Path: Top -> Journal -> Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi -> 2015 -> Vol 4, No 2 (2015)
Perbandingan Skema Dekomposisi Paket Wavelet untuk Pengenalan Sinyal EKG
Perbandingan Skema Dekomposisi Paket Wavelet untuk Pengenalan Sinyal EKG
Journal from gdlhub / 2016-11-19 08:52:53Oleh : Achmad Rizal, JNTETI
Dibuat : 2015-05-01, dengan 1 file
Keyword : EKG, Dekomposisi paket wavelet, KNN, ekstraksi ciri
Url : http://ejnteti.jteti.ugm.ac.id/index.php/JNTETI/article/view/145
Salah satu indikator kesehatan seseorang adalah pola sinyal elektrokardiogram(EKG).Sinyal EKG dihasilkan oleh aktivitas elektrik jantung.Pola sinyal EKG dikenali oleh dokter untuk mengetahui kesehatan jantung pasien. Beberapa teknik telah dikembangkan untuk mengenali sinyal EKG secara otomatis.Salah satu teknik yang paling popular adalah transformasi wavelet. Pada penelitian ini dibandingkan dua skema dekomposisi paket wavelet untuk pengenalan sinyal EKG.Skema pertama menghasilkan 32 ciri sedangkan skema kedua menghasilkan 15 ciri. Pengujian akurasi menunjukkan skema pertama menghasilkan akurasi rata-rata terbaik 94.67%, lebih baik dari skema kedua. Dengan teknik pemilihan ciri pada skema pertama didapat empat ciri dominan yang menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan penggunaan 32 ciri. Hasil ini menunjukkan bahwa skema pertama lebih baik dari skema kedua untuk pengenalan sinyal EKG menggunakan dekomposisi paket wavelet
Deskripsi Alternatif :One indicator of a person's health is signal pattern of electrocardiogram (ECG). ECG signals are generated by the heart's electrical activity. ECG signal pattern is recognized by physicians to determine a patient's heart health. Some of the techniques were developed by researchers to automatically recognize the ECG signal. One of the most popular techniques is wavelet transform. In this study, two wavelet packet decomposition schemes for ECG signal recognition are compared to find the best one. The first scheme generates 32 features while the second scheme generates 15 features. Accuracy testing shows that the first scheme produce the best average accuracy of 94.67%, better than the second scheme. Using features selection on the first scheme, four dominant features that produce higher accuracy than using 32 features are obtained. These results indicate that the first scheme is better than the second scheme for ECG signal recognition using wavelet packet decomposition.
Beri Komentar ?#(0) | Bookmark
| Properti | Nilai Properti |
|---|---|
| ID Publisher | gdlhub |
| Organisasi | JNTETI |
| Nama Kontak | Herti Yani, S.Kom |
| Alamat | Jln. Jenderal Sudirman |
| Kota | Jambi |
| Daerah | Jambi |
| Negara | Indonesia |
| Telepon | 0741-35095 |
| Fax | 0741-35093 |
| E-mail Administrator | elibrarystikom@gmail.com |
| E-mail CKO | elibrarystikom@gmail.com |
Print ...
Kontributor...
- , Editor: sukadi
Download...
Download hanya untuk member.
145-193-1-SM
File : 145-193-1-SM.pdf
(531854 bytes)