智能健康应用下的多导联心电信号压缩:基于张量CP分解
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更新于2024-07-17
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"这篇论文探讨了利用张量CP分解对多导联心电信号进行压缩的方法,以解决智能健康应用中大量心电数据的存储和传输问题。通过构建3阶张量并应用CP分解,该方法在保持信号质量的同时实现了较高的压缩比。实验结果表明,该方法在PTB诊断数据库上的表现优秀,PRD在2.47-5.81%之间,CR在17.5-19.07,证明了其在MECG信号压缩领域的有效性。关键词包括多导联心电信号、信号压缩、张量分解和智能健康应用。"
详细说明:
在智能健康领域,多导联心电图(MECG)被广泛用于监测和诊断心脏疾病。然而,随着设备的便携性和连续监测的需求增加,产生的数据量日益庞大,对数据压缩技术的需求变得至关重要。论文"利用张量CP分解对多导联心电信号进行压缩"提出了一种创新的解决方案,即CPTC方法,它利用了MECG信号的三种相关性:心跳内、心跳间和导联间。
该方法首先将MECG信号重新组织成3阶张量结构,这种结构能够同时考虑时间(样本)、空间(导联)和事件(节拍)维度的关联。3阶张量的每一维分别对应于信号的不同方面,例如样本轴表示时间序列,导联轴表示不同位置的心电信号,节拍轴则代表心跳周期。通过这样的结构化处理,可以更有效地捕捉和利用信号间的内在关系。
接下来,论文采用CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解对构建的张量进行处理。CP分解是张量分析中的一个基础工具,它能够将高维张量分解为一系列向量的乘积,从而降低数据的复杂性。在这个过程中,张量的每个元素被表示为一组基向量的线性组合,从而实现数据的压缩。
在实际应用中,论文使用PTB诊断数据库中的12导联心电图数据对CPTC方法进行了验证。实验结果显示,压缩后的信号在保持有效信息的同时,PRD(百分比均方差)在2.47-5.81%范围内,这意味着即使经过压缩,信号的质量仍然非常高,与原始信号的差异很小。同时,压缩比(CR)达到17.5-19.07,表明数据量显著减少,有利于存储和传输。
论文提出的CPTC方法通过利用张量CP分解,成功地实现了对多导联心电信号的有效压缩,同时保持了信号的高质量,对于智能健康应用中的大数据处理具有重要的理论和实践价值。这种方法不仅可以优化数据管理,还能提高系统性能,有助于进一步推动心电图分析技术的发展。
2020-03-29 上传
2019-07-22 上传
2019-09-11 上传
2019-07-22 上传
2022-12-04 上传
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