2021-01-05(화) 찐 연구일지

ECG 데이터를 이용하여 연구를 해볼려고 한다.

 

100명의 ECG 데이터를 이용하여 전처리를 진행한 후 필터링 작업을 진행해볼려고 한다.

ECG 데이터가 사람마다 개별적인 txt파일로 존재하였다.

pandas 라이브러리를 통해 불러오고 concat 기능을 이용하여 모든 데이터를 합쳐 DataFrame형태로 변환하였다.

 

결측치를 확인해본 결과 사람마다 측정 시각이 정확히 같을 수 없으므로 데이터 양이 조금씩 달랐다.

따라서 측정한 부분의 이후는 모두 결측치로 처리되어있었고, 이를 해결하기 위해 dropna 기능을 통해 결측치가 존재하는 행은 모두 제거하여 100명의 값이 모두 존재하는 시간대까지만 남아있게 처리하였다.

 

이후 결측치까지 제거한 DataFrame을 csv파일로 최종 저장하였다.

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Moving Block Filter

Data Frame을 확인해보기 위해 1명의 데이터만을 확인해 보았다.

ECG에 노이즈가 많은 것을 확인 할 수 있다.

 

그래서 생각한 방법은 Moving Block을 이용하여 구간의 평균값을 이용해 그래프를 다시 그리는 방법이다.

                                    구간 : 5

구간 : 10

어느 정도 노이즈가 제거 된것을 알 수 있다.

하지만 구간이 작아지면 노이즈가 잘 제거 되지 않고, 구간이 커지면 원래의 ECG 형태를 잘 간직하지 못하게 된다.

 

Filter를 적용하는 부분에 대한 지식이 많이 부족하다. 다양한 Filter 기법을 찾아보고 고민해봐야겠다.