基于自组织特征映射网络的心电信号矢量量化

• 作者: 吕维雪 张浙亮
• 来源期刊: 中国生物医学工程学报
• 学科: 医学
• 关键词: 心电信号(ECG) 自组织特征映射(SOFM) 矢量量化(VQ) 数据压缩
• 年，卷（期）: 1999,（1）
• 所属期刊栏目: 生物医学信息
• 页码范围: 97-103
• 页数: 7页
• 分类号: R318.04|R540.42
• 字数: 4113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.1999.01.013

摘要

矢量量化(Vector Quantization)是一种重要的数据编码方法,其关键是码本设计和检索方法.然而,通常的码本聚类生成算法所用的局部信息,不能很好表现信号特征.由Kohonen提出的自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map, SOFM)具有自组织聚类特性,可直接用于码本设计,并较著名的LBG算法有许多良好特性.本文在简略描述自组织特征映射网络特点后,主要论述一种新改进算法并将其运用于心电信号压缩.从压缩结果来看,SOFM法适用于多种心电波形压缩任务;对于基线波动严重的波形,效果可较好;对规则波形如T100等却不很理想,S波处有失真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕维雪	浙江大学生命科学与医学工程学系	22	271	8.0	16.0
2	张浙亮	中国科学院模式识别开放实验室	1	2	1.0	1.0