Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Notch Filtering and Statistical Methods for Improved Cardiac Diagnostics Using MATLAB

論文の概要: Integrating Notch Filtering and Statistical Methods for Improved Cardiac Diagnostics Using MATLAB

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02847v1
Date: Thu, 20 Mar 2025 09:35:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-20 19:08:06.612833
Title: Integrating Notch Filtering and Statistical Methods for Improved Cardiac Diagnostics Using MATLAB
Title（参考訳）: MATLABを用いた心臓診断におけるノッチフィルタリングと統計的手法の統合
Authors: Lohit Bibar, Samali bose, Tribeni Prasad Banerjee,
Abstract要約: 切欠きフィルタは狭帯域ノイズを除去するためにECG信号処理に不可欠である。この干渉は重要なECG信号の特徴と重なり、下流の分類タスクの精度に影響を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: A Notch Filter is essential in ECG signal processing to eliminate narrowband noise, especially powerline interference at 50 Hz or 60 Hz. This interference overlaps with vital ECG signal features, affecting the accuracy of downstream classification tasks (e.g., arrhythmia detection). A properly designed notch filter enhances signal quality, preserves essential ECG components (P, QRS, T waves), and improves the performance of machine learning or deep learning models used for ECG classification.
Abstract（参考訳）: ノッチフィルタは、狭帯域ノイズ、特に50Hzまたは60Hzの電力線干渉を取り除くために、ECG信号処理に必須である。この干渉は、重要な心電図信号の特徴と重なり、下流の分類タスク(例えば不整脈検出)の精度に影響を与える。適切に設計されたノッチフィルタは、信号品質を高め、必須のECG成分(P、QRS、T波)を保存し、ECG分類に使用される機械学習またはディープラーニングモデルの性能を向上させる。

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