This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
Premature ventricular contractions are the most common of all arrhythmias and may cause more serious situation like ventricular fibrillation and ventricular tachycardia in some patients. Therefore, the detection of this arrhythmia becomes crucial in the early diagnosis and the prevention of possible life threatening cardiac diseases. Most methods for detecting arrhythmia require pp interval, or the diversity of P wave morphology, but they are difficult to detect the p wave signal because of various noise types. Thus, it is necessary to use noise-free R wave. So, the new approach for the detection of PVC is presented based on the rhythm analysis and the beat matching in this paper. For this purpose, we removed baseline wandering of low frequency band and made summed signals that are composed of two high frequency bands including the frequency component of QRS complex using the wavelet filter. And then we designed R wave detection algorithm using the adaptive threshold and window through RR interval. Also, we developed algorithm to classify PVC using RR interval. The performance of R wave and PVC detection is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate average detection rate of 99.76%, sensitivity of 99.30% and specificity of 98.66%; accuracy respectively for R wave and PVC detection.
This paper presents a new algorithm for P-wave detection in the ECG signal. We detect the peak and valley point using significant point extraction algorithm with 9-point derivative. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we search for the R-peak and calculate the R-R interval time prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration. We determine the parameters for P-wave detection and then P-peak, P-onset and P-offset are detected by these parameters. The results obtained from the proposed algorithm have detected successively P-wave almost more than 90%.
In this paper, we propose an automatic earthquake P-wave detection algorithm based on the variations of the impact momentum derived from the seismic acceleration signals. The amount of change in the impact momentum induced by the acceleration refers to the influence of buildings or facilities on the earthquake, The proposed algorithm can effectively detect the seismic P-wave by simultaneously considering the amplitude and the frequency change of the seismic wave when the earthquake occurs. Computer simulations using the observed seismic signals were performed to evaluate the validity of the induced impact momentum variation and the superiority of the proposed algorithm.
In this study, a P- and T-wave detection algorithm in ECG, obtained by minimized filtering to prevent waveform distortion, has been realized. The algorithm uses two slope tracing waves, the descending slope tracing wave and the ascending slope tracing wave, developed for efficient determination of slope inverting points and sudden slope changing points. The algorithm generates the slope tracing waves which trace the original ECG wave, and subtracts one tracing wave from the other to detect P- and T-waves. The algorithm has been applied to MIT/BIH database in order to verify its efficacy and validity in practical applications.
The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.
The detection of P-waves and T-wave in the electrocardiogram signal analysis is an important issue. But the accuracy of the boundary detection algorithm is an insufficient level in the change of slow transition in the signal compared to the QRS complex. This study proposes an algorithm to detect P-wave and T-wave sequentially after determining local baseline using QRS complex. First, we detected the peak points based on local baseline and determined the onset and offset through the calculation of the area of the section. After modifying the baseline using detected waveform, we detected the other waveform in the same way and separated the P-wave and the T-wave based on the location. We used the PhysioNet QT database to evaluate the performances of the algorithm, and calculate the mean and the standard deviations. The experiment results show that standard deviations are under the tolerances accepted by expert physicians, and outperform the results obtained by the other algorithms.
본 논문은 CMOS 에지 완료검출 신호를 이용하여 8bit 웨이브파이프라인 덧셈기를 설게하였다. 이 구조는 클럭이 필요 없이 동작한다. 에지감지후 신호완료를 검출하는 알고리즘회로는 센서회로와 래치로 구성되어있다. 제안하는 구조를 이용하여 8bit 덧셈기의 출력이 거의 같은 시간에 만들어 지도록 정렬된다. 시뮬레이션에서 0.35um CMOS 공정을 사용하여 3.3V 공급전압으로 1GHz 동작을 확인하였다.
This paper performed P wave detection algorithm for diagnosis in according to method of cardiologist's P wave detection. We used correlation pattern matching for prominent P waves and P-P interval estimation for ambiguous P waves. Results of this study indicate that this algorithm has potential for improving P wave detection performance.
Kim, Sun Young;Kang, Chang Ho;Yang, Jeong Hwan;Park, Chan Gook;Joo, Jung Min;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.15-21
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2012
For a GNSS receiver's robustness against RFI and the high accuracy of navigation solution in GNSS, interference source detection and mitigation are needed. In this paper, an adaptive lattice IIR notch filter is employed to track single-tone continuous wave and swept continuous wave interference signals, and an interference detection method is proposed. Furthermore, this paper presents interference source characterization algorithm using multiple ground stations' interference detection results. The measurement of the signal powers from each ground station is used to build weighting factors to estimate the type of the interference. The performance of interference detection algorithm is simulated for scenarios of GPS signal in the presence of single-tone continuous wave interference and swept continuous wave interference.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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