Moving average filter fdatool

O Guia de cientistas e engenheiros para processamento de sinal digital Por Steven W. Smith, Ph. D. Capítulo 14: Introdução aos filtros digitais A Tabela 14-1 resume como os filtros digitais são classificados pelo seu uso e pela implementação. O uso de um filtro digital pode ser dividido em três categorias: domínio do tempo. Domínio de freqüência e personalizado. Conforme descrito anteriormente, os filtros de domínio do tempo são usados ​​quando a informação é codificada na forma da forma de onda dos sinais. A filtragem de domínio do tempo é usada para ações como: suavização, remoção de DC, modelagem de formas de onda, etc. Em contraste, os filtros de domínio de freqüência são usados ​​quando a informação está contida na amplitude, freqüência e fase dos sinusoides componentes. O objetivo desses filtros é separar uma faixa de freqüências de outra. Os filtros personalizados são usados ​​quando uma ação especial é necessária pelo filtro, algo mais elaborado do que as quatro respostas básicas (passe alto, baixa passagem, passagem de banda e rejeição de banda). Por exemplo, o Capítulo 17 descreve como os filtros personalizados podem ser usados ​​para a deconvolução. Uma maneira de contrariar uma convolução indesejada. Os filtros digitais podem ser implementados de duas maneiras, por convolução (também chamada de resposta de impulso finito ou FIR) e por recursão (também chamada de resposta de impulso infinito ou IIR). Os filtros realizados por convolução podem ter um desempenho muito melhor do que os filtros usando a recursão, mas executar muito mais devagar. Os próximos seis capítulos descrevem filtros digitais de acordo com as classificações na Tabela 14-1. Primeiro, analisaremos os filtros realizados pela convolução. A média móvel (Capítulo 15) é usada no domínio do tempo, o windowed-sinc (Capítulo 16) é usado no domínio da freqüência, e FIR personalizado (Capítulo 17) é usado quando algo especial é necessário. Para concluir a discussão dos filtros FIR, o Capítulo 18 apresenta uma técnica chamada convolução FFT. Este é um algoritmo para aumentar a velocidade da convolução, permitindo que os filtros FIR sejam executados mais rapidamente. Em seguida, olhamos para filtros recursivos. O filtro recursivo de pólo único (Capítulo 19) é usado no domínio do tempo, enquanto o Chebyshev (Capítulo 20) é usado no domínio da freqüência. Os filtros recursivos com uma resposta personalizada são projetados por técnicas iterativas. Por esse motivo, atrasaremos a discussão até o Capítulo 26, onde serão apresentados outros tipos de procedimento iterativo: a rede neural. Conforme mostrado na Tabela 14-1, convolução e recursão são técnicas rivais, você deve usar um ou outro para uma aplicação específica. Como você escolhe, o Capítulo 21 apresenta uma comparação direta dos dois, nos domínios de tempo e freqüência. Eu sei que esta é uma resposta antiga, mas tenha em mente que há intervalos de freqüência muito específicos que precisam ser preservados para Precisão diagnóstica de um ECG de superfície. Especificamente, 0.05-1Hz deve ser preservado para os segmentos ST de maior fidelidade e talvez uma passagem baixa de 40Hz para adultos e 150Hz para pedes no restante do ECG (também é incentivado um filtro de entalhe apropriado para a freqüência da linha) . Eu não estou tão familiarizado com a FIR Savitzky-Golay, mas deve-se ter cuidado para garantir preservar freqüências importantes no ECG. Ndash user7116 Jul 8 13 at 15:44 1 obrigado pela informação. Devo ressaltar que não tenho muito conhecimento de domínio de sinais de ECG, a resposta acima foi simplesmente de uma perspectiva de processamento de sinal puro (listando várias funções que se poderia usar para filtrar um sinal em geral). A verdade também não é tão familiar com o filtro SG, que já o mencionei, porque eu já vi isso na literatura relacionada ao ECG: uap-bd. edujcitpapersvol-1no-2IJCIT-110126.pdf ndash Amro Jul 8 13 às 16:35 Papel puro , Obrigado pela referência Uma comparação morfológica dos ECG39s resultantes é o fator mais importante ao considerar os filtros. No entanto, para o monitoramento ambulatorial simples (o que muitos chamariam quotrhythm interpretationquot), você tem uma ampla latitude na seleção de filtros, como você está Ok com alguma distorção de sinal. Ndash user7116 Jul 8 13 às 16:50