智能健康应用下的多导联心电信号压缩：基于张量CP分解

"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。