Conjuntos de dados de Eletrocardiogramas (ECG) utilizados na dissertação Free-living ECG movement artifact filtering and hyperglycemia detection (Filtragem de artefatos de movimento de ECG em condições livres e detecção de hiperglicemia), defendida por Giorgio de Moraes Rossa em 31/07/2025. Os conjuntos "PTB_XL_processed", "mit-bih_processed" e "qt_db_processed" foram criados, como descrito na dissertação, adicionando artefatos de movimento do conjunto de dados MIT-BIH Noise Stress Test em segmentos de 10 segundos de sinal de eletrocardiograma dos outros datasets (PTB-XL, MIT-BIH Arrhythmia, e QT database). Cada conjunto possui dados com e sem ruído, e nos dados com ruído existe a informação do nível de ruído e sua posição inicial e final. O conjunto "d1namo_features" representa as características de variabilidade da frequência cardíaca (HRV) extraídas do sinal de ECG do dataset D1namo após filtragem, e foi utilizado para predição de hiperglicemia. Todos os datasets estão na frequência de amostragem de 360 Hz (PTB-XL e D1namo foram alterados para seguir tal frequência). Os datasets "PTB_XL_processed" e "qt_db_processed" possuem divisões de treino, validação e teste. Por motivos de privacidade e considerações éticas, apenas parte do conjunto de dados é disponibilizada. Pesquisadores interessados ​​em acessar o conjunto completo de dados devem entrar em contato com os autores e enviar uma solicitação formal, que será analisada caso a caso para garantir a conformidade com as normas de privacidade e os padrões éticos. O PGD está disponível aqui.