發(fā)布時(shí)間：2018-09-10 19:05

【摘要】：基于時(shí)空稀疏模型,提出一種穿戴式心電信號的壓縮感知方法,利用信號的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性,來實(shí)現(xiàn)心電信號的重構(gòu)。同時(shí),還提出了一種"分—合"式字典學(xué)習(xí)算法,通過利用心電信號內(nèi)在的聚類結(jié)構(gòu),對訓(xùn)練樣本進(jìn)行字典學(xué)習(xí),從而構(gòu)造出符合心電信號特點(diǎn)的字典,并對其進(jìn)行稀疏表示。從而進(jìn)一步提高了心電信號的重構(gòu)性能。為了驗(yàn)證提出的心電信號壓縮感知方法的有效性,采用OSET數(shù)據(jù)庫中的心電數(shù)據(jù),將其與其他兩種基準(zhǔn)算法進(jìn)行了對比。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的心電信號壓縮感知方法能有效地提高心電信號重構(gòu)的質(zhì)量。
[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) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61363041)
【分類號】：TN911.7;TP181

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3 張冰塵;戴博偉;;一種基于隨機(jī)濾波的神經(jīng)動作電位信號壓縮感知采樣方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2013年09期

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本文編號：2235343