Инженер-программист, Запорожский национальный технический университет, Украина АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ЭКГ В статье выполнен обзор существующих программных продуктов для анализа и интерпретации электрокардиосигнала (ЭКГ), предложен алгоритм идентификации ЭКГ, основанный на обнаружении и временной локализации максимумов модуля вейвлетпреобразования, и нейросетевой классификатор кардиоциклов. Разработана программа для анализа и интерпретации ЭКГ. Проведены эксперименты по делинеации сигнала. Исследованию подвергались записи цифровых сигналов ЭКГ базы данных QTDB. Результаты работы предложенного алгоритма сравнивались с опубликованными результатами работы других алгоритмов идентификации ЭКГ. Наиболее существенное улучшение было обнаружено в определении положения P-и Т-волны. Ключевые слова: делинеация ЭКГ, вейвлет-анализ ЭКГ, ключевые точки ЭКГ, максимумы модуля вейвлет-преобразования, нейросетевой классификатор кардиоциклов. ОБЗОР ПРОГРАММ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИНТЕР-ПРЕТАЦИИ СИГНАЛА ЭКГ Программное обеспечение имеет основополагающее значение при построении системы электрокардиог

The given work presents the methodology of R-peaks detection in an electrocardiogram signal based on Discrete Wavelet Transformation. The optimal level decomposition of the detail coefficients can be determined by energy, frequency and cross-correlation analyses. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested by using records obtained from the MIT/BIH Physionet arrhythmia database.

No abstract

No abstract

Проведено исследование поведения энтропии и энергии сигнала на этапах его декомпозиции. Предложен метод разделения исходного сигнала сложной формы на независимые составляющие с помощью математического аппарата вейвлет-преобразования и теории информации. Ключевые слова: вейвлет-преобразование, разделение сигнала, оптимальная декомпозиция сигнала.