350 руб
Журнал «Радиотехника» №6 за 2013 г.
Статья в номере:
Многоэтапная процедура сжатия почти периодических сигналов
Ключевые слова: сжатие информации электрокардиограмма комбинированные алгоритмы сжатия двухэтапная процедура сжатия
Авторы:
С.П. Панько - д.т.н., профессор кафедры «Радиоэлектронные системы», Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Е-mail: psp410@mail.ru А.В. Мишуров - аспирант кафедры «Радиоэлектронные системы», Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Е-mail: mav137@yandex.ru В.В. Евстратько - аспирант кафедры «Радиоэлектронные системы», Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Е-mail: evstrafly@list.ru А.А. Горчаковский - магистрант кафедры «Радиоэлектронные системы», Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Е-mail: vigetch@list.ru
Аннотация:
Приведено сравнение наиболее распространенных методов сжатия квазипериодических сигналов и описан один из вариантов многоэтапной процедуры сжатия сигналов электрокардиографии.
Страницы: 78-81
Список источников

  1. Cox J.R. et al. AZTEC: A preprocessing program for real-time ECG rhythm analysis // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1968. №15. P. 128-129.
  2. Hamilton P.S., Tompkins W.J. Compression of the ambulatory ECG by average beat subtraction and residual differencing // IEEE Trans Biomed Eng.1991. V. 38(3). P. 253-259.
  3. Sweeney R.J. Patent Application 20090192395 (US).
  4. Brito M., Henriques J., Carvalho P., Ribeiro B., Antunes M. An ECG compression approach base on a segment dictionary and Besier approximation // 15th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2007). Poznan, Poland. September 3-7 2007.
  5. Fira C.M., Goras L. An ECG signals compression method and its validation using neural networks // IEEE Transaction on biomedical engineering. 2008. V. 55. № 4.
  6. MIT-BIH arrhythmia database. http://www.physionet.org/ physiobank/database/mitdb/
  7. Pooyan M., Taheri A., Moazami-Goudarzi M., Saboori I. Wavelet compression of ECG signals using SPIHT algorithm // International Journal of Information and Communication Engineering. 1:4. 2005.
  8. Bruce M. Patent № 5215098 (US).
  9. Sriraam N., Eswaran C. performance evaluation of lossless two-stage compression schemes for EEG signal // International Journal of Signal Processing (IJSP). 2004. V. 1. № 2.
  10. Iskandar R., I Wayan Simri W. Compression of ECG signal using neural network predictor and Huffman Coding. Universitas Gunadarma (Indonesia). Proceeding Seminar Ilmiah Nasional KOMMIT 24-11-2010.
  11. Batista L.V., Melcher E., Carvalho L.C. Compression of ECG signals by optimized quantization of discrete cosine transform coefficients // Medical Engineering and Physics. 2001. V. 23. Iss. 2. P. 127-134.
  12. Pinheiro E., Postolache O., Girão P. Evaluation of Compressed Sensing Impact in Cardiac Signals Processing and Transmission / 2012 SIAM Conference on Applied Linear Algebra Minisimposium Application of compressed sensing in bio-medicine. Valencia. Spain. June 18th. 2012.