альтернативного рішення може бути запропонована адаптивна фільтрація. br/>В
Оскільки вихідна ЕКГ містить деяку шумову складову, що має низьку частоту (менше 1 Гц), так званий дрейф ізолінії, необхідна корекція ЕКГ. Для цього можливе застосування різних ФВЧ, наприклад Бих - фільтра Баттерворда низького порядку. Великий порядок фільтра в даному випадку неважливий, оскільки навіть фільтри 2-3 порядку забезпечують достатню для нормальної роботи алгоритму придушення постійної складової. При необхідності подібний Бих-фільтр може бути ефективно замінений адаптивним КИХ-фільтром. Цікавим видається також використання морфологічних фільтрів [9], що, однак, призводить до збільшення обчислювального навантаження. p align="justify"> (О
Наступним етапом роботи алгоритму є обчислення адаптивних порогових значень. Для підвищення ефективності методу обчислюються два адаптивних порогових значення, які застосовуються відповідно до двох потокам даних: перший потік даних містить сигнал, пройшов попередню обробку - фільтрацію, другий потік - сигнал, підданий деяким нелінійним перетворенням. Перше порогове значення 7} обчислюється таким чином:
В
В
В
Ймовірність того, що R-зубець насправді міститься на інтервалах, де 0 (n) = 1, досить висока, але для підвищення точності алгоритму необхідна процедура фільтрації некоректно певних позицій R-зубців. Це можна зробити за рахунок застосування евристичних правил аналізу характеристик досліджуваного R-зубця. Для цього після визначення передбачуваного положення R-зубця створюється масив певних властивостей: тривалості RR-інтервалу між досліджуваним зубцем і попереднім і модуля похідної сигналу RA, що обчислюється в передбачуваних точках знаходжу дення R-зубця. Ці параметри зберігаються в циклічному буфері, здатному зберігати не менше 3 останніх значень Л-зубців, додатково до цього необхідно обчислення середнього значення ЧСС за останні 10 циклів. p align="justify"> Якщо RR-інтервал між двома наступними зубцями менше 300 мс (що відповідає пульсу 200 хв " 1 ), то рішення про те, який з зубців є істинним, приймається виходячи з максимуму RA, оскільки відомо, що Л-зубець володіє максимальним градієнтом . Таким способом можна відсіяти вузькі й високі R - і T-хвилі, часто зумовлені пороговим детектором як R-зубці. Існує можливість додатково підвищити ефективність алгоритму, ускладнивши евристичні правила аналізу, якщо вести статистику не тільки коректно певних R-зубців, а й відсіяних. Це дозволяє в разі необхідності протягом наступних кроків скорегувати роботу алгоритму, не втративши ложноотсеянного QRS - комплексу.
У разі, коли доступно більше одного відведення, можна трохи підвищити точність алгоритму за рахунок використання більшої кількості відведень в якості баз...
