EKG sinyallerinin doğrusal olmayan süzgeçler yardımıyla gürültüden arındırılması
Denoising ECG signals by using nonlinear filtering method
Yazar: SELÇUK METE
Danışman: DOÇ. DR. ŞABAN ÖZER
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Biyomedikal sahada farklı çeşitte birçok sinyal mevcuttur. Bu sinyaller uzmanlara hastalıkların yorumlanması esnasında hayat kurtarıcı bilgiler verirken aynı zamanda diğer sinyaller için doğal gürültü teşkil etmesi sebebiyle hastalara ait teşhislerin konulmasında zorlaştırıcı bir faktör olarak ortaya çıkabilmektedir. Örnek olarak, kasların elektriksel aktivitelerinin dalgasal formu olarak meydana gelen kas sinyali (EMG-Elektromiyogram) EKG (Elektrokardiyogram) sinyaline gürültü olarak karışmaktadır. Bu doğal bozulma genellikle beyaz Gaussian gürültü ile modellenmektedir. Fakat gerçek kas sinyalleri dürtü gürültüsüne benzer keskin ve durağan olmayan karakterli davranışlar sergiledikleri için Gaussian model yetersiz kalmaktadır. Bunun önüne geçilebilmesi için kas sinyalinin en iyi tanımlayabileceği ?-bağımlı gürültü ile modellenmesi gerekmektedir.Yapılan bu çalışmada EKG sinyaline karışan kas gürültüsü (EMG), doğrusal olmayan adaptif ağırlıklandırılmış Myriad ve Median süzgeç ile doğrusal adaptif FIR süzgeç kullanılarak bastırılmış ve başarımları karşılaştırılmıştır. Bu maksatla yüksek çözünürlüklü EKG işaretine gerçek zamanlı olarak kaydedilen EMG işareti ve ?-bağımlı yayılım ile modellenen yapay EMG işareti ayrı ayrı eklenmiş ve bu durumlardaki süzgeç performansları incelenmiştir. Yapılan benzetim çalışmalarına göre, Myriad süzgeç yapısının, Median ve FIR süzgeç yapısına göre daha iyi performans sergilediği gözlenmiştir.Anahtar Kelimeler: EKG, EMG, ?-bağımlı gürültü, Myriad süzgeç, Median süzgeç, FIR süzgeç, ağırlıklandırılmış Myriad süzgeç, ağırlıklandırılmış Median süzgeç.

Abstract:
Many different kinds of signal exist in biomedical environments. These signals give vital information about the interpretation of the disorders but at the same time these signals arise as a compulsive factor in diagnosis due to its natural noise function for other signals. For instance, a wave formed electrical activity of muscles EMG (Electromyogram) blends ECG (Electrocardiyogram) as a noise. This natural distortion is usually modeled with a white Gaussian noise. But such assumption is not always true because real life muscle noise has sometimes edged and non-stationary character like an impulsive noise. In order to eliminate these problems, muscle signal have to be modeled with ?-stable noise which is the best identification.In this paper, the muscle noise blended into EKG signal, is suppressed and performed using non-linear adaptive weighted Myriad and Median filters with linear adaptive FIR filters. With this objective; to high resolution ECG signal, real time recorded EMG signal and artificial EMG signal modeled with ?-stable distribution are added relatively. Moreover, filter performances in this case are analyzed. Through simulation studies, it is observed that Myriad filter model has preferable performance according to Median and FIR filter models.Keywords: ECG, EMG, ?-Stable Noise, Myriad filter, Median filter, FIR Filter,Weighted Median Filter, Weighted Myriad Filter.