АНАЛИЗ АППРОКСИМАЦИИ ЧЕБЫШЕВА ДЛЯ ФИЛЬТРОВ С КОНЕЧНЫМИ И БЕСКОНЕЧНЫМИ ИМПУЛЬСНЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ
Современная биомедицинская аппаратура может быть невосприимчива к различным типам шумов, но только не к базовому шуму и помехам электропитания. Эти источники шума имеют частотные спектры, которые загрязняют соответствующие спектры электрокардиограммы (ЭКГ). Алгоритмы цифровой обработки сигналов в модулях предварительной обработки электрокардиографических устройств играют ключевую роль в обеспечении высококачественных сигналов ЭКГ для анализа, интерпретации и представления. Из-за перекрытия спектра мощности сигнала и шума в полученных данных ЭКГ, в частотно-селективных фильтрах стоит проблема между удалением шума и возможной деформацией полезного сигнала. Что наиболее важно, результат фильтрации не должен отрицательно влиять на последующую диагностику и интерпретацию. В работе было проведено количественное исследование оценки результатов между фильтрами Ремеза и Чебышева на основе минимальной среднеквадратичной ошибки, более высокой значения отношения сигнал/помеха и пикового отношения сигнал/шум в среде Python с использованием режекторного фильтра. Результаты показали, что шумовой сигнал с использованием фильтра Ремеза имеет лучший баланс между плавностью и точностью, чем фильтр Чебышева. Однако фильтр Чебышева отличается минимальной вычислительной нагрузкой, соответственно, такой тип фильтра найдет применение в мониторах аритмии на базе микрокомпьютеров.