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QRS detection based on wavelet coefficients
Zidelmal, Zahia ; Amirou, Ahmed ; Adnane, Mourad ; Belouchrani, Adel
Computer methods and programs in biomedicine, 2012-09, Vol.107 (3), p.490-496
[Periódico revisado por pares]
Kidlington: Elsevier Ireland Ltd
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Título:
QRS detection based on wavelet coefficients
Autor:
Zidelmal, Zahia
;
Amirou, Ahmed
;
Adnane, Mourad
;
Belouchrani, Adel
Assuntos:
Algorithms
;
Arrhythmias, Cardiac - physiopathology
;
Automation
;
Biological and medical sciences
;
Databases, Factual
;
Electrocardiography - methods
;
Humans
;
Internal Medicine
;
Medical Informatics - methods
;
Medical sciences
;
Other
;
Power spectrum
;
QRS detection
;
Radiotherapy. Instrumental treatment. Physiotherapy. Reeducation. Rehabilitation, orthophony, crenotherapy. Diet therapy and various other treatments (general aspects)
;
Reproducibility of Results
;
Sensitivity and Specificity
;
Signal Processing, Computer-Assisted
;
Software
;
Technology. Biomaterials. Equipments. Material. Instrumentation
;
Time Factors
;
Wavelet detail coefficients
É parte de:
Computer methods and programs in biomedicine, 2012-09, Vol.107 (3), p.490-496
Notas:
ObjectType-Article-1
SourceType-Scholarly Journals-1
ObjectType-Feature-2
content type line 23
Descrição:
Highlights ► We make QRS detection using a single threshold obtained from wavelet coefficients. ► Power spectrum in different energy levels is used to calculate detector threshold. ► QRS energy is highest in the range (11.25–22.5 Hz) for normal beats. ► QRS energy is highest in the range (6.62–11.25 Hz) for ventricular extra-systoles. ► Effect of artifacts, T and P waves are attenuated using wavelet detail coefficients.
Editor:
Kidlington: Elsevier Ireland Ltd
Idioma:
Inglês
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