粒子群优化算法在ECG数据压缩中的应用

• 作者: 和丽芳 杨苗 王伟平 王庆平 赵珂
• 来源期刊: 西安工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: ECG压缩 粒子群优化算法 惯性权重 适应度函数 学习因子
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 电信与计算机科学
• 页码范围: 187-190
• 分类号: TP391
• 字数: 2767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9965.2010.02.018

摘要

为了更好地恢复ECG数据压缩中的原始信号,采用粒子群优化算法来求解ECG数据压缩中的最小误差问题.粒子群优化算法是基于一群粒子的智能运动而产生的随机进化计算方法.首先介绍了粒子群算法的原理和流程,其次结合拉格朗日函数和编码模型得出适应度函数,并将这种方法应用于ECG数据的压缩上,最后给出了PSO算法在ECG数据压缩上的应用实例,通过与SPIHT算法比较,文中算法的误差和平均PRD值都比SPIHT、算法小.验证了粒子群算法在ECG数据压缩求误差极小值上的有效性,表明该算法具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟平	昆明理工大学应用技术学院	4	0	0.0	0.0
2	杨苗	昆明理工大学应用技术学院	1	0	0.0	0.0
3	王庆平	昆明理工大学应用技术学院	13	39	4.0	6.0
4	和丽芳	昆明理工大学应用技术学院	15	31	3.0	5.0
5	赵珂	昆明理工大学应用技术学院	13	11	2.0	3.0