基于時(shí)空稀疏模型的穿戴式心電信號(hào)壓縮感知方法
[Abstract]:Based on the spatio-temporal sparse model, a wearable ECG compression sensing method is proposed, which utilizes the temporal and spatial correlation of the signal to reconstruct the ECG signal. At the same time, a dictionary learning algorithm of "divide-conjunctive" type is proposed. By using the inherent clustering structure of ECG signal, the dictionary of training sample is studied, and the dictionary which accords with the characteristics of ECG signal is constructed and sparse represented. Thus, the performance of ECG reconstruction is further improved. In order to verify the validity of the proposed ECG compression sensing method, the ECG data in OSET database are compared with the other two benchmark algorithms. Simulation results show that the proposed ECG compression sensing method can effectively improve the quality of ECG reconstruction.
【作者單位】: 南昌大學(xué)江西省機(jī)器人與焊接自動(dòng)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;江西農(nóng)業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】:江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ150424) 江西省高?萍悸涞赜(jì)劃項(xiàng)目(KJLD13002) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61363041)
【分類號(hào)】:TN911.7;TP181
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,本文編號(hào):2235343
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