Moving Average Filter Ecg




Moving Average Filter EcgIch wei?, das ist eine alte Antwort, aber denken Sie daran, es gibt sehr spezifische Frequenzbereiche, die fur die diagnostische Genauigkeit eines Oberflachen-EKG aufbewahrt werden mussen. Insbesondere sollten 0,05-1 Hz fur die hochsten Treue-ST-Segmente und moglicherweise ein Tiefpass von 40 Hz fur Erwachsene und 150 Hz fur peds im Rest des EKG aufbewahrt werden (ein geeigneter Sperrfilter fur die Zeilenfrequenz wird ebenfalls angeregt) . I39m nicht so vertraut mit der Savitzky-Golay FIR, aber darauf zu achten, um sicherzustellen, dass es wichtige Frequenzen im EKG. Ndash user7116 Jul 13 13 am 15:44 1 vielen Dank fur die Informationen. Ich sollte darauf hinweisen, dass ich nicht viel Domain-Kenntnisse der EKG-Signale haben, war die obige Antwort einfach aus einer reinen Signalverarbeitung Perspektive (durch Auflistung der verschiedenen Funktionen konnte man verwenden, um ein Signal im Allgemeinen filtern). Wahrheit ist I39m nicht, dass vertraut mit SG-Filter entweder, I39ve erwahnt, weil es I39ve oft gesehen es in der Literatur im Zusammenhang mit EKG: uap-bd. edu/jcitpapers/vol-1no-2/IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 Um 16:35 Ordentliches Papier, vielen Dank fur die Referenz Ein morphologischer Vergleich der resultierenden ECG39s ist der wichtigste Faktor bei der Betrachtung von Filtern. Allerdings, fur eine einfache ambulante Uberwachung (was viele wurden nennen quotrhythm interpretationquot) haben Sie eine breite Breite in Filter-Auswahl, da Sie Ok mit einigen Signalverzerrungen sind. Ndash user7116 Naherer Blick auf den erweiterten CODAS Moving Average Algorithmus Vielseitiger gleitender Durchschnitt im Advanced CODAS-Algorithmus filtert Wellenformrauschen, extrahiert Mittelwerte und eliminiert Baseline-Drift. Der gleitende Durchschnitt ist eine einfache mathematische Technik, die primar zur Beseitigung von Aberrationen verwendet wird und den tatsachlichen Trend in einer Sammlung von Datenpunkten offenbart. Sie konnten mit ihm aus der Mittelung larmender Daten in einem Neuling Physik-Experiment oder aus der Verfolgung der Wert einer Investition vertraut sein. Sie konnen nicht wissen, dass der gleitende Durchschnitt auch ein Prototyp des finiten Impulsantwortfilters ist, der haufigste Filtertyp, der in der computergestutzten Instrumentierung verwendet wird. In Fallen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen uberlagert ist, wo ein Mittel aus einem periodischen Signal extrahiert werden muss oder wo eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal hoherer Frequenz eliminiert werden muss, kann ein gleitender Durchschnittsfilter angewendet werden, um das gewunschte zu erzielen Ergebnis. Der gleitende Durchschnittsalgorithmus von Advanced CODAS bietet diese Art der Wellenformfilterleistung. Advanced CODAS ist ein Analyse-Softwarepaket, das auf vorhandenen Wellenformdateien arbeitet, die von WinDaq oder WinDaq-Datenerfassungspaketen der zweiten Generation erstellt wurden. Zusatzlich zu dem gleitenden durchschnittlichen Algorithmus enthalt Advanced CODAS auch ein Berichtsgenerator-Dienstprogramm und Software-Routinen fur Wellenformintegration, Differenzierung, Peak - und Tal-Erfassung, Rektifikation und arithmetische Operationen. Moving Average Filter Theorie DATAQ Instruments Moving Average Algorithmus ermoglicht eine gro?e Flexibilitat in Wellenform-Filter-Anwendungen. Es kann als Tiefpa?filter verwendet werden, um das Rauschen zu dampfen, das bei vielen Arten von Wellenformen inharent ist, oder als Hochpa?filter, um eine Drift-Grundlinie von einem Signal hoherer Frequenz zu eliminieren. Das Verfahren, das von dem Algorithmus verwendet wird, um die Filtermenge zu bestimmen, beinhaltet die Verwendung eines Glattungsfaktors. Dieser Glattungsfaktor, der von Ihnen durch die Software gesteuert wird, kann erhoht oder verringert werden, um die Anzahl der tatsachlichen Wellenformdatenpunkte oder Abtastwerte anzugeben, die der gleitende Durchschnitt uberspannt. Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. Der Algorithmus fuhrt einen gleitenden Durchschnitt durch, indem er zwei oder mehr dieser Datenpunkte aus der erfassten Wellenform abgibt, addiert, ihre Summe durch die Gesamtanzahl der hinzugefugten Datenpunkte dividiert und den ersten Datenpunkt der Wellenform durch den gerade berechneten Durchschnitt ersetzt Wiederholen der Schritte mit den zweiten, dritten und so weiter Datenpunkten, bis das Ende der Daten erreicht ist. Das Ergebnis ist eine zweite oder erzeugte Wellenform, die aus den gemittelten Daten besteht und die gleiche Anzahl von Punkten wie die ursprungliche Wellenform aufweist. Abbildung 1 8212 Jede periodische Wellenform kann als eine lange Zeichenkette oder Sammlung von Datenpunkten gedacht werden. In der obigen Darstellung werden konsekutive Wellenformdatenpunkte durch quotyquot dargestellt, um zu veranschaulichen, wie der gleitende Durchschnitt berechnet wird. In diesem Fall wurde ein Glattungsfaktor von drei angewandt, was bedeutet, dass drei aufeinander folgende Datenpunkte aus der ursprunglichen Wellenform hinzugefugt werden, wobei ihre Summe durch drei geteilt wird, und dann wird dieser Quotient als der erste Datenpunkt einer erzeugten Wellenform aufgetragen. Der Vorgang wiederholt sich mit den zweiten, dritten und anderen Datenpunkten der ursprunglichen Wellenform, bis das Ende der Daten erreicht ist. Eine spezielle Quotientierquot-Technik misst die Anfangs - und Enddatenpunkte der ursprunglichen Wellenform, um sicherzustellen, dass die erzeugte Wellenform die gleiche Anzahl von Datenpunkten wie die Vorlage enthalt. Fig. 1 zeigt, wie der gleitende Mittelalgorithmus auf Wellenformdatenpunkte (die durch y dargestellt werden) angewendet wird. Die Abbildung zeigt einen Glattungsfaktor von 3, was bedeutet, dass der Durchschnittswert (dargestellt durch a) uber 3 aufeinanderfolgende Wellenformdatenwerte berechnet wird. Beachten Sie die Uberlappung, die in den gleitenden Durchschnittsberechnungen vorhanden ist. Es ist diese uberlappende Technik, zusammen mit einer speziellen Anfangs - und Endpunktbehandlung, die die gleiche Anzahl von Datenpunkten in der gemittelten Wellenform erzeugt, wie sie im Original existiert. Die Art und Weise, wie der Algorithmus einen gleitenden Durchschnitt berechnet, verdient einen genaueren Blick und kann an einem Beispiel veranschaulicht werden. Sagen wir haben auf einer Diat fur zwei Wochen und wir wollen unser durchschnittliches Gewicht in den letzten 7 Tagen zu berechnen. Wir wurden unser Gewicht an Tag 7 mit unserem Gewicht an den Tagen 8, 9, 10, 11, 12 und 13 summieren und dann mit 1/7 multiplizieren. Zur Formalisierung des Prozesses la?t sich dies folgenderma?en ausdrucken: a (7) 1/7 (y (7) y (8) y (9) y (13) Diese Gleichung kann weiter verallgemeinert werden. Der gleitende Mittelwert einer Wellenform kann folgenderma?en berechnet werden: wobei: ein gemittelter Wert n Datenpunktposition s Glattungsfaktor y aktueller Datenpunktwert Bild 2 8212 Die Ausgangswellenform der Kraftmesszelle, die im oberen Kanal als Original und ungefiltert dargestellt ist, und als ein 11-Punkt Gemittelte Wellenform im unteren Kanal. Das Rauschen, das auf der ursprunglichen Wellenform auftritt, war auf die intensiven Vibrationen zuruckzufuhren, die durch die Presse wahrend des Verpackungsvorgangs erzeugt wurden. Der Schlussel zu dieser Algorithmenflexibilitat ist sein breites Spektrum an auswahlbaren Glattungsfaktoren (von 2 - 1.000). Der Glattungsfaktor bestimmt, wie viele tatsachliche Datenpunkte oder Proben gemittelt werden sollen. Das Angeben eines positiven Glattungsfaktors simuliert einen Tiefpa?filter, wahrend ein negativer Glattungsfaktor ein Hochpassfilter simuliert. Bei dem Absolutwert des Glattungsfaktors gelten bei hoheren Werten gr?ere Glattungsbeschrankungen fur die resultierende Wellenform und umgekehrt niedrigere Werte weniger Glattung. Mit der Anwendung des geeigneten Glattungsfaktors kann der Algorithmus auch verwendet werden, um den Mittelwert einer gegebenen periodischen Wellenform zu extrahieren. Ein hoherer positiver Glattungsfaktor wird typischerweise angewendet, um mittlere Wellenformwerte zu erzeugen. Anwenden des Moving Average Algorithmus Ein herausragendes Merkmal des gleitenden Durchschnittsalgorithmus ist, dass es viele Male auf die gleiche Wellenform angewendet werden kann, um das gewunschte Filterergebnis zu erhalten. Waveform-Filterung ist eine sehr subjektive Ubung. Was moglicherweise eine richtig gefilterte Wellenform zu einem Benutzer sein kann, kann unannehmbar laut zu einem anderen sein. Nur Sie konnen beurteilen, ob die Anzahl der gemittelten Punkte zu hoch, zu niedrig oder genau richtig gewahlt wurde. Die Flexibilitat des Algorithmus ermoglicht es Ihnen, den Glattungsfaktor anzupassen und einen weiteren Durchlauf durch den Algorithmus durchzufuhren, wenn mit dem anfanglichen Versuch keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden. Die Anwendung und die Fahigkeiten des gleitenden Durchschnittsalgorithmus konnen am besten durch die folgenden Beispiele veranschaulicht werden. Abbildung 3 8212 Die EKG-Wellenform, die ursprunglich und ungefiltert im oberen Kanal und als 97-Punkt-gemittelte Wellenform im unteren Kanal angezeigt wurde. Beachten Sie die Abwesenheit von Baseline Drift im unteren Kanal. Beide Wellenformen werden in einem komprimierten Zustand fur Prasentationszwecke gezeigt. Eine Rauschunterdruckungsanwendung In Fallen, in denen eine gegebene Wellenform mit Rauschen uberladen ist, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um das Rauschen zu unterdrucken und ein klareres Bild der Wellenform zu liefern. Zum Beispiel benutzte ein fortgeschrittener CODAS-Kunde eine Presse und eine Wagezelle in einem Verpackungsbetrieb. Ihr Produkt sollte auf ein vorbestimmtes Niveau (uberwacht durch die Kraftmesszelle) komprimiert werden, um die Gro?e der Verpackung zu reduzieren, die erforderlich ist, um das Produkt aufzunehmen. Aus Qualitatskontrollgrunden beschlossen sie, den Pressenbetrieb mit Instrumentierung zu uberwachen. Ein unerwartetes Problem trat auf, als sie begannen, die Echtzeit-Wagezellenausgabe anzuzeigen. Da die Pressenmaschine wahrend des Betriebs betrachtlich vibrierte, war die Ausgangswellenform der Lastzellen schwierig zu unterscheiden, da sie eine gro?e Menge an Rauschen aufgrund der Schwingung aufwies, wie dies in dem oberen Kanal von Fig. 2 gezeigt ist. Dieses Rauschen wurde eliminiert, indem ein 11-Punkt-gemittelter Kanal erzeugt wurde, wie in dem unteren Kanal von Fig. 2 gezeigt. Das Ergebnis war ein deutlich deutlicheres Bild der Wagezellenausgabe. Eine Anwendung bei der Beseitigung von Baseline Drift In Fallen, in denen eine langsam driftende Grundlinie aus einem Signal mit hoherer Frequenz entfernt werden muss, kann das gleitende Durchschnittsfilter angewendet werden, um die Drift-Baseline zu eliminieren. Beispielsweise weist eine EKG-Wellenform typischerweise einen gewissen Grad an Grundlinienwanderung auf, wie in dem oberen Kanal von 3 zu sehen ist. Diese Grundliniendrift kann eliminiert werden, ohne die Eigenschaften der Wellenform zu verandern oder zu storen, wie in dem unteren Kanal von Fig. 3 gezeigt. Dies wird durch Anwenden eines geeigneten negativen Glattungsfaktors wahrend der gleitenden Durchschnittsberechnung erreicht. Der geeignete Glattungsfaktor wird durch Dividieren einer Wellenformperiode (in Sekunden) durch das Abtastintervall der Kanale bestimmt. Das Abtastintervall der Kanale ist einfach der Reziprokwert der Abtastrate der Kanale und wird bequem auf dem gleitenden Durchschnitts-Utility-Menu angezeigt. Die Wellenformperiode kann leicht aus dem Anzeigeschirm bestimmt werden, indem der Cursor an einem geeigneten Punkt auf der Wellenform positioniert, eine Zeitmarke eingestellt und dann der Cursor einen vollstandigen Zyklus von der angezeigten Zeitmarke weg bewegt wird. Die Zeitdifferenz zwischen Cursor und Zeitmarke ist eine Wellenformperiode und wird am unteren Rand des Bildschirms in Sekunden angezeigt. In unserem EKG-Beispiel besa? die Wellenform ein Kanalabtastintervall von 0,004 Sekunden (erhalten aus dem gleitenden mittleren Utility-Menu) und eine Wellenformperiode wurde gemessen, um 0,388 Sekunden zu uberspannen. Das Dividieren der Wellenformperiode durch das Abtastintervall der Kanale lieferte einen Glattungsfaktor von 97. Da es sich um die Grundliniendrift handelt, die wir an der Eliminierung interessieren, haben wir einen negativen Glattungsfaktor (-97) auf den gleitenden Durchschnittsalgorithmus angewendet. Dies subtrahierte das gleitende Durchschnittsergebnis des ursprunglichen Wellenformsignals, das die Grundliniendrift ohne storende Wellenforminformation eliminierte. Other Waveform Moving Average Issues Unabhangig von der Anwendung ist der universelle Grund fur die Anwendung eines gleitenden mittleren Filters auf Quotsmooth outquot die hohen und niedrigen Aberrationen und zeigen einen reprasentativeren Zwischen-Wellenformwert. Dabei sollte die Software bei der Erzeugung einer gleitenden gemittelten Wellenform nicht andere Merkmale der ursprunglichen Wellenform beeintrachtigen. Beispielsweise sollte die Software automatisch die mit der ursprunglichen Datendatei verknupften Kalibrierungsinformationen einstellen, so da? sich die gleitende gemittelte Wellenform in den geeigneten Entwicklungseinheiten befindet, wenn sie erzeugt wird. Alle Messwerte in den Figuren wurden mit WinDaq Data Acquisition Software-Show durchgefuhrt, um gleitende durchschnittliche Filter und sgolay Filter durchfuhren Ich mochte wissen, wie die Durchfuhrung von gleitenden durchschnittlichen Filter und sgolay Filter fur Glattung der EKG-Signal habe ich bereits mit gleitenden Durchschnitt versucht, wenn ich die Gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie mussen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glatten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Thema: wie man durchfuhren gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter Von: Wayne King sugasini vaithiyanathan schrieb in Nachricht ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt Ich mochte wissen, wie die Durchfuhrung von gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter fur Glattung der EKG-Signal habe ich bereits mit gleitenden Durchschnitt versucht, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie mussen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glatten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen mochten, bevor Sie einen Glattungsfilter anwenden, wurde ich das tun. Wie die Anwendung eines Savitzky-Golay-Glattungsfilters angewendet werden kann, entnehmen Sie der Hilfe fur sgolay () in der Signal Processing Toolbox. Und fur den gleitenden Durchschnitt konnen Sie conv () verwenden. Es sollte ziemlich einfach sein, wie man es benutzt. Etwas wie smoothedSignal conv (originalSignal, one (1, 5)) Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt sugasini vaithiyanathan hat geschrieben an message ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt Ich mochte wissen, wie man gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter fur Glattung der EKG-Signal Ich habe bereits versucht mit gleitenden Durchschnitt, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie mussen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glatten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Gt gt Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen mochten, bevor Sie einen Glattungsfilter anwenden, wurde ich das tun. Gt gt In der Signal Processing Toolbox erfahren Sie in der Hilfe fur sgolay (), wie ein Savitzky-Golay-Glattungsfilter angewendet wird. Gt gt Wayne Ich vermute, Sie konnten mit Schwierigkeiten mit ersten Schritten, wie das Lesen der Daten und Plotten Ihre Ergebnisse. Wenn Sie damit Erfolg haben, konnen wir Sie auf die nachsten Schritte zur S-G-Filterung beraten. Die MATLAB-Befehle xlsread und plot konnen Ihnen helfen, loszulegen. Auch als Wayne empfiehlt, sgolay und sgolayfilt wird sicherlich helfen, nachdem you8217ve gegangen uber das Lesen und Plotten. Ein kurzer Einblick in die Ziellinie: Wir bieten eine Demo zur Verwendung von S-G, um EKG-Signale zu glatten. Bei der Eingabe erscheint ein GUI fur die interaktive Filterung eines verrauschten EKG-Signals. Es scheint zu tun, was you8217re fragen in Ihrem Beitrag - au?er Sie wollen Ihre Daten verwenden, naturlich nicht unsere. Die Demo doesn8217t bieten diese Fahigkeit, aber es demonstriert what8217s moglich und den Code, es zu tun. Die Verwendung dieser Demo erfordert die Signal Processing Toolbox. Wenn Sie 8220ver8221 in der MATLAB-Befehlszeile eingeben, sehen Sie die Liste der MathWorks-Produkte, auf die Sie Zugriff haben. Sugasini vaithiyanathan hat geschrieben in message ltilmqt1c461fred. mathworksgt. Gt Don Orofino ltdonmathworks. DOTgt schrieb in Nachricht ltill1q87oh1fred. mathworksgt. Gt gt Wayne King ltwmkingtygmailgt schrieb in Nachricht ltilkn181jv1fred. mathworksgt. Gt gt gt sugasini vaithiyanathan hat geschrieben an Nachricht ltilkkvljhn1fred. mathworksgt. Gt gt gt gt Ich mochte wissen, wie man gleitenden Durchschnitt Filter und sgolay Filter fur Glattung der EKG-Signal Ich habe bereits versucht mit gleitenden Durchschnitt, wenn ich den gleitenden Durchschnitt die Spitzen zu bekommen. Sie mussen nur die Daten glatt, aber wenn ich den gleitenden Durchschnitt, indem ich seine Transfer-Funktion wie ich schon sagte, die Spitzen sind immer und es sieht nicht wie EKG-Signal. Eigentlich mein Ziel ist es, Daten mit Hilfe eines der glatten Filter zu glatten und dann durch iirnotch Filter passieren. Wenn ich dies tue, gibt es irgendeine Verbesserung im snr des gefilterten Signals. Gt gt gt gt gt gt Sind Sie sicher, dass Sie nicht die 50 oder 60 Hz Linie Komponente zuerst mit iirnotch entfernen mochten, bevor Sie einen Glattungsfilter anwenden, wurde ich das tun. Gt gt gt gt gt gt Wie Sie einen Savitzky-Golay-Glattungsfilter anwenden, finden Sie in der Signal Processing Toolbox in der Hilfe fur sgolay (). Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Hallo Sugasini, gt gt gt gt Ich vermute, Sie konnten Schwierigkeiten mit ersten Schritten, wie das Lesen der Daten und die Plotterung Ihrer Ergebnisse. Wenn Sie damit Erfolg haben, konnen wir Sie auf die nachsten Schritte zur S-G-Filterung beraten. Die MATLAB-Befehle xlsread und plot konnen Ihnen helfen, loszulegen. Gt gt gt gt Auch wie Wayne empfiehlt, sgolay und sgolayfilt wird sicherlich helfen, nachdem you8217ve gegangen uber das Lesen und Plotten. Gt gt gt gt Eine schnelle Vorstellung von der Ziellinie: Wir bieten eine Demo zur Verwendung von S-G, um EKG-Signale zu glatten. Wenn Sie eingeben: gt gt gt gtgt sgolaydemo gt gt gt Sie sehen eine GUI fur die interaktive Filterung eines larmenden EKG-Signals. Es scheint zu tun, was you8217re fragen in Ihrem Beitrag - au?er Sie wollen Ihre Daten verwenden, naturlich nicht unsere. Die Demo doesn8217t bieten diese Fahigkeit, aber es demonstriert what8217s moglich und den Code, es zu tun. Die Verwendung dieser Demo erfordert die Signal Processing Toolbox. Wenn Sie 8220ver8221 in der MATLAB-Befehlszeile eingeben, sehen Sie die Liste der MathWorks-Produkte, auf die Sie Zugriff haben. Gt gt gt gt --Don gt gt ich danke Ihnen, gt Ich bin sehr klar, beim Lesen meines Eingangssignals und plotten. Ich kann die Eingabe EKG-Signal mit Excel-Blatt und auch aus dem Matlab Workspace i ve Zweifel in Bezug auf es zu lesen. Gt gt Ich habe gesehen, die sgolaydemo aus, dass ich einige Ideen aber im nicht klar, gt mit dem Solay-Filter konnen wir die saubere ecg-Signal oder geglattet Signal gt gt und auch mochte ich wissen, dass in diesem sgolay Demo die Filter-Parameter Sind polynomialen Grad und Frame-Gro?e, sondern wenn ich in sgolayfilt wie Wayne vorgeschlagen habe ich bemerkt, einige mehr Parameter wie Gewichtung Faktor W und Dimension DIM mit diesen Parametern meine Eingangsdaten besteht aus 3600x1 konnen Sie mir vorschlagen, was sind die Parameter sollte ich verwenden und wat Werte kann ich dafur ungefahr geben. Hallo, ich denke, Dons Vorschlag, sgolaydemo Blick ist ein guter, um zu sehen, was die Interaktion zwischen polynomialen Grad und Frame-Gro?e ist. Sie sollten ein paar Dinge mit dieser Demo tun: 1.) Beheben Sie den Polynomgrad, wahrend Sie die Rahmengro?e variieren. 2.) Befestigen Sie die Rahmengro?e, wahrend Sie den Grad des Polynoms andern. Ich denke, wenn Sie das tun, werden Sie sehen, was diese Parameter Sie kaufen. In Bezug auf saubere versus geglattet Ich denke, Sie mussen daruber nachdenken, was diese Begriffe fur Sie ein wenig bedeutet. In einigen Anwendungen sind sie auch sehr viel. In anderen Anwendungen sind sie es nicht. Da Sie ein EKG-Signal analysieren, Ich vermute, Sie wollen den QRS-Komplex so weit wie moglich zu bewahren. Sie haben uns nicht gesagt, was Ihre Sampling-Frequenz ist, aber ich wurde vorschlagen, festzustellen, wie viele Datenpunkte bilden einen QRS-Komplex einschlie?lich der PR-und QT-Intervalle. Verwenden Sie das als Ihre ursprungliche Rahmengro?e. Da der QRS-Komplex einige scharfe Funktionen aufweist, die Sie bewahren mochten, wurde ich zunachst mit einem Polynom der Ordnung 4 oder 5 beginnen. Der Polynomgrad muss kleiner sein als die Rahmengro?e, aber Im Raten (und Hoffen) Ihres Rahmens Gro?e wird viel gro?er sein als das. Wenn nicht, dann sollte meine Vermutung uber eine gute Startrahmengro?e angepasst werden. Ich wurde zunachst nicht uber den Gewichts-Vektor zu kummern. Wieder, ich denke, Sie sollten folgen Dons Beratung und verbringen einige Zeit mit der Demo zu sehen, wie diese Parameter interagieren. Das wird Ihnen ermoglichen, auf Ihre ersten Ergebnisse zu schauen und haben eine informierte Vermutung uber die Vorgehensweise anstatt nur die Anderung von Parametern ohne primare Grund. Schlie?lich haben Sie in Ihrer fruheren Stelle erwahnt, dass Sie einen Notch-Filter verwenden wollten. Wenn durch ein sauberes Signal, Sie bedeuten, dass Ihre Daten durch 50 oder 60-Hz-Rauschen beschadigt ist, dann denke ich, sollten Sie das zuerst entfernen. Aus der Spitze von meinem Kopf, ich wei? nicht viel uber die Leistungsverteilung in der Haufigkeit der typischen EKG-Daten, aber Im davon aus, dass 50 oder 60 Hz ist ausreichend weit entfernt in der Frequenz, die Sie konnen Kerbe Filter es ohne Beeintrachtigung Ihrer Daten merklich. Uber Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankundigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen konnen. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprachs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entitat ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie konnen den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die uber den MATLAB Central Newsreader veroffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhangig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknupft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader konnen Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfalle in Ihrer primaren Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten konnen von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags konnen als Schlusselworter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Moglichkeit, Ihre Bookmarking-Eintrage zu kategorisieren. Sie konnen wahlen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie konnen otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Moglichkeit, sowohl die gro?en Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Uberwachungslisten konnen Sie uber Updates informiert werden, die fur Beitrage erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewahlt wurden. Ihre Benachrichtigungswunsche konnen per E-Mail (taglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Moglichkeiten fur den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader uber Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internetdienstanbieter Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Fuhren Sie Ihre eigenen Server. Fur typische Anweisungen siehe: slyck / ng. phppage2 Wahlen Sie Ihr Land aus