發(fā)布時間：2018-03-30 06:59

  本文選題：先驗塊稀疏貝葉斯學習　切入點：壓縮感知　出處：《儀器儀表學報》2014年08期

【摘要】：壓縮感知在低成本、低功耗、長時間的無線心電信號應(yīng)用上具有優(yōu)勢。但現(xiàn)有重構(gòu)算法中存在重構(gòu)信號質(zhì)量不理想、較大的計算量以及不能自適應(yīng)噪聲變化等問題。本文針對非稀疏心電信號快速精確壓縮感知重構(gòu)提出了先驗塊稀疏貝葉斯學習(P-BSBL)算法。算法在塊稀疏貝葉斯學習基礎(chǔ)上,根據(jù)心電信號先驗引入了近似零解空間初值設(shè)置和數(shù)字特征迭代停止條件。為了驗證算法效果,提出的方法在MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫上進行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明P-BSBL能夠?qū)崿F(xiàn)高效非稀疏心電信號高信號質(zhì)量重構(gòu)。P-BSBL在正常和非正常心電信號重構(gòu)上都優(yōu)于凸優(yōu)化和貪婪方法;適用于高數(shù)據(jù)壓縮比和噪聲變化的心電信號重構(gòu)。
[Abstract]:Compression sensing has advantages in low cost, low power consumption and long time application of radio ECG signals, but the quality of reconstructed signals is not ideal in existing reconstruction algorithms. In this paper, a priori block sparse Bayesian learning algorithm based on block sparse Bayesian learning is proposed for the fast and accurate compression sensing reconstruction of non-sparse ECG signals, which is based on block sparse Bayesian learning. According to the prior ECG signal, the initial value setting of approximate zero solution space and the iterative stopping condition of digital feature are introduced. In order to verify the effect of the algorithm, The proposed method is simulated on the MIT-BIH ECG database. The experimental results show that P-BSBL can achieve high signal quality reconstruction of high performance non-sparse ECG signal. P-BSBL is superior to convex optimization and greedy method in both normal and abnormal ECG signal reconstruction. It is suitable for ECG signal reconstruction with high data compression ratio and noise variation.
【作者單位】： 東南大學儀器科學與工程學院;鄧迪大學醫(yī)學科學與技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61240032) 江蘇省自然科學基金(BK2012560) 江蘇省研究生創(chuàng)新基金(CXZZ13_0089) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目
【分類號】：TN911.7

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本文編號：1684827