증가인자 시변제어를 위한 신경망 증가평가필터 설계
Design of Neural Network Based IEF Filter for Time-varying Control of Incremental Factor
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참고문헌
초록
생체신호 수깁시 전력선 잡음은 일반적인 잡음원이다． 증가평가필터 （lncrememal Estima仇on FIIteT, IEF） 는 생체신호， 특히． 심전도 (Electrocadiogram, ECG) 신호에 있어서 전력선 잡음을 제거하기 위해 사용되어 왔다． 증가평가필터의 잡음제거 성능에 영향을 미치는 상수 값 의 증가인자는 입력신호에 따라서 경험적으로 혹은 실험적으로 결정되고 있다． 본 논문에서는 증가인자의 시변 （time- valying) 제어를 위해 신경망 을 이용한 증가평가필터 설계를 제시하고 있다． 제안된 증가평가필터는 인위적인 신흐뿐만 아니라 MIT/ BIH 데이터베이스의 실제 심전도 신호에 적용함으로써 평가하였으며， 잡음제거 성능의 상대적인 비교를 위해 적응잡음제거기와 기존의 증가평가필터등과 비교하였다． 실험결과 신경망에 근 거한 증가평가필터는 수렴속도와 특정 주파수에서의 잡음제거에서 기존의 적응필터보다 우수함을 보여주었다．
Abstract
Powerline interforence in bioelectric lecoldings 15 a common soul℃ e of noise. IEF (Inclemental Estimation Filtel· ）has been used to eliminate poweriine interferences in biosignals, especially in ECG (Electrocadiogram) signals. The constant inclemental factol in the IEF filter, which affects the pelformance of noise rejection. 15 usually determined emPiricany ol expelimentally based on the input signals. This paper PI· esents the design of neural netwolkk based IEF filter for time- valㅑ ying contlol of the incl℃ mental facto1 '. The p1 'oposed IEF filter 15 evaluated by applying to al' tificial signals as well as ECG signals of MIT/ BIH database. FoI· the lelative comparison of noise- rejection perfolmance, it is compal 'ed with adaptivc noise cancefer and conventional IEF filt앗． Simulation results show that the neural network based IEF filter outperfolms these adaptive nlters with respect to convergence speed and noise rejection in specific fl℃ quencies. Key words : Incremental estimation filter. Neural netwol' ks, Powelline interference, EleCtrocardiographic signals