【摘 要】
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针对可穿戴装备实时监测心电信号中的大数据量、高功耗问题,提出了一种随机解调结构压缩采样心电信号方法。从压缩率和重构精度角度,分析了随机解调结构的采样相位、滤波器模
【机 构】
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南昌大学南昌市医工结合技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863027),江西省重点研发计划项目(20202BBGL73057,20202BBE53025),江西省自然科学基金项目(20171BAB201013),南昌市医工结合技术研究重点实验室项目(2018-NCZDSY-002)。
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针对可穿戴装备实时监测心电信号中的大数据量、高功耗问题,提出了一种随机解调结构压缩采样心电信号方法。从压缩率和重构精度角度,分析了随机解调结构的采样相位、滤波器模块参数、单次采样时间及稀疏度阈值对心电信号重构的影响,完成了基于正交匹配追踪(OMP)、广义正交匹配追踪(GOMP)、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)、分段正交匹配追踪(StOMP)、正则化正交匹配追踪(ROMP)、压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、子空间追踪(SP)等不同重构算法的最优结果分析,实现了心电信号的亚奈奎斯特频率采样。基于MIT-B
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