Aplikasi Stockwell Transforms dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Sinyal Elektrokardiogram
Dyah Ayu Pratiwi 1) , Achmad Rizal 2) , Rita Magdalena 3) 1,2,3) Fakultas Teknik Elektro, Telkom University Jl. Telekomunikasi no 1, Ters. Buah Batu, Kab. Bandung Email : achmadrizal@telkomuniversity.ac.id
Riwayat artikel: Recieved: 17-03-2020 Revised: 15-07-2020 Accepted: 22-07-2020

## Abstract
An electrocardiogram signal is a bio-electrical signal that results from the electrical activity of the heart. Information on heart health conditions can be inferred by analyzing its shape, rhythm, duration, and orientation. Various methods have been developed to analyze or classify ECG signals automatically. Some of them use the transformation method to convert signals from the time domain to another signal domain. In this study, the Stockwell transform (S-transform) was used to convert signals from the time domain to the time-frequency domain. Minimum and maximum values of the time series of S- transforms were used as K-NN inputs as classifiers. The classification accuracy of S- transform was compared with the accuracy of the short-time Fourier transform (STFT), which is an equivalent transformation. The test results showed that S-transform produced higher accuracy compared to FFT on the six classes of ECG signal data tested.
Keywords: electrocardiogram , short-time Fourier transform , Stockwell transform , K-NN

## Abstrak
Sinyal elektrokardiogram (EKG) adalah sinyal bio-elektrik yang dihasilkan dari aktifitas kelistrikan  jantung.  Informasi  dari  kondisi  kesehatan  jantung  bisa  diketahui  dengan menganalisis  bentuk,  irama,  durasi,  maupun  orientasi  sinyal  EKG.  Berbagai  metode dikembangkan  untuk  melakukan  analisis  atau  mengklasifikasi  sinyal  EKG  secara otomatis.  Beberapa  diantaranya  menggunakan  metode  transformasi  untuk  mengubah sinyal  dari  domain  waktu  ke  domain  sinyal  yang  lain.  Pada  penelitian  ini  digunakan Stockwell transform ( S-transform ) untuk mengubah sinyal dari domain waktu ke domain waktu-frekuensi.  Nilai  minimum  dan  maksimum  pada  deretan  waktu  dari S-transform digunakan sebagai masukan K-NN sebagai classifer . Akurasi klasifikasi dari penggunaan S-transform dibandingkan  dengan  akurasi  penggunaan short-time Fourier transform (STFT) yang merupakan transformasi yang setara. Hasil pengujian menunjukkan akurasi S-transform lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  FFT  pada  enam  kelas  data  sinyal  EKG yang diuji.
Kata kunci: elektrokardiogram, short-time Fourier transform , Stockwell transform , K- NN

## Pendahuluan
Elektrokardiogram  (EKG)  adalah  sinyal  sinyal  elektrik  yang  dihasilkan  dari kontraksi  otot  pada  jantung  yang  berakibat  pemompaan  darah  ke  seluruh  tubuh  [1]. Sinyal  EKG  memiliki  suatu  informasi  yang  merepresentasikan  kondisi  jantung. Biasanya dinilai berdasarkan bentuk, irama, orientasi, dan durasi [2]. Teknik penilaian sinyal  EKG  paling  dasar  yaitu  menilai  secara  visual  dari  kertas  rekaman  EKG  yang dilakukan oleh dokter. Penilaian seperti ini membutuhkan keahlian dan pengalaman dari dokter.  Mengingat  keterbatasan  jumlah  dokter  spesialis  jantung,  maka  dirasa  perlu dibangun sistem untuk menganalisis sinyal EKG untk membantu dokter memberikan analisis awal sinyal EKG.
Berbagai  teknik  dikembangkan  untuk  menghasilkan  metode  yang  dapat mengklasifikasi  sinyal  EKG  menggunakan  komputer.  Selain  metode  pada  domain waktu  [3],  berbagai  metode  tranformasi  sinyal  digunakan  untuk  menganalisis  sinyal seperti  transformasi  Fourier  [4],  tranformasi  wavelet  [5][6],  maupun  transformasi domain  waktu-frekuensi  seperti short-time Fourier transform ( STFT)  [7].  STFT merupakan metode yang sederhana dalam untuk melakukan transformasi dari domain waktu ke domain waktu-frekuensi. Pada STFT, dilakukan segmentasi sinyal kemudian dilakukan  transformasi  Fourier  pada  segmen  sinyal  tersebut.  Hal  ini  menyebabkan resolusi di domain waktu dan frekuensi sangat tergantung pada panjang segmen sinyal yang  dilakukan  FFT.  Segmen  sinyal  yang  panjang  akan  menurunkan  resolusi  ada domain waktu dan menaikkan resolusi pada domain frekuensi, demikian sebaliknya [8]. Xia dkk menggunakan STFT dan deep convolutional neural network untuk mendeteksi atrial fibrillation [7]. Sementara itu metode yang hampir sama digunakan oleh Huang dkk.  Untuk  mendeteksi  arrhythmia  pada  sinyal  EKG  [9].  Kedua  penelitian  tersebut menggunakan  masukan  berupa  matrik  2D  dari  spektrogram  hasil  STFT  sebagai masukan.  Hal  ini  membutuhkan  teknik  klasifikasi  yang  canggih yaitu deep learning. Selain  untuk  klasifikasi  sinyal  EKG,  STFT  juga  bisa  digunakan  dalam  pengolahan komponen  sinyal  dalam  sinyal  EKG  [10].  Pada  metode  ini,  STFT  digunakan  untuk memperhalus sinyal atau mengekstraksi komponen sinyal EKG.
Dari  uraian  di  atas,  kelemahan  dari  STFT  adalah trade-off antara  panjang segmen dan resolusi dari spektrogram. Kelemahan ini diatasi dengan adanya Stockwell transform atau S-transform yang  menggunakan Gaussian window pada  segmentasi sinyal. Pada penelitian ini diusulkan metode klasifikasi sinyal EKG menggunakan S- transform . Resolusi tinggi dari S-transform diharapkan mampu menghasilkan akurasi yang  lebih  tinggi  dari  pada  STFT.  Untuk  itu  pada  penelitian  ini  dibandingkan performansi  FFT  dan S-transform menggunakan  K-NN  sebagai classifier .  Pada penelitian  ini  dipilih  metode  K-NN  yang  sederhana  sebagai classifier untuk menunjukkan  bahwa  metode  yang  digunakan  tidak  membutuhkan  komputasi  yang tinggi. Hasil yang didapat diharapkan dapat menjadi alternatif metode pengolahan sinyal EKG menggunakan transformasi pada domain waktu-frekuensi.

## Kajian Pustaka
Elektrokardiogram (EKG)  adalah  sinyal  listrik  yang  terjadi  akibat  aktifitas jantung yang menggambarkan  kondisi jantung [1]. Sinyal EKG dapat menggambarkan kondisi  kesehatan  jantung  seseorang  melalui  irama,  durasi,  bentuk,  dan  orientasinya. Sinyal EKG normal terdiri dari sinyal P, Q, R, S, dan T yang mewakili  depolarisari atrium,  depolarisasi  ventrikel,  dan  repolarisasi  ventrikel  [11].  Perubahan  bentuk  dan orientasi dari sinyal EKG normal mengindikasikan kelainan yang terjadi pada jantung. Beberapa kelainan jantung diantaranya: atrial fibrilation (AF), ventricular tachicardia (VT), ventricular fibrilation (VF), prematur ventricular contraction (PVC), paced rhytms (PR).
Pada  AF  terjadi  kontraksi  otot  jantung  tidak  beraturan  sehingga  proses pemompaan darah menjadi tidak efisien [12]. AF terjadi karena kelainan atau gangguan impuls listrik pada jantung. Pada VT, irama jantung menjadi sangat cepat di ventrikel. Sementara  itu  pada  VF,  irama  jantung  terjadi  sangat  cepat  di  ventrikel  namun menpunyai  kecepatan  dan  ritme  yang  tidak  teratur  dan  bentuk  yang  berbeda.  PVC adalah  denyut  jantung  terjadi  sebelum  waktunya  atau  prematur  yang  berasal  dari ventrikel [11]. PR merupakan bentuk sinyal EKG dengan QRS yang terjadi berulang- ulang tetapi tidak muncul gelombang P.
Short-time Fourier Transform (STFT)  atau spectrogram merupakan  metode transformasi  sinyal  dari  domain  waktu  ke  domain  domain  waktu-frekuensi.  Pada algoritma ini,  sinyal akan disegmen pada  selang  waktu tertentu tertentu.  Sinyal  hasil segmentasi  ditransformasi  menggunakan  FFT  ke  domain  frekuensi.  Persamaan  (1) menampilkan ekspresi matematis dari STFT.
𝑆𝑇𝐹𝑇  𝜏, 𝑓 ℎ 𝑡 𝑔 𝑡 𝜏 𝑒 𝑑𝑡 ~ ~ (1)
dimana τ menunjukkan waktu lokasi spektral dan f merupakan frekuensi,  sedangkan g(t)  menunjukkan  fungsi window yang  digunakan  dalam  STFT.  Ilustrasi  STFT ditampilkan pada Gambar 1. STFT mencuplik sinyal pada window yang ditentukan dan melakukan FFT pada tiap cuplikan sinyal. Selanjunya hasil proses ini ditata menjadi representasi sinyal dalam  domain waktu-frekuensi.

## Gambar 1 Short Time Fourier Transforms
Transformasi Stockwell ( S-transform )  merupakan  metode  transformasi  sinyal dari  domain  waktu  ke  domain  waktu-frekuensi  [8]. S-transform mampu  melakukan
analisis  sinyal  yang  berubah  terhadap  waktu  secara  multiresolusi.  Perbedaan S- transform dengan  STFT  adalah  penggunaan Gaussian window yang  mempunyai kemampuan  adaptasi  pada  lebar  dan  amplitudo  terhadap  variasi  frekuensi.  Secara matematis Gaussian window ditulis seperti Persamaan (2).
𝑔 𝑡 | | √ 𝑒 (2)
Karena S-transform berasal dari Persamaan (1) dengan mengganti fungsi window 𝑔 𝑡 dengan Persamaan (2) maka S-transform dapat didefinisikan seperti Persamaan (3).
𝑆 𝜏, 𝑓 𝑆𝑇𝐹𝑇  𝜏, 𝑓 ℎ 𝑡 | | √ ~ ~ 𝑒 𝑒 𝑑𝑡 (3)
dimana 𝑓 adalah variabel frekuensi, 𝑡 adalah variabel waktu dan τ adalah pergeseran waktu. Lebar fungsi Gaussian window proporsional dengan kebalikan dari frekuensi. Spektrum Stockwell 𝑠 (τ, 𝑓 )  menyatakan  bagaimana  komponen  frekuensi  pada  sinyal bervariasi  dari  waktu  ke  waktu. S-transforms mengatasi  kelemahan  STFT  yang mengakibatkan  diskontinuitas  dalam  representasi  waktu-frekuensi  dan  dan  resolusi yang tergantung dari panjang cuplikan sinyal [8]. S-transform merupakan suatu kasus khusus pada STFT yang berbasis pada Gaussian window . Penyajian umum S-transforms pada  penerapannya  memiliki  ketergantungan  pada window yang  digunakan.  Untuk aplikasi yang berbeda, dapat dipilih window yang tepat dan parameter tertentu untuk memperoleh resolusi yang lebih baik pada bagian yang ditekankan.
Metode Penelitian

## Gambar 2 Metode yang diusulkan
Metode yang diusulkan pada penelitian ini seperti ditampilkan pada Gambar 2. Masukan dari sistem ini adalah sinyal EKG dengan lima jenis kelainan dan EKG normal sebagai  pembanding.  Selanjutnya  pada  sinyal  EKG  dilakukan preprocessing untuk menormalisasi amplitudo sinyal. Pada tahap berikutnya dilakukan transformasi untuk merubah  sinyal  dari  domain  waktu  ke  domain  waktu-frekuensi.  Pada  penelitian  ini digunakan transformasi Stockwell dan STFT sebagai pembanding. Proses ekstraksi ciri dilakukan untuk mendapatkan karakteristik dari sinyal dalam domain waktu-frekuensi. Performansi  ekstraksi  ciri  dilakukan  dengan  menghitung  akurasi  hasil  klasifikasi menggunakan K-NN. Detail dari proses di atas dijelaskan pada subbagian berikut ini.
Data masukan pada sistem ini berupa sinyal EKG berformat .mat dengan panjang rekaman data kurang lebih 4 detik. Sinyal EKG diambil dari website physionet.org yang dipotong  sehingga  menampilkan  paling  tidak  3  -    6  sinyal  QRS  [13].  Frekuensi pencuplikan yang digunakan pada sistem yang dirancang sebesar 1000 Hz. Data sinyal
EKG terdiri dari 60 data latih dan 60 data uji dengan rincian AF, NSR, VT, PR, VF, dan PVC masing-masing 10 data latih dan 10 data uji.
Pada  tiap  data  dilakukan  proses  normalisasi  untuk  menyeragamkan  rentang amplitudo data menggunakan Persamaan (4).
𝑦 𝑛 | | (4)
dengan 𝑥 𝑛 adalah  sinyal  masukan  dan 𝑦 𝑛 adalah  sinyal  hasil  normalisasi. Menggunakan proses di atas maka sinyal EKG akan mempunya rentang -1 sampai +1.
Tahap selanjutnya dilakukan S-transform untuk mengubah sinyal dari domain waktu  ke  domain  waktu-frekuensi.  Pada  penelitian  ini  digunakan Gaussian window dengan lebar 10 sampel non-overlap dan NFFT 1000 titik. Dengan demikian nantinya akan didapat matrik berukuran 1000 x 400 untuk representasi tiap sinyal. Selanjutnya akan diambil nilai minimum dan nilai maksimum dari tiap kolom pada matrik hasil S- transform . Proses ini akan menghasilkan 400 nilai maksimum dan 400 nilai minimum yang dijadikan ciri dari tiap sinyal. Ciri nilai minimum ini adalah nilai minimum yang diambil dari tiap kolom dari matrik1000 x 400 hasil S-transform . Sedangkan ciri nilai maksimum adalah nilai maksimum diambil dari tiap kolom dari matrik1000 x 400 hasil S-transform. Nilai-nilai ini menggambarkan fluktuasi frekuensi pada tiap rentang waktu. Jumlah ciri ini lebih sedikit dibandingkan dengan sinyal asli yang terdiri 4000 sampel sinyal. Pada tahap selanjutnya lebar window diubah menjadi 5, 10, dan 20 untuk melihat pengaruh lebar window terhadap akurasi.
Untuk  STFT,  dilakukan  hal  sama  dengar  beberapa  perbedaan. Window yang digunakan adalah rectangular window dengan lebar 10 sampel. Kemudian NFFT 1000 titik digunakan untuk mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi.  Pada matrik hasil transformasi ini diambil nilai maksimum dan minimum seperti halnya pada S-transform.
K-nearest neighbor (K-NN) merupakan metode  klasifikasi  yang  menggunakan jarak dalam menentukan hasil klasifikasi berdasarkan kelas data latih yang terbanyak yang  mempunyai  jarak  terdekat  dengan  data  uji  [14].  Secara  sederhana  K-NN  dapat dijelaskan seperti dalam Gambar 3.
Pada saat ditentukan nilai K = 3, maka dicari tiga data latih terdekat dengan data uji.  Pada  Gambar  3,  maka  data  uji  akan  dikenali  sebagai  bagian  dari  segitiga  merah karena terdapat dua data latih yang lebih dekat dengan data uji (lingkaran hijau). Jika ditentukan K = 5, maka data uji akan dikenali sebagai bagian dari segiempat biru. Jarak antar data pada K-NN dihitung beberapa metode sebagai berikut:
 Euclidean Distance
𝐷 (x 2- x 1 ) = ||x 2 -x 1 || = 𝑥 𝑥 (5)
 Cityblock Distance
𝐷 (x 2- x 1 ) = ||x 2 -x 1 || = |𝑥 𝑥 | (6)
| . | : Nilai absolute
 Cosine similarity s im(x,x’) = ∑ ∑ ∑ (7)
dimana 𝑝 adalah dimensi data dan | . | adalah nilai absolut.

## Hasil dan Pembahasan
Gambar 4 menampilkan sinyal EKG yang digunakan dalam penelitian ini. Karena frekuensi sampling 1000 Hz dan lama rekaman 4 detik maka akan dihasilkan panjang sampel 4000. Tiap data terdiri dari 3-5 atau lebih puncak QRS yang mewakili jumlah detak jantung. Pada kelainan tertentu tidak dapat diidentifikasi puncak gelombang QRS- nya.  Jumlah  ini  berbeda-beda  karena  perbedaan  heart-rate,  jenis  kelainan,  dan  arah orientasi sinyal EKG.
Hasil STFT dan S-transform untuk sinyal EKG-AF pada Gambar 4 ditampilkan pada Gambar 5. Perbedaan yang terlihat jelas pada hasil kedua transformasi adalah pada detail  resolusi.  Pada  STFT,  apabila  window  yang  digunakan  panjang,  maka  resolusi pada domain waktu akan menurun tetapi resolusi pada domain frekuensi meningkat. Hal ini  tidak  terjadi  pada  S-transform  dimana  penggunaan  Gaussian  window  menjamin resolusi  yang  merata  setiap  pita  frekuensi.  Pada Gambar  5(a)  terlihat  diskontinyuitas pada  representasi  waktu  dan  frekuensinya  sementara  pada  Gambar  5(b)  hasil  S- transform  cenderung  lebih  halus  dan  tidak  terlihat  transisi  antar  segmen  sinyal  pada domain waktu.
Hasil ekstraksi ciri berupa nilai maksimum dan nilai minimum dari sinyal EKG- AF dari dua jenis tranformasi yang dilakukan seperti pada Gambar 6. Nilai maksimum dan minimum dari domain waktu ini dimaksudkan untuk menangkap selubung dari hasil transformasi.  Pada  penelitian  lainnya  penggunaan  nilai  maksimum  pada  STFT  suara paru menghasilkan akurasi yang cukup tinggi [15]. Maka pada penelitian ini, selain nilai maksimum,  juga  dieksplorasi  nilai  minimum  dari  STFT  maupun  dari  S-transform. Secara umum ciri keduanya relatif sama dengan puncak yang menunjukkan QRS dari
sinyal EKG. Perbedaan terdapat pada detail dimana pada STFT lebih banyak fluktuasi yang biasanya terjadi pada transisi tiap segmen window.
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 4 (a) Sinyal EKG-AF, (b) Sinyal EKG-NSR, (c) Sinyal EKG-PR, (d) Sinyal EKG- PVC, (e) Sinyal EKG-VF, (f) Sinyal EKG- VT
(a)
(b)
Gambar 5 (a) Hasil STFT dari sinyal EKG- AF (b) Hasil S-transform dari sinyal EKG-AF dengan lebar segmen 10 sampel dan α = 2,5
(a) (b) (c) (d)
Gambar 6 (a) Ciri minimum hasil STFT pada EKG-AF (b) Ciri maksimum hasil STFT pada
EKG-AF (c) Ciri minimum hasil S-transform pada EKG-AF (d) Ciri maksimum hasil S- transform pada EKG-AF
Tabel 1 dan Tabel 2 menampilkan akurasi klasifikasi menggunakan berbagai nilai K,  pengukuran  jarak,  dan  ciri.  Akurasi  tertinggi  76,67  persen  dihasilkan  oleh  ciri minimum dengan K= 3 dan jarak cityblock .  Akurasi ini tidak dipengaruhi oleh lebar window . Hasil ini lebih baik dibandingkan dengan akurasi tertinggi pada STFT sebesar 70 persen menggunakan K = 3 dan K = 5 dengan jarak cityblok seperti ditampilkan pada Tabel 3. Jarak c ityblock menghasilkan akurasi yang lebih tinggi karena kemampuannya menghasilkan  jarak  yang  lebih  jauh  dibandingkan  dengan  jarak Euclidean maupun cosine . Dengan jarak yang lebih jauh maka keterpisahan antar data menjadi lebih besar.
STFT dan S-transform dipengaruhi oleh berapa hal seperti pemotongan sinyal, panjang window /segmen sinyal yang akan di FFT, dan resolusi FFT. Pemilihan ciri yang dihitung dari hasil transformasi juga berperan pada akurasi. Ciri lain yang digunakan dalam  penelitian  sebelumnya  seperti  parameter  statistik  [16], sample entropy [17], variogram [18] dan lain-lain. Karena STFT atau S-transform berupa matrik dua dimensi maka analisis citra bisa dilakukan untuk mengolah lebih lanjut.
Sekalipun  hasil  akurasi  dari S-tranform tidak  terlalu  tinggi, S-transform memberikan  peluang  untuk  pengembangan  penelitian  lebih  lanjut.  Pemotongan  data sinyal EKG yang memperhatikan lokasi dari gelombang QRS akan memberikan data yang lebih seragam. Selain itu ekplorasi terhadap parameter pada window Gaussian yang dipakai juga menarik untuk dilakukan. Pemilihan metode berbagai ekstraksi ciri juga akan menantang dilakukan pada selanjutnya. Metode yang diusulkan juga diharapkan bisa digunakan untuk kasus sinyal biomedis yang lain seperti suara jantung, suara paru, sinyal EEG, sinyal EMG, dan lain-lain.
Tabel 1 Akurasi pada Berbagai Jarak, Nilai K, dan Ciri yang Digunakan pada S-transform
dengan lebar window 5 K Jarak Akurasi ciri minimum ciri maksimum 3 Cosine 43,33% 35% Euclidean 46,67% 56,67% Cityblock 76,67% 51,67% 5 Cosine 26,67% 23,33% Euclidean 45% 41,67% Cityblock 73,33% 45% 7 Cosine 26,67% 25% Euclidean 40% 43,33% Cityblock 65% 36,67% Tabel 2 Akurasi pada Berbagai Jarak, Nilai K, dan Ciri yang Digunakan pada S-transform
dengan lebar window 10 K Jarak Akurasi ciri minimum ciri maksimum 3 Cosine 48,33% 38,33% Euclidean 48,33% 56,67% Cityblock 76,67% 51,67% 5 Cosine 35% 25% Euclidean 45% 43,33% Cityblock 70% 45% 7 Cosine 23,33% 25% Euclidean 40% 43,33% Cityblock 65% 40% Tabel 3 Akurasi pada Berbagai Jarak, Nilai K, dan Ciri yang Digunakan pada STFT K Jarak Akurasi ciri minimum ciri maksimum 3 Cosine 50% 36,67% Euclidean 51,675 56,67% Cityblock 70% 41,67% 5 Cosine 25% 25% Euclidean 51,67% 41,67% Cityblock 70% 45% 7 Cosine 23,34% 26,67% Euclidean 46,67% 43,34% Cityblock 60% 40%

## Simpulan
Pada artikel ini dipaparkan penggunaan S-transform untuk ekstraksi ciri sinyal EKG pada klasifikasi sinyal EKG. S-transform memiliki kelebihan dalam hal resolusi yang  relatif  tinggi  dibandingkan  dengan  spektrogram.  Dari  pengujian  akurasi didapatkan akurasi tertinggi 76,67 persen menggunakan nilai minimum, jarak cityblock , dan K = 3. Hal ini menunjukkan bahwa S-transform menghasilkan akurasi yang lebih tinggi  dibandingkan  dengan  STFT  yang  menghasilkan  akurasi  hingga  70  persen. Eksplorasi terhadap ciri yang lain dan berbagai parameter S-trasnform menarik untuk diteliti lebih lanjut. Penggunaan metoda yang diusulkan untuk analisis sinyal biomedis yang lain dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya.

## Daftar Pustaka
[1] T. A. M. Brosche, The EKG Handbook . Jones & Bartlett Publisher, 2010.
[2] J. Rahul, M. Sora, and L. D. Sharma, “An overview on biomedical signal analysis,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 7, no. 5, pp. 206–209, 2019.
[3] A.  Rizal  and  S.  Hadiyoso,  “ECG  signal  classification  using  Hjorth  Descriptor,”  in Proceedings of the 2015 International Conference on Automation, Cognitive Science, Optics, Micro Electro-Mechanical System, and Information Technology, ICACOMIT 2015 , 2016.
[4] I. Pázsit, “Analysis of heartbeat data with spectral and fractal techniques,” Fluct. Noise Lett. , vol. 5, no. 3, pp. L357–L363, 2005.
[5] A. Singh, D. Bhowmick, and S. Biswas, “Recognition of arrhythmic electrocardiogram using  wavelet  based  feature  extraction,”  in 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology (I2CT) , 2017, pp. 610–613.
[6] H. M. Rai, A. Trivedi, and S. Shukla, “ECG signal processing for abnormalities detection using  multi-resolution  wavelet  transform  and  Artificial  Neural  Network  classifier,” Measurement , vol. 46, no. 9, pp. 3238–3246, 2013.
[7] Y.  Xia,  N.  Wulan,  K.  Wang,  and  H.  Zhang,  “Detecting  atrial  fibrillation  by  deep convolutional neural networks,” Comput. Biol. Med. , vol. 93, no. July 2017, pp. 84–92, 2018.
[8] R. G. Stockwell, L. Mansinha, and R. P. Lowe, “Localization of the complex spectrum: the S transform,” IEEE Trans. Signal Process. , vol. 44, no. 4, pp. 998–1001, Apr. 1996.
[9] J. Huang, B. Chen, B. Yao, and W. He, “ECG Arrhythmia Classification Using STFT- Based Spectrogram and Convolutional Neural Network,” IEEE Access , 2019.
[10]  B.  S.  Shaik,  G.  V.  S.  S.  K.  R.  Naganjaneyulu,  T.  Chandrasheker,  and  A.  V. Narasimhadhan,  “A  Method  for  QRS  Delineation  Based  on  STFT  Using  Adaptive Threshold,” in Procedia Computer Science , 2015.
[11]  W. J. Tompkins, “Electrocardiography,” in Biomedical Digital Signal Processing , W. J. Tompkins, Ed. New Jersey: Prentice Hall, 2000, pp. 24–54.
[12]  A. Rizal, “Perbandingan Skema Dekomposisi Paket Wavelet untuk Pengenalan Sinyal EKG,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, 2015. [13]  Physionet.org, “ECG Database.” [Online]. Available: http://physionet.org/physiobank/database/#ecg.
[14]  A. Feltane, G. F. B. Bartels, J. Gaitanis, Y. Boudria, and W. Besio, “Human Seizure Detection  Using  Quadratic  Renyi  entropy,”  in 2013 6th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER) , 2013, pp. 815–818.
[15]  A. Rizal and V. Suryani, “Lung Sound Recognition Using Spectrogram and Adaptive Resonance Theory 2 Neural Network ( ART2 ),” in Proceeding Biomedical Engineering Day 2008 , 2008.
[16]  A.  Rizal,  R.  Hidayat,  and  H.  A.  Nugroho,  “Lung  sounds  classification  using spectrogram’s  first  order  statistics  features,”  in 2016 6th International Annual Engineering Seminar (InAES) , 2016, pp. 96–100.
[17]  F. Jin, F. Sattar, and D. Y. T. Goh, “Automatic wheeze detection using histograms of sample  entropy.,”  in Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society , 2008, vol. 2008, pp. 1890–3.
[18]  Z. Esmaileyan and H. Marvi, “Recognition of emotion in speech using variogram based features,” Malaysian J. Comput. Sci. , vol. 27, no. 3, pp. 156–170, 2014.