ECG signal compression plus noise filtering with truncated orthogonal expansions

Abstract

With the increasing use of the electrocardiographic signal (ECG) as a diagnostic tool in cardiology, there exists a requirement for e!ective ECG compression techniques. The goal of any data compression system is to maximize compression while minimizing distortion. Orthogonal expansions is a tool widely used because of its compression capacity in recurrent signals. In this paper we analyze the e!ect of noise in orthogonal expansions of ECG signals. When the observed signal is embedded in additive noise, distortion measurements, such as the mean-square error, are not a monotonic decreasing function of the number of transform coe$cients, due to the noise presence. We analyze and compare two di!erent ways to estimate the transform coe$cients: inner product and adaptive estimation with the LMS algorithm. For stationary signals, we demonstrate and quantify the superior performance obtained by the adaptive system when low values of the step-size are used ( . For non-stationary signals, we propose, based on experimental results, values of the LMS step-size depending on the noise characteristics and the signal-to-noise ratio. Theoretical results are contrasted with a simulation study with actual ECG signals from MIT-BIH Arrythmia database and three kinds of noise: simulated Gaussian white noise, and two records of physiological noise that essentially contains electrode motion artifacts and muscular activity.1999 Elsevier Science B.V. All rights reserved. Re2 sume2Avec l'usage croissant de signaux d'eH lectrocardiographie (ECG) comme outil diagnostique en cardiologie, il existe une demande pour des techniques de compression d'ECG e$caces. Le but de tout syste`me de compression de donneH es est de maximiser la compression tout en minimisant la distorsion. Les expansions orthogonales sont un outil largement utiliseH a`cause de ses capaciteH s de compression pour des signaux reH currents. Dans cet article, nous analysons l'e!et du bruit sur les expansions orthogonales de signaux ECG. Lorsque le signal observeH est inclus dans du bruit additif, des mesures de distorsion, telles l'erreur quadratique moyenne, ne sont pas une fonction monotone deH croissante du nombre de coe$cients transformeH s, a`cause de la preH sence du bruit. Nous analysons et comparons deux fac7 ons di!eH rentes d'estimer les coe$cients transformeH s: le produit interne et l'estimation adaptative avec l'algorithme LMS. Pour des signaux stationnaires, nous deH montrons et quanti"ons la performance supeH rieure obtenue par le syste`me adaptatif lorsque le pas utiliseH est petit. Pour des signaux non-stationnaires, nous proposons, sur la base de reH sultats expeH rimentaux, des valeurs pour le pas du LMS deH pendant des caracteH ristiques du bruit et du rapport signal sur bruit. Des reH sultats theH oriques sont compareH s avec des reH sultats de simulations faites avec de vrais signaux ECG de la base de donneH e d'arythmies MIT-BIH, pour trois types de bruits: un bruit blanc gaussien simuleH et deux enregistrements de bruit physiologisque qui contie...

Denoising of ECG Signal by using Adaptive Filter and Non Adaptive Filter

“…So as to introduce an ECG that gives ECG and accurate interpretation. So Many methods have been presented in the literature to provide ECG enhancement using adaptive methods [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13], adaptive filtering methods help to determine time changes voltages and to track the changes of signals. In [3], Thakor et al Proposed an least mean square based adaptive filter to acquire the impulse response of normal QRS complexes and then approach it for arrhythmia detection in corrupted ECG recordings.…”