Moving Average Filter Ecg

Ich weiß, das ist eine alte Antwort, aber denken Sie daran, es gibt sehr spezifische Frequenzbereiche, die für die Diagnosegenauigkeit eines Oberflächen-EKGs bewahrt werden müssen. Speziell sollten 0 05-1Hz für die höchsten Treue-ST-Segmente erhalten bleiben, und vielleicht ein Tiefpass von 40Hz für Erwachsene und 150Hz für Peds im Rest des EKGs Ein geeigneter Kerbfilter für die Netzfrequenz wird auch gefördert. Ich bin nicht so vertraut mit der Savitzky-Golay FIR, aber es sollte darauf geachtet werden, dass es sicherstellt Wichtige Frequenzen im EKG Benutzer7116 Jul 8 13 bei 15 44. 1 Vielen Dank für die Informationen, die ich darauf hinweisen sollte, dass ich nicht viel Domain-Kenntnis von EKG-Signalen habe, war die obige Antwort einfach aus einer reinen Signalverarbeitung Perspektive durch Auflistung verschiedener Funktionen ein Könnte verwenden, um ein Signal im Allgemeinen zu trennen Wahrheit ist ich nicht, dass vertraut mit SG-Filter entweder, ich habe es erwähnt, weil ich habe es oft in der Literatur im Zusammenhang mit EKG Amro Jul 8 13 bei 16 35.Neat Papier, danke für Die Referenz Ein morphologischer Vergleich des resultierenden EKGs ist der wichtigste Faktor bei der Betrachtung von Filtern. Für eine einfache ambulante Überwachung, was viele Rhythmus-Interpretationen nennen würden, haben Sie einen breiten Breitengrad bei der Filterauswahl, wie Sie bei einigen Signalverzerrungen User7116 Jul 8 13 sind Bei 16 50.Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ein SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskurse über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als den ersten Datenpunkt ausgleichen. Der nächste Datenpunkt Würde den frühesten Preis fallen lassen, fügen Sie den Preis am Tag 11 hinzu und nehmen Sie den Durchschnitt, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, MAs lag die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA, die Größer die Verzögerung So wird ein 200-Tage-MA ein viel größeres Maß an Verzögerung haben als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden, hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs verwendet werden Kurzfristiger Handel und längerfristige MAs mehr für langfristige Investoren geeignet Der 200-Tage-MA wird weitgehend von Investoren und Händlern gefolgt, wobei Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Handelssignale gelten. MAs vermitteln auch wichtige Handelssignale Auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte kreuzen Ein steigender MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während ein abnehmender MA anzeigt, dass es sich in einem Abwärtstrend befindet. Ähnlich wird die Aufwärtsbewegung mit einem bullish Crossover bestätigt, der bei einer kurzfristigen MA auftritt Kreuzt über einen längerfristigen MA Abwärtsimpuls wird mit einem bärigen Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unter ein längerfristiges MA übergeht. Dieses Beispiel zeigt, wie man gleitende durchschnittliche Filter und Resampling verwendet, um die Wirkung von periodischen Komponenten zu isolieren Der Tageszeit bei stündlichen Temperaturmessungen, sowie unerwünschtes Leitungsrauschen aus einer offenen Spannungsmessung zu entfernen Das Beispiel zeigt auch, wie die Pegel eines Taktsignals unter Beibehaltung der Kanten mit Hilfe eines Medianfilters zu glätten. Das Beispiel zeigt auch Wie man einen Hampel-Filter verwendet, um große Ausreißer zu entfernen. Smoothing ist, wie wir wichtige Muster in unseren Daten zu entdecken, während wir Dinge, die unwichtig sind, dh Lärm Wir verwenden Filterung, um diese Glättung durchzuführen Das Ziel der Glättung ist es, langsame Änderungen im Wert zu produzieren, so dass Es ist einfacher, Trends in unseren Daten zu sehen. Manchmal, wenn Sie Eingabedaten untersuchen, möchten Sie vielleicht die Daten glätten, um einen Trend im Signal zu sehen. In unserem Beispiel haben wir eine Reihe von Temperaturmessungen in Celsius, die jede Stunde am Logan Airport genommen werden Für den ganzen Monat Januar 2011.Hinweis, dass wir visuell sehen können die Wirkung, dass die Tageszeit auf die Temperaturablesungen hat Wenn Sie nur an der täglichen Temperaturvariation über den Monat interessiert sind, tragen die stündlichen Schwankungen nur Lärm, was kann Machen die täglichen Variationen schwer zu erkennen Um die Wirkung der Tageszeit zu beseitigen, möchten wir nun gern unsere Daten mit einem gleitenden Mittelwert filtern. Moving Average Filter In seiner einfachsten Form nimmt ein gleitender Durchschnittsfilter der Länge N Der Durchschnitt aller N aufeinanderfolgenden Abtastwerte der Wellenform. Um einen gleitenden Mittelwertfilter an jeden Datenpunkt anzuwenden, konstruieren wir unsere Koeffizienten unseres Filters, so dass jeder Punkt gleich gewichtet ist und 1 24 zum Gesamtdurchschnitt beiträgt. Das ergibt uns die Durchschnittstemperatur Über jede 24-Stunden-Periode. Filter Delay. Hinweis, dass die gefilterte Ausgabe um etwa zwölf Stunden verzögert Dies ist aufgrund der Tatsache, dass unsere gleitenden Durchschnitt Filter hat eine Verzögerung. Jeder symmetrischen Filter der Länge N wird eine Verzögerung von N-1 2 haben Proben Wir können diese Verzögerung manuell berücksichtigen. Extraktieren Sie durchschnittliche Unterschiede. Alternativ können wir auch die gleitenden durchschnittlichen Filter verwenden, um eine bessere Schätzung zu erhalten, wie die Tageszeit die Gesamttemperatur beeinflusst. Um dies zu tun, subtrahieren Sie zuerst die geglätteten Daten von der Stündliche Temperaturmessungen Dann segmentieren Sie die differenzierten Daten in Tage und nehmen Sie den Durchschnitt über alle 31 Tage im Monat. Extracting Peak Envelope. Sometimes möchten wir auch gern eine reibungslos abschätzen, wie sich die Höhen und Tiefen unseres Temperatursignals täglich ändern Um dies zu tun, können wir die Hüllkurvenfunktion verwenden, um extreme Höhen und Tiefen über eine Teilmenge der 24-Stunden-Periode zu verbinden. In diesem Beispiel stellen wir sicher, dass es mindestens 16 Stunden zwischen jedem extrem hohen und extrem niedrigen gibt. Wir können auch ein Gefühl von Wie die Höhen und Tiefen sind Trending, indem sie den Durchschnitt zwischen den beiden Extremen. Weighted Moving Average Filters. Other Arten von gleitenden durchschnittlichen Filtern nicht Gewicht jeder Probe gleichmäßig. Ein anderer gemeinsamer Filter folgt der Binomial-Erweiterung Diese Art von Filter nähert sich einer normalen Kurve Für große Werte von n Es ist nützlich für das Herausfiltern von Hochfrequenzrauschen für kleine n Um die Koeffizienten für den Binomialfilter zu finden, fliegen Sie mit sich selbst und dann iterativ die Ausgabe mit einer vorgeschriebenen Anzahl von Zeiten in diesem Beispiel verwenden Sie fünf Gesamt-Iterationen. Ein weiterer Filter, der dem Gaußschen Expansionsfilter etwas ähnelt, ist der exponentielle gleitende Mittelwertfilter. Dieser Typ des gewichteten gleitenden Durchschnittsfilters ist einfach zu konstruieren und erfordert keine große Fenstergröße. Sie passen einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnittsfilter um einen Alpha-Parameter zwischen Null und Ein Ein höherer Wert von Alpha wird weniger Glättung haben. Zoom in auf die Lesungen für einen Tag. Select Your Country.