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본 연구에서는 PVC의 효과적인 검출과 부정맥 판정의 정확성을 높이기 위해 웨이브렛 계수를 이용한 퍼지 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템에서 심전도의 QRS군을 Haar 웨이브렛을 이용한 웨이브렛 변환을 통해서 신호의 주파수를 6레벨 대역으로 분할하였다. 본 논문에서 설계한 퍼지 시스템의 성능평가를 위해서 MIT/BIH 데이터 베이스를 입력 신호원으로 사용했다. 그리고 퍼지 규칙을 이용해서 맥박수와 조기심실수축을 멤버쉽 함수로 결정하고, 신경망을 학습시켜서 적용함으로써 비정상치를 효과적으로 검출할 수 있었으며, 또한 부정맥의 판정에 있어서도 95%의 분류성능을 보였다.


In this paper, we designed a fuzzy system using the wavelet coefficients to detection the PVCs effectively and to increase the accuracy of decision of the arrhythmia. In the proposed Fuzzy system, the QRS complex of ECG signal is divided into 6th level frequence bands by wavelet transform using Haar wavelet. The MIT/BIH database for the source of input signal is used in order to evaluate the performance of the proposed system. From the simulation results, the decision of membership functions for PVCs and heart rates by using Fuzzy rules, we detected the abnormal values effectively by application of leaned from neural network and we also found results in classification ratio of 95% the decision of arrhythmia.