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The incidences of cardiovascular diseases are rapidly increasing worldwide. The electrocardiogram (ECG) is a test to detect and monitor heart issues via electric signals in the heart. Presently, detecting heart disease in real time is not only possible but also easy using the myDAQ data acquisition device and LabVIEW. Hence, this paper proposes a system that can acquire ECG signals in real time, as well as detect heart abnormalities, and through light-emitting diodes (LEDs) it can simultaneously reveal whether a particular waveform is in range or otherwise. The main hardware components used in the system are the myDAQ device, Vernier adapter, and ECG sensor, which are connected to ECG monitoring electrodes for data acquisition from the human body, while further processing is accomplished using the LabVIEW software. In the Results section, the proposed system is compared with some other studies based on the features detected. This system is tested on 10 randomly selected people, and the results are presented in the Simulation Results section.
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참고문헌 (17)
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J. Huang / 2019 / ECG Arrhythmia Classification Using STFT-Based Spectrogram and Convolutional Neural Network / IEEE Access 7:92871~92880
N. Keskes / 2018 / Parameter Extraction of ECG Using Labview / 15th Int. Multiconf. on Syst. Signals Dev. :49~54
C. Saritha / 2008 / ECG signal analysis using Wavelet Transforms / Bul. J. Phys 35:68~77
E. Haque / 2016 / ECG Signal Based Heart Disease Detection System for Telemedicine Application / 1st Int. Conf. on Adv. Inf. Commun Technol :1~4
A. N. Ay / 2017 / Real-time feature extraction of ECG signals using NI LabVIEW / Sakaray Univ. J. Sci. :576~583
N. Keskes / 2018 / Parameter Extraction of ECG Using Labview / 15th Int. Multiconf. on Syst. Signals Dev. :49~54
C. Saritha / 2008 / ECG signal analysis using Wavelet Transforms / Bul. J. Phys 35:68~77
E. Haque / 2016 / ECG Signal Based Heart Disease Detection System for Telemedicine Application / 1st Int. Conf. on Adv. Inf. Commun Technol :1~4
A. N. Ay / 2017 / Real-time feature extraction of ECG signals using NI LabVIEW / Sakaray Univ. J. Sci. :576~583
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