Abstract-Vi föreslår en ny ECG-datakomprimering algoritm baserad på en inlärd överfullständig ordbok för att utnyttja korrelationen mellan signaler i intilliggande hjärtslag. Den inlärda överkompletta ordboken är konstruerad av K-SVD ordbok lärande algoritm, efter förbehandling och normalisering av längd och magnitud. Med hjälp av den överkompletta ordboken, den föreslagna algoritmen kan hitta gles uppskattning, som kan representera EKG-signalen effektivt. Experimentella resultat på MIT-BIH arytmi databas bekräftar att vår föreslagna algoritm har hög kompressionskvot samtidigt minimera data distorsion. Elektrokardiogram (EKG) data kräver ofta komprimering för lagring, överföring över nätverk, och hantering, särskilt med tanke på trenden mot miniatyrisering och bärbara hälsoövervakningssystem. ECG-signalkomprimeringsalgoritm som introducerats under de senaste decennierna kan vara förlustfri [1], [2], men de förlustbringande uppnår bättre kompressionsförhållanden genom att tillåta små förvrängningar i de delar av data som inte är kritiska för analysen av signalerna. Förlustalgoritmer kan ytterligare kategoriseras till direkt signalkompression och transformationskompression. De tidigare försöken att få uppsägningar på de signaler som ska komprimeras och extrahera meningsfulla parametrar efter analys; de senare analyserar signalerna i det omvandlade området och behåller koefficienterna för de särskilda egenskaperna i uppgifterna [3]–[6]. Vi föreslår en ny metod för EKG-signalkomprimering baserad på hjärtslag och ordlista lärande. Vår algoritm är uppdelad i två steg. Utbildningsstadiet utför längdnormalisering genom interpolation för att konstruera den överkompletta ordboken. Under komprimerings-/dekompressionsstadiet beräknas de optimala koefficienterna, som kan fånga upp det mesta av informationsinnehållet i EKG-signalerna. Vi jämför våra resultat med flera välkända EKG-kompressionsalgoritmer med hjälp av MIT-BIH-arytmidatabasen [7]. Detta dokument är organiserat enligt följande. I avsnitt II presenterar vi bakgrunden till den glesa representationen och ordlistans lärande. I Avsnitt III beskriver vi vår föreslagna ECG-komprimeringsalgoritm med hjälp av ett överkomplett lexikon konstruerat av K-SVD. I avsnitt IV presenteras experimentella resultat och jämförelseresultat med hjälp av MIT-BIH arytmidatabas.
Lee S och Al. I REF föreslogs en ECG-datakomprimeringsalgoritm baserad på K-singular value decomposition (K-SVD).
A new approach to compressing ECG signals with trained overcomplete dictionary
{'venue': '2014 4th International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare - Transforming Healthcare Through Innovations in Mobile and Wireless Technologies (MOBIHEALTH)', 'journal': '2014 4th International Conference on Wireless Mobile Communication and Healthcare - Transforming Healthcare Through Innovations in Mobile and Wireless Technologies (MOBIHEALTH)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}