【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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