MATLAB：ノイズの多いEKG信号をフィルタ

Question

ECG信号からノイズを除去するのに最適なフィルタは何ですか？

Answer 1

シグナル処理ツールボックスにアクセスできる場合は、Savitzky-Golay filterの機能、つまりsgolayを確認してください。付随するデモがあります。を実行してください。

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次は、信号にフィルタリングとノイズ除去を適用するさまざまな方法を示す例です。これらの機能の一部が存在すること、特定のツールボックスが必要です注意：あなたがチェックアウトすることがあり

% load ecg: simulate noisy ECG 
Fs=500; 
x = repmat(ecg(Fs), 1, 8); 
x = x + randn(1,length(x)).*0.18; 

% plot noisy signal 
figure 
subplot(911), plot(x), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('noisy') 

% sgolay filter 
frame = 15; 
degree = 0; 
y = sgolayfilt(x, degree, frame); 
subplot(912), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('sgolayfilt') 

% smooth 
window = 30; 
%y = smooth(x, window, 'moving'); 
%y = smooth(x, window/length(x), 'sgolay', 2); 
y = smooth(x, window/length(x), 'rloess'); 
subplot(913), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('smooth') 

% moving average filter 
window = 15; 
h = ones(window,1)/window; 
y = filter(h, 1, x); 
subplot(914), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('moving average') 

% moving weighted window 
window = 7; 
h = gausswin(2*window+1)./window; 
y = zeros(size(x)); 
for i=1:length(x) 
    for j=-window:window; 
     if j>-i && j<(length(x)-i+1) 
      %y(i) = y(i) + x(i+j) * (1-(j/window)^2)/window; 
      y(i) = y(i) + x(i+j) * h(j+window+1); 
     end 
    end 
end 
subplot(915), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('weighted window') 

% gaussian 
window = 7; 
h = normpdf(-window:window, 0, fix((2*window+1)/6)); 
y = filter(h, 1, x); 
subplot(916), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('gaussian') 

% median filter 
window = 15; 
y = medfilt1(x, window); 
subplot(917), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('median') 

% filter 
order = 15; 
h = fir1(order, 0.1, rectwin(order+1)); 
y = filter(h, 1, x); 
subplot(918), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1], 'xtick',[]) 
title('fir1') 

% lowpass Butterworth filter 
fNorm = 25/(Fs/2);    % normalized cutoff frequency 
[b,a] = butter(10, fNorm, 'low'); % 10th order filter 
y = filtfilt(b, a, x); 
subplot(919), plot(y), set(gca, 'YLim', [-1 1]) 
title('butterworth') 

Answer 2

2つのフィルタ設計ツール/デモ：Signal Processing Toolboxで

• FDATool（あなたがそれにアクセスできるならば）。

• Analog Filter Design ToolboxJames SquireMathWorks File Exchangeである。ツールボックスに含まれているEKGデータをフィットさせるためのシミュレーションがあるようです。

これらは、EKG/ECGデータでどのように動作するかを確認するために、さまざまなフィルタとフィルタパラメータを試す機会を与えます。