神经网络方法对心电信号主元压缩算法的改进

• 作者: 毛一新 牟彦 黄华
• 来源期刊: 四川大学学报(工程科学版)
• 学科: 医学
• 关键词: 动态心电信号 主元分析法 神经网络 信号压缩重构
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 111-113
• 页数: 3页
• 分类号: TP274.2|R318.5
• 字数: 2122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3087.2004.01.028

摘要

根据主元分析和神经网络的原理,描述了用主元分析的方法对输入信号的特征进行提取,并利用神经网络算法,实现ECG信号压缩的可行性.从压缩后信号重构的保真性和压缩计算复杂性两个角度出发,给出了压缩\重建的实验结果并分析讨论.文中的压缩算法将原始动态心电数据映射为主元分析特征参数存储,比常规的直接压缩或压缩算法有更高的压缩比.选取5个主元表示一个心动周期的特征,其压缩比可达到30∶1,均方根误差比PRD为4.75%.该ECG压缩算法克服了直接用主元分析法压缩数据时,要计算维数巨大相关矩阵的困难.实验证明,该方法在保留ECG信号临床信息的同时,具有较好的压缩效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄华	四川大学电气信息学院	138	746	14.0	18.0
2	牟彦	四川大学电气信息学院	1	0	0.0	0.0
3	毛一新	四川大学电气信息学院	1	0	0.0	0.0