Application of myriad filtering in real-time trend detection algorithms

Abstract

Detecting nonlinear (with sharp changes) signal trends in pseudo-real-time is necessary in many digital signal-processing applications. In biomedical signal processing, it is essential to eliminate abrupt signal distortions caused by the patientʼs movements. Linear filtering can smooth the edges and other discontinuity transitions in a signal, which is a drawback. Nonlinear robust filters, as median-type algorithms, successfully process such signals. In particular, median hybrid filters with finite impulse response (FIR) are efficient for processing edges. The paper discusses the «in-place growing» FIR-median hybrid filter, successfully applied for nonlinear trend detection.

Виявлення нелінійного (з різкими стрибкоподібними змінами) тренду сигналу в псевдореальному часі необхідно в багатьох застосуваннях цифрової обробки сигналів. У сфері обробки біомедичних сигналів важливо усувати різкі спотворення сигналу, спричинені рухами пацієнта. Лінійна фільтрація може згладжувати перепади та інші точки розриву похідної в сигналі, що є недоліком. Нелінійні робастні фільтри, такі як алгоритми медіанного типу, успішно застосовуються для такого типу сигналів. Зокрема, гібридні медіанні фільтри з кінцевою імпульсною характеристикою (КІХ) ефективні для обробки перепадів. У статті досліджується «зростаючий на місці» КІХ-гібридний медіанний фільтр, що успішно застосовується для виділення нелінійного тренду.