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
เล่นบทบาทที่สำคัญการศึกษาแสดงให้เห็นว่าขนาดเล็กของจำนวน
สิ่งประดิษฐ์ในการส่งสัญญาณที่ผิดพลาดอาจจะก่อให้ HRV
โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวิเคราะห์คุณสมบัติ HRV โดเมนเวลาจะ
ความไวต่อสิ่งประดิษฐ์ดังแสดงในตารางที่ 3 มันแสดงให้เห็นว่า
ข้อผิดพลาดที่สูงขึ้นสำหรับเวลาคุณสมบัติโดเมนเช่นสำหรับ
sdnn หมายถึงข้อผิดพลาดที่แน่นอนคือ 135.748 ซึ่งมีมาก
สูงกว่าคุณสมบัติอื่น ๆ โดเมนความถี่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษแสดงขั้นตอนวิธีที่ช่วยในการตรวจสอบ และแทนสิ่งประดิษฐ์จากสัญญาณกรรมาธิการซึ่งเราสามารถคำนวณ HRV คุณลักษณะ

เนื่องจาก HRV เป็นพารามิเตอร์ยอดนิยมเพื่อดูสภาพหัวใจและหลอดเลือดของแต่ละบุคคลจึงควรวิเคราะห์ HRV ที่ยัง มีประโยชน์ทางคลินิก

วิเคราะห์คุณลักษณะสำหรับ HRV กรรมาธิการสัญญาณเล่น
มีบทบาทสำคัญ ศึกษาแสดงที่ขนาดเล็กจำนวน
สิ่งประดิษฐ์ในสัญญาณสามารถผลิต HRV พลาด
วิเคราะห์เฉพาะเวลาโดเมน HRV คุณลักษณะจะ
ละเอียดอ่อนกับสิ่งประดิษฐ์ที่แสดงในตาราง 3 แสดงที่
ข้อผิดพลาดจะสูงกว่าเวลาโดเมนคุณลักษณะเช่น สำหรับ
SDNN หมายถึง ข้อผิดพลาดที่แน่นอนคือ 135.748 ซึ่งมีมาก
สูงกว่าคุณสมบัติโดเมนความถี่ที่อื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่กระดาษของขวัญที่อัลกอริทึมที่จะช่วยในการตรวจสอบและเปลี่ยนงานฝีมือจาก ibi สัญญาณจากที่เราสามารถคำนวณ hrv โดดเด่นไปด้วย.

ตั้งแต่ hrv เป็นที่ได้รับความนิยมในการกำหนดค่าพารามิเตอร์ของแต่ละบุคคลและหัวใจ สภาพ มีความสำคัญอย่างมากในการวิเคราะห์ hrv ในลักษณะที่ยังพิสูจน์ได้ด้วยผลทางการแพทย์มีประโยชน์.

สำหรับ hrv โดดเด่นไปด้วยการวิเคราะห์ ibi สัญญาณเล่น
ที่สำคัญ.การศึกษาแสดงให้เห็นว่าขนาดเล็กที่มีปริมาณของ
ซึ่งจะช่วยงานฝีมือในสัญญาณที่ไม่สามารถทำให้เกิดการวิเคราะห์ hrv
ผิดพลาดในโดเมนเวลามีคุณลักษณะเฉพาะ hrv
ซึ่งจะช่วยในการงานฝีมือที่สำคัญที่แสดงไว้ในตารางที่ 3 มันแสดงให้เห็นว่า
เกิดข้อผิดพลาดจะสูงกว่าสำหรับคุณสมบัติโดเมนเวลาตัวอย่างเช่นสำหรับ
sdnn หมายความว่าเกิดข้อผิดพลาดอย่างแท้จริงคือ 135.748 ซึ่งมี
สูงกว่าคุณสมบัติอื่นๆที่โดเมนความถี่