一种基于压缩域的穿戴式心电信号直接特征提取与分类方法

• 作者: 华晶 徐亦璐 殷华 贾晶
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 心电信号 穿戴式健康监测系统 压缩域 特征提取 自动分类
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 传感器信息处理
• 页码范围: 1727-1732
• 页数: 6页
• 分类号: TN911
• 字数: 5580字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2018.011.019

摘要

压缩感知是实现可穿戴式健康监测系统低能耗工作方式的一种有效途径,而现有基于压缩感知的心电信号分类方法大多需要在进行分类之前,先使用重构算法恢复出原始心电信号,这可能会导致较高的计算复杂度高,不适合于具有实时性需求的可穿戴式系统.提出一种基于压缩域的穿戴式心电信号的特征提取与自动分类方法.跳过信号重构步骤,使用改进的主成分分析法在压缩域上直接对压缩后的心电信号进行特征提取,并基于最小二乘支持向量机半监督学习方法实现心电信号的自动分类.实验结果表明,相较于在非压缩域上的分类方法,该方法在保证分类性能下降非常少的前提下,心电数据量大大地减少,有效提高了心电信号自动分类的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾晶	江西农业大学软件学院	12	57	3.0	7.0
2	华晶	江西农业大学软件学院	23	103	5.0	10.0
3	殷华	江西农业大学软件学院	21	44	4.0	6.0
4	徐亦璐	江西农业大学软件学院	5	16	3.0	3.0