| 基于稀疏分解的心电数据压缩算法 |
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| 引用本文： | 王春光,刘金江,孙即祥.基于稀疏分解的心电数据压缩算法[J].中国生物医学工程学报,2008,27(1):13-17. |
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| 作者姓名： | 王春光 刘金江 孙即祥 |
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| 作者单位： | 1. 国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073
2. 南阳师范学院计算机系,南阳,473061 |
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| 摘 要： | 稀疏分解是近年发展起来的新的信号处理方法,其优势在于分解所用的基（字典）是超完备的,能更真切地反映信号本质,因此能得到信号的稀疏表示,对数据压缩非常有利。利用稀疏分解的这一优势,进行了心电数据压缩的探索研究。通过对MIT-BIH心电数据库中数据的训练学习,构造出的心电数据字典中的原子能反映出心电信号的时频域特点,能用较少的原子重构心电信号。该心电数据压缩算法能够按照实际的要求调整压缩比,且失真较小（压缩比达到20：1时,均方误差只有5.11%）。实验表明,该算法用于心电数据压缩是切实可行的。
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| 关 键 词： | 稀疏分解 正交匹配追踪 K奇异值分解 心电信号 稀疏分解 心电数据库 压缩算法 Sparse Decomposition Based Electrocardiogram Algorithm 实验 均方误差 失真 压缩比 调整 原子能 时频域 心电信号 数据字典 构造 训练学习 探索研究 心电数据压缩 |
| 文章编号： | 0258-8021（2008）01-0013-05 |
| 收稿时间： | 2007-03-22 |
| 修稿时间： | 2007-11-22 |
The Compression Algorithm for Electrocardiogram Based on Sparse Decomposition |
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| WANG Chun-Guang,LIU Jin-Jiang,SUN Ji-Xiang.The Compression Algorithm for Electrocardiogram Based on Sparse Decomposition[J].Chinese Journal of Biomedical Engineering,2008,27(1):13-17. |
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| Authors: | WANG Chun-Guang LIU Jin-Jiang SUN Ji-Xiang |
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