Abstract-Fetal EKG (FECG) distansövervakning är en viktig gren inom telemedicin. Utformningen av ett teleövervakningssystem via ett trådlöst body-area-nät med låg energiförbrukning för ambulatorisk användning är mycket önskvärd. Som en ny teknik visar komprimerad avkänning (CS) stora löften i att komprimera/rekonstruera data med låg energiförbrukning. På grund av vissa specifika egenskaper hos obehandlade FECG-inspelningar, såsom icke-parsitet och kraftig bullerförorening, misslyckas dock nuvarande CS-algoritmer i allmänhet i denna tillämpning. Detta arbete föreslår att man använder ramverket block sparse Bayesian learning (BSBL) för att komprimera/rekonstruera icke-sparse råa FECG-inspelningar. Experimentella resultat visar att ramen kan rekonstruera de råa inspelningarna med hög kvalitet. I synnerhet förstör inte återuppbyggnaden det ömsesidiga förhållandet mellan flera kanalers inspelningar. Detta säkerställer att den oberoende komponentanalysens nedbrytning av de rekonstruerade inspelningarna har hög trohet. Dessutom tillåter ramverket användning av en gles binär avkänningsmatris med mycket färre icke-noll poster för att komprimera inspelningar. Särskilt kan varje kolumn i matrisen innehålla endast två icke-noll poster. Detta visar ramverket, jämfört med andra algoritmer som nuvarande CS algoritmer och wavelet algoritmer, kan kraftigt minska kodutförande i CPU i datakomprimeringsstadiet.
Referensreferensreferensen föreslår att blocket sparse Bayesian lärramverket används för att komprimera/rekonstruera icke-sparse råa FECG-inspelningar.
Compressed Sensing for Energy-Efficient Wireless Telemonitoring of Noninvasive Fetal ECG via Block Sparse Bayesian Learning
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}