인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
In this study, Independent Component Analysis (ICA) algorithms are suggested to extract the original ECG part from the mixed signal contaminated with the unwanted frequency components and especially 60㎐ power line disturbances. With this aim, we implement a novel method to suppress the baseline-wandering disturbances and power line artefacts contained in patch-electrodes sensory ECG data by separating the unmixed signal with finding the optimal weight W based on Kurtosis value. With applying brutal force and gradient ascent searching algorithm to find W, we can conclude that the unwanted frequency components especially in the ambulatory ECG data can be eliminated by Independent Component Analysis.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-500-002595200
