt Don Orofino ltdonmathworks. DOTgt schrieb in Nachricht ltill1q87oh1fred. mathworksgt. Gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt gt gt sugasini vaithiyanathan hat geschrieben an Nachricht ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt gt gt Ich möchte wissen, wie man gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter für Glättung der EKG-Signal Ich habe bereits versucht mit gleitenden Durchschnitt, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie müssen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glätten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Gt gt gt gt gt gt Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen möchten, bevor Sie einen Glättungsfilter anwenden, würde ich das tun. Gt gt gt gt gt gt Wie Sie einen Savitzky-Golay-Glättungsfilter anwenden, finden Sie in der Signal Processing Toolbox in der Hilfe für sgolay (). Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Hallo Sugasini, gt gt gt gt Ich vermute, Sie könnten Schwierigkeiten mit ersten Schritten, wie das Lesen der Daten und die Plotterung Ihrer Ergebnisse. Wenn Sie damit Erfolg haben, können wir Sie auf die nächsten Schritte zur S-G-Filterung beraten. Die MATLAB-Befehle xlsread und plot können Ihnen helfen, loszulegen. Gt gt gt gt Auch wie Wayne empfiehlt, sgolay und sgolayfilt wird sicherlich helfen, nachdem you8217ve gegangen über das Lesen und Plotten. Gt gt gt gt Eine schnelle Vorstellung von der Ziellinie: Wir bieten eine Demo zur Verwendung von S-G, um EKG-Signale zu glätten. Wenn Sie eingeben: gt gt gt gtgt sgolaydemo gt gt gt Sie sehen eine GUI für die interaktive Filterung eines lärmenden EKG-Signals. Es scheint zu tun, was you8217re fragen in Ihrem Beitrag - außer Sie wollen Ihre Daten verwenden, natürlich nicht unsere. Die Demo doesn8217t bieten diese Fähigkeit, aber es demonstriert what8217s möglich und den Code, es zu tun. Die Verwendung dieser Demo erfordert die Signal Processing Toolbox. Wenn Sie 8220ver8221 in der MATLAB-Befehlszeile eingeben, sehen Sie die Liste der MathWorks-Produkte, auf die Sie Zugriff haben. Gt gt gt gt --Don gt gt ich danke Ihnen, gt Ich bin sehr klar, beim Lesen meines Eingangssignals und plotten. Ich kann die Eingabe EKG-Signal mit Excel-Blatt und auch aus dem Matlab Workspace i ve Zweifel in Bezug auf es zu lesen. Gt gt Ich habe gesehen, die sgolaydemo aus, dass ich einige Ideen aber im nicht klar, gt mit dem Solay-Filter können wir die saubere ecg-Signal oder geglättet Signal gt gt und auch möchte ich wissen, dass in diesem sgolay Demo die Filter-Parameter Sind polynomialen Grad und Frame-Größe, sondern wenn ich in sgolayfilt wie Wayne vorgeschlagen habe ich bemerkt, einige mehr Parameter wie Gewichtung Faktor W und Dimension DIM mit diesen Parametern meine Eingangsdaten besteht aus 3600x1 können Sie mir vorschlagen, was sind die Parameter sollte ich verwenden und wat Werte kann ich dafür ungefähr geben. Hallo, ich denke, Dons Vorschlag, sgolaydemo Blick ist ein guter, um zu sehen, was die Interaktion zwischen polynomialen Grad und Frame-Größe ist. Sie sollten ein paar Dinge mit dieser Demo tun: 1.) Beheben Sie den Polynomgrad, während Sie die Rahmengröße variieren. 2.) Befestigen Sie die Rahmengröße, während Sie den Grad des Polynoms ändern. Ich denke, wenn Sie das tun, werden Sie sehen, was diese Parameter Sie kaufen. In Bezug auf saubere versus geglättet Ich denke, Sie müssen darüber nachdenken, was diese Begriffe für Sie ein wenig bedeutet. In einigen Anwendungen sind sie auch sehr viel. In anderen Anwendungen sind sie es nicht. Da Sie ein EKG-Signal analysieren, Ich vermute, Sie wollen den QRS-Komplex so weit wie möglich zu bewahren. Sie haben uns nicht gesagt, was Ihre Sampling-Frequenz ist, aber ich würde vorschlagen, festzustellen, wie viele Datenpunkte bilden einen QRS-Komplex einschließlich der PR-und QT-Intervalle. Verwenden Sie das als Ihre ursprüngliche Rahmengröße. Da der QRS-Komplex einige scharfe Funktionen aufweist, die Sie bewahren möchten, würde ich zunächst mit einem Polynom der Ordnung 4 oder 5 beginnen. Der Polynomgrad muss kleiner sein als die Rahmengröße, aber Im Raten (und Hoffen) Ihres Rahmens Größe wird viel größer sein als das. Wenn nicht, dann sollte meine Vermutung über eine gute Startrahmengröße angepasst werden. Ich würde zunächst nicht über den Gewichts-Vektor zu kümmern. Wieder, ich denke, Sie sollten folgen Dons Beratung und verbringen einige Zeit mit der Demo zu sehen, wie diese Parameter interagieren. Das wird Ihnen ermöglichen, auf Ihre ersten Ergebnisse zu schauen und haben eine informierte Vermutung über die Vorgehensweise anstatt nur die Änderung von Parametern ohne primäre Grund. Schließlich haben Sie in Ihrer früheren Stelle erwähnt, dass Sie einen Notch-Filter verwenden wollten. Wenn durch ein sauberes Signal, Sie bedeuten, dass Ihre Daten durch 50 oder 60-Hz-Rauschen beschädigt ist, dann denke ich, sollten Sie das zuerst entfernen. Aus der Spitze von meinem Kopf, ich weiß nicht viel über die Leistungsverteilung in der Häufigkeit der typischen EKG-Daten, aber Im davon aus, dass 50 oder 60 Hz ist ausreichend weit entfernt in der Frequenz, die Sie können Kerbe Filter es ohne Beeinträchtigung Ihrer Daten merklich. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internetdienstanbieter Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: slyck / ng. phppage2 Wählen Sie Ihr Land aus