基于HMM的心电数据压缩方法研究

• 作者: 吕文红 李延龙 王洪涛 郭银景
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔科夫模型 数据压缩 心电图
• 年，卷（期）: 2006,（25）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 183-184,226
• 页数: 3页
• 分类号: TN915
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.25.054

摘要

心电数据压缩在远程医疗和动态监测方面具有非常重要的意义.心电信号的各个脉动周期具有很强的相关性.基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的心电数据压缩方法充分利用ECG信号的相关性对源信息进行处理.实验证明,该方法在高数据压缩比的情况下仍然能够很好地恢复原始数据,计算复杂度相对较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭银景	山东科技大学信息与电气工程学院	53	272	9.0	14.0
2	吕文红	山东科技大学信息与电气工程学院	34	134	7.0	10.0
3	李延龙	北京理工大学机电学院	3	15	2.0	3.0
4	王洪涛	山东科技大学信息与电气工程学院	2	9	1.0	2.0