基于EMD的心电信号压缩算法

发布时间：2018-04-18 08:36

  本文选题：经验模态分解 + 心电信号　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2014年07期

【摘要】：针对生物医学信号特别是心电信号(ECG)的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解(EMD)方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心律失常数据作为实验数据,通过压缩比(CR)、均方根百分差异(PRD)、归一化均方根百分差异(PRDN)、均方根(RMS)、信噪比(SNR)、质量评分(QS)6个评价参数分析所提算法性能,并与基于小波分解的压缩算法进行比较.实验结果表明,所提算法具有较好的压缩比与保真度,证明了该算法的有效性.
[Abstract]:According to the characteristics and data compression requirements of biomedical signals, especially ECG signals, an ECG signal compression algorithm based on empirical mode decomposition (EMD) method is proposed.The proposed algorithm is simple to calculate and does not need to be processed in advance or after.Taking arrhythmia data from MIT-BIH standard database as experimental data, the performance of the proposed algorithm was analyzed by six evaluation parameters: compression ratio (CRR), root mean square difference (RMS), normalized root mean square difference (RMSN), RMSN, SNR and quality score (QS).And compared with the compression algorithm based on wavelet decomposition.The experimental results show that the proposed algorithm has good compression ratio and fidelity, and proves the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;合肥工业大学电子科学与应用物理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372015) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N120204001) 中央高校基本科研青年教师科研创新基金资助项目(N110316001)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1767597