@Article{, title={Genetic-Based IIR Filter Design for Efficient QRS Complex Detection using Neuro-Based Classifier تصميم مرشح نوعIIR باعتماد الخوارزميات الجينية للكشف الكفوء لإشارةQRS المركّبة باستخدام مصنف معتمد على الشبكات العصبية}, author={Jassim M. Abdul-Jabbar د. جاسم محمد عبد الجبار and Omar Najeeb Saadi عمر نجيب سعدي}, journal={AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين}, volume={23}, number={4}, pages={172-182}, year={2015}, abstract={In this paper, a new method is proposed for QRS complex detectionusing a special kind of IIR filter called bi-reciprocal lattice wave digital filter (WDF). This filter has some attractive features that make it more efficient than other types of filters.One of these features is its sufficient linear phase in the passband, thus yielding a perfect reconstraction condition. Therefore, it is not required to cascade the designed filter with anall-pass filter for correcting the phase distortion. The coefficients of the designedfilter areachieved by simulating the FIR response suggested in [1].A least square method solution is usedin such simulation with a genetic-based algorithm.A simplified structure for the designed filter is accomplished with less-complex realization. 50records of European ST – T ECG database is classified into four classes (Normal, Left Bundle Branch Block (LBBB), ST segment elevation, and Left Ventricular Hypertrophy (LVH)). By applying the designed filter coefficients into neural network classifier, the results show that the accuracy of the classification process is 95.9 %.

في هذا البحث، تم إقتراح طريقة جديدة لكشف إشارة QRS المركبة باستخدام نوع خاص من مرشحات IIR يسمى المرشح الرقمي الموجي ثنائي التبادل (bi-reciprocal lattice WDF). إن هذا المرشح لديه بعض الميّزات الجذابة التي جعلته أكثر كفاءة من غيره من أنواع المرشحات الأخرى.وواحدة من هذه المّيزات هي خطية الطورالكافية في نطاق الإمرار، مما أسفر عن حالة الكمال في إعادة بناء الإشارة.وعليه فليس مطلوباً أن نُتبع المرشحIIR المصمم بمرشح إمراركلي لتصحيح تشويه الطور. لقد تم الحصول على معاملات المرشح المصمم وذلك بمحاكاة الاستجابة الترددية للمرشح FIR المقترح فيالمصدر [1]. وتم إستخدام طريقة المربعات الصغرى لحل مثل هذه المحاكاة وبإعتماد الخوارزميات الجينية. كما تم إنجاز هيكل مبسط للمرشح صمم مع تحقيق أقل تعقيداً. لقد إستخدام 50 تسجلاًلقاعدة بيانات ST-T ECG الأوروبية التي صنفت إلى أربعة أصناف هي (سليم وتلف الجانب الأيسر (LBBB) وإرتفاع جزء ST وتضخم البطين الأيسر (LVH)). من خلال إدخال معاملات المرشح المصمم الى شبكة المصنف العصبية، أظهرت النتائج أن دقة عملية التصنيف بلغت 95.9٪.} }