Análisis del filtrado de señales ECG mediante filtro UFIR con ponderación de pesos

• Autores: Victor Manuel Jiménez Ramos, Floriberto Canseco de la Rosa, Roberto Tamar Castellanos Baltazar, César Hernández Sánchez, Carlos Mauricio Lastre Domínguez
• Localización: IPSUMTEC, ISSN-e 2594-2905, Vol. 7, Nº. 2, 2024, págs. 187-195
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of echocardiographic signal filtering using UFIR filtering with weight weighting
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    El electrocardiograma (ECG) desempeña un papel fundamental en el diagnóstico de enfermedades cardíacas, siendo estas una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial. En las últimas décadas, se han desarrollado diversas técnicas para el procesamiento de señales de ECG, destacando la eliminación de ruido como un factor crucial para mejorar la extracción de características. Sin embargo, alcanzar una precisión aún mayor sigue siendo un desafío persistente. En este estudio, presentamos un enfoque innovador que utiliza un filtro de respuesta a impulsos finitos (UFIR) ponderado e insesgado. Bajo condiciones de ruido y evaluando el error cuadrático medio (RMSE) y la relación señal-ruido (SNR), nuestro método propuesto muestra un rendimiento notable en comparación con el filtro Savitzky-Golay (SG) ponderado. Este trabajo contribuye al avance continuo en el procesamiento de señales de ECG, brindando el potencial para una detección más precisa y confiable de enfermedades cardíacas.

  • English

    Electrocardiogram (ECG) is of paramount importance in the diagnosis of heart disease and because it persists, is the leading cause of death worldwide. Various techniques have emerged in recent decades to process ECG signals, and noise removal has played a prominent role in improving feature extraction. However, achieving greater accuracy remains an enduring challenge. This study presents an innovative approach that applies a weighted and unbiased finite impulse response (UFIR) filter. Under the same noise conditions and in terms of mean square error (RMSE) and signal-to-noise ratio (SNR), our proposed method shows decent performance compared to the weighted Savitzky-Golay (SG) filter. This research contributes to the progressive evolution of ECG signal processing, offering the potential for more accurate and reliable detection of heart disease.