KR20140038875A - Method and system for removal of baseline wander and power-line interference - Google Patents

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KR20140038875A
KR20140038875A KR20130094505A KR20130094505A KR20140038875A KR 20140038875 A KR20140038875 A KR 20140038875A KR 20130094505 A KR20130094505 A KR 20130094505A KR 20130094505 A KR20130094505 A KR 20130094505A KR 20140038875 A KR20140038875 A KR 20140038875A
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마니칸단 사바리마라이
타지 사우라브
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삼성전자주식회사
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    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; Arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/08Modifications for reducing interference; Modifications for reducing effects due to line faults ; Receiver end arrangements for detecting or overcoming line faults
    • H04L25/085Arrangements for reducing interference in line transmission systems, e.g. by differential transmission

Abstract

A method for removing noise from a signal according to the present invention comprises the steps of: dividing a signal into at least one processing block; constructing a transformation matrix based on the noise; estimating the transformation coefficients of the signal and the constructed transformation matrix; reconstructing the signal using the estimated transformation coefficients and the constructed transformation matrix; and displaying the reconstructed signal. [Reference numerals] (112) Digital signal processing module; (202) Initialization module; (204) Dictionary matrix [�] generating module signal; (206) Sparse coefficient estimating module output; (AA) x[n] signal; (BB) Output

Description

기저선 변동 및 전력선 간섭을 제거하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR REMOVAL OF BASELINE WANDER AND POWER-LINE INTERFERENCE} Baseline fluctuation and the power line system and method for removing interference {METHOD AND SYSTEM FOR REMOVAL OF BASELINE WANDER AND POWER-LINE INTERFERENCE}

본 발명은 노이즈 감지 및 제거 시스템에 관한 것으로서, 특히 신호의 기저선 변동(baseline wander) 및 전력선 간섭을 동시에 제거하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a system and method for removing, in particular, baseline fluctuation (baseline wander) and the power line interference signal relates to a noise detection and removal system at the same time.

생체 신호(심전도 (ECG), 뇌전도 (EEG), 위전도 (EGG), 심음도 (PCG), 근전도 (EMG)) 모니터링 또는 획득에서의 일반적인 문제는 전력선 노이즈, 광대역 노이즈 (또는 기저선 변동 또는 기저선 드리프트), 더러운 리드 와이어/전극 노이즈, 환자의 운동 또는 활동 노이즈 및 다른 노이즈와 같은 상이한 아티팩트(artifact) 및 노이즈로 생체 신호를 오염시킨다는 것이다. Biological signal (electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG), EGG (EGG), heart sounds also (PCG), the electromyogram (EMG)) common problem in monitoring or obtaining the power line noise, broadband noise (or baseline fluctuation or baseline drift ), different artifacts, such as dirty lead wires / electrode noise, or motion activity noise and other noise in the patient (sikindaneun will contaminate the bio-signal to the artifact) and noise. 예를 들면, 이러한 노이즈는 종종 ECG 신호를 손상시켜 시각적 검사 및 컴퓨터 지원 ECG 분석에서 임상적 평가를 실행하는 것을 어렵게 한다. For example, such noise often make it difficult to run the clinical evaluation in the visual inspection and computer-aided analysis of ECG damage the ECG signal. 그러나, 기준선 변동 및 전력선 간섭은 많은 ECG 신호 처리 애플리케이션의 전체 성능에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 노이즈다. However, the base line fluctuation and the power line interference is the most important noise have a significant impact on the overall performance of many ECG signal processing applications. 더욱이, 이러한 노이즈는 종점(endpoint), 진폭 피크, 간격, 및 기간을 부정확하게 결정하게 할 수 있고 P, T, QRS 및 U파와 같은 로컬 성분(local component)의 형상을 마스크할 수 있다. Moreover, such noise is the end point (endpoint), peak amplitude, it is possible to incorrectly determine the interval, and period can mask the image of the local component (local component), such as P, T, U and the QRS wave. 결과적으로, 이러한 노이즈는 임의의 생리 신호 획득 또는 처리 장치의 진단 및 인식 정확도를 감소시킬 수 있다. Consequently, this noise may reduce the accuracy of the diagnosis and recognizes any physiological signal acquisition or processing apparatus.

현재, 디지털 필터링 시스템 및 방법은 기저선 변동 (또는 저주파 아티팩트(artifact) 또는 기저선 드리프트(baseline drift)) 및 전력선 간섭을 제거하기 위해 디지털 신호 처리 (digital signal processing; DSP) 기술을 사용하고 있다. At present, digital filtering system and method baseline variations (or low-frequency artifacts (artifact) or baseline drift (baseline drift)) and the power line processing a digital signal in order to eliminate interference; and using the (digital signal processing DSP) technology. 이러한 DSP 기술은 예를 들어, 적응 또는 디지털 필터링, 블라인드 음원 분리, 확장 또는 적응 칼만 필터링, 경험적 모드 분해, 이산 웨이블릿 또는 코사인 변환, 주파수 도메인 필터링, 고정 또는 적응 노치 필터링, 고역 또는 저역 통과 필터링, 독립 요소 분석, 최소 제곱 평균(least mean square) 필터링, 다중 적응 생체 공학적 웨이블릿 변환, 형태학적 필터링, 비선형 필터 뱅크, 다항식 스프라이닝(polynomial splining), 통계적 가중 이동 평균 필터링, 시변 필터링 및 다양한 다른 기술을 포함할 수 있다. The DSP techniques, for example, adapted or digital filtering, blind source separation, expansion or adaptive Kalman filtering, the empirical mode decomposition, discrete wavelet or cosine transformation, the frequency domain filtering, a fixed or adaptive notch filter, high-pass or low-pass filtering, independent element analysis, the least square mean (least mean square) including filtering, multiple adaptive biological engineering wavelet transform, morphological filtering, non-linear filter bank, polynomial soup lining (polynomial splining), statistically weighted moving average filter, the time-varying filtering, and a variety of other techniques can do.

상술한 기술은 간섭 신호를 감소시키거나 제거하는데에 효과적인데 반해 ECG 신호를 어느 정도의 왜곡을 생성시키는 문제점이 있다. The above-described technique is effective for inde to reduce or eliminate the interference signal, while there is a problem to produce a degree of distortion of the ECG signal. 또한, 이러한 기술은 신호 특징, 계산 복잡도, 메모리 공간 및 신뢰성의 보존의 측면에서 장점 및 단점 모두를 포함한다. In addition, these techniques include both advantages and disadvantages in terms of preservation of the signal features, the computational complexity, memory space and reliability. 이에 따라, 기록 또는 수신된 신호로부터 기저선 변동 및 전력선 간섭을 동시에 제거할 수 있는 보다 향상된 시스템 및 방법이 필요하다. Accordingly, the improved system and method capable of removing the baseline fluctuation, and the power line interference at the same time is required from the storage or received signal.

따라서, 본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 신호의 기저선 변동(baseline wander) 및 전력선 간섭을 동시에 제거하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.본 발명의 다른 목적은 기록 또는 수신된 신호로부터 특정 노이즈 특징 및 완전한 노이즈 특징 모두를 동시에 제거하기 위해 딕셔너리(dictionary) 및 변환 매트릭스를 구성하는 메커니즘을 제공하는 것이다 Accordingly, the present invention is to solve the problems of the prior art, to provide a system and method for removing the baseline fluctuation (baseline wander) and the power line interference signals of the present invention at the same time. It is another object of the present invention records or to eliminate all the specific noise characteristics and noise characteristics at the same time complete from the received signal to provide a mechanism to configure a dictionary (dictionary) and the transformation matrix

본 발명의 또 다른 목적은 추정된 계수 및 기록 또는 수신된 신호의 딕셔너리 매트릭스에 따라 신호를 구성하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. A further object of the invention is to provide a method and system for configuring a signal in accordance with a dictionary matrix of the estimated coefficients and the recording or the reception signal.

본 발명의 또 다른 목적은 수신 또는 기록된 신호로부터 트렌드(trend) 및 주기적 신호를 제거하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다. A further object of the invention is to provide a method and system for removing a trend (trend) and the periodic signal from the received signal or a write.

본 발명에 따른 신호의 노이즈 제거 방법은 상기 신호를 적어도 하나의 처리 블록으로 분할하는 단계; Noise removing signal process according to the invention comprises the steps of dividing the signal into at least one of the processing blocks; 상기 노이즈에 기초하여 변환 매트릭스를 구성하는 단계; Phase constituting the transform matrix based on the noise; 상기 신호 및 상기 구성된 변환 매트릭스의 변환 계수를 추정하는 단계; Estimating the signal and transform coefficients of the transform matrix composed of; 상기 추정된 변환 계수 및 상기 구성된 변환 매트릭스를 이용하여 상기 신호를 재구성하는 단계; Reconstructing the signal by using the estimated transform coefficients and the transform matrix composed of; 및 상기 재구성된 신호를 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And it characterized by including the step of displaying the reconstructed signal.

또한, 본 발명에 따른 신호의 노이즈 제거 시스템은 적어도 하나의 전극으로부터 상기 신호를 수신하기 위한 데이터 획득 모듈; Also, noise removal in the signal system according to the invention the data acquisition module for receiving the signal from the at least one electrode; 상기 노이즈에 기초하여 딕셔너리 매트릭스(dictionary matrix)를 구성하기 위한 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈; Dictionary matrix generation module for configuring the matrix dictionary (dictionary matrix) on the basis of the noise; 상기 신호 및 상기 구성된 딕셔너리 매트릭스의 변환 계수를 추정하기 위한 스파스 계수(sparse coeffient) 추정 모듈; The signal and the sparse coefficients (sparse coeffient) estimation module to estimate the transform coefficients of the matrix consisting of a dictionary; 상기 추정된 변환 계수 및 상기 구성된 딕셔너리 매트릭스를 이용하여 상기 신호를 재구성하기 위한 디지털 신호 처리 모듈; Digital signal processing module for reconstructing the signal by using the estimated transform coefficients, and the matrix consisting of a dictionary; 및 상기 재구성된 신호를 표시하기 위한 디스플레이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다. And it characterized in that it comprises a display module for displaying the reconstructed signal.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 신호의 노이즈 제거 방법 및 시스템은 신호의 기저선 변동(baseline wander) 및 전력선 간섭을 동시에 제거할 수 있어 뛰어난 사용성을 제공할 수 있다. As described above, the noise reduction signal method and system according to an embodiment of the present invention it is possible to remove the baseline fluctuation (baseline wander) and the power line interference signals at the same time it is possible to provide excellent usability.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 모니터링 및 전송 시스템의 블록도를 나타낸다. 1 shows a block diagram of an ECG monitor and a transmission system according to one embodiment of the invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 모니터링 및 전송 시스템에 의해 구현되는 디지털 신호 처리 (DSP) 기술을 설명하기 위한 블록도를 나타낸다. Figure 2 is a block diagram illustrating a digital signal processing (DSP) technology to be implemented by the ECG monitor and the transmission system according to one embodiment of the invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 스파스 계수 추정 모듈의 프레임워크를 나타낸다. Figure 3 shows a framework of a sparse coefficient estimation module in accordance with an embodiment of the invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 노이즈가 있거나 손상된 ECG 신호, 측정된 ECG 신호 및 추출된 기저선 변동 및 60 Hz 전력선 신호의 실험적인 파형을 나타내는 그래프이다. 4 is a graph showing an experimental waveform of a corrupted ECG signal, the measured ECG signal and the extracted baseline fluctuations and 60 Hz power line noise or signal in accordance with an embodiment of the invention.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따라 노이즈가 있거나 손상된 ECG 신호, 추정된 ECG 신호 및 추출된 기저선 변동 및 60 Hz 전력선 신호의 실험적인 파형을 나타내는 그래프이다. 5 is a graph showing an experimental waveform of a corrupted ECG signal, the estimated ECG signal and the extracted baseline fluctuations and 60 Hz power line noise or signal in accordance with another embodiment of the invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 기저선 변동 및 전력선 간섭을 동시에 제거하기 위한 DSP 기술의 흐름도를 나타낸다. Figure 6 is a flow diagram of DSP techniques to remove the baseline fluctuation and the power line interference at the same time in accordance with an embodiment of the invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 애플리케이션을 구현하는 컴퓨팅 환경을 나타낸다. 7 illustrates a computing environment for implementing the application in accordance with an embodiment of the invention.

이하에서 사용되는 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. Terms or words used in the following general and not be construed as limited to the dictionary meanings are not to be construed as meanings and concepts corresponding to technical aspects of the present invention. 따라서, 아래 설명과 첨부된 도면은 본 발명의 바람직한 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있다. Accordingly, the drawings The following description and the accompanying are merely nothing but a preferred embodiment of the present invention, in not intended to limit the scope of the present invention can be various equivalents and modifications could be made thereto according to the present application point have. 또한, 첨부 도면에서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것은 아니다. In addition, some components have been or are exaggerated, omitted or schematically shown in the accompanying drawings, the size of elements does not utterly reflect an actual size. 따라서, 본 발명은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다. Accordingly, the invention is not limited by relative sizes or intervals drawn in the accompanying drawings. 본 발명과 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략된다. If a detailed description of known functions and configurations related to the present invention that are determined to unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

여기서 설명되는 본 발명의 실시예는 기록 또는 수신된 신호의 기저선 변동 (또는 저주파 아티팩트 또는 기저선 드리프트) 및 전력 간섭을 동시에 제거하는 시스템 및 방법을 제공할 수 있다. Embodiments of the invention described herein may provide a system and method for removing the baseline fluctuation (or low frequency artifacts or baseline drift) and interference power of the recording or the received signal at the same time. 이러한 방법은 기본 함수(또는 기초 함수 또는 기본 원자 또는 기본 파형)의 세트를 포함하는 복합 딕셔너리 매트릭스(composite dictionary matrix)를 구성하는 단계를 포함할 수 있다. The method may include configuring the composite matrix dictionary (dictionary composite matrix) that includes a set of basic functions (or basis functions or basic atom or a fundamental waveform). 기록 또는 수신된 신호는 기저선 변동의 상이한 형상의 효과적인 억제를 위한 길이 N의 비중첩 블록으로 분할될 수 있다. Recorded or received signal can be divided into non-overlapping blocks of length N for effective inhibition of the different shape of the baseline fluctuation. 신호의 변환 계수는 L1-norm 최소화 알고리즘 또는 정합 탐욕 알고리즘(matching greedy algorithm) 및 구성된 복합 딕셔너리 매트릭스를 이용함으로써 추정될 수 있다. Transform coefficients of the signal can be estimated by using the L1-norm minimization algorithm or matching greedy algorithm (matching greedy algorithm), and the configured dictionary matrix composite. 이러한 방법은 추정된 변환 계수 및 복합 딕셔너리 매트릭스를 이용하여 기록 또는 수신된 신호를 재구성하는 단계를 포함할 수 있다. This method may include the step of reconstructing the history or the received signal using the estimated transform coefficients, and a composite matrix dictionary. 기저선 변동 및 전력선 간섭은 신호의 임상적 특징을 왜곡하지 않고 재구성된 신호에서 제거될 수 있다. Baseline fluctuations and power line interference can be removed from the reconstructed signal without distorting the clinical characteristics of the signal.

"복합 딕셔너리 매트릭스(dictionary matrix)" 및 "변환 매트릭스(또는 "표현 매트릭스(representation matrix)" 또는 "스파스 매트릭스(sparse matrix)")는 혼용하여 설명하다. 여기서, 복합 딕셔너리 매트릭스는 과완전(over-complete), 저완전(under-complete) 및 임계(critical) 딕셔너리로 구성될 수 있다. "Composite dictionary matrix (dictionary matrix)" and the "transformation matrix (or" express the matrix (representation matrix) "or" sparse matrix (sparse matrix) ") is described with mixing, where the composite dictionary matrix and completely (over -complete), it may be of a completely low (under-complete) and the threshold (critical) dictionary.

또한, "기본 함수" 및 "기본 파형"(또는 "기초 함수" 또는 "기본 원자")은 혼용하여 설명한다. In addition, the "basic function" and "fundamental waveform" (or "basic function" or "basic atom") will be described with mixing.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 모니터링 및 전송 시스템의 블록도를 나타낸다. 1 shows a block diagram of an ECG monitor and a transmission system according to one embodiment of the invention. ECG 모니터링 및 전송 시스템(100)은 전극들(electrodes)(102), 데이터 획득(data acquisition; DAQ) 모듈(104), 통신 모듈(106), 디스플레이 모듈(108), 제어 모듈 (110) 및 디지털 신호 처리(digital signal processing; DSP) 모듈(112)을 포함한다. The ECG monitor and transmit system 100 comprises the electrode (electrodes) (102), data acquisition (data acquisition; DAQ) module 104, communication module 106, display module 108, control module 110 and a digital signal processing (digital signal processing; DSP) includes a module (112).

본 발명의 일 실시예에서 환자의 생리적 상태에 대한 정보는 특정 위치에서 환자의 몸에 전극들(102)을 배치함으로써 측정될 수 있다. Information about the physiological condition of the patient In one embodiment of the present invention can be measured by placing the electrodes 102 on the patient's body at a specific location. 예에서, 상이한 채널들이 상이한 수평면 및 전두면에서 전기적 활동을 모니터링하는 데 사용될 수 있다. In the example, it can be used to monitor the electrical activity at a different horizontal plane and before leaving the channels are different. 전극들(102)은 특정 위치, 예를 들어, 팔, 다리, 가슴, 및 환자의 심장 생체 전위 또는 신호를 기록할 임의의 다른 특정 위치에 배치될 수 있다. The electrodes 102 can be placed at a specific location, e.g., arm, leg, breast, heart, and biological potential, or any other specific location in writing the signal of the patient. 전극들(102)의 출력은 DAQ 모듈(104)로 제공될 수 있다. The output of the electrode 102 may be provided in a DAQ module (104). 여기서 전극들의 출력은 예를 들어 심전도(ECG) 파형 신호, 전극에 의해 획득되는 심박 조율기(pacemaker) 펄스 신호, 또는 환자의 임의의 다른 생리학적 매개 변수와 같은 심장 관련 전기 신호일 수 있다. The outputs of the electrode, for example, an electrocardiogram (ECG) can be a signal cardiac electricity, such as a pacemaker (pacemaker) a pulse signal, or any other physiological parameter of the patient is obtained by a waveform signal, an electrode.

DAQ 모듈(104)은 환자의 심장 생체 전위를 수신하기 위해 전극들(102)에 결합될 수 있다. DAQ module 104 may be coupled to electrodes 102 to receive the biological potential of the cardiac patient. DAQ 모듈(104)은 하나의 가장자리에서 커넥터 단자를 가진 다수의 ECG 전극 스트립을 포함할 수 있다. DAQ module 104 may include a plurality of ECG electrodes strips having a connector terminal on one edge. ECG 전극 스트립은 신체 사이즈가 상이한 환자에 배치되기 위해 이격된 다수의 전극을 포함할 수 있다. ECG electrode strip can include a plurality of electrodes spaced apart to be disposed on the body size of different patient. 또한, 데이터 획득 모듈(104)은 아날로그 처리(analog processing; AP)부(114), 및 데이터 획득 및 제어(data acquisition and control; DAQC) 인터페이스부(116)를 포함할 수 있다. Further, the data acquisition module 104 is the analog processing may include;; (DAQC data acquisition and control) interface unit (116) (analog processing AP) section 114, and a data acquisition and control.

DAQ 모듈(104)은 전극들(102)로부터 수신된 출력을 AP부(114)에 제공할 수 있다. DAQ module 104 may provide an output received from the electrode 102 to the AP 114. 여기서, 출력은 각각의 전극들(102)로부터 각각 수신되는 아날로그 신호를 나타낸다. Here, the output represents an analog signal received from each of the electrodes 102. AP부(114)는 아날로그 증폭기(118), 아날로그 필터(120), 아날로그 -디지털 변환기(analog to digital; ADC)(122)를 포함할 수 있다.. AP부(114)는 아날로그 증폭기(118), 아날로그 필터(120), ADC(122)를 이용하여, 아날로그 신호를 증폭하고 필터링하여 디지털 신호로 변환할 수 있다. AP 114 includes an analog amplifier 118, analog filter 120, analog-to-digital converter; may include (analog to digital ADC), (122) .. AP 114 is an analog amplifier (118) , using an analog filter (120), ADC (122), which amplifies the analog signals and filter can be converted into a digital signal. 구체적으로,전극들(102)의 출력 신호는 신호를 증폭하기 위해 아날로그 증폭기(118)의 입력과 연결될 수 있다. Specifically, the output signal of the electrode 102 may be connected to the input of an analog amplifier 118 to amplify the signal. 아날로그 증폭기(118)의 출력은 아날로그 필터(120)에 의해 필터링될 수 있으며, 아날로그 필터(118)의 출력은 ADC(122)에 의해 디지털화될 수 있다. The output of analog amplifier 118 may be filtered by analog filter 120, the output of the analog filter 118 can be digitized by the ADC (122).

DAQC 인터페이스부(116)는 전자 장치, 예를 들어 데스크톱(desktop), 랩-톱(laptop), 태블릿(tablet), 스마트 폰(smartphone), 개인 휴대 정보 단말기(personal digital assistant; PDA), 커뮤니케이터(communicator), 웨어러블(wearable) 컴퓨터, 또는 임의의 다른 사용자 전자 장치를 사용하여 멀티 채널 출력을 처리하는 연결 및 제어 메커니즘을 제공할 수 있다. DAQC interface unit 116 is an electronic device, such as a desktop (desktop), lap-top (laptop), a tablet (tablet), smart phone (smartphone), a personal digital assistant (personal digital assistant; PDA), a communicator ( communicator), wearable (wearable) it may provide a connection and a control mechanism for handling machine, or a multi channel output using any other user electronic device. DAQC 인터페이스부(116)는 RS-232 또는 TIA-232-F 표준, 직렬 인터페이스, 블루투스(Bluetooth), 이더넷(ethernet), USB, TCP/IP 장치, 또는 임의의 다른 표준 또는 인터페이스를 이용하여 실시간 데이터를 수신하기 위해 전자 장치와 인터페이스할 수 있다. DAQC interface unit 116 is real-time data using the RS-232 or TIA-232-F standard, a serial interface, a Bluetooth (Bluetooth), Ethernet (ethernet), USB, TCP / IP device, or any other standard or an interface It may interface with the electronic device to receive. 또한, DAQC 인터페이스부(116)는 진단 및 모니터링을 위해 이용될 수 있는 추가적인 하드웨어, 예를 들어 전자 장치를 결합하기 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. Also, DAQC interface unit 116 may contain additional hardware, for example, which can be used for diagnosis and monitoring to provide an interface for coupling an electronic device.

통신 모듈(106)은 로컬 또는 원격 위치된 모니터링 장치와 통신할 수 있다. Communication module 106 may communicate with a local or remote location monitoring devices. 통신 모듈(106)은 환자로부터 획득되는 ECG 신호를 로컬 또는 원격 위치된 모니터링 장치에 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. Communication module 106 can be an ECG signal obtained from a patient in a local or remote location monitoring device to communicate by wire or wireless. 여기서, 로컬 또는 원격 위치된 모니터링 장치는 셀룰러 네트워크, 무선 주파수 식별(RFID), 지그비(ZigBee), 블루투스, Wi-Fi, 초광대역(UWB), WiMax(Worldwide Interoperability for Microwave Access), 또는 임의의 다른 기술과 같은 기술을 이용하여 유선 또는 무선으로 연결될 수 있다. Here, the local or remote location of the monitored device is a cellular network, a radio frequency identification (RFID), ZigBee (ZigBee), Bluetooth, Wi-Fi, ultra-wideband (UWB), WiMax (Worldwide Interoperability for Microwave Access), or any other using a technique such as the technique can be connected by wire or wireless.

디스플레이 모듈(108)은 로컬 또는 원격 위치된 모니터링 장치(예를 들어, 이동 통신 장치)에 실시간 멀티 채널 ECG 신호의 그래픽 표시를 제공할 수 있다. Display module 108 may provide a graphical display of a local or remote location of the monitored device (e.g., mobile device) to real-time multi-channel ECG signal. 그리고, 디스플레이 모듈(108)은 스크린 타입의 디스플레이를 제공하거나 임의의 다른 알려진 타입의 장치로 구현될 수 있다. Then, the display module 108 may be provided at the display on the screen type, or implemented in any other known type of device. 통신 모듈(106) 및 디스플레이 모듈(108)에 결합된 제어 모듈(110)은 시스템(100)에 의해 실행되는 동작을 제어하는 명령을 포함할 수 있다. The control module 110 coupled to the communication module 106 and display module 108 may include instructions to control the operations executed by system 100.

DSP 모듈(112)은 DAQ 모듈(104)로부터 입력 신호(x[n])를 수신할 수 있다. DSP module 112 may receive an input signal (x [n]) from the DAQ module (104). DSP 모듈(112)은 입력 신호로부터 아티팩트(artifact) 및 노이즈를 제거할 수 있다. DSP module 112 may remove the artifacts (artifact) and noise from the input signal. 또한, DAQ 모듈(104)은 신호와 관련되는 기저선 변동, 및 50/60 Hz의 전력선 및 이의 고조파를 동시에 제거할 수 있다. Also, DAQ module 104 may remove power line and its harmonics of the baseline fluctuation, and 50/60 Hz is associated with the signal at the same time. DSP 모듈(112)은 노이즈 신호로부터 원하는 신호(z[n])를 측정하기 위해 적절한 기본 함수의 세트를 가지는 변환 매트릭스( DSP module 112 is a transform matrix having a set of suitable basic function to measure a signal (z [n]) from the desired noise signal (

Figure pat00001
)를 구성하기 위한 DSP 기술로 구현될 수 있다. ) It can be implemented in DSP technology for configuring. DSP 모듈(112)은 로컬 또는 원격 위치된 모니터링 장치에 원하는 신호를 전송하고 표시하기 위해 통신 모듈(106) 및 디스플레이 모듈(108)에 결합될 수 있다. DSP module 112 may be coupled to the communication module 106 and display module 108 to transmit and display the desired signal to a local or remote location monitoring devices.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 ECG 모니터링 및 전송 시스템에 의해 구현되는 디지털 신호 처리(DSP) 기술을 설명하기 위한 블록도를 나타낸다. Figure 2 is a block diagram illustrating a digital signal processing (DSP) technology to be implemented by the ECG monitor and the transmission system according to one embodiment of the invention. DSP 모듈(112)은 기록 또는 수신되는 신호내에서 기저선 변동(baseline wander), 50/60 Hz의 전력선 및 이의 고조파를 동시에 제거하기 위한 DSP 기술을 구현할 수 있다. DSP module 112 may implement a DSP technology for removing the power line and its harmonics of the baseline fluctuation (baseline wander), 50/60 Hz at the same time in the signal to be recorded or received. DSP 기술은 입력 신호(x[n]), 블록 길이(N), 정규화 매개 변수(λ) 및 딕셔너리 매트릭스(ψ)를 초기화하기 위한 초기화 모듈(202)을 포함할 수 있다. DSP techniques may include an initialization module 202, for initializing an input signal (x [n]), block length (N), normalized parameter (λ) and the dictionary matrix (ψ).

입력 신호 x[n]는 기저선 변동 및 50/60 Hz의 전력선 간섭 신호를 포함할 수 있다. The input signal x [n] may include the power line interference signals of the baseline variations and 50/60 Hz. 입력 신호의 주파수 성분은 다양한 노이즈 소스의 특성, 예를 들어 환자의 기침, 환자의 호흡, 운동, 불량한 전극 접촉, 전극들(102) 밑의 환자의 땀, 더러운 리드선 또는 전극, 환자 이동, 케이블의 이동 및 임의의 다른 노이즈 소스의 특성에 따라 변경될 수 있다. Frequency component of the input signal characteristics of the various noise sources, such as coughing of the patient, the patient's breathing, movement, poor electrode contact, the electrode 102 of sweat beneath the patient, dirty lead wire or electrode and the patient moves, the cable It may be changed according to the movement, and any other characteristics of the noise source. 여기서 노이즈는 신호 전송 중에 기저선 변동 및 전력선 간섭을 도입할 수 신호의 주파수 성분을 변화시킬 수 있다. Here, noise may change the frequency component of the signal can be introduced into the baseline variations and power line interference during signal transmission. DSP 모듈(112)은 신호의 충실도(fidelity) 및 스파스 제약 조건(sparse constraint)을 제어하기 위해 정규화 매개 변수의 값을 명시할 수 있다. DSP module 112 may specify the value of the normalization parameter to control the fidelity (fidelity) and sparse constraints (constraint sparse) of the signal.

DSP 모듈(112)은 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈(202)을 이용하여 딕셔너리 매트릭스(ψ)를 구성할 수 있다. DSP module 112 may configure a dictionary matrix (ψ) using a dictionary matrix creation module 202. The 딕셔너리 매트릭스는 신호의 주파수 성분에 대한 기본 함수(또는 기본 파형)의 세트를 포함할 수 있다. Dictionary matrix may comprise a set of basic functions for the frequency component of the signal (or a basic waveform). 여기서, 기본 함수의 세트는 일반적으로 디락, 헤비사이드, 푸리에, 단시간 푸리에 변환, 이산 코사인, 이산 사인, 하르, 웨이브릿, 웨이브릿 패킷, 가보 필터, 커브릿(Curvelet), 릿지릿(Ridgelet), 콘투어릿(Contourlet), 밴덜릿(Bandelet), 시어릿(Shearlet), 디렉션릿(Directionlet), 그룹릿(Grouplet), 첩릿(Chirplet), 에르미트 다항식, 큐빅 다항식 및 임의의 다른 함수 또는 프로토 타입 파형을 포함할 수 있다. Here, a set of default function generally Dirac, Heaviside, Fourier, short time Fourier transform, discrete cosine, discrete sine, Har, wavelet, wavelet packet, Gabor filters, large Brit (Curvelet), ridge-let (Ridgelet), Contour droplets (Contourlet), van deolrit (Bandelet), Shea droplets (Shearlet), direction droplets (Directionlet), group-let (Grouplet), cheoprit (Chirplet), Hermite polynomials, cubic polynomials, and any other function or prototype It may include a waveform. 여기서, 딕셔너리 매트릭스의 선택은 신호 추정의 정확도 및 계산 복잡도에 영향을 미칠 수 있기 때문에 적절하고 유연한 딕셔너리 매트릭스가 ECG 신호의 심장 생체 전위의 효과적인 표현을 위해 선택될 필요가 있다. Here, since the selection of the dictionary matrix can affect the accuracy and computational complexity of the signal estimation it requires adequate and flexible dictionary matrix is ​​selected for efficient expression in the heart in vivo potential of the ECG signal. 본 발명의 일 실시예에서 딕셔너리 매트릭스는 ECG 신호의 주파수 성분에 대한 코사인 또는 사인 함수(또는 파형)를 포함할 수 있다. Dictionary matrix in one embodiment of the present invention may comprise a cosine or sine function (or waveform) of the frequency components in the ECG signal. 예를 들어, 딕셔너리 매트릭스는 50/60 Hz의 전력선 간섭 및 1 Hz의 대역폭을 갖는 고조파 및 기저선 변동의 0 Hz 내지 최고 주파수 (f h ) Hz의 주파수 성분을 가진 코사인 파형을 포함할 수 있다. For example, the dictionary matrix is (f h) 0 Hz to the maximum frequency of the harmonics of the power line interference and baseline variation has a 1 Hz and 50/60 Hz of bandwidth can comprise a cosine waveform having a frequency component of Hz.

NXM의 크기(여기서 M < N)를 가진 딕셔너리 매트릭스 (ψ)는 다음과 같이 계산되는 이산 코사인 함수 또는 파형으로부터 구성된다. The size of NXM (where M <N) matrix dictionary (ψ) with is configured from the discrete cosine function or waveform is calculated as:

Figure pat00002

DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]를 수신하고, 입력 신호를 어떤 기간(예를 들어, 10초)에 길이 N을 가지는 비중첩(non-overlapping) 처리 블록으로 분할할 수 있다. DSP module 112 may divide the input signal x [n] received, a period of time the input signal (e.g., 10 seconds) non-overlapping (non-overlapping) processing block having a length N in the. DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]의 주기적 기간에 따라 길이를 결정할 수 있다. DSP module 112 may determine the length according to the period of the periodic input signal x [n]. DSP 모듈(112)은 기저선 변동의 상이한 형상의 효과적인 억제를 위한 입력 신호의 블로킹(blocking)을 실행할 수 있다. DSP module 112 may execute the blocking (blocking) of the input signal for the effective inhibition of the different shape of the baseline fluctuation. 또한, DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]의 평균 차감을 실행하고, 제로 평균 이산 시간(zero-mean discrete-time) 신호 x b [n]를 제공할 수 있다. In addition, DSP module 112 may provide an input signal x [n] is running, and subtracting the average, zero mean discrete time (zero-mean discrete-time) signal of x b [n]. 평균 차감은 신호의 변환 계수(α)를 더 양호하게 추정제공할 수 있다. The average net can provide better to estimate the transform coefficients (α) of the signal.

DSP 모듈(112)은 제로 평균 이산 시간 신호 xb[n]를 스파스 계수 추정 모듈(206)에 제공한다. The DSP module 112 provides a discrete-time average signal xb [n] to zero a sparse coefficient estimation module (206). 스파스 계수 추정 모듈(206)은 L1-norm 최소화 알고리즘 또는 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 이용하여 입력 신호 x[n] 및 구성된 딕셔너리 매트릭스(ψ)에 대한 변환 계수(α)를 계산할 수 있다. Sparse coefficient estimation module 206 may, using the L1-norm minimization algorithm or a greedy algorithm (greedy algorithm) to calculate the conversion factor (α) for the input signal x [n], and the configured dictionary matrix (ψ). 스파스 계수 추정 모듈(206)을 이용하는 변환 계수의 추정은 도 3과 함께 설명된다. The transform coefficients using a sparse coefficient estimation module 206 estimates will be described in conjunction with FIG.

DSP 모듈(112)은 추정된 변환 계수(α) 및 딕셔너리 매트릭스(ψ)를 이용함으로써 원하는 신호 z[n]를 구성할 수 있다. DSP module 112 may configure the desired signal z [n] by using the estimated transformation coefficient (α) and the dictionary matrix (ψ). DSP 모듈(112)은 신호 x[n]의 임상적 특징을 왜곡하지 않고 기저선 변동 및 50/60 Hz의 전력선 및 이의 고조파를 제거함으로써 원하는 신호 z[n]를 출력할 수 있다. DSP module 112 may output the desired signal z [n] by removing the power line and its harmonics of the baseline variations and 50/60 Hz without distorting the clinical characteristics of the signal x [n].

여기서 전력선의 예시로서 50/60 Hz의 주파수는 단지 설명을 위한 것이다. The frequency of 50/60 Hz as an example of the power line is for illustration only. 본 발명의 실시예에 따라 임의의 타입의 전력선 간섭 및 50/60 Hz에 대한 이의 고조파 외의 임의의 다른 전력선 주파수를 제거하기 위해 이용될 수 있다. In accordance with an embodiment of the present invention it may be used to remove any other non-power-line frequency harmonics on the power line thereof, and 50/60 Hz interference of any type.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 스파스 계수 추정 모듈(206)의 프레임워크(300)를 나타낸다. Figure 3 shows a framework 300 of a sparse coefficient estimation module 206 according to one embodiment of the invention. 도 3을 참조하면, 스파스 계수 추정 모듈(206)은 L1-norm 최소화 알고리즘 또는 탐욕 알고리즘을 이용하여 변환 계수를 계산하기 위해 변환 계수(α) 추정기(302)를 포함할 수 있다. 3, the sparse coefficient estimation module 206 may include a conversion coefficient (α) estimator 302 to calculate the transform coefficients using the L1-norm minimization algorithm or a greedy algorithm.

입력 신호 x[n] 및 딕셔너리 매트릭스 (ψ)에 대하여, 변환 계수 (α)가 계산될 수 있다. With respect to the input signal x [n] and dictionary matrix (ψ), it may be the conversion factor (α) calculated. 이를 위해, 제로 평균 이산 시간 신호 xb[n]가 변환 계수(α) 추정기(302)에 제공될 수 있다. To this end, the zero-mean discrete time signal xb [n] may be provided to the transform coefficients (α), the estimator (302). 변환 계수(α) 추정기(302)는 변환 계수 (α)를 계산하기 위해 L1-norm 최소화 알고리즘 또는 탐욕 알고리즘을 이용할 수 있다. Conversion factor (α) estimator 302 can use the L1-norm minimization algorithm or a greedy algorithm to compute the transform coefficient (α). 변환 계수 (α)는 다음과 같은 최소화 문제를 해결함으로써 계산된 다음과 같은 최적화 문제를 해결하여 추정될 수 있다. Conversion factor (α) can be estimated by solving an optimization problem as calculated by solving the following minimization problem as follows.

Figure pat00003

여기서, here,

Figure pat00004
는 충실도 성분이고, And the fidelity ingredient
Figure pat00005
는 스파스 성분이며, x는 분해되는 신호이고, λ는 충실도 및 스파스 용어의 상대적 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수이다. Is a sparse component, x is the signal degradation, λ is a normalized parameter that controls the relative importance of the fidelity and sparse term.

N > 1의 크기를 가진 필터링 또는 출력 신호 z[n]는 다음과 같이 계산될 수 있다. N> 1 filter or the output signal with the magnitude of z [n] can be calculated as follows.

Figure pat00006

DSP 모듈(112)은 스파스 계수 추정 모듈(206)과 통신하여 추정된 변환 계수 (α) 벡터 및 딕셔너리 매트릭스 (ψ)를 이용함으로써 출력 신호 z[n]를 구성할 수 있다. DSP module 112 may configure the output signal z [n] by using a conversion coefficient (α) and a dictionary vector matrix (ψ) estimated by communicating with a sparse coefficient estimation module (206). 출력된 신호 z[n]에는 기저선 변동과 전력선 간섭 및 이의 고조파 성분이 없다. The output signal z [n], there is no baseline fluctuations and power line interference and harmonic components thereof. 출력된 신호 z[n]는 디스플레이 모듈(108)을 이용하여 로컬 또는 원격 위치된 장치에 표시될 수 있다. The output signal z [n] may be used to display module 108 displays the local or remote location equipment.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(402), 측정된 ECG 신호(404) 및 추출된 기저선 변동 및 60 Hz 전력선 신호(406)의 실험적인 파형을 나타내는 그래프(400)이다. Figure 4 is a graph showing an experimental waveform of a noise, or corrupted ECG signal 402, the measured ECG signal 404 and the extracted baseline fluctuations and 60 Hz power line signal 406 according to one embodiment of the present invention ( 400 a). 제안된 방법 및 시스템의 성능은 예시적인 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(402)를 이용하여 평가될 수 있다. The performance of the proposed method and system may be either an exemplary noise corrupted or evaluated using the ECG signal 402. 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(402)는 DSP 기술이 적용되지 않는 환자에 배치된 전극으로부터 수신되는 10초 간의 원래의 파형을 나타낸다. The noise, or corrupted ECG signal 402 represents the original waveform of 10 seconds that is received from the deployed to the patient does not apply to the DSP technology electrode. 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(402)는 원래의 신호를 손상시켜 판독하기 어렵게 하는 기저선 변동 및 60 Hz 전력선 노이즈의 오염이다. The noise, or corrupted ECG signal 402 is the baseline fluctuation, and contamination of the 60 Hz power line noise that is difficult to read by damaging the original signal. 측정된 ECG 신호(406)는 제안된 DSP 기술을 이용함으로써 구성되는 원하는 파형을 나타낸다. The measured ECG signal 406 represents the desired waveform that is formed by using the proposed technology DSP. 기저선 변동 및 60 Hz의 전력선 노이즈는 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(402)의 심장 생체 전위를 왜곡하지 않고 DSP 기술을 이용하여 측정된 ECG 신호(404)로부터 제거된다. Power line noise in the baseline fluctuations and 60 Hz are removed from the ECG signal 404 is measured by using the DSP technology without the noise or distortion or damaged heart in vivo potential of the ECG signal (402). 추출된 기저선 변동의 형상은 신호(406)로서 나타낸다. The shape of the extracted baseline variation is shown as signal 406.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따라 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(502), 측정된 ECG 신호(504) 및 추출된 기저선 변동 및 60 Hz 전력선 신호(506)의 실험적인 파형을 나타내는 그래프(500)이다. 5 is a graph showing an experimental waveform of a noise, or corrupted ECG signal 502, the measured ECG signal 504 and the extracted baseline fluctuations and 60 Hz power line signal 506 in accordance with another embodiment of the invention ( 500 a). 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(502)는 DSP 기술이 적용되지 않는 환자에 배치된 전극으로부터 수신된 10초 간의 원래의 파형을 나타낸다. The noise, or corrupted ECG signal 502 represents the original waveform between 10 seconds received from an electrode placed on the patient does not apply the DSP technology. 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(502)는 샤프(sharp) P 파, QRS 군(QRS complex), 근육(muscle) 아티팩트(artifact), 기저선 변동 및 60 Hz 전력선을 포함하며, 이는 원래의 신호를 손상시켜 판독하기 어렵도록 할 수 있다. The noise, or corrupted ECG signal 502 is sharp (sharp) P wave, QRS group (QRS complex), muscle (muscle), artifacts (artifact), comprising a baseline fluctuations and 60 Hz power line, which damage the original signal to to read can be so difficult. 측정된 ECG 신호(506)는 제안된 DSP 기술을 이용하여 구성된 원하는 파형을 나타낸다. The measured ECG signal 506 represents the desired waveform is configured by using the suggested DSP technology. 기저선 변동, 60 Hz 전력선 및 근육 아티팩트는 노이즈가 있거나 또는 손상된 ECG 신호(502)의 심장 생체 전위를 왜곡하지 않고 제안된 DSP 기술을 이용하여 측정된 ECG 신호(504)로부터 제거된다. Baseline fluctuation, 60 Hz power line and the muscle artifacts is removed from the ECG signal 504 is determined by using the DSP technology proposed without distorting the heart in vivo potential of either the noise or corrupted ECG signal 502. 추출된 기저선 변동의 형상은 신호(506)로서 나타낸다. The shape of the extracted baseline variation is shown as signal 506.

제안된 방법 및 시스템의 성능은 "Moody GB, Mark RG, The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database", "www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/"에서 표준 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스로부터 획득되는 잡음이 있는 ECG 신호를 이용하여 평가될 수 있다. The performance of the proposed method and system "Moody GB, Mark RG, The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database", which is obtained from the standard MIT-BIH arrhythmia database from "www.physionet.org/physiobank/database/mitdb/" It may be evaluated by using the ECG signal with noise. 이러한 방법의 예비 실험적인 결과는 도 4 및 도 5에서 도시된다. Preliminary experimental results of the method is shown in Figs. 실험적인 결과의 시각적 검사는 방법이 ECG 신호의 로컬 파(local wave)의 형태학적 내용(morphological content)을 왜곡하지 않고, 기저선 변동 및 전력선 간섭 노이즈를 제거하는 것을 보여준다. Visual inspection of the experimental results show that this method does not distort the morphological information (morphological content) of the local wave (local wave) of the ECG signal, to remove the baseline fluctuation noise and the power line interference.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 기저선 변동 및 전력선 간섭을 동시에 제거하기 위한 DSP 기술의 흐름도(600)를 나타낸다. 6 shows a flow diagram 600 of DSP techniques to remove the baseline fluctuation and the power line interference at the same time in accordance with an embodiment of the invention. 단계(602)에서, DSP 모듈(112)은 설계 매개 변수를 초기화할 수 있다. In step (602), DSP module 112 may initialize the design parameters. 구체적으로, DSP 모듈(112)은 DAQ 모듈(104)로부터 입력 신호 x[n]를 수신할 수 있다. More specifically, DSP module 112 may receive an input signal x [n] from the DAQ module (104). 이때 DSP 모듈(112)은 입력 신호(x[n]), 블록 길이(N), 정규화 매개 변수 (λ) 및 변환 매트릭스 (ψ)를 초기화할 수 있다. The DSP module 112 may initialize the input signal (x [n]), block length (N), normalized parameter (λ) and the transformation matrix (ψ).

단계(604)에서, DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]의 블로킹 및 평균 차감을 실행할 수 있다. In step (604), DSP module 112 can perform blocking, and subtracting the average of the input signal x [n]. 구체적으로, DSP 모듈(112)은 주기적 기간(예를 들어, 10 초)에 따라 입력 신호를 길이 N의 비중첩 처리 블록으로 분할할 수 있다. More specifically, DSP module 112 can be divided into non-overlapping blocks of length N processing the input signal according to a cyclic period (e.g., 10 seconds). DSP 모듈(112)은 기저선 변동의 상이한 형상의 효과적인 억제하기 위한 신호 x[n]의 블로킹을 실행한다. DSP module 112 executes the blocking of the signal x [n] for suppressing effectively the different shape of the baseline fluctuation. 또한, DSP 모듈(112)은 신호 x[n]의 평균 차감을 실행하고, 신호 x[n]의 변환 계수(α)의 양호한 추정을 위해 제로 평균 이산 시간 신호 x b [n]를 제공할 수 있다. In addition, DSP module 112 is a signal x [n] and the running average net, the signal x [n] of the transform coefficients (α) in good estimation can provide the average discrete time signal x b [n] zero for the have. 그리고, DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]의 충실도 및 스파스 제약 조건을 제어하기 위해 정규화 매개 변수의 값을 명시할 수 있다. And, DSP module 112 may specify the value of the normalization parameter to control the fidelity and sparse constraints of the input signal x [n].

단계(606)에서, 변환 매트릭스 또는 딕셔너리 매트릭스 (ψ) 생성 모듈(204)은 신호 x[n]에 대한 변환 매트릭스 (ψ)를 구성할 수 있다. In step 606, the transformation matrix or matrix dictionary (ψ) generation module 204 may configure the transform matrix (ψ) of the signal x [n]. 변환 매트릭스는 ECG 신호의 주파수 성분에 대한 코사인 기본 함수(또는 파형)를 포함할 수 있다. Transform matrix may include a basic cosine function (or waveform) of the frequency components in the ECG signal. NXM의 크기(여기서, M < N)를 가진 변환 매트릭스 (ψ)는 다음과 같이 계산되는 이산 코사인 함수 또는 파형으로부터 구성될 수 있다. The size of NXM (wherein, M <N) conversion matrix (ψ) with may be configured from discrete cosine function, or a waveform which is calculated as follows:

Figure pat00007

여기서 수신된 노이즈 및 입력 신호 x[n]의 시간적 및 스펙트럼적 특성에 따라, 딕셔너리 매트릭스는 상술한 바와 같이 기본 파형 및 프로토 타입 파형을 이용하여 구성될 수 있다. In accordance with the temporal and spectral characteristics of the noise and the input signal x [n] it received here, dictionary matrix can be configured using the basic waveform and prototype waveform, as described above.

단계(608)에서, 스파스 계수 추정 모듈(206)은 제로 평균 이산 시간 신호 xb[n]의 변환 계수(α)를 추정할 수 있다. In step 608, the sparse coefficient estimation module 206 may estimate the transform coefficients (α) of zero mean discrete time signal xb [n]. 그리고, 스파스 계수 추정 모듈(206)은 L1-norm 최소화 알고리즘 또는 탐욕 알고리즘을 이용하여 입력 신호 x[n] 및 구성된 변환 매트릭스(ψ)에 대한 변환 계수(α)를 계산할 수 있다. And sparse coefficient estimation module 206 may, using the L1-norm minimization algorithm or a greedy algorithm to compute the transform coefficient (α) for the input signal x [n], and the transformation matrix (ψ) is configured. 변환 계수 (α)는 다음과 같은 최소화 문제를 해결함으로써 계산된 다음과 같은 최적화 문제를 해결하여 추정될 수 있다. Conversion factor (α) can be estimated by solving an optimization problem as calculated by solving the following minimization problem as follows.

Figure pat00008

여기서, here,

Figure pat00009
는 충실도 성분이고, And the fidelity ingredient
Figure pat00010
는 스파스 성분이며, x는 분해되는 신호이고, λ는 충실도 및 스파스 성분의 상대적 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수이다. Is a sparse component, x is the signal degradation, λ is a normalized parameter that controls the relative importance of the fidelity and sparse component.

단계(610)에서, DSP 모듈(112)은 스파스 계수 추정 모듈(206)과 통신하여 추정된 변환 계수 (α) 및 변환 매트릭스 (ψ)를 이용하여 출력 신호 z[n]를 구성할 수 있다. In step (610), DSP module 112 using a sparse coefficient estimation module 206 and the transformed coefficients estimated by communication (α) and the transformation matrix (ψ) can configure the output signal z [n] . 그리고, DSP 모듈(112)은 입력 신호 x[n]의 심장 생체 전위를 왜곡하지 않고 기저선 변동과 전력선 간섭 및 이의 고조파를 제거함으로써 출력 신호 z[n]를 구성한다. Then, the DSP module 112 may configure the output signal z [n] by removing the baseline fluctuation, and the power line interference and its harmonics without distorting the heart biological potential of the input signal x [n]. N×1의 크기를 가진 출력 신호 z[n]는 다음과 같이 계산될 수 있다: Output signal having a size of N × 1 z [n] can be calculated as follows:

Figure pat00011

단계(612)에서, 디스플레이 모듈(108)은 출력된 신호 z[n]를 로컬 또는 원격 위치된 장치에 표시할 수 있다. In step 612, display module 108 may display a z [n] output signal to a local or remote location equipment.

본 명세서에서는 ECG 모니터링 시스템에 대하여 설명하였지만, 본 발명의 일 실시예에 따른 기술적 사상이 임의의 DSP 시스템에서 적용된다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 자명할 것이다. In this specification has been described with respect to the ECG monitoring system, it is the technical concept according to one embodiment of the present invention being applied in any of the DSP system will be apparent to one of ordinary skill in the art. 본 발명은 신호로부터 트렌드(trend) 및 주기적 신호 성분을 제거하는 단계를 포함할 수 있다. The invention may include the step of removing a trend (trend) and the periodic signal component from the signal. 또한, 본 발명의 일 실시예에서는 기록 또는 수신된 신호로부터 임의의 타입의 특정 또는 완전한 노이즈를 동시에 제거할 수 있다. In one embodiment of the present invention, it is possible to remove certain noise or complete any type of recording or at the same time from the received signal.

제안된 DSP 기술을 이용하여 음성 통신 시스템에서 신호 드리프트를 제거하는 방법이 설명된다. The method for removing a signal drift in a voice communication system using the proposed technology DSP are described. 실제 값, 유한 길이, 1 차원 및 이산 시간 입력 신호 x = [x[1], x[2], ... x[N]] T 를 고려하며, 여기서 T는 매트릭스 전치(matrix transpose)를 나타낸다. The actual value, a finite length, and considering the one-dimensional, and a discrete-time input signal x = [x [1], x [2], ... x [N]] T, where T represents a transposed matrix (transpose matrix) .

신호 벡터 x는 딕셔너리 매트릭스 ( Signal vector x is a dictionary matrix (

Figure pat00012
)에서 열 벡터 ) Column vector
Figure pat00013
처럼 기본 파형의 선형 조합으로 나타낼 수 있다. As it may be represented by a linear combination of the basic waveforms. 신호 벡터 x는 다음과 같이 나타낼 수 있다. Signal vector x can be expressed as follows:

Figure pat00014

여기서, α=[α 1 , α 2 , α 3 , ... α M ]는 Here, α = [α 1, α 2, α 3, ... α M] is

Figure pat00015
로 계산될 수 있는 변환 계수 벡터이다. Convert the coefficient vector can be calculated. 예를 들면, ψ가 기본 이산 코사인 파형으로 구성되는 경우, α는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform; DCT) 계수의 벡터이다. For example, if ψ is constituted of a basic discrete cosine waveform, α is a discrete cosine transform; is the vector of (discrete cosine transform DCT) coefficients. 다만, 다른 적절하고 유연한 딕셔너리 매트릭스로 신호 x[n]이 효율적인 표현을 위해 구성될 수 있다. However, it can be configured for other appropriate and the signal x [n] with a flexible matrix dictionary efficient expression. NXM의 크기(여기서, M < N)를 가진 딕셔너리 매트릭스 (ψ)는 다음과 같이 계산되는 이산 코사인 파형으로부터 구성될 수 있다. The size of NXM (wherein, M <N) matrix dictionary (ψ) with may be configured from discrete cosine waveform is calculated as:

Figure pat00016

신호 x[n]의 블로킹 및 평균 차감은 변환 계수 (α)의 효과적인 추정을 위해 실행될 수 있다. Blocking and subtracting the average of the signal x [n] it can be carried out for the effective estimation of the transform coefficients (α). 정규화 매개 변수 (λ)의 값은 신호 x[n]의 충실도 및 스파스 제약 조건을 제어하기 위해 명시될 수 있다. Value of the normalization parameter (λ) can be specified to control the fidelity and sparse constraints of the signal x [n]. 변환 계수 (α)는 다음과 같은 최적화 문제를 해결함으로써 추정될 수 있다. Conversion factor (α) can be estimated by solving an optimization problem as follows.

Figure pat00017

N > 1의 크기를 가진 필터링 또는 재구성된 신호 z[n]는 다음과 같이 계산될 수 있다. N> 1 the size of the signal z [n] with the filter, or reconstruction can be calculated as follows.

Figure pat00018

출력 신호 z[n]는 신호 x[n]의 음성 데이터를 왜곡하지 않고 신호 x[n]로부터 드리프트(drift) 및 다른 아티팩트(artifact)를 제거함으로써 구성될 수 있다. The output signal z [n] may be configured by eliminating the drift (drift) and other artifacts (artifact) from the signal x [n] without distorting the speech data of the signal x [n].

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 애플리케이션을 구현하는 컴퓨팅 환경을 나타낸다. 7 illustrates a computing environment for implementing the application in accordance with an embodiment of the invention. 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 환경은 제어 장치 및 산술 논리 장치(ALU)가 장착된 적어도 하나의 처리 장치(processing unit), 메모리(memory), 저장 장치(storage), 클록(clock) 칩, 복수의 네트워킹 장치(networking devices) 및 복수의 입출력장치(I/O devices)를 포함할 수 있다. As illustrated, the computing environment control device and an arithmetic logic unit (ALU) is equipped with at least one processing unit (processing unit), memory (memory), a storage device (storage), a clock (clock) chip, a plurality of network It may include a device (networking devices) and a plurality of input and output devices (I / O devices). 처리 장치는 알고리즘의 명령을 처리할 수 있다. Processing apparatus can process the command of the algorithm. 처리 장치는 처리를 실행하기 위해 제어 장치로부터 명령을 수신할 수있다. Processing unit may receive a command from the control device to execute a process. 또한, 명령의 실행에 관련된 임의의 논리 및 산술 연산은 ALU의 도움으로 계산될 수 있다. In addition, any logical and arithmetic operations related to the execution of the command may be computed with the help of the ALU.

전반적인 컴퓨팅 환경은 다수의 균질 및/또는 비균질 코어, 상이한 종류의 다수의 CPU, 특정 매체 및 다른 가속기로 구성될 수 있다. Overall computing environment may be composed of a plurality of homogeneous and / or heterogeneous cores, different kinds of a plurality of CPU, the specific media and other accelerators. 처리 장치는 알고리즘의 명령을 처리할 수 있다. Processing apparatus can process the command of the algorithm. 처리 장치는 처리를 실행하기 위해 제어 장치로부터 명령을 수신할 수 있다. Processing unit may receive a command from the control device to execute a process. 또한, 명령의 실행에 관련된 임의의 논리 및 산술 연산은 ALU의 도움으로 계산된다. In addition, any logical and arithmetic operations related to the execution of the command is calculated with the help of the ALU. 그리고, 복수의 처리 장치는 단일 칩 또는 다수의 칩에 위치될 수 있다. And, a plurality of processing devices may be located on a single chip or multiple chips.

구현에 필요한 명령 및 코드로 구성되는 알고리즘은 메모리 장치 또는 저장장치 또는 모두에 저장될 수 있다. Algorithm consisting of necessary commands and the code is implemented may be stored in a memory device or a storage device, or both. 실행 시, 명령은 대응하는 메모리 및/또는 저장장치에서 인출(fetch)될 수 있고, 처리 장치에 의해 실행될 수 있다. At run time, the command and the memory and / or storage device, corresponding to be drawn out (fetch), and executed by a processing device. 처리 장치는 동작을 동기화하고, 클록 칩에 의해 생성된 타이밍 신호에 따라 명령을 실행할 수 있다. Processing unit may synchronize the operation, in accordance with the timing signal generated by a clock chip to carry out the command.

여기서 개시된 실시예는 적어도 하나의 하드웨어 장치에서 실행되고, 요소를 제어하기 위해 네트워크 관리 기능을 실행하는 적어도 하나의 소프트웨어 프로그램을 통해 구현될 수 있다. The disclosed embodiments may be implemented with at least one software program running on at least one hardware device, executing its network management functions to control the elements. 도 1 내지 도 3 및 도 6에 도시된 요소는 하드웨어 장치, 또는 하드웨어 장치 및 소프트웨어 모듈의 조합 중 적어도 하나일 수 있는 블록을 포함할 수 있다. Figure 1 to the element shown in Figs. 3 and 6 may comprise a block which may be at least one of a combination of a hardware device, or a hardware device and software module.

한편, 본 명세서와 도면을 통해 본 발명의 바람직한 실시 예들에 대하여 설명하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. On the other hand, it has been described with respect to preferred embodiments of the present invention through the specification and drawings, although specific terms have been used, which is probably only a very easy to understand technical details of the present invention is used in a general sense for a better understanding of the invention as , it not intended to limit the scope of the invention. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. It is disclosed herein in addition to another variant embodiment, based on the technical concept of the present invention are possible embodiments will be apparent to those of ordinary skill in the art.

104 : 데이터 획득 모듈 106 : 통신모듈 104: The data acquisition module 106: communication module
108 : 디스플레이 모듈 110 : 제어 모듈 108: a display module 110: a control module
112 : 디저털 신호 처리 모듈 114 : 아날로그 처리부 112: D jeoteol signal processing module 114, the analog processing unit
116 : 데이터 획득 및 제어 인터페이스 116: The data acquisition and control interface
118 : 아날로그 증폭기 120 : 아날로그 필터 118: analog amplifiers 120: analog filter
122 : 아날로그-디지털 변환기 202 : 초기화 모듈 122: analog-to-digital converter 202: Initialization Module
204 : 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈 206 : 스파스 계수 추정 모듈 204: dictionary matrix generation module 206: sparse coefficient estimation module
302 : 변환 계수 추정기 302: transform coefficient estimator

Claims (28)

  1. 신호의 노이즈 제거 방법에 있어서, In the noise reduction method of a signal,
    상기 신호를 적어도 하나의 처리 블록으로 분할하는 단계; Dividing the signal into at least one of the processing blocks;
    상기 노이즈에 기초하여 변환 매트릭스를 구성하는 단계; Phase constituting the transform matrix based on the noise;
    상기 신호 및 상기 구성된 변환 매트릭스의 변환 계수를 추정하는 단계; Estimating the signal and transform coefficients of the transform matrix composed of;
    상기 추정된 변환 계수 및 상기 구성된 변환 매트릭스를 이용하여 상기 신호를 재구성하는 단계; Reconstructing the signal by using the estimated transform coefficients and the transform matrix composed of; And
    상기 재구성된 신호를 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal that is characterized in that it comprises a step of displaying the reconstructed signal.
  2. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 노이즈의 충실도(fidelity) 및 스파스 제약 조건(sparse constraint)을 제어하기 위해 정규화 매개 변수를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising the step of determining a normalized parameter for controlling the fidelity (fidelity) and sparse constraints (constraint sparse) of the noise.
  3. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호의 평균 차감을 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising the step of executing the subtraction of the average signal.
  4. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 노이즈는 기저선 변동, 전력선 간섭 및 상기 전력선 간섭의 고조파 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. The noise removing method of the noise signal comprises at least one of the harmonics of the baseline fluctuation, power line interference and the power line interference.
  5. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호는 주파수 성분을 포함하며, 상기 주파수 성분은 노이즈 소스의 특성에 기초하여 변화하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Wherein the signal comprises a frequency component, the frequency component is noise canceling signal, it characterized in that the change on the basis of the characteristics of the noise source.
  6. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호의 주기적 기간에 따라 상기 적어도 하나의 처리 블록의 길이를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising determining the length of the at least one processing block in accordance with the period of the periodic signal.
  7. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 변환 매트릭스는 상기 신호의 상기 주파수 성분에 대한 기본 함수의 세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. The transform matrix The method of the noise canceling signal, it characterized in that it comprises a set of basic functions for the frequency components of the signal.
  8. 제 6 항에 있어서, 7. The method of claim 6,
    상기 기본 함수의 세트는 상기 신호로부터 상기 노이즈를 제거하기 위한 코사인 함수 및 사인 함수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. The set of basic functions of the signal noise removing method characterized in that it comprises at least one of a cosine function and the sine function for removing the noise from the signal.
  9. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호의 상기 주파수에 기초하여 상기 변환 매트릭스의 상기 기본 함수의 세트를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising the step of determining the set of basic functions of the conversion matrix based on the frequency of the signal.
  10. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 변환 매트릭스는 복수의 열 벡터를 더 포함하며, 상기 복수의 열 벡터는 상기 신호의 상기 길이보다 작은 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. The transformation matrix further comprises a plurality of column vectors, the plurality of column vectors is a method for removing noise of a signal is smaller than the length of the signal.
  11. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호의 상기 노이즈에 기초하여 상기 변환 매트릭스를 구성하는 단계는 상기 신호의 상기 노이즈를 제거하기 위해 상기 기본 함수의 세트를 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Determining, based on the noise of the signal constituting the transform matrix The method of the noise canceling signal, it characterized in that it further comprises the step of adjusting the set of basic functions to eliminate the noise of the signal.
  12. 제 11 항에 있어서, 12. The method of claim 11,
    상기 기본 함수의 세트를 조정하는 단계는 상기 신호의 형상을 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 기본 함수의 세트는 상기 신호의 형상 및 상기 노이즈 소스의 특성에 기초하여 조정되는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Adjusting the set of basic functions are set in the basic function, further comprising the step of determining the shape of the signal of the signal being adjusted based on the shape and property of the noise source of the signal how to remove noise.
  13. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 변환 매트릭스는 과완전(over-complete), 저완전(under-complete) 및 임계(critical) 변환 중 적어도 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Wherein said conversion matrix and completely (over-complete), that completely (under-complete) and the threshold (critical) to remove the noise signal, characterized in that consisting of at least one of conversion.
  14. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 변환 계수는 L1-norm 최소화 알고리즘 및 탐욕 알고리즘(greedy algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여 추정되는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. The conversion factor is noise reduction method of a signal that is being estimated using at least one of the L1-norm minimization algorithm and the greedy algorithm (greedy algorithm).
  15. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호의 기저선 변동, 전력선 간섭 및 상기 전력선 간섭의 고조파 중 상기 적어도 하나를 동시에 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising removing the at least one of the baseline fluctuation, power line interference, and harmonics of the power line interference in the signal at the same time.
  16. 제 1 항에 있어서, According to claim 1,
    상기 신호에서 트렌드(trend) 및 주기적(periodic) 신호 성분을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 방법. Method for removing noise of a signal according to claim 1, further comprising removing a trend (trend) and cyclic (periodic) signal components in the signal.
  17. 신호의 노이즈 제거 시스템에 있어서, In the noise canceling system of the signal,
    적어도 하나의 전극으로부터 상기 신호를 수신하기 위한 데이터 획득 모듈; Data acquisition module for receiving the signal from the at least one electrode;
    상기 노이즈에 기초하여 딕셔너리 매트릭스(dictionary matrix)를 구성하기 위한 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈; Dictionary matrix generation module for configuring the matrix dictionary (dictionary matrix) on the basis of the noise;
    상기 신호 및 상기 구성된 딕셔너리 매트릭스의 변환 계수를 추정하기 위한 스파스 계수(sparse coeffient) 추정 모듈; The signal and the sparse coefficients (sparse coeffient) estimation module to estimate the transform coefficients of the matrix consisting of a dictionary;
    상기 추정된 변환 계수 및 상기 구성된 딕셔너리 매트릭스를 이용하여 상기 신호를 재구성하기 위한 디지털 신호 처리 모듈; Digital signal processing module for reconstructing the signal by using the estimated transform coefficients, and the matrix consisting of a dictionary; And
    상기 재구성된 신호를 표시하기 위한 디스플레이 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. Noise canceling system of the signal, characterized in that it comprises a display module for displaying the reconstructed signal.
  18. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 디지털 신호 처리 모듈은, The digital signal processing module,
    상기 신호를 적어도 하나의 처리 블록으로 분할하고, And dividing the signal into at least one of the processing blocks,
    상기 신호의 주기적 기간에 따라 상기 적어도 하나의 처리 블록의 길이를 결정하고, Depending on the period of the periodic signal and to determine the length of the at least one processing block,
    상기 신호의 상기 노이즈의 충실도(fidelity) 및 스파스 제약 조건(sparse constraint)을 제어하기 위해 정규화 매개 변수를 결정하며, Determining a normalization parameter for controlling the fidelity (fidelity) and sparse constraints (constraint sparse) of the noise of the signal,
    상기 신호의 평균 차감을 실행하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. Noise canceling system of the signal, characterized in that the running average of the subtracted signal.
  19. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 노이즈는 기저선 변동, 전력선 간섭 및 상기 전력선 간섭의 고조파 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The baseline noise is fluctuations, power line interference and noise canceling system of the signal comprises at least one of the harmonics of the power line interference.
  20. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 신호는 주파수 성분을 포함하며, 상기 주파수 성분은 노이즈 소스의 특성에 기초하여 변화하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. Wherein the signal comprises a frequency component, the frequency component of the signal noise reduction system characterized in that the change on the basis of the characteristics of the noise source.
  21. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 딕셔너리 매트릭스는 상기 주파수 성분에 대한 기본 함수의 세트를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The dictionary matrix noise canceling system of the signal comprising the set of primary functions for the frequency components.
  22. 제 21 항에 있어서, 22. The method of claim 21,
    상기 기본 함수의 세트는 상기 신호로부터 상기 노이즈의 제거를 위한 코사인 함수 및 사인 함수 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The set of basic functions of the signal noise reduction system comprising at least one of a cosine function and the sine function for removing the noise from the signal.
  23. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈은 상기 신호의 상기 주파수에 기초하여 상기 딕셔너리 매트릭스의 상기 기본 함수의 세트를 결정하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The dictionary matrix generation module noise canceling system of the signal, characterized in that to determine the set of basic functions of the dictionary matrix based on the frequency of the signal.
  24. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 딕셔너리 매트릭스 생성 모듈은 상기 신호의 형상을 결정하고, The dictionary matrix generation module determines the shape of the signal,
    상기 신호의 상기 형상 및 상기 노이즈 소스의 특성에 기초하여 상기 기본 함수의 세트를 조정하도록 추가로 구성되는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. Noise canceling system of the signal characterized in that the additional configuration on the basis of the shape and characteristics of the noise source of the signal to adjust the set of basic functions.
  25. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 딕셔너리 매트릭스는 복수의 열 벡터를 추가로 포함하며, 상기 복수의 열 벡터는 상기 신호의 길이보다 작은 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The dictionary matrix further comprises a plurality of column vectors, the plurality of column vectors is a noise canceling system of the signal is smaller than the length of the signal.
  26. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 딕셔너리 매트릭스는 과완전(over-complete), 저완전(under-complete) 및 임계(critical) 딕셔너리 중 적어도 하나로 구성되는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The dictionary is in the full matrix (over-complete), that completely (under-complete) and the threshold (critical) noise reduction system of the signal characterized in that the at least one configuration of the dictionary.
  27. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 스파스 계수 추정 모듈은 L1-norm 최소화 알고리즘 및 탐욕 알고리즘(greedy algorithm) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 변환 계수를 추정하기 위한 변환 계수 추정기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The sparse coefficient estimation module L1-norm minimization algorithm and the greedy algorithm (greedy algorithm) noise reduction system of the signal, characterized in that at least further comprising using one or a conversion coefficient estimator for estimating the transform coefficients of the.
  28. 제 17 항에 있어서, 18. The method of claim 17,
    상기 디지털 신호 처리 모듈은 상기 신호에서 트렌드(trend) 및 주기적(periodic) 신호 성분을 제거하는 것을 특징으로 하는 신호의 노이즈 제거 시스템. The digital signal processing module includes noise canceling system of the signal, characterized in that to eliminate the trend (trend) and cyclic (periodic) signal components in the signal.
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Cited By (1)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016093994A1 (en) * 2014-12-12 2016-06-16 Intel Corporation Method and apparatus for passive continuous-time linear equalization with continuous-time baseline wander correction
US9602315B2 (en) 2014-12-12 2017-03-21 Intel Corporation Method and apparatus for passive continuous-time linear equalization with continuous-time baseline wander correction
US10038574B2 (en) 2014-12-12 2018-07-31 Intel Corporation Method and apparatus for passive continuous-time linear equalization with continuous-time baseline wander correction

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