哈坎·吉尔坎;乌米特·古兹;B.Siddik Yarman 一种新的低比特率混合心电图信号压缩算法。 （英语） Zbl 1197.94059号 Gelenbe，Erol（编辑）等人，《计算机与信息科学》。2010年9月22日至24日，英国伦敦，第25届计算机和信息科学国际研讨会论文集。多德雷赫特：施普林格（ISBN 978-90-481-9793-4/hbk；978-90-981-9794-1/电子书）。电气工程课堂讲稿62，95-98（2010）。 摘要：基于可变长度分类特征和包络向量集（VL-CSEVS）的生成过程，提出了一种新的混合心电图（ECG）信号压缩算法。评估结果表明，该算法在保留重建心电图信号中诊断信息的同时，在低水平重建误差的情况下实现了较高的压缩比。对于相同的测试数据集，所提出的算法也略优于其他算法。关于整个系列，请参见[Zbl 1197.68011号]。 MSC公司： 94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等） 68页30 编码和信息理论（压缩、压缩、通信模型、编码方案等）（计算机科学方面） 92 C50 医疗应用（通用） 关键词：心电图;数据压缩;分类向量集和包络向量集;基于能量的心电图分割 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Gürkan}等人，Lect。注释Electr。工程62，95-98（2010；Zbl 1197.94059） 全文： 内政部 参考文献： [1] Rangayyan，R.M.，《生物医学信号分析：案例研究方法》，Wiley（2002） [2] 卢，Z。；Kim，D.Y.博士。；Pearlman，W.A.，通过层次树中的集合划分（SPIHT）算法对ECG信号进行小波压缩，IEEE生物医学工程学报，47，7，849-856（2000）·数字对象标识代码：10.1109/10.846678 [3] Blanco-Valesco，M。；克鲁兹·罗尔丹，F。；戈迪诺·洛伦特，J.I。；Barner，K.E.，保证检索质量的ECG压缩，《电子快报》，40，23，1466-1467（2004）·doi:10.1049/el:20046382文件 [4] 苯，R。；Marir，F。；Bouguechal，N.E.，基于自适应小波系数量化与改进的双角色编码器相结合的心电图压缩方法，IEEE信号处理快报，14，6，373-376（2007）·doi:10.1109/LSP.2006.887841 [5] Gurkan，H。；古兹，美国。；Yarman，B.S.，《使用预定义签名和包络向量集对心电图信号进行建模》，《EURASIP应用信号处理杂志》，心电图信号处理和分析进展专刊，2007，1-12（2007）·Zbl 1168.94380号 [6] Moody，G.B.，MIT-BIH心律失常数据库CD-ROM（1992） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。