The paper presents an algorithm tha

The paper presents an algorithm that helps to detect and replace artifacts from the IBI signal from which we can calculate HRV features.

Since HRV is a popular parameter to determine individual’s cardiovascular condition it is very important to analyse HRV in a way that also is clinically useful.

For HRV feature analysis IBI signal plays an important role. Study shows that a small of amount of artifact in the signal could produce erroneous HRV analysis in particular time domain HRV features are sensitive to artifacts as shown in table 3.

It shows that error is higher for time domain features for instance, for SDNN mean absolute error is 135.748 which are much higher than the other frequency domain features.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษที่มีการจัดขั้นตอนวิธีการที่จะช่วยให้การตรวจสอบและเปลี่ยนสิ่งประดิษฐ์จากสัญญาณ Ibi จากที่เราสามารถคำนวณคุณสมบัติ HRV.

ตั้งแต่ HRV เป็นพารามิเตอร์ที่เป็นที่นิยมในการตรวจสอบสภาพหัวใจและหลอดเลือดของแต่ละบุคคลเป็นสิ่งสำคัญมากในการวิเคราะห์ HRV ในทางที่ยังเป็น ทางการแพทย์ที่มีประโยชน์.

สำหรับคุณลักษณะ HRV สัญญาณการวิเคราะห์ Ibi มีบทบาทสำคัญการศึกษาแสดงให้เห็นว่าขนาดเล็กปริมาณของสิ่งประดิษฐ์ในการส่งสัญญาณอาจจะก่อให้การวิเคราะห์ที่ผิดพลาด HRV ในเวลาใดเวลาหนึ่งคุณสมบัติ HRV โดเมนมีความไวต่อสิ่งประดิษฐ์ดังแสดงในตารางที่ 3

มันแสดงให้เห็นข้อผิดพลาดที่เป็นที่สูงขึ้นสำหรับเวลาคุณสมบัติโดเมนเช่นสำหรับ sdnn หมายถึงข้อผิดพลาดที่แน่นอนคือ 135.748 ซึ่งเป็นที่สูงกว่าคุณสมบัติอื่น ๆ โดเมนความถี่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษแสดงขั้นตอนวิธีที่ช่วยในการตรวจสอบ และแทนสิ่งประดิษฐ์จากสัญญาณกรรมาธิการซึ่งเราสามารถคำนวณ HRV คุณลักษณะ

เนื่องจาก HRV เป็นพารามิเตอร์ยอดนิยมเพื่อดูสภาพหัวใจและหลอดเลือดของแต่ละบุคคลจึงควรวิเคราะห์ HRV ที่ยัง มีประโยชน์ทางคลินิก

สำหรับ HRV คุณลักษณะการวิเคราะห์กรรมาธิการสัญญาณมีบทบาทสำคัญ การศึกษาแสดงว่า เล็กจำนวนของสิ่งประดิษฐ์ในสัญญาณสามารถผลิต HRV วิเคราะห์ข้อผิดพลาดในเวลาเฉพาะโดเมน HRV คุณสมบัติมีความไวต่อวัตถุที่แสดงในตาราง 3

แสดงว่า ข้อผิดพลาดจะสูงกว่าเวลาโดเมนคุณลักษณะเช่น SDNN หมายถึงข้อผิดพลาดสัมบูรณ์เป็น 135.748 ซึ่งสูงกว่าคุณสมบัติโดเมนความถี่ที่อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่กระดาษของขวัญที่อัลกอริทึมที่จะช่วยในการตรวจสอบและเปลี่ยนงานฝีมือจาก ibi สัญญาณจากที่เราสามารถคำนวณ hrv โดดเด่นไปด้วย.

ตั้งแต่ hrv เป็นที่ได้รับความนิยมในการกำหนดค่าพารามิเตอร์ของแต่ละบุคคลและหัวใจ สภาพ มีความสำคัญอย่างมากในการวิเคราะห์ hrv ในลักษณะที่ยังพิสูจน์ได้ด้วยผลทางการแพทย์มีประโยชน์.

สำหรับ hrv โดดเด่นไปด้วยการวิเคราะห์ ibi สัญญาณเล่นที่สำคัญ.การศึกษาแสดงให้เห็นว่าขนาดเล็กที่มีปริมาณของงานฝีมือในสัญญาณที่ไม่สามารถทำให้เกิดการวิเคราะห์ hrv ผิดพลาดในโดเมนในคุณลักษณะเฉพาะ hrv ไวต่องานฝีมือตามที่แสดงไว้ในตารางที่ 3

มันแสดงให้เห็นว่าเกิดข้อผิดพลาดจะสูงกว่าสำหรับคุณสมบัติโดเมนเวลาตัวอย่างเช่นสำหรับ sdnn หมายความว่าเกิดข้อผิดพลาดอย่างแท้จริงคือ 135.748 ซึ่งมีจำนวนสูงกว่าคุณสมบัติอื่นๆที่โดเมนความถี่