Abstract
Source consislency filtering (SCF) is very effective at removing nOIse when only one or a few leads among multi-lead ECG signals are contaminated. When the noise at one or only a few leads are statistically uncorrelated with signals at other leads, SCF seleclIvely removes the noise with a neglIgIble amount of distortion in the original signal waveform. In order to enhance the understanding of this new method, we describe the lheory and implementational details of SCF in this paper. Numerical implementation and test results of SCF on a multi-lead ECG dalabase show that SCF is a new kind of adaptive filters utilizmg spatial as well as temporal information in multi-c.hannel signals origmatmg from a single source. We also describe the limitations and future improvements in using SCF.
다채널의 심전도 신호에서, 소수의 리이드에 만 잡음이 유기되고 나머지 대부분의 리이드 신호들은 이 잡음과 통계적인 상관 관계가 없을 때, source consistency filtering(SCF) 은 이러한 잡음의 감쇄에 매우 효과적이다. 특히, SCF는 원래 신호의 왜곡을 최소화하면서 , 선택적으로 잡음 만을 제거하는 매우 우수한 특성을 가진다. 이러한 특성은 하나의 신호원에서 기인하는 다채널 신호들의 공간적 및 시간적 상관관계를 모두 이용함으로서 가능하다. 본 논문에서는 SCF의 원리 및 구현 방법을 구체적으로 기술하여 이 방법에 대한 이해를 증진하고자 한다. 또한 기존의 방법을 개선한 새로운 SCF를 제안하였으며 , 이의 효과적인 구현에 필요한 알고리즘의 상세한 설계 지침을 제시하였다. 다채널의 심전도 신호를 대상으로 하여 그 성능을 검증하였고, 현재의 SCF 가 가지는 한계를 명확히 하며, 개선의 방향을 제시하였다.
