基于时空稀疏模型的穿戴式心电信号压缩感知方法

发布时间：2018-09-10 19:05

【摘要】：基于时空稀疏模型,提出一种穿戴式心电信号的压缩感知方法,利用信号的时间相关性和空间相关性,来实现心电信号的重构。同时,还提出了一种"分—合"式字典学习算法,通过利用心电信号内在的聚类结构,对训练样本进行字典学习,从而构造出符合心电信号特点的字典,并对其进行稀疏表示。从而进一步提高了心电信号的重构性能。为了验证提出的心电信号压缩感知方法的有效性,采用OSET数据库中的心电数据,将其与其他两种基准算法进行了对比。仿真实验结果表明,所提出的心电信号压缩感知方法能有效地提高心电信号重构的质量。
[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.
【作者单位】： 南昌大学江西省机器人与焊接自动化重点实验室;江西农业大学软件学院;
【基金】：江西省教育厅科技项目(GJJ150424) 江西省高校科技落地计划项目(KJLD13002) 国家自然科学基金项目(61363041)
【分类号】：TN911.7;TP181

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 杨超,胥泽银,卢玉蓉;小波包分析在信号压缩中的应用[J];成都理工大学学报(自然科学版);2004年04期

2 郝春朝,刘鸿铨,于振生;一种心电信号压缩算法──代表波形法[J];电子测量与仪器学报;1998年02期

3 张冰尘;戴博伟;;一种基于随机滤波的神经动作电位信号压缩感知采样方法[J];电子与信息学报;2013年09期

4 袁永生,孟庆生;数字信号压缩与滤波先后次序的分析[J];通信学报;1998年12期

5 童佳;;基于多通道振动信号压缩比-信噪比分析方法的探究[J];嘉兴学院学报;2013年03期

6 蒋国华;潘健勇;董齐芬;俞立;;基于嵌入式零树小波的心电信号压缩算法及实现[J];传感技术学报;2012年07期

7 李国峰,中林信,秋月影雄;基于时间变化的小波包对信号压缩的研究(英文)[J];南开大学学报(自然科学版);2001年01期

8 张磊,潘泉,张洪才,戴冠中;基于二叉树搜索的小波变换信号压缩[J];电子与信息学报;2002年05期

9 王嘉梅;小波变换在信号压缩中的应用及算法实现[J];计算机与网络;2001年08期

10 张兴然,赵成勇,魏清;基于小波变换的二维图像识别与信号压缩[J];电力科学与工程;2005年02期

相关会议论文 前2条

1 侍蕾;王浩;赵洪利;;基于DCT变换的信号压缩方法研究与仿真[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年

2 舒奇泉;胡旭;秦乙;;模拟信号压缩采样的自适应改进算法[A];虚拟运营与云计算——第十八届全国青年通信学术年会论文集（上册）[C];2013年

相关硕士学位论文 前5条

1 孟春艳;嵌入式起搏心电信号压缩感知特性研究[D];重庆理工大学;2015年

2 牛振阳;基于多周期相关的ECG信号压缩研究[D];云南大学;2010年

3 陈颖;基于改进的SPIHT算法的心电信号压缩研究[D];大连理工大学;2007年

4 蒋薇;基于带截止区TCQ的ECG信号压缩[D];云南大学;2010年

5 张宁;基于波形匹配的小波信号压缩[D];西安电子科技大学;2005年

，

本文编号：2235343