% _________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
% PREDICTION OF ACUTE HYPOTENSIVE EPISODES USING NEURAL NETWORK MULTIMODELS
% _________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
%        Copyright (C) 2009 
%          : Jorge Henriques ...  <jh@dei.uc.pt>, 
%          : Teresa Rocha    ...  <teresa@sun.isec.pt>
%        This software is released under the terms of the GNU 
%        General Public License (http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html)
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
% mmBaseGain.m
%__________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
% Normalisation of ABP signals according to Physionet/MIMIC definitons
%     Y = (ABP-Base)./Gain;
%ииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии
%  Base and Gain are defined in Physionet/CinC challenge dataSet 
%__________________________________________________________________________
% иииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииииии


function Y =mmBaseGain(X, indice, sinal, dataSet)

if dataSet=='A' & sinal=='BP'
    BG=[
        129.004 -129
        334.357	-5349
        106.042	-106
        92.5621	 1480
        161.414	 807
        104.687	 628
        88.5595	 1416
        235.734	-11786
        118.292	 354
        91.7843	 550 ];
end
if dataSet=='B' & sinal=='BP'
    BG=[ 372.352	-13404
        113.381	340
        113.381	340
        254.008	-10414
        106.733	-3415
        330.98	-16879
        91.0194	5643
        93.3533	1587
        101.761	1221
        121.359	3640
        134.291	-6848
        126.514	-5566
        90.7673	998
        101.133	-1011
        173.37	-2947
        98.3994	1475
        89.7726	1436
        116.195	232
        192.747	-8480
        101.133	910
        135.963	-8429
        107.433	429
        91.5279	1098
        90.7673	363
        67.2834	8679
        120.026	2880
        94.4294	1038
        124.589	-124
        258.008	774
        100.205	100
        106.042	1060
        117.867	-1414
        89.5273	1253
        96.9438	0
        126.36	0
        399.598	-23176
        156.78	-10190
        282.474	3389
        208.707	-9809
        100.512	-1206	];
end


if dataSet=='A' & sinal=='HR'
    BG=[244.53	0
        212.773	0
        227.549	0
        376.632	-22597
        341.323	-22868
        309.123	-14837
        180.038	0
        630.135	-27725
        190.506	0
        303.398	0	];
end
if dataSet=='B' & sinal=='HR'
    BG=[ 468.1		-27149
        244.53	-17850
        262.136	0
        537.164	-23635
        344.916	-22419
        289.973	-22327
        204.794	0
        555.373	-30545
        287.43	-4886
        309.123	-16692
        306.234	-6430
        295.198	-16826
        203.522	-1424
        936.2	-66470	
        668.714	-42129
        171.555	0
        149.621	0
        250.13	0
        455.097	-40503
        148.941	0
        0.519996	0
        266.398	0
        155.294	0
        224.432	0
        211.4		-10358
        300.615	-19539
        203.522	0
        248.235	-13404
        221.399	0
        390.083	-22234
        262.136	0
        246.368	0
        0.519996	0
        244.53	0
        344.916	-23109
        0.520714	-45
        425.545	-23405
        177.119	0
        244.53	0
        682.646	-48467	];
end

Gain=BG(indice,1);
Base=BG(indice,2);
Y = (X-Base)./Gain;
Y = Y(:);