I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   22 ,   No .   3 J u n e   2 0 2 1 p p .   1303 ~ 1 3 1 1   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 2 2 .i 3 . pp 1 3 0 3 - 1 3 1 1          1303       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   An appro a ch of a da ptive no tch  f ilt ering  desig n f o r   elect ro ca rdio g ra m no ise ca ncella ti o n       Ra hm a d H ida y a t 1 Ninik   Sri Les t a ri 2 H er a wa t i 3 ,   G iv y   D ev ira   Ra ma dy 4 ,   Su da rm a nto 5 ,   F a rha n Ada ni 6     1, 4 De p a rtme n o El e c tri c a En g in e e rin g ,   S e k o lah   Ti n g g Tek n o l o g i   M a n d a la,  I n d o n e sia   2 De p a rtme n o In fo rm a ti c s E n g in e e rin g ,   S e k o lah   Ti n g g Tek n o l o g i   M a n d a la,  I n d o n e sia   3 De p a rtme n o El e c tri c a E n g i n e e rin g ,   U n iv e rsitas   Kriste n   M a ra n a th a ,   In d o n e sia   5 P As ti n d o   D o Ne t,   Ha rc o   M a n g g a   Du a ,   Ja k a rta,  In d o n e sia   6 De p a rtme n o In fo rm a ti c s E n g in e e rin g ,   I n stit u Tek n o l o g Na sio n a l,   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 0 ,   2 0 2 0   R ev is ed   Ap r   4 ,   2 0 2 1   Acc ep ted   Ap r   2 7 ,   2 0 2 1       An   e lec tro c a rd io g ra m   (ECG is   a   m e a n o m e a su rin g   a n d   m o n it o r in g   imp o rtan t   sig n a ls  fro m   h e a rt  a c ti v it y .   On e   o th e   m a jo r   b i o m e d i c a sig n a l   issu e su c h   a ECG   is  th e   issu e   o se p a ra ti n g   t h e   d e sire d   sig n a fr o m   n o ise   o r   in terfe re n c e .   Diffe re n k in d o f   d ig i tal  fi lt e rs  a re   u se d   to   d isti n g u ish   t h e   sig n a c o m p o n e n ts   fro m   t h e   u n wa n ted   fre q u e n c y   ra n g e   t o   th e   ECG   sig n a l.   To   a d d re ss   th e   q u e stio n   o n o ise   to   th e   ECG   sig n a l,   in   t h is  p a p e t h e   d i g it a l   n o tch   fil ter  IIR   4 7   Hz   is  d e sig n e d   a n d   sim u late d   to   d e m o n stra te  th e   e li m in a ti o n   o 4 7   Hz   n o ise   to   o b tai n   a n   a c c u ra te  ECG   sig n a l.   Th e   fu l a rc h it e c tu re   o th e   stru c t u re   a n d   c o e fficie n o t h e   IIR  n o tc h   fil ter wa c a rried   o u u sin g   t h e   F DA   T o o l.   Th e n   th e   m o d e l   is  fin ish e d   wi th   t h e   h e lp   o S imu li n k   a n d   th e   M A TL AB  sc rip wa to   fil ter  o u th e   4 7   Hz   n o i se   fro m   th e   sig n a o ECG .   F o t h is  p u r p o se ,   th e   n o rm a li z e d   lea st  m e a n   sq u a r e   ( NLM S )   a lg o rit h m   wa u se d .   T h e   re su lt in d ica te  th a b e fo re   b e i n g   f il tere d   a n d   a fter   b e in g   f il tere d   it   c lea rly   s h o ws   th e   e li m in a ti o n   o 4 7   Hz   n o ise   in   t h e   sig n a o f   th e   ECG .   Th e se   re su lt a lso   sh o th e   a c c u ra c y   o t h e   d e sig n   tec h n i q u e   a n d   p ro v id e   a n   e a sy   m o d e t o   fi lt e o u n o ise   in   t h e   ECG   sig n a l.   K ey w o r d s :   E C G   MA T L AB   NL MS   No is e   No tch   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ah m ad   Hid ay at   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g   S ek o lah   T in g g i T ek n o lo g i M a n d ala   597   So ek a r n o   Hatt a   St. ,   B an d u n g   4 0 2 8 6 ,   I n d o n esia   E m ail: r h id ay at4 0 0 0 @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N     T h s ig n als  ar i n ter p r eted   in   d ig ital  s ig n al  p r o ce s s in g   b y   m ath em atica f u n ctio n s   s u ch   as  s in u s o id al  f u n ctio n s   o r   l in ea r   eq u ati o n s   o f   d if f er en ce s .   E lectr o ca r d io g r am   s ig n al  wid ely   u s ed   h as  b ee n   to   d etec th h u m an   h ea r tb ea an d   is   u s ef u f o r   h ea r p ath o l o g ies.  On o f   th m ajo r   b io m ed ical  s ig n al   is s u es  s u ch   as  an   elec tr o m y o g r am   ( E MG )   a n d   a n   elec tr o ca r d i o g r am   ( E C G)   is   d en o is in g   is s u es.  E s p ec ially   f o r   E C G,   th is s u is   th d is tin ctio n   b etwe en   th d e s ir ed   s ig n al  an d   th n o is o r   i n ter f er en ce   ca u s ed   b y   th 4 9   t o   5 1   Hz  p o we r lin e   in ter f er en ce ,   m u s cle  ar tifa cts,  wa n d er in g ,   o r   elec tr o d ar tif ac ts   [1 ] ,   [ 2] B esid es  th at,   f o r   an   E C s ig n al  o f     5 0   Hz,   f r eq u en cies  f r o m   4 7   Hz  to   5 3   Hz  ar m o r im p o r tan t.  T h is   m ay   o cc u r   d u to   f lu ctu atio n s   in   th e   h o s p ital  p o wer   s u p p l y   f r o m   4 7   Hz  to   5 3   Hz [ 3 ]   Fo r   th E C s ig n al,   th ese  f r eq u en cies  ca n   b e   n o is a n d   t h e   ef f icien cy   o f   E C r ec o r d in g   ca n   b d im in is h ed   b ec au s o f   it.  T h e r ef o r e   n o t h in g   ap p ea r s   to   b s af e r   th an   u s in g   ad a p tiv f ilter s   to   r eso l v th e   lack   o f   i n f o r m atio n   in   t h E C r ec o r d in g   [ 4 ] .   Me a n wh ile,   v ar io u s   ty p es  o f   ad a p tiv d ig ital  f ilter s   h a v b ee n   u s ed   to   s ep ar ate  th e   u n wan te d - f r e q u en c y   s ig n al   elem en r an g es  an d   m atch ed   th em   f o r   r an d o m   p r o ce s s es   [2 ] ,   [ 5] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 J u n e   2 0 2 1   :   1 3 0 3   -   1 3 1 1   1304   MA T L AB   i s   th m o s u s e f u s o f twar k it  f o r   en g in e er in g   an d   ap p licatio n   im p le m en tatio n   en v ir o n m en ts .   I t   is   u s ed   f o r   p ar ticu la r   p u r p o s es  in   v ar io u s   f ield s   o f   elec tr o n ic  p r o g r am m in g   r elate d   tech n o lo g y ,   g r ap h ical  illu s tr atio n   o f   s cien ce   &   en g i n ee r in g ,   p r ec is n u m e r ical  m ea s u r em en t,  an d   d ev elo p m e n o f   alg o r ith m s   [6 ] - [ 9] .   T h is   r esear ch   p u r p o s es  to   d esig n   n o tch   f ilter   to   b e   a b le  to   elim in ate   4 7   Hz  n o is in ter f er en ce   s o u r ce s   with   th ad ap tiv f ilter   al g o r it h m   o f   n o r m alize d   least  m ea n   s q u ar ( NL MS)   o n   th E C s y s tem   an d   s im u late  it u s in g   Simu lin k   av ailab le  i n   MA T L AB .     No tch   f ilter   m u s s atis f y   m an y   cr iter ia  f o r   s u cc ess f u d ig i tal  s ig n al  p r o ce s s o r   ( DSP )   s ch em e,   i.e .   it  m u s r esp o n d   to   all  i n p u t   f r e q u en cies,  it  s h o u ld   b e   r o b u s t,  m o r e f f icien f o r   s ig n al  m an i p u latio n .   T h e   m o s s ig n if ican t a im   f o r   ad ap tiv f il ter   s elec tio n   was it s   ab ilit y   to   m o d if y   th f ilter   co e f f icien ts ,   an d   h o to   id en tif y   r u les  o r   alg o r ith m s   th at  u p g r a d co ef f icien ts   was  th k ey   d esig n atin g   elem en t.  T h a d ap t iv f ilter s   m ea s u r s ig n al  ef f icien cy   an d   also   m o n ito r   th e   s ig n al,   im p r o v e   th s o lu tio n ,   a n d   d ec id h o to   u p d ate  th co ef f icien ts   o f   f ilter s .   I s u p p r ess es  s ig n al s   in   ce r tain   f r eq u en cy   r an g e   w ith in   th b an d s to p   f ilter   ( b an d - r ejec f ilter ) .   I t   h as  two   b an d s   an d   s to p b an d   in   it.  I f   th s to p b an d   is   v er y   n ar r o w,   it  is   ca lled   n o tch   f ilter .   T h tr an s f er   f u n ctio n   o f   th e   n o tch   is   s h o wn   in   ( 1 ) .     ( ) = ( 1 1 + 2 ) / ( 1  1 + 2 2 )       ( 1 )     W h er 2 co s   ω ,   an d   r   | 1 | .   T h p ar am eter   r   d eter m in es  th p o le   d is tan ce   f r o m   th e   u n it  cir cle   an d   th e   n o r m alize d   b a n d wid th ,   w h er e   r   is   r ev er s ely   p r o p o r tio n al  to   th r ec ip r o ca b a n d wid th   o f   th n o tch   f ilter .   I n   ad d itio n   to   t h E C s y s tem ,   n o tch   f ilter s   a r u s ed   in   v ar io u s   f ield s   in clu d in g   esti m atio n   s y s tem s   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   Ad ap tiv n o is ca n ce llatio n   ( ANC)  i s   an   alter n ate  ca lcu lati o n   m eth o d o lo g y   f o r   n o is o r   i n ter f er en ce   in   c o r r u p ted   s ig n al.   T h m a in   p u r p o s e   o f   n o is ca n ce llatio n   is   to   ass ess   th n o is a n d   r ed u ce   it  f r o m   t h co m b in atio n   o f   th o r ig in al  i n p u s ig n al  an d   t h e   n o is s ig n al  s o   th at  n o is e - f r ee   s ig n al  is   o b tain ed .   I n   ad ap tiv n o is ca n ce llatio n ,   a d d itio n al  n o is is   g iv e n   to   m ea s u r th d am ag e d   in p u s ig n al.   T h e   r ef e r en ce   in p u is   ad ap tiv f ilter in g   an d   s u b tr ac tio n   f r o m   t h m ain   in p u s ig n al  to   o b tain   an   esti m ate d   s ig n al.   I n   th is   m eth o d ,   th d esire d   s ig n al  ( wh ich   is   d am ag ed   b y   an   ad d itio n al  n o is e)   ca n   b r ec o v er ed   u s in g   ce r tain   alg o r ith m .   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ]   Var io u s   k in d s   o f   ad a p tiv alg o r ith m s   a r u s ed   f o r   n o is ca n ce l in g   lik least  m ea n   s q u ar e   ( L MS) ,   n o r m alize d   L MS  ( NL MS) ,   r ec u r s iv least  s q u ar ( R L S),   in clu d in g   in te r f er en ce   ca n ce llatio n   alg o r ith m   o f   m u lti - s tag p ar tial  p ar allel   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ] .   T h L M alg o r ith m   p r o v i d es   g o o d   n u m er ical  s tab ilit y   an d   h as  f ew  h ar d war r eq u ir e m e n ts ,   h o wev er ,   t h wea k n ess   o f   th is   alg o r ith m   is   in   ter m s   o f   co n v e r g en ce .   Me an wh ile,   o n e   o f   th NL MS   alg o r ith m s   is   th e   m o s wid el y   u s ed   al g o r ith m s   in   tech n ical   f ield s .   An   u p d ate d   v er s io n   o f   th e   r eg u lar   L MS  al g o r ith m   is   th NL MS  alg o r ith m .   Usi n g   th e   f o llo win g   b y   w ay   o f   th e   th eo r em ,   u p d atin g   th co ef f icien ts   o f   th ad ap tiv f ilter   with   th e   NL MS  alg o r ith m   [ 1 2 ] ,   [ 1 6 ] :     ̅ ( + 1 ) = ̅ ( ) + µ ( ) ̅ ( ) ̅ ( ) 2   ( 2 )     T h at  m ay   h a v b ee n   wr itten   as,     ̅ ( + 1 ) = ̅ ( ) + µ ( ) ( ) ̅ ( )   ( 3 )     w h er e     µ ( ) =   µ ̅ ( ) 2   ( 4 )     I n   th ea r lier   eq u iv alen ce ,   th e   alg o r ith m   o f   NL MS  is   s im i la r   to   th r eg u lar   L MS  alg o r ith m ,   ex ce p t   th at  th er is   tim e - v ar y in g   NL MS  alg o r ith m   s tep   s ize  o f   μ   ( n ) .   T h s tep   s ize  μ   ( n )   d eter m in es  th s p ee d   an d   s tab ilit y   o f   th e   ad ap tatio n .   T h ad a p tiv f ilter ' s   co n v er g e n ce   s p ee d   ca n   b e n h an ce d   b y   th is   p h ase  s ca le.   C o m p ar ed   to   th alg o r ith m   f o r   L MS,   th alg o r ith m   o f   NL MS  is   th eo r etica lly   f aster   c o n v er g in g   alg o r ith m ,   wh ich   ca n   c o m at   h ig h er   r esid u al  er r o r   p r ice.   T h e   k ey   d o wn s id o f   th p u r L MS  alg o r ith m   is   th at  it  is   v u ln er ab le   to   its   I n p u x x   s ca lin g   ( n ) .   T h is   m ak es  it  v er y   d if f icu lt  to   s elec μ   lear n in g   r ate  th at  m ain tain s   alg o r ith m   co n s is ten cy .   T h N L MS  is   a   m o d if ied   o f   th L M alg o r ith m   th at  f ix es  th is   tr ic k y   b y   n o r m alizin g   th in p u p o wer   [ 1 2 ,   17] Flo wch ar t o f   a d ap tiv f ilter in g   alg o r ith m   as sh o wn   in   Fig u r 1 .     Hea r r ate  f r eq u e n cy   is   v er y   r elev an d ata   f o r   h ea lth   s tatu s .   I n   ce r tain   m e d ical  o r   s p o r ts   u s es,  s u ch   as   s tr ess   ch ec k s   o r   life   ca r co n d itio n   esti m atio n ,   th f r eq u en cy   ca lcu latio n   is   u s ed .   C alcu latin g   it  f r o m   t h e   s ig n al  o f   E C is   o n o f   th e   p o ten tial  m eth o d s   o f   ac ce s s in g   h ea r r ate  f r eq u e n cy .   T h e   elec tr o ca r d io g r am   ( E C G)   r ep r esen ts   th h u m an   h ea r t' s   elec tr ical  f u n ctio n .   T h E C co n s is t s   o f   f iv e   wav es  -   P,  Q,   R ,   S,  an d   T .   T h is   s ig n al  co u ld   b e   ass ess ed   b y   t h u s u al   p r esen ce   o f   elec tr o d es  in   t h h u m an   b o d y .   W ith   am p lifie r s   an d   an alo g - d i g ital  co n v er ter s ,   s ig n als  f r o m   th ese  elec tr o d es  ar ca r r ied   in to   b asic  elec tr ic al  cir cu its .   Ma n y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2       A n   a p p r o a ch   o f a d a p tive  n o tch   filt erin g   d esig n   fo r   elec tr o ca r d io g r a n o is ca n ce lla tio n   ( R a h ma d   Hid a ya t )   1305   m eth o d s   an d   alg o r ith m s   ca n   d etec th h ea r r ate  f r eq u en cy   f r o m   th E C s ig n al.   Ma n y   h ea r r ate  d etec tio n   alg o r ith m s   ar b ased   o n   th d etec tio n   o f   QR co m p lex es,  a n d   h ea r r ate  is   m ea s u r ed   as  t h in ter v al  b etwe en   co m p lex es  o f   QR S.  Fo r   ex am p le,   th co m p lex ity   o f   QR ca n   b d ef i n ed   u s in g   ar tifi cial  n eu r al  n etwo r k   alg o r ith m s ,   g en etic  alg o r ith m s ,   wav elet  tr an s f o r m s ,   o r   f ilt er b an k s   [ 1 8 ]   T h e   r esu lts   o f   t h E C s cr ee n in g   p r o v id e   th p o s s ib ilit y   o f   an al y zin g   h ea r t d is ea s e.   E C s ig n al  as sh o wn   in   Fig u r 2 .               Fig u r 1 .   Flo wch ar o f   a d ap tiv f ilter in g   alg o r ith m     Fig u r 2 .   E C s ig n al  [ 2 ]       I n   th e   wo r k   o f   [ 1 9 ] ,   d ig ital  FIR  f ilter   is   d ev elo p e d   a n d   a p p lied   with   v ar io u s   win d o win g   tech n iq u es  s u ch   as  Ham m in g ,   Kaiser ,   an d   C h eb y s h ev   to   elim in ate  5 0   Hz  p o wer   lin n o is in   th s i g n al  o f   E C G.   T h ass es s m en t in   th MA T L AB   s ettin g   was c o m p leted .   C o m p a r in g   th wav ef o r m s   o f   th in iti al  an d   f ilter ed   E C s ig n als ,   f o r   all  FIR  f ilter s ,   t h r esu lts   o b tain ed   a r co m p ar ed   with .   T h e   o n e   wh o   u s es  th C h eb y s h ev   win d o w   is   th f ilter   th at  p r o v id es  th e   b est  r esu lts .   Dete ctio n ,   esti m atio n ,   an d   f ilter in g   o f   t h d es ir ed   s ig n al  ag ain s n o is ar s o m o f   th m o s c o m m o n   m et h o d s .   T h tim e - d o m ain   an aly s is   also   r eq u ir es  co m p ar is o n   o f   two   di s tin ct  s ig n als  in   wh ich   s t o ch asti s ig n al  is   u s u ally   m o r ad v an tag e o u s ly   an aly ze d   i n   th tim d o m ain .   T h r o u g h   ce r tain   im p lem e n tatio n s   o f   s ig n al  p r o ce s s in g ,   th er is   th b r ea k d o wn   o f   t h o r i g in al  s ig n al  in to   th e   f u n d am e n tal  s ig n al.   T h n o tch   ad ap tiv f ilt er   ca n   e x tr ac th n o is f r o m   t h tar g et  s ig n al.   An o th er   way   t o   r ed u ce   n o is ca n   also   b d o n with   an o th er   f ilter   ca lled   th Kalm an   f ilter   [ 2 0 ] .   Ma n a n d   Ag ash e   [ 2 1 ] ,   th e   p r o p o s ed   n o tch   ad a p tiv f ilter   is   co n n ec ted   in   p ar allel  to   ex tr ac th m ajo r   f r eq u e n cy   o f   th n o is e - co n tam in ated   s ig n al.   E ac h   f ilt er   is   ca p ab le  o f   d ec o m p o s in g   th ' n '   s in u s o id s   wh ich   ar h ar m o n io u s ly   r elate d   to   th eir   co n s titu en t c o m p o n en t s .   Ver m an d   Sin g h   [ 2 2 ]   p r o p o s ed   h ig h - p er f o r m a n ce   tu n e ab le  ad ap tiv n o tc h   f ilter   alg o r ith m   f o r   esti m atin g   th ac cu r ac y   o f   E C s ig n als.  Usi n g   th p r o p o s ed   n o tch   ad ap tiv f ilter   with   FIR  tu n ab le  n o tch   f r eq u e n cies,  an   in ter f er en ce   o f   elec tr ical  wir an d   th n o is o f   m u s cle  co n tr ac tio n   is   g r ea tly   s u p p r ess ed .   T h e   co n s er v atio n   o f   s elec tiv ity   an d   atten u atio n   at  n o tch   f r e q u en cies  is   a n   es s en tial  f ea tu r o f   th s u g g ested   f ilter   s ch em e.   T h f ilter s   ar o p tim ized   an d   th eir   co ef f icien ts   ar ca lcu lated   s u ch   th at  n o is in   t h s ig n al  o f   E C i s   m in im ized   with in   t h s p ec if i ed   f r e q u en c y   r a n g e.   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   esti m ates  th f r eq u en cy   o f   th u n wan ted   s ig n al  an d   u p d ate s   th f ilter   c o n s is ten with   th f ilter   co ef f icien f o r   o p t im al  p er f o r m an ce .   Desig n in g   an   E C m ac h in u s in g   AT m eg m icr o c o n tr o ller   tech n o lo g y   h as  b ee n   ca r r ied   o u in   s tu d y   [ 2 3 ]   wh er th er r o r   r ate  is   s till   b elo th m ax im u m   allo wab le  th r esh o ld .     C o m p u ter   s im u latio n s   b ased   o n   d ig ital  eq u iv ale n ts   ar f ea s ib le  an d   r ea an s wer   f o r   th a cq u is itio n   an d   e x tr ac tio n   o f   h u m a n   b io - s ig n als  wh ich   ar e   v er y   s en s itiv to   i n ter f er e n ce .   B u t h ese  d ig ital  f ilter s   a r e   m o s tly   v er if ied   o n   s to r ed   d atab ases   s o   th er is   n ee d   to   im p r o v e   th ac q u ir ed   s y s tem   in   r ea l - tim e.     R esear ch   [ 2 4 ]   d ea ls   with   th d esig n   an d   s im u latio n   o f   I I R   n o tch   f ilter s   f o r   im p lem e n tatio n   o n   r ea l - tim e,   n o n - in v as iv ac q u ir e d   ca r o tid   p u l s wav es  with   Simu lin k   a n d   th FDA  T o o l.  T o   a n aly ze   a n   E C s ig n al  with   d if f er en f r eq u en cy   co m p o n en ts ,   wav elet - d ec o m p o s itio n - f ilter   r ec o n s tr u ctio n   ( W DFR )   alg o r ith m   is   em p lo y ed   in   [ 2 5 ] .   T h e   alg o r it h m   was  ap p lied   f o r   elim in atin g   n o is an d   ar tifa ct   co m p o n e n ts   in   E C s ig n als.  T h NL MS  alg o r ith m   h as  b ee n   s im u lated   in   [ 2 0 ]   th at  NL MS  h as  ad v an tag es  in   ter m s   o f   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE )   co m p ar ed   t o   th L M an d   R L alg o r ith m s   [ 2 6 ] .   F o r   s im u latio n   p u r p o s es,  ad d iti v wh ite  Gau s s ian   n o is is   ad d e d   to   th in f o r m at io n   s ig n al  g en er ated   r an d o m l y   an d   ef f icien tly   r ed u ce s   n o is with   m in im u m   o r   n o   e r r o r s ,   an d   th e   NL MS  alg o r ith m   is   u s ed   to   r ea c h   t h d e s ir ed   r esu lt  as  is   d o n e   in   [ 2 7 ]   an d   [ 1 2 ] .   Als o ,   th n o is ca n ce llatio n   e f f icien cy   o f   th e   NL MS  was  co n s is ten tly   h ig h er   c o m p ar e d   to   th E C s ig n al  ANC  L MS   alg o r ith m .   [ 3 ]   NL MS  was  als o   u s ed   in   r esear ch   [ 2 8 ]   as  c o n tin u atio n   o f   th ad a p tiv li n en h a n ce r   ( AL E )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 J u n e   2 0 2 1   :   1 3 0 3   -   1 3 1 1   1306   f ilter s   f o r   th e   ad ap tiv e   n o is ca n ce llatio n   s ch em e.   T o   a v o i d   m an u al  ca lcu latio n   o f   PQR ST  p ea k   am p litu d e   v alu es,  th s o f twar e   d esig n ed   in   [ 2 9 ]   h as  b ee n   a b le  to   r ep r e s en th PQR ST  an d   ca r d io g r am   p ea k   am p litu d e   v alu es  f o r   ea c h   cy cle   o n   ea c h   elec tr o ca r d io g r am   lead .   T h r esu lts   o f   th co n tin u o u s   s ig n al   elec tr o ca r d io g r am   ( E C G)   ex am in atio n   wer s am p led   at  ce r tain   f r eq u en cy   t o   o b tain   d is cr ete  d ata  wh ich   is   t h am p litu d as  f u n ctio n   o f   i n teg er   ( N ) .   Ad ap t iv f ilter   esti m atio n   o f   an   AN C   ca n   b d o n e   u s in g   MA T L AB   an d /o r   Simu lin k .   Fo r   th is   r ea s o n ,   th MA T L A B   s o f twar wa s   u s ed   in   th s t u d y   o f   [ 3 0 ]   to   ef f icien tly   d ete ct  an y   ab n o r m alities   ex is tin g   in   th E C s ig n al.   T h d etec tio n   o f   s u ch   ab n o r m alities   r ef er s   to   th P,   Q,   R ,   an d   p ea k s   o f   th   E C s ig n al.         2.   RE S E ARCH   M E T H O D     T h s im u latio n   p ar am ete r s   o f   th is   s tu d y ,   b o th   f o r   th n o tch   f ilter   d esig n   an d   f o r   th s im u l in k   b lo ck ,   ar lis ted   in   T ab le  1 .   T h alg o r ith m   th at  we  u s is   s h o wn   in   Fig u r 3 .   W h ile  th n o tch   s im u lati on  co n f ig u r atio n   ar s h o wn   in   Fig u r 4 .   T h s im u latio n   is   also   co m p lem en ted   b y   u s in g   t h M AT L AB   s cr ip t w ith   3 2   f ilter   tap s .       T ab le  1 .   T h s im u latio n   p a r a m eter s   F i l t e r   D e s i g n     ( F D A   To o l )   S i mu l i n k     F i l t e r   d e si g n e d :   F r e q u e n c y :   Ty p e :   S t r u c t u r e :   O r d e r :   BW 3dB   A pa s s :   S a mp l i n g   f r e q u e n c y :   N o t c h   4 7   H z   I I R   D i r e c t   f o r m I I   S e c o n d   o r d e r   8 0   H z   1   d B   3 6 0   H z       S i n e   w a v e :     a mp l i t u d e :     f r e q u e n c y :       p h a se   o f f se t :   samp l e   mo d e :   samp l e   p e r   f r a me :     N o i se   s o u r c e :         t y p e :   mea n :   v a r i a n c e :   t h e   i n i t i a l   se e d :   samp l e   mo d e :   S N LM S   f i l t e r :   a l g o r i t h m:   f i l t e r   l e n g t h :   S a mp l e   t i m e :   S o l v e r   s i m u l a t i o n :     D u r a t i o n :         1   v o l t   5 0   H z   0   r a d   d i s c r e t e   1     G a u ss i a n   ( Zi g g u r a t )   0   1   [ 2 3 3 4 1 ]   d i s c r e t e     N o r mal i z e d   L M S   32   1 / 3 6 0   s   f i x e d - st e p   w i t h   d i scre t e   ( n o   c o n t i n u o u s s t a t e s)     6 0 0   s e c o n d s             Fig u r 3 .   NL MS  alg o r ith m   f lo wch ar t [ 3 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2       A n   a p p r o a ch   o f a d a p tive  n o tch   filt erin g   d esig n   fo r   elec tr o ca r d io g r a n o is ca n ce lla tio n   ( R a h ma d   Hid a ya t )   1307       Fig u r 4 .   T h s im u lin k   b lo ck       3.   RE SU L T A ND  D IS CU SS I O   3 . 1 .     F ilte r   des ig n r esu lt   Acc o r d in g   to   f ilter   a n aly s is ,   th er ar e   s ev er al  o th e r   p a r am e ter s   s u ch   as  p o le,   ze r o ,   ( th v alu e   o f   2 co s   w) ,   r   ( i.e .   co n s tan s lig h tly   less   th an   1 ,   s u ch   th at  th p o les  ar lo ca ted   in   th r ea lm   o f   eq u ilib r iu m ) ,   an d   th s am p lin g   f r eq u en c y   wh ich   af f ec ts   th p er f o r m an ce   o f   th n o tch   f ilter .   T h n o tch   f il ter   is   d is p lay ed   in   Fig u r 5   d esig n e d   f o r   b a n d wid th   o f   8 0   Hz  t o   g u ar an tee   t h Ny q u is th eo r em   at  t h s a m p lin g   f r eq u en cy   an d   n o tch   f r eq u e n cy   tak e n   in   th is   s tu d y .   I n   m ea s u r in g   f ilter   p er f o r m an ce ,   f ilter   s tab ilit y   is   v er y   im p o r tan t.  T h e   f ilter   p o les  m u s r e m ain   in   th e   lo o p   to   en s u r th f ilter   o u tp u s tab ilit y .   Al th p o les  in   th is   n o tch   f ilter   d esig n   ar e   in   th u n it  cir cle.   T h is   s h o ws  th at  th p lan n ed   n o tc h   f ilter   is   s tab le.   Als o ,   th p o les  in   Fig u r 6   r elate   to   t h r esu ltin g   n o tch   b an d wid th .   T h is   is   clo s ely   r elate d   to   th n a r r o b ea m   o f   Fig u r 5 .           Fig u r 5 .   No tc h   d esig n ed   ( 4 7   Hz)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 J u n e   2 0 2 1   :   1 3 0 3   -   1 3 1 1   1308       Fig u r 6 .   p lo t o f   4 7   Hz  n o tc h   p o le - ze r o       3. 2.   Sim uli nk   re s ult   Fig u r 7   d is p lay s   th o u tp u s p ec tr u m   o f   th n o tc h   f ilter .   T h lef t - r ig h cu r s o r s   ar th b an d wid th   r an g tak en   i n   th is   s tu d y ,   wh ich   is   8 0   Hz.   T h lev el  o f   th two   p o in ts   to war d s   th lo west  lev el  o f   th e   s p ec tr u m   s h o ws  th at  th 4 7   Hz  n o tch   f ilter   ca n   r e d u ce   th n o is lev el  av e r ag b y   5 0 . 5 1   d B .   Fil ter   tap s   as   s h o wn   Fig u r 8 .   T h e   tap s   f ilter   is   clo s ely   r elate d   to   th e   n o tc h   f ilter   im p u ls r esp o n s wh ic h   is   d esig n ed   wh e r e   th m ag n itu d d ec a y s   to war d s   ze r o .   T h is   en s u r es  t h at  th d esig n ed   n o tch   I I R   f ilter   is   s ta b le  s y s tem .   T h e   s p ec tr u m   o f   ' r esu lt'   as sh o wn   in   Fig u r 9 .           Fig u r 7 .   T h s p ec tr u m   o f   th e   n o is f ilter       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2       A n   a p p r o a ch   o f a d a p tive  n o tch   filt erin g   d esig n   fo r   elec tr o ca r d io g r a n o is ca n ce lla tio n   ( R a h ma d   Hid a ya t )   1309       Fig u r 8 .   Fil ter   tap s           Fig u r 9 .   T h s p ec tr u m   o f   ' r esu lt'       T h r esu lts   o f   th "E r r o r   Sig n al"  in   th s co p "Res u lt"  f o r   s o m o f   th µ  v alu es  g et  th o p tim u m   v alu o f   0 . 0 1 .   L ik t h s im u lin k   b lo c k   in   th is   s tu d y ,   o n o f   th o u tp u p o r ts   o f   t h N L MS  f ilter   is   ca lled   "E r r o r an d   th s ig n al  is   e( n )   wh ich   is   ca lled   "E r r o r   Sig n al. T h is   s ig n al  i s   an   im itatio n   o f   th 5 0   Hz  in p u s ig n al.   W ith   th NL MS  al g o r i th m   u s ed ,   it  ca n   b e   to ld   th at   th im itatio n   s ig n al  s im u latio n   is   alm o s s im ilar   t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  22 ,   No .   3 J u n e   2 0 2 1   :   1 3 0 3   -   1 3 1 1   1310   th p u r s ig n al  af ter   th 4 7   Hz  n o is is   r em o v ed .   T h is   in d icate s   s u cc ess f u ad ap tatio n   p r o ce s s   in   th e   ad ap tiv f ilter in g   s y s tem .     3. 3 M AT L A B   re s ult   T h m ix e d - s ig n al  i n   Fig u r 1 0   is   c o m b in atio n   o f   a   clea n   E C s ig n al  an d   4 7   Hz  n o is e.   M ea n wh ile,   th o u tp u s ig n al  f r o m   th f ilter in g   "No tch   NL MS  f ilter   o u tp u t"  is   s h o wn   i n   th f o u r th   p lo t.  I ca n   b e   ap p r ec iated   th at  th e   o u tp u s h ap o f   th e   f ilter   with   th alg o r ith m   o f   NL MS  is   lik e   th o r ig in al  E C s ig n al.   T h is   m ea n s   th at  th s y s tem   ad ap tatio n   p r o ce s s   af ter   r em o v i n g   4 7   Hz  n o is f r o m   5 0   Hz  E C s ig n al  with   th i s   alg o r ith m   is   alm o s t p er f e ct .   T h is   MA T L AB   s im u latio n   d ata  in clu d es Fs =3 6 0   Hz;  μ =0 . 0 1 Fil ter   tap =1 6 .         Fig u r 1 0 .   E C n o is f ilter in g       4.   CO NCLU SI O N     Usi n g   th Simu lin k   s ettin g ,   t h alg o r ith m   was  d ev elo p e d   an d   im p lem e n ted   u s in g   t h n o r m alize d   least  m ea n   s q u ar ( NL MS)   ad ap tiv f ilter .   T o   elim in ate  4 7   Hz  n o is f r o m   th s ig n al  o f   E C G,   n o tch   ad ap tiv e   f ilter in g   is   ch o s en .   T h c o d i s   wr itten   f o r   th e   in p u s ig n al,   wh ich   is   ex p ec ted   to   b e   5 0   Hz  E C s ig n al  an d   a   s ec o n d   n o is s ig n al  o f   4 7   Hz.   T o   f in d   th e   p r ef er r e d   p e r f o r m an ce ,   th e   ef f ec ts   o f   s tep   s ize  o n   co n v er g e n ce   r ate  an d   s tab ilit y   f o r   th NL MS  a d ap tiv f ilter   wer a n aly ze d .   T h r esu lts   s h o wed   th at  th e   f ilter   d esig n ed   was  ab le   to   ad ap t to   c h an g es in   f r eq u en cy   an d   r esp o n s ac co r d in g l y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   El o u a h a m ,   A.  Dlio u ,   M .   Laa b o u b i,   R .   Latif,   N.  El k a m o u n ,   a n d   H.  Zo u g a g h ,   " F il terin g   a n d   a n a l y z in g   n o rm a a n d   a b n o rm a e lec tro m y o g ra m   sig n a l s,"   In d o n e s.  J .   E lec tr.  En g .   C o m p u t.   S c i. ,   v o l.   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 6 - 1 8 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 2 0 . i 1 . p p 1 7 6 - 1 8 4 .     [2 ]   M .   G a c h a k e ,   G .   G a wa n d e ,   a n d   K.  Kh a n c h a n d a n i,   " P e rfo rm a n c e   Co m p a riso n   o Va rio u Di g it a F il ters   f o El imin a ti o n   o P o we Li n e   In terfe re n c e   fro m   ECG   S ig n a l, "   In t.   J .   C u rr .   En g .   T e c h n o l. ,   v o l.   4 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 5 5 - 1 2 5 9 ,   2 0 1 4   [3 ]   H.  K .   G u p ta,  R.   Vijay ,   a n d   N.  Gu p ta,  " De sig n in g   a n d   Im p lem e n tatio n   o Al g o ri th m o n   M AT LA fo Ad a p ti v e   No ise   Ca n c e ll a ti o n   fro m   ECG   S i g n a l, "   In t .   J .   C o mp u t.   Ap p l. ,   v o l.   7 1 ,   n o .   5 ,   p p .   1 - 8 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 5 1 2 0 /1 2 3 5 1 - 8 6 5 2 .     [4 ]   C .   B.   M b a c h u   a n d   K.   J.  Offo r,   " Re d u c ti o n   o P o we rli n e   N o ise   i n   Ecg   S i g n a l   Us in g   F ir   Dig i tal  F il t e Im p lem e n ted   Wi th   Ha m m in g   Wi n d o w, "   I n t.   J .   S c i.   E n v iro n .   T e c h n o l. ,   v o l.   2 ,   n o .   6 ,   p p .   1 3 8 0 - 1 3 8 7 ,   2 0 1 3   [5 ]   J.  S .   S id h u   a n d   M .   S in g h ,   " P e rfo rm a n c e   Co m p a riso n   o Diffe re n t   Ad a p ti v e   F il teri n g , "   IJ CT A ,   v o l.   9 ,   n o .   1 1 ,   p p .   5 2 8 1 - 5 2 8 6 ,   2 0 1 6   [6 ]   S .   P u ro h it   a n d   M .   K.  Na g a c h a n d ra ,   " Re c o n fi g u ra b le  An te n n a   An ten n a t h a c a n , "   IJ IRCCE ,   v o l.   2 ,   n o .   4 ,   p p .   4 0 5 9 - 4 0 6 4 ,   2 0 1 4   [7 ]   M .   R.   Ke sh t k a ra n   a n d   Z.   Ya n g ,   " F a st ,   Ro b u st  Al g o r it h m   f o P o we Li n e   I n terfe re n c e   Ca n c e ll a ti o n   i n   Ne u ra l   Re c o rd in g , "   J .   Ne u ra l   En g .   IOP ,   v o l.   1 1 ,   n o .   2 ,   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 1 - 2 5 6 0 / 1 1 / 2 /0 2 6 0 1 7 .     [8 ]   P .   M e n d h e   a n d   N.  B o d n e ,   " P e rfo r m a n c e   Ev a lu a ti o n   o f   LM S ,   DLM S ,   a n d   TVLM S   Ad a p t iv e   F i lt e r, "   IJ ECE T ,   v o l.   7 ,   n o .   5 ,   p p .   6 8 - 7 6 ,   2 0 1 6   [9 ]   I.   C.   De e p ik a ,   " S im u latio n   &   P e rfo rm a n c e   An a ly sis  o f   AN u sin g   A d a p ti v e   F il ters , "   IJ EIT ,   v o l.   3 ,   n o .   2 ,   p p .   283 - 2 8 7 ,   2 0 1 3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2       A n   a p p r o a ch   o f a d a p tive  n o tch   filt erin g   d esig n   fo r   elec tr o ca r d io g r a n o is ca n ce lla tio n   ( R a h ma d   Hid a ya t )   1311   [1 0 ]   J.  Lev i n ,   N .   O.   P é re z - a ra n c ib i a ,   a n d   P .   A.  I o a n n o u ,   " Ad a p t iv e   No tc h   F il ter  Us i n g   Re a l - Ti m e   P a ra m e ter   Esti m a ti o n , "   I EE E   T ra n s.   Co n tro S y st.   T e c h n o l. ,   v o l .   1 9 ,   n o .   3 ,   p p .   6 7 3 - 6 8 1 ,   2 0 1 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / TCS T. 2 0 1 0 . 2 0 4 9 4 9 3 .     [1 1 ]   A.  El m e lh i,   " M o d i fied   A d a p ti v e   No tch   F il ter  Ba se d   o n   Ne u ra Ne two rk   fo r   F le x ib le  D y n a m ic  Co n tr o l, "   In t.   J .   Co mp u t .   El e c tr.  E n g . ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   1 8 5 - 1 9 0 ,   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 7 7 6 3 /IJCEE . 2 0 1 4 . V 6 . 8 1 9 .     [1 2 ]   K.  S a h u   a n d   R.   S i n h a ,   " S imu lati o n   o NLM S   A d a p ti v e   F il ter  fo N o ise   Ca n c e ll a ti o n , "   In t.   J .   E n g .   A p p l.   S c i. ,   v o l.   2 ,   n o .   1 ,   p p .   2 7 - 2 9 ,   2 0 1 5   [1 3 ]   F .   R.   Jim e n e z - Lo p e z   a n d   C.   E.   P a rd o - b e a in y ,   " Ad a p ti v e   f il terin g   i m p lem e n ted   o v e TM S 3 2 0 c 6 7 1 3   DSP   p latfo r m   fo sy ste m   id e n ti fica ti o n , "   IT ECK NE ,   v o l.   1 1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 5 7 - 1 7 1 ,   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 5 3 3 2 / it e c k n e . v 1 1 i2 . 7 2 6 .     [1 4 ]   M .   A.  P a tel  a n d   A.   Ra th o d ,   " Ad a p ti v e   N o ise   Ca n c e ll a ti o n , "   G o ld e n   Res .   T h o u g h ts ,   v o l .   3 ,   n o .   1 0 ,   2 0 1 4   [1 5 ]   Y.  Li a n g ,   H.  W u ,   a n d   G .   Wan g ,   " M u lt i - sta g e   p a rti a p a ra ll e i n terfe re n c e   c a n c e ll a ti o n   a lg o rit h m   fo M USA   sy ste m s,"   T EL KO M NIKA   ( T e lec o mm u n ic a ti o n   C o mp u t.   El e c tro n .   Co n tro l) ,   v o l .   1 4 ,   n o .   4 ,   p .   1 3 9 0 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 /t e lk o m n i k a . v 1 4 i 4 . 4 0 5 2 .     [1 6 ]   S .   S i n g h ,   " A L M S   a n d   NLM S   Al g o rit h m   An a ly sis f o S m a rt  An te n n a , "   IJ AR CS S E ,   v o l .   5 ,   n o .   4 ,   2 0 1 5   [1 7 ]   F .   Afro z ,   A.  H u q ,   F .   Ah m e d ,   a n d   K.  S a n d ra se g a ra n ,   " P e rfo rm a n c e   An a ly sis  o f   Ad a p ti v e   No ise   Ca n c e ll e r   Emp lo y in g   NL M S   Alg o rit h m , "   In t .   J .   W ire l.   M o b .   Ne two r k s ,   v o l.   7 ,   n o .   2 ,   p p .   4 5 - 5 8 ,   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 5 1 2 1 / ij wm n . 2 0 1 5 . 7 2 0 4 .     [1 8 ]   A.  Be n n e t,   Bh a v a n i,   a n d   H.   P ri y a ,   " De sig n   a n d   An a ly sis   o f   El e c tro c a rd io g ra p h   (   ECG   S i g n a fo r   lo n g   term   c o n ti n u o u h e a rt  ra te m o n it o rin g   sy ste m , "   In t.   J .   P u re   Ap p l.   M a t h . ,   v o l .   1 1 9 ,   n o .   1 5 ,   p p .   9 9 - 1 1 0 ,   2 0 1 8   [1 9 ]   A.  M it tal  a n d   A.  Re g e ,   " De sig n   o d i g it a F IR  f il ter  imp lem e n ted   with   w in d o tec h n iq u e fo re d u c ti o n   o p o we r   li n e   in terfe re n c e   fro m   ECG   sig n a l, "   i n   IC4 ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 - 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 /IC4 . 2 0 1 5 . 7 3 7 5 5 3 5 .     [2 0 ]   G .   Ba d h wa r,   " No ise   Re d u c ti o n   u s in g   Ka lma n   F il ter,"   IJ L T ET ,   v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   6 3 9 - 6 4 3 ,   2 0 1 6   [2 1 ]   V.  M a n e   a n d   A.  A g a sh e ,   " An   Ad a p ti v e   N o tch   F il ter  F o N o ise   Re d u c ti o n   a n d   S i g n a l   De c o m p o siti o n , "   I n t.   J .   Co mp u t .   S c i .   Iss u e s ,   v o l.   8 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 0 - 3 6 5 ,   2 0 1 1   [2 2 ]   A.  R.   Ve rm a   a n d   Y.  S in g h ,   " Ad a p ti v e   T u n a b le  No tch   F il ter  fo E CG   S ig n a En h a n c e m e n t, "   Pro c e d ia   C o mp u t.   S c i . v o l.   5 7 ,   p p .   3 3 2 - 3 3 7 ,   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . p ro c s. 2 0 1 5 . 0 7 . 3 4 7 .     [2 3 ]   B.   G .   Irian to ,   B.   Bu d h iaji ,   a n d   S .   S y a if u d i n ,   " De sig n   o e l e c tro c a rd io g ra p h   m a c h in e   b a se d   o n   ATm e g a   m icro c o n tro ll e r, "   I n d o n e s.  J .   El e c tr.  En g .   Co m p u t.   S c i. ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   3 2 8 - 3 3 3 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 2 . i2 . p p 3 2 8 - 3 3 3 .     [2 4 ]   D.  Ba n sa l,   " Co m p u ter Bas e d   M o d e to   F il ter Rea Ti m e   Ac q u ired   Hu m a n   Ca ro ti d   P u lse , "   S i g n a Pr o c e ss .   An   In t .   J . v o l.   7 ,   n o .   1 ,   p p .   4 2 - 5 1 ,   2 0 1 3   [2 5 ]   T.   N.  Ng u y e n ,   T.   H.  Ng u y e n ,   a n d   V.   T.   N g o ,   " Artifac e li m in a ti o n   in   ECG   sig n a u si n g   wa v e let  tran sfo rm , "   T EL KOM NIKA   (T e lec o mm u n i c a ti o n   Co mp u t.   El e c tro n .   Co n tro l) ,   v o l.   1 8 ,   n o .   2 ,   p p .   9 3 6 - 9 4 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i:   10. 1 2 9 2 8 /t e lk o m n i k a . v 1 8 i 2 . 1 4 4 0 3 .     [2 6 ]   G .   K.  G iri sh a   a n d   S .   L .   P i n jare ,   " P e rfo rm a n c e   An a ly sis  o f   Ad a p t iv e   F il ters   fo N o ise   Ca n c e ll a ti o n   i n   Au d io   S i g n a l   fo He a rin g   Ai d   A p p li c a ti o n , "   In t.   J .   S c i.   Res . ,   v o l.   5 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 4 - 3 6 8 ,   2 0 1 6   [2 7 ]   M .   K.   Isla m ,   A.   N . M. M.  H a q u e ,   G Ta n g im ,   T.   A h a m m a d a n d  M R .   H K h o n d o k a r,   "St u d y   a n d   A n a lys is  o EC G   S ig n a l   Us in g   M ATLAB  & LABV IEW   a Eff e c ti v e   T o o ls, "   I n t.   J .   Co mp u t .   E lec tr.  E n g . ,   v o l .   4 ,   n o .   3 ,   p p .   4 0 4 - 4 0 8 ,   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 7 7 6 3 /IJCE E. 2 0 1 2 . V4 . 5 2 2 .     [2 8 ]   J.  R.   M o h a m m e d   a n d   M .   S .   S h a fi,   " An   Eff icie n A d a p ti v e   No is e   Ca n c e ll a ti o n   S c h e m e   Us in g   A LE   a n d   NLM S   F il ters , "   I n t.   J .   El e c tr.  Co m p u t .   E n g . ,   v o l.   2 ,   n o .   3 ,   p p .   3 2 5 - 3 3 2 ,   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 2 i3 . 2 4 6 .     [2 9 ]   S .   S e ti a wid a y a a n d   R.   Jo e g ij a n t o ro ,   " Alg o rit h m   fo th e   re p re se n t a ti o n   o p a ra m e ter  v a lu e o e lec tro c a rd io g ra m , "   T EL KOM NIKA   (T e lec o mm u n ic a ti o n   Co m p u t .   El e c tro n .   Co n tro l ) ,   v o l.   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 9 5 - 1 3 0 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 /t e lk o m n i k a . v 1 6 i 1 . 6 9 3 4 .     [3 0 ]   D.  K.  Oj h a   a n d   M .   S u b a sh i n i,   " An a ly sis  o f   El e c tro c a rd i o g ra p h   EC G   S ig n a l   fo r   th e   De tec ti o n   o Ab n o rm a li ti e s   Us in g   M AT LAB, "   I n t.   J .   M e d ica l ,   He a l.   B io me d .   Ph a rm .   E n g . ,   v o l.   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 4 - 1 1 7 ,   2 0 1 4     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.