EXTRACTION DU SIGNAL ELECTROCARDIOGRAMME PAR FILTRAGE ADAPTATIF

Abstract

umé : Dans le monde occidental, la première cause de mortalité provient des maladies cardiovasculaires. Même si les connaissances acquises en cardiologie sont grandes, le coeur n’a pas dévoilé tous ses secrets. Pourtant les médecins disposent de nombreux moyens pour l’étudier et vérifier son bon fonctionnement. L’électrocardiogramme regroupe trois ondes importantes appelées onde P, complexe QRS et onde T qui traduisent respectivement l’activité auriculaire, l’activité ventriculaire et la repolarisation ventriculaire. Les conditions d'enregistrement de l’ECG font que le signal est nécessairement bruité par des processus autres que cardiaques. Ces perturbations peuvent être d’origine physiologique (peau, muscle, respiration, …) ou environnementale (courant de secteur, perturbations électromagnétiques, placement de l’électrodes, …). Le praticien qui analyse l’ECG peut alors être gêné par la présence de bruit. La nature non linéaire et non stationnaire de ce signal et les bruits qui l’affectent constituent un obstacle. La nécessité de dépasser ces obstacles est la cause de l’utilisation d’une variété d’approches et techniques pour son traitement, l’une des approches utilisées pour le traitement du signal ECG est le filtrage adaptatif. Notre plan de travail comporte trois chapitres. La première est consacrée au filtrage adaptatif on général et ses différentes approches et catégories. Le deuxième chapitre une étude plus approfondie sera réservée aux ses caractéristiques et algorithmes LMS et RLS. Le dernier chapitre présentera l’application des deux algorithmes LMS et RLS et aux résultats de filtrage effectués sur les signaux ECG de la base de donnée MIT-BIH Le manuscrit est finalisé par une conclusion générale et des perspectives.

In the Western world, the leading cause of death comes from cardiovascular disease. Even though the knowledge acquired in cardiology is great, the heart has not revealed all of its secrets. However, doctors have many means to study it and check that it is working properly. The ECG is a collection of three important waves called the P wave, QRS complex, and T wave, which reflect atrial activity, ventricular activity, and ventricular repolarization, respectively. The conditions for recording the ECG mean that the signal is necessarily noisy by processes other than cardiac. These disturbances can be of physiological origin (skin, muscle, respiration, etc.) or environmental (mains current, electromagnetic disturbances, placement of the electrodes, etc.). The practitioner who analyzes the ECG may then be bothered by the presence of noise. The non-linear and non-stationary nature of this signal and the noise that affects it is an obstacle. The need to overcome these obstacles is the reason for using a variety of approaches and techniques for its processing, one of the approaches used for processing the ECG signal is adaptive filtering. Our work plan has three chapters. The first is devoted to adaptive filtering on general and its different approaches and categories. The second chapter, a more in-depth study will be reserved for its characteristics and algorithms LMS and RLS. The last chapter will present the application of the two algorithms LMS and RLS and the filtering results performed on the ECG signals from the MIT-BIH database. The manuscript is finalized with a general conclusion and perspective