En este artículo se desarrolla un algoritmo que mediante la transformada wavelet (WT), extrae los parámetros variantes en el tiempo de una señal sinusoidal, específicamente: la amplitud, la frecuencia y la fase. El algoritmo se aplica a 105 segmentos del canal 1 de señales ECG de la QT Database. Las señales se contaminan artificialmente con interferencia de línea de potencia con una SNR de -3, 0, 3 y 6 dB y 2 armónicos. El desempeño del algoritmo es evaluado con la medida de distorsión Weighted Diagnostic Distortion (WDD), la cual tiene en cuenta 15 parámetros, entre características diagnósticas y heurísticas, obtenidos de la señal ECG. Dichos parámetros se relacionan con medidas de amplitud, tiempo y energía de cada latido de la señal ECG. Para calcular la medida de distorsión WDD se desarrolla un algoritmo de segmentación robusto basado en la WT, el cual da como resultado los puntos específicos de los latidos de cada señal:
inicio y final de las ondas P y T, y el inicio, pico y final del complejo QRS.
In this paper we have developed an algorithm that, by means of the wavelet transformed (WT), extracts the time variant parameters of a sinusoidal signal, specifically: amplitude, frequency and phase. The algorithm applies to 105 segments of the channel 1 of ECG signal from the QT Database. The signal is artificially contaminated with a power line interference of SNR -3, 0, 3, and 6 dB, plus 2 harmonics. The performance of the algorithm is evaluated by Weighted Diagnostic Distortion (WDD) measurement, which bears 15 parameters in mind, among diagnostic and heuristic characteristics, obtained of the ECG signal. The above mentioned parameters relate to measurements of amplitude, time and energy of every beat of the ECG signal. To calculate the measurement of distortion WDD we have developed a robust algorithm of segmentation based on the WT, which gives like proved specific points of the beats of every signal: beginning and end of the waves P and T, and the beginning, peak and end of the complex QRS.
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