Extraction du signal électrocardiogramme par filtrage adaptatif

Abstract

L’électrocardiographie est l’étude des variations de l’enregistrement de l’activité électrique des cellules cardiaques, dont dépend la contraction du coeur. Le signal électrique enregistrable est l’électrocardiogramme (ECG). Ce signal, modifié en cas d’anomalie de la commande de l’influx électrique ou de sa propagation, de la masse globale et régionale des cellules ou de leur souffrance éventuelle, donne des renseignements importants et très utilisés en médecine. Le filtrage des bruits est une tache de prétraitement indispensable pour l’exploitation du signal ECG, comme le spectre du bruit du 50 Hz a la particularité de se chevaucher avec le spectre du signal ECG, un filtrage adaptatif est nécessaire pour éliminer ce bruit. Dans ce travail nous avons mis en oeuvre deux algorithmes adaptatifs, NLMS et LMS, l’objectif principal est d’évaluer les performances de chaque algorithme et de les comparer suivant le critère de l’erreur quadratique moyenne (MSE). Les résultats sont obtenus en utilisant des enregistrements ECG de la base de données MIT-BIH.