在压缩感知无线心电系统中利用先验知识
计算工程、金融与科学
2016-11-18 v2
摘要
远程心脏病学领域的最新结果表明，压缩感知（Compressed Sensing, CS）是降低用于心电图（ECG）监测的无线体域网能耗的一种有前景的工具。然而，当前基于 CS 的算法在心电图压缩率和重建质量方面的性能，仍不及基于小波的最先进算法。在本文中，我们提议利用 ECG 信号小波表示的结构来提升基于 CS 的 ECG 信号压缩与重建方法的性能。更具体地说，我们将关于跨尺度小波依赖关系的先验信息纳入重建算法，并利用连续 ECG 片段小波系数的高比例公共支撑集。利用 MIT-BIH 心律失常数据库进行的实验结果表明，与当前基于 CS 的方法相比，所提出的算法在压缩率和重建质量方面可获得显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.1405.4201,
title = {Exploiting Prior Knowledge in Compressed Sensing Wireless ECG Systems},
author = {Luisa F. Polania and Rafael E. Carrillo and Manuel Blanco-Velasco and Kenneth E. Barner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.4201},
year = {2016}
}
备注
Accepted for publication at IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics