Loại trừ nhiễu và nén tín hiệu điện tim để ứng dụng trong môi trường truyền dẫn vô tuyến

 i 
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 
Dương Trọng Lượng 
LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG 
TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ 
Hà Nội - 2016 
 ii 
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO 
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 
Dương Trọng Lượng 
LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG 
TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN 
 Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử 
 Mã số: 62520203 
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ 
 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 
 1. GS.TS. NGUYỄN ĐỨC THUẬN 
 2. TS. HOÀNG VĂN VÕ 
Hà Nội - 2016 
 iii 
LỜI CAM ĐOAN 
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả đạt được 
ở trong luận án này là trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình 
nào khác. 
Tác giả luận án 
Dương Trọng Lượng 
 iv 
LỜI CÁM ƠN 
Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc của mình tới các 
thầy hướng dẫn khoa học đó là GS.TS. Nguyễn Đức Thuận và TS. Hoàng Văn Võ. 
Các thầy đã định hướng cho tôi triển khai những ý tưởng khoa học, tận tình hướng 
dẫn tôi trong suốt thời gian làm nghiên cứu. Đặc biệt, thầy GS.TS. Nguyễn Đức 
Thuận rất quan tâm, luôn tận tình hướng dẫn, đưa ra những gợi ý và định hướng cho 
tôi để tôi triển khai, thực hiện ý tưởng khoa học. 
Tôi xin trân trọng cám ơn Lãnh đạo bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y 
sinh, Viện Điện tử Viễn thông, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã giúp đỡ tôi rất 
nhiều về cơ sở vật chất, trang thiết bị nghiên cứu và góp ý định hướng nghiên cứu 
trong suốt thời gian thực hiện nghiên cứu và hoàn thành công trình nghiên cứu này. 
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các anh, chị, và các bạn đồng nghiệp thuộc 
bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh, Viện Điện tử Viễn thông trường Đại 
học Bách Khoa Hà Nội đã chia sẻ những kinh nghiệm quý báu và động viên để tôi 
hoàn thành công trình nghiên cứu này. 
Tôi xin trân trọng cảm ơn tới Viện Đào tạo Sau đại học và viện Điện Tử - 
Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện cho tôi trong quá 
trình học tập và nghiên cứu. 
Tôi xin chân thành cám ơn các thành viên trong nhóm nghiên cứu tại phòng 
Lab kỹ thuật y sinh thuộc bộ môn Công nghệ Điện tử & Kỹ thuật y sinh đã hỗ trợ và 
tham gia với tôi trong việc triển khai các thí nghiệm đo lường, phân tích tín hiệu 
ECG. 
Cuối cùng, tôi dành những lời cám ơn và yêu thương nhất đến gia đình tôi: 
bố mẹ, các anh chị và đặc biệt là vợ và các con. Sự động viên, giúp đỡ và kiên nhẫn 
của họ là động lực mạnh mẽ giúp tôi vượt qua mọi khó khăn để hoàn thành luận án 
này. 
Hà nội, ngày tháng năm 2016 
 Tác giả luận án 
 Dương Trọng Lượng 
 v 
MỤC LỤC 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ....................... ix 
MỞ ĐẦU.....1 
Mục đích nghiên cứu ............................................................................. 1 
Mục tiêu nghiên cứu của luận án. ........................................................................ 4 
Các vấn đề cần giải quyết của luận án ................................................................. 4 
Phạm vi nghiên cứu của luận án ............................................................... 4 
Phương pháp nghiên cứu của luận án ......................................................... 5 
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án .................................................. 5 
Cấu trúc của luận án .............................................................................. 6 
Các đóng góp chính của luận án ............................................................... 6 
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ TRUYỀN TÍN HIỆU 
ĐIỆN TIM TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH 
NHÂN TIM MẠCH....8 
1.1. Tín hiệu điện tim và đặc điểm cơ bản của tín hiệu điện tim ...................... 8 
1.1.1. Tín hiệu điện tim ....................................................................................... 8 
 1.1.2. Đặc điểm cơ bản của tín hiệu điện tim...8 
1.2. Ứng dụng của tín hiệu điện tim trong theo dõi, chẩn đoán và nghiên cứu các 
bệnh tim mạch. ..................................................................................... 9 
1.3. Các loại nhiễu chính ảnh hưởng tới tín hiệu điện tim ............................. 11 
1.4. Hệ thống chẩn đoán và theo dõi bệnh nhân tim mạch ............................. 12 
1.4.1. Hệ thống chẩn đoán ................................................................................. 12 
1.4.2. Hệ thống theo dõi bệnh nhân tim mạch .................................................. 13 
1.5. Tóm lược một số công nghệ vô tuyến được ứng dụng trong hệ thống theo dõi 
và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch. ..................................................................... 17 
1.5.1. Zigbee ..................................................................................................... 17 
1.5.1.1. Giới thiệu về Zigbee..................................................................... 17 
1.5.1.2. Tóm lược một số nghiên cứu, ứng dụng Zigbee để truyền tín hiệu 
điện tim ................................................................................................... 18 
 vi 
1.5.2. Bluetooth .................................................................................................. 19 
1.5.2.1. Sơ lược về Bluetooth .................................................................... 19 
1.5.2.2. Tóm lược một số nghiên cứu, ứng dụng Bluetooth để truyền tín hiệu 
điện tim ................................................................................................... 20 
1.5.3. WiFi ......................................................................................................... 21 
1.5.3.1. Giới thiệu sơ lược về công nghệ WiFi ........................................... 21 
1.5.3.2. Tóm lược một số nghiên cứu, ứng dụng WiFi để truyền tín hiệu điện 
tim ........................................................................................................... 22 
1.5.4. Công nghệ GPRS/3G ............................................................................... 23 
1.5.4.1. Giới thiệu sơ lược về công nghệ GPRS/3G .................................... 23 
1.5.4.2. Tóm lược một số nghiên cứu, ứng dụng công nghệ GPRS/3G để 
truyền tín hiệu điện tim............................................................................. 24 
1.6. Định hướng các nội dung nghiên cứu của luận án ......................................... 25 
1.7. Kết luận chương ............................................................................................. 25 
CHƯƠNG 2. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ LỌC NHIỄU 
TRONG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ............................................................................... 27 
2.1. Lọc nhiễu nguồn xoay chiều .......................................................................... 27 
2.1.1. Đặt vấn đề ................................................................................................ 27 
2.1.2. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả lọc nhiễu nguồn xoay chiều dùng bộ 
lọc triệt tần thích nghi dựa trên biến đổi Fourier nhanh và nhiều vòng lặp. ..... 28 
2.1.2.1. Phương pháp thực hiện ................................................................. 28 
2.1.2.2. Kết quả thử nghiệm ...................................................................... 32 
2.2. Lọc nhiễu trôi dạt đường cơ sở ...................................................................... 38 
2.2.1. Đặt vấn đề ................................................................................................ 38 
2.2.2. Đề xuất phương pháp lọc nhiễu trôi dạt đường cơ sở trong miền thời gian 
dựa trên các điểm đẳng thế ................................................................................ 40 
2.2.2.1. Phương pháp thực hiện ................................................................. 40 
2.2.2.2. Kết quả thực hiện ......................................................................... 45 
2.3. Kết luận chương ............................................................................................. 49 
 vii 
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP NÉN DỮ LIỆU ĐIỆN TIM (ECG) 
ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ CHẨN ĐOÁN BỆNH TIM 
MẠCH TỪ XA. ................................................................................................ 50 
3.1. Đặt vấn đề ...................................................................................................... 50 
3.2. Thuật toán nén hai trạng thái .......................................................................... 58 
3.2.1. Tổng quan về thuật toán nén hai trạng thái ............................................. 58 
3.2.2 Phân loại trạng thái của tín hiệu ECG ...................................................... 61 
3.2.3. Nén các mẫu chênh lệch dựa trên trạng thái ............................................ 62 
3.2.4. Đánh dấu sự thay đổi trạng thái ............................................................... 63 
3.2.5. Biểu diễn các mẫu chênh lệch ................................................................. 64 
3.2.6. Phân loại lại trạng thái dữ liệu ................................................................. 64 
3.2.7. Khôi phục các mẫu chênh lệch ................................................................ 65 
3.3. Thử nghiệm và kết quả ................................................................................... 66 
3.3.1. Các tiêu chí đánh giá thuật toán nén ........................................................ 66 
3.3.2. Thử nghiệm với cơ sở dữ liệu MIT-BIH ................................................. 67 
3.3.3. Thử nghiệm với cơ sở dữ liệu nhịp nhanh tâm thất CU ventricular 
tachyarrhythmia ................................................................................................. 70 
3.4. Nhận xét ......................................................................................................... 72 
3.4.1. Ảnh hưởng của việc chọn tỷ lệ nén tới hiệu quả thuật toán .................... 72 
3.4.2. Tính linh hoạt của thuật toán. .................................................................. 73 
3.4.3. So sánh hiệu quả của thuật toán với một số phương pháp khác .............. 74 
3.5 Kết luận ........................................................................................................... 76 
CHƯƠNG 4. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA THUẬT TOÁN 
NÉN HAI TRẠNG THÁI TÍN HIỆU ECG TRONG MÔI TRƯỜNG WIFI .......... 77 
4.1. Lựa chọn điều kiện thử nghiệm ..................................................................... 77 
4.2. Thử nghiệm hệ thống truyền–nhận với tín hiệu ECG, ứng dụng công nghệ 
WiFi và thuật toán nén hai trạng thái tín hiệu ECG. ............................................. 78 
4.2.1. Xây dựng mô hình hệ thống thử nghiệm ................................................. 78 
 viii 
4.2.2 Quy trình thử nghiệm và các tham số đánh giá chất lượng hệ thống thử 
nghiệm ............................................................................................................... 81 
4.2.2.1. Lựa chọn số lượng mẫu nén và tỉ lệ nén dữ liệu ECG .................... 81 
4.2.2.2. Các tham số đánh giá chất lượng hệ thống thử nghiệm .................. 81 
4.2.3. Điều kiện thử nghiệm hệ thống ............................................................... 85 
4.2.4. Kết quả thử nghiệm.................................................................................. 86 
4.2.4.1. Thử nghiệm hệ thống trong điều kiện có vật cản ............................ 86 
4.2.4.2.Thử nghiệm hệ thống trong điều kiện không có vật cản (tầm nhìn 
thẳng) ...................................................................................................... 91 
4.3. Kết luận chương ............................................................................................. 92 
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ............................................................... 93 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN .......................... 95 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................ 97 
 ix 
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 
ADC Analog to Digital converter Bộ chuyển đổi tương tự - số 
BER Bit Error Ratio Lỗi bit 
CR Compression ratio Hệ số nén 
DTD Direct-time domain compression Nén trực tiếp miền thời gian 
DLMS Difference Least Mean Squares Bình phương trung bình nhỏ nhất sai phân 
ECG Electrocardiography Điện tâm đồ 
GPRS General Packet Radio Service Dịch vụ vô tuyến gói chung 
HR Heart Rate Nhịp tim 
hCR Higher Compression Ratio Tỉ số nén cao hơn 
IEEE Institude of Electrical and 
Electronics Engineers 
Viện kỹ thuật điện và điện tử 
LMS Least Mean Squares Bình phương trung bình nhỏ nhất 
lCR Lower Compression Ratio Tỉ số nén thấp hơn 
MB Model based compression methods Nén bằng cách mô hình hóa tín hiệu 
MSE Mean Square Error Sai số bình phương trung bình 
NLMS Normalized Least Mean Squares Bình phương trung bình nhỏ nhất chuẩn 
hóa 
oCR Overall compression ratio Hệ số nén toàn bộ 
PC Personal Computer Máy tính cá nhân 
PDA Personal Digital Assistant Thiết bị số trợ giúp cá nhân 
PER Packet Error Ratio Lỗi gói dữ liệu 
PRD Percentage RMS difference Sai lệch căn bậc hai phương sai 
PRDN Percentage RMS Difference 
Normalized 
Sai lệch căn bậc hai phương sai chuẩn hóa 
RLS Recursive Least Squares Bình phương nhỏ nhất đệ quy 
RMS Root mean square Căn bậc hai bình phương trung bình sai số 
SNR Signal-to-noise ratio Tỉ số tín hiệu trên nhiễu 
TCP Transmission Control Protocol Giao thức điều khiển đường truyền 
TD Transform domain compression Nén bằng cách chuyển đổi miền tín hiệu 
UDP User Datagram Protocol Giao thức khuôn dạng dữ liệu người sử 
dụng 
VQ Vector Quantization Lượng tử hóa véc tơ 
WBAN Wireless Body Area Network Mạng cục bộ cơ thể không dây 
WLAN Wireless Local Area Network Mạng cục bộ không dây 
WSN Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây 
 x 
DANH MỤC BẢNG 
Bảng 1.1 Biên độ của các sóng thành phần trong tín hiệu điện tim (nguồn: [23]) ..... 9 
Bảng 1.2 Khoảng thời gian của các sóng thành phần trong tín hiệu điện tim (nguồn: 
[23]) ............................................................................................................................ 9 
Bảng 1.3. Tốc độ truyền dữ liệu của Zigbee ứng với các dải tần khác nhau (nguồn: 
[69]) .......................................................................................................................... 18 
Bảng 1.4 So sánh giữa Zigbee với Bluetooth và WiFi (IEEE 802.11b/g) (nguồn: 
[69]) .......................................................................................................................... 18 
Bảng 1.5. Một số chuẩn IEEE cơ bản dùng cho WiFi (nguồn: [30]) ....................... 22 
Bảng 2.1. Khảo sát giá trị ngưỡng độ lớn của nhiễu 50Hz sau khi lọc sử dụng trong 
phương pháp lọc nhi ... –83 
[14] B.Widrow, S.D.Steams (1 85), “Adaptive signal processing”. Prentice 
Hall 
[15] CaiKen, Liang Xiaoying (2010) “Development of WiFi based 
Telecardiology Monitoring system”. IEEE, 978-1-4244-5874-5/10 
[16] C.T. Ku, H.S. Wang, K.C. Hung, Y.S. Hung (2006), “A novel ECG 
data compression method based on nonrecursive discrete periodized 
wavelet transform”. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 
53(12), pp. 2577–2583 
[17] Chinmay Chandrakar, M.K.Kowar (2012), “Denoising ECG Signal using 
Adaptive filter algorithm”. International Journal of Soft Computing and 
Engineering (IJSCE), ISSN: 2231-2307, Vol. 2, Issue 1, pp. 120-123. 
[18] Chissanuthat Bunluechokchai and Theera Leeudomwong (2010), 
“Discrete Wavelet Transform-based Baseline Wandering Removal for 
 igh Resolution Electrocardiogram”. International Journal of applied 
biomedical engineering. Vol.3, No.1, pp. 26-31. 
[19] C.W.Mueller (1978),“Arrhythmia detection software for an ambulatory 
ECG monitor”. Biomed. Sci. Inst., Vol.14, pp. 81–85 
[20] Duck Hee Lee, Ahmed Rabbi (2012), “Development of a Mobile Phone 
Based e-Health Monitoring Application”. International Journal of 
Advanced Computer Science and Applications, Vol. 3, No. 3, pp. 38-43 
[21] E.B.L. Filho, N.M.M. Rodrigues, E.A.B. da Silva, S.M.M. de Faria, 
V.M.M. da Silva, M.B. de Carvalho (2008), “ECG Signal Compression 
 ased on Dc Equalization and Complexity Sorting”. IEEE Transactions 
on Bio-medical Engineering, vol.55, No.7, pp. 1923–1926 
[22] Fabio Badilini, Arthur J.Moss and Edward L.Titlebaum (1991) “Cubic 
spline baseline estimation in ambulatory ECG recordings for the 
measurement of ST segment displacements”. Annual International 
 99 
Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 
vol.13, No.2, pp. 584-585. 
[23] Gari D.Clifford, Francisco Azuaje, Patrick E. McSharry (2006), 
“Advanced Methods and tools for ECG data analysis”. Artech house 
Inc, Boston London. 
[24] Haiying Zhou, Kun Mean Hou, Jean Ponsonnaille, Laurent Gineste and 
Christophe De Vaulx (2005), “A Real-Time Continuous Cardiac 
Arrhythmias Detection System: RECAD”. Engineering in Medicine and 
Biology 27th Annual Conference, Proceedings of the IEEE, pp. 875-881 
[25] Hakan Gurkan (2012) “Compression of ECG signals using variable-
length classifıed vector sets and wavelet transforms”. EURASIP Journal 
on Advances in Signal Processing, doi:10.1186/1687-6180-2012-119, 
pp. 1-17. 
[26] Hanwoo Lee, K. M. Buckley (1999), “ECG data compression using 
cut and align beats approach and 2-D transforms”. IEEE 
Transactions on Bio-medical Engineering, vol.46, No.5, pp.556–
564. 
[27] Heikki Karjaluoto (2006), “An Investigation of Third Generation (3G) 
Mobile Technologies and Services”. Contemporary Management 
Research, Pages 91-104,Vol.2, No.2, pp. 91-104 
[28] Hemant K.Gupta, Ritu Vijay, Neetu Gupta (2013), “Designing and 
Implementation of Algorithms on Matlab for Adaptive Noise 
Cancellation from ECG Signal”. International Journal of Computer 
Applications (0975 – 8887),Vol. 71, No.5, pp. 1-8 
[29] Hossein Mamaghanian, Nadia Khaled, IEEE, David Atienza, Pierre 
Vandergheynst (2011), “Compressed Sensing for Real-Time Energy-
Efficient ECG Compression on Wireless ody Sensor Nodes”. IEEE 
Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 58, No. 9, pp. 2456-2466 
[30] H.Labiod, H.Afifi, C. Desantis (2007 ), “WifiTM, BluetoothTM, ZigbeeTM 
and WimaxTM”. All Rights Reserved, Spinger, ISBN 978-1-4020-5397-9. 
[31] H.H.Chou, Y.J.Chen, Y.C.Shiau, T.S.Kuo (2006), “An Effective and 
Efficient Compression Algorithm for ECG Signals With Irregular 
Periods”. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.53, 
No.6, pp.1198–1205. 
 [32] Hsieh-Wei Lee, King-Chu Hung, Tsung-Ching Wu, Cheng-Tung Ku 
(2011), “A Modified Run-Length Coding towards the Realization of a 
RRO-NRDPWT- ased ECG Data Compression System”. EURASIP 
 100 
Journal on Advances in Signal Processing, doi:10.1155/2011/703752, pp. 
1-8. 
[33] H.H. Abbas (2011), “Removing 0.5 Hz Baseline Wander From ECG 
Signal Using Multistage Adaptive Filter”. Eng.&Tech. Journal, Vol.29, 
No.11, pp. 2312-2328 
[34] I. Romeo, D. Geng, T. Berset (2012), “Adaptive Filtering in ECG 
Denoising: A Comparative Study”. Computing in Cardiology. pp. 45-48 
[35] J. Korhonen, Ye Wang (2005), “Effect of packet size on loss rate and 
delay in wireless links”. Wireless Communications and Networking 
Conference, 2005 IEEE 3, pp. 1608–1613. 
[36] J.P. Abenstein, W.J. Tompkins (1982), “A New data reduction algorithm 
for real-time ECG analysis”. IEEE Transactions on Bio-medical 
Engineering. 29(1), pp. 43–48. 
[37] J.H. Husoy, T. Gjerde (1996), “Computationally efficient sub-band 
coding of ECG signals”. Medical Engineering and Physics. 18(2), 
pp. 132–142. 
[38] J.R Cox, F.M. Nolle, H.A. Fozzard, G.C. Oliver (1968), “AZTEC, a 
preprocessing program for real-time ECG rhythm analysis”. IEEE 
Transactions on Bio-medical Engineering. 15(4), pp. 128–129 
[39] Jungkuk Kim, Minkyu Kim, Injae Won, Seungyhul Yang, Kiyoung Lee, 
and Woong Huh (2009), “An ECG signal processing Algorithm based on 
removal of wave deflections in time domain”. The 31st Annual 
International Conference of the IEEE EMBS, pp.1335-1338. 
[40] Jun Yin, Xiaodong Wang and Dharma P. Agrawal (2004), “Optimal 
Packet Size in Error prone Channel for IEEE 802.11 Distributed 
Coordination Function”. WCNC / IEEE Communications Society, pp. 
1654-1659. 
[41] J.J. Wei, C.J. Chang, N.K. Chou, G.J. Jan (2001), “ECG data 
compression using truncated singular value decomposition”. IEEE 
Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol.5, 
No.4, pp. 290–295. 
[42] Kenguka M. Kenguka, Atindimile S. Kumchaya (2006), “Improving 
WLAN performance with enhanced mac, node cooperation and two-
stage FEC scheme”. Journal of Theoretical and Applied Information 
Technology, pp.14-20. 
[43] Khalid Abu Al-Saud, Massudi Mahmuddin and Amr Mohamed (2012), 
“Wireless Body Area Sensor Networks Signal Processing and 
Communication Framework: Survey on Sensing, Communication 
 101 
Technologies, Delivery and Feedback”. Journal of Computer Science, 
ISSN 1549-3636, 8 (1): pp.121-132 
[44] Kyungtae Kang (2014), “An Adaptive Framework for Real-Time ECG 
Transmission in Mobile Enviroments”. The ScientificWorld Journal, 
Volume 2014, Article ID 678309, pp. 1-13. 
[45] Kyungtae Kang, Junhee Ryu, Junbeom Hur, and Lui Sha (2013), 
“Design and QoS of a Wireless System for Real-Time Remote 
Electrocardiography”. IEEE journal of biomedical and health 
informatics, vol. 17, no.3, pp. 745-755. 
[46] Kyungtae Kang, Kyung - Joon Park, Jae-Jin Song, Chang - Hwan Yoon, 
and Lui Sha (2011), “A Medical-Grade Wireless Architecture for Remote 
Electrocardiography”. IEEE transactions on information technology in 
biomedicine, vol. 15, No.2, pp. 260-267. 
[47] M. A. Mneimneh, E.E. Yaz, M.T. Johnson, R. J. Povinelli (2006), “An 
Adaptive Kalman Filter for Removing Baseline Wandering in ECG 
Signals”. Computers in Cardiology, ISSN 02 6−654 , pp. 253−256. 
[48] M.Ishijima, S.B.Shin, G.H.Hostetter, J.S klansky (1983), “Scan-along 
polygon approximation for data compression of electrocardiograms”. 
IEEE Transactions on Bio-medical Engineering, vol.30, No.11, pp. 
723–729. 
[49] Metin Akay (1994), “ iomedical Signal Processing”. Academic Press. 
[50] M.E. Womble, J.S. Halliday, S.K. Mitter, M.C. Lancaster, J.H. 
Triebwasser (1977), “Data compression for storing and transmitting 
ECGs/VCG’s”. Proceeding of the IEEE 65(5), pp. 702–706. 
[51] M.L. Hilton (1997), “Wavelet and wavelet packet compression of 
electrocardiograms”.IEEE Transactions on Bio-medical 
Engineering. 44(5), pp. 394–402 
[52] Mohd Fadlee A. Rasid and Bryan Woodward (2005), “ luetooth 
Telemedicine Processor for Multichannel Biomedical Signal 
Transmission via Mobile Cellular Networks”. IEEE transactions on 
information technology in biomedicine, vol.9, no.1, pp. 35-43 
[53] M.S.Manikandan, S.Dandapat (2008), “Wavelet threshold based TDL 
and TDR algorithms for real-time ECG signal compression”. 
Biomedical Signal Processing and Control 3(1), pp. 44–66. 
[54] Na Pan, Vai Mang I, M.Peng Un and P.S. Hang (2007), “Accurate 
Removal of Baseline Wander in ECG Using Empirical Mode 
Decomposition”. Proceedings of NFSI & ICFBI, IEEE, pp. 177-180. 
 102 
[55] N.Yaakob, I.Khalil, Jiankun Hu (2010) “Performance Analysis of 
Optimal Packet Size for Congestion Control in Wireless Sensor 
Networks”. The 9th IEEE International Symposium on Network 
Computing and Applications (NCA), pp. 210–213. 
[56] P.S. Hamilton, W.J. Tompkins (1991), “Compression of ambulatory 
ECG by average beat subtraction and residual differencing”. IEEE 
Transactions on Bio-medical Engineering. 38(3), pp. 253–259 
[57] PhysioBank ATM. (03/2014). [Online].  
[58] P. . Dash (2002) “Electrocardiogram monitoring”. Indian Journal of 
Anaesthesia, 46(4): pp. 251-260 
[59] P. R. Manjare, V. H. Deshmukh, S. S. Agrawal, S. W. Puranik (2014), 
"Advance Wireless ECG Monitoring system based on GSM 3G". 
Certified Journal, vol. 4, Issue 6, pp. 192-196. 
[60] Rakesh Kumar Singh, Neeraj Tiwari (2015), “An Investigation on 
Wireless Mobile Network and Wireless LAN (Wi-Fi) for Performance 
Evaluation”. International Journal of Computer Applications, Volume 
126 – No.6, pp. 1-8 
[61] Robert Plonsey (2015). Bioelectromagnetism. [Online] www.bem.fi/book 
[62] R.S.H.Istepanian, A.A.Petrosian (2000), “Optimal zonal wavelet-based 
ECG data compression for a mobile telecardiology system”. IEEE 
Transactions on Information Technology in Biomedicine, vol.4, No.3, 
pp. 200–211. 
[63] R.S.H. Istepanian, L.J. Hadjileontiadis, S.M. Panas (2001), “ECG 
data compression using wavelets and higher order statistics 
methods”. IEEE Transactions on Information Technology in 
Biomedicine, vol.5, No.2, pp. 108–115. 
[64] Saad Daoud Al Shamma (2014), “Adaptive power line and baseline 
wander removal from ECG signal”. International Journal of Engineering 
and Innovative Technology (IJEIT), Vol. 3, Issue 10, pp. 186-190. 
[65] Sangjoon Lee, Jungkuk Kim, Jong-Ho Lee (2011), “A Real-Time ECG 
Data Compression and Transmission Algorithm for an e-Health 
Device”. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 58(9), pp. 
2448–2455 
[66] Sateh M.S. Jalaleddine, C.G. Hutchens, R.D. Strattan, W.A. Coberly 
(1990), “ECG data compression techniques–a unified approach”. IEEE 
Transactions on Bio-medical Engineering, vol.37, No.4, pp.329–343 
[67] Sayantan Choudhury, I. Sheriff, J. D. Gibson and E. Belding-Royer 
(2006). Effect of payload length variation and retransmissions on 
 103 
multimedia in 802.11a WLANs. Proceedings of the 2006 international 
conference on Wireless communications and mobile computing. 
ISBN:1-59593-306-9, pp. 377-382 
[68] Sachin Singh, K.L.Yadav (2010), “Performance Evaluation of Different 
Adaptive Filters For ECG Signal Processing”. International Journal on 
Computer Science and Engineering (IJCSE), Vol. 02, No. 05, pp. 1880-
1883. 
[69] Shahin Farahani (2008), “Zigbee Wireless networks and Transceivers”. 
Copyright @, Elsevier Ltd. All rights reserved. ISBN: 978-0-7506-8393-
7 
[70] Shaou-Gang Miaou, C.Lung Lin (2002), “A quality-on-demand 
algorithm for wavelet-based compression of electrocardiogram 
signals”. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 49(3), pp. 
233–239. 
[71] Shaou-Gang Miaou, H.L. Yen (2001), “Multichannel ECG 
compression using multi-channel adaptive vector quantization”. 
IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 48(10), pp. 1203–
1207 
[72] Shaou-Gang Miaou, H.L. Yen, C.L. Lin (2002), “Wavelet-based ECG 
compression using dynamic vector quantization with tree 
codevectors in single codebook”. IEEE Transactions on Bio-
medical Engineering, vol.49, No.7, pp. 671–680 
[73] Shen-Chuan Tai, C.C.Sun, W.C.Yan (2005),“A 2-D ECG compression 
method based on wavelet transform and modified SPI T”. IEEE 
Transactions on Bio- medical Engineering, vol.52, No.6, pp. 999–
1008. 
[74] Soroor Behbahani (2007), “Investigation of Adaptive Filter for Noise 
Cancellation in ECG signals”. Second International Multisymposium 
on Computer and Computational Sciences. IEEE, 0-7695-3039-7/07, 
pp. 144-149. 
[75] Syed Ateequr Rehman, R.Ranjith Kumar (2012) “Performance 
Comparison of Adaptive Filter Algorithms for ECG Signal 
Enhancement”. International Journal of Advanced Research in 
Computer and Communication Engineering,Vol. 1, Issue 2, pp. 86-90. 
[76] V.R.Lele and K.S.Holkar (2013), “Removal of aseline Wander from 
ECG Signal”. International Conference on Recent Trends in 
engineering & Technology. CRTET'2013, ISSN: 2277-9477, pp. 60-65. 
 104 
[77] Wei Lin (2011), “Real time Monitoring of Electrocardiogram through 
IEEE 802.15.4 Network”. IEEE, 978-1-4577-1591-4/11, pp. 1-6. 
[78] W.J.Hwang, C.F.Chine, K.J.Li (2003), “Scalable medical data 
compression and transmission using wavelet transform for 
telemedicine applications”. IEEE Transactions on Information 
Technology in Biomedicine, 7(1), pp. 54–63. 
[79] W. Philips (1993), “ECG data compression with time-warped 
polynomials”. IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 
40(11), pp. 1095–1101. 
[80] William H. Press, Brian P. Flannery, Saul A. Teukolsky and William 
T.Vetterling (1992), “Numerical Recipes in Fortran 77: The Art of 
Scientific Computing”. Cambridge University Press, The second edition. 
[81] Xin ge, Dakun Lai, Xiaomei Wu (2008 ), “A real time continuous ECG 
transmitting Method through GPRS with low power consumption”, 
Department of Electronic Engineering Fudan University Shanghai, 
China. IEEE 978-1-4244-1748, pp. 556-559. 
[82] Xuedong Liang, Ilangko Balasingham (2007), “Performance analysis of 
the IEEE 802.15.4 based ECG monitoring network”. Proceedings of the 
Seventh IASTED international conferences: wireless and optical 
communications, ISBN: 978-0-88986-659-1 , pp. 99-104. 
[83] Yaniv Zigel, A. Cohen, A. Katz (2000), “ECG signal compression 
using analysis by synthesis coding”. IEEE Transactions on Bio-
medical Engineering. 47(10), pp. 308–316. 
[84] Young-Dong Lee (2010), “Wireless Vital signs monitoring system for 
ubiquitous healthcare with practical test and Reliability Analysis”. 
Department of Electrical and InformationEngineering, University of 
Oulu. [Online].  
[85] Zhenhu Liang, Y. Wang, Shuaiting Wang, Longzhou Guan, Yingwei Li, 
Xiaoli Li (2011), “A Remote Electrocardiogram Monitoring System 
 ased on Smart Phone Platform”. Advances in information Sciences and 
Service Sciences(AISS),vol.3, issue11, pp. 1-9. 
[86] Zhitao Lu, D.Y.Kim, W.A.Pearlman (2000), “Wavelet compression of 
ECG signals by the set partitioning in hierarchical trees method”. 
IEEE Transactions on Bio-medical Engineering. 47(7), pp. 849–856.