Multiscale analysis by means of discrete mollification for ECG noise reduction



Título del documento: Multiscale analysis by means of discrete mollification for ECG noise reduction
Revista: Dyna (Medellín)
Base de datos:
Número de sistema: 000544170
ISSN: 0012-7353
Autores: 1
2
3
Instituciones: 1Universidad Autónoma de Occidente, Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica, Cali, Valle del Cauca. Colombia
2Universidad Nacional de Colombia, Departamento de Matemáticas y Estadística, Manizales, Caldas. Colombia
3Universidad Nacional de Colombia, Grupo de Control y Procesamiento Digital de Señales, Manizales, Caldas. Colombia
Año:
Periodo: Sep
Volumen: 76
Número: 159
Paginación: 185-191
País: Colombia
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Resumen en español El análisis multiescala es un área de gran actividad investigativa con fuerte impacto en computación científica y matemática aplicada, ocupando un lugar de privilegio en la forma como se entiende la relación entre la matemática y las demás ciencias. Aunque el estudio matemático de problemas multiescala está bastante documentado, estas técnicas heredan en el entorno discreto la naturaleza mal condicionada del problema. La molificación discreta ha sido empleada con éxito en la solución numérica de diversos problemas mal condicionados. Este árticulo propone una nueva técnica de análisis multiescala, basada en molificación discreta. El procedimiento aquí propuesto usa resultados de algebra lineal numérica para implementar molificación discreta en el algoritmo de Mallat. La nueva técnica tiene una teoría simple, una implementación eficiente y proporciona resultados de calidad comparable a técnicas multiescala clásicas tipo onditas (wavelet). El proceso es aplicado en señales electrocardiográficas contaminadas con ruido no blanco, para fines de comparación.
Resumen en inglés Multiscale analysis and computation is a rapidly evolving area of research that have had a fundamental impact on computational science and applied mathematics and have influenced the way we view the relation between mathematics and science. Even though multiscale problems have been longly studied in mathematics, such techniques suffer of the ill-posedness nature of the problem. In the solution of several ill-posed problems, discrete mollification has been used for regularization. In this paper, we propose a new technique (procedure) for multiscale analysis by using discrete mollification. The multiscale scheme is based on numerical linear algebra results combined with the mollification method applied to the Mallat algorithm. The new technique has a simple theory, an efficient implementation and compares fairly well with classical wavelet transform procedures. An application on electrocardiographic signals contaminated with typical non-white noise is considered.
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Medicina
Palabras clave: Procesamiento de datos,
Diagnóstico
Keyword: Data processing,
Diagnosis
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