【摘 要】
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针对体域网远程监护中心对重构的心电信号(Electrocardiogram,ECG)精度要求高和体域网(Body sensor network,BSN)低功耗问题,提出基于过完备字典的体域网压缩感知心电重构方
【机 构】
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南吕大学机器人研究所,江西财经大学软件与通信工程学院
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针对体域网远程监护中心对重构的心电信号(Electrocardiogram,ECG)精度要求高和体域网(Body sensor network,BSN)低功耗问题,提出基于过完备字典的体域网压缩感知心电重构方法.该方法利用压缩感知理论,在传感节点端利用随机二进制矩阵对心电信号进行观测,观测值被传送至远程监护中心后,再利用基于K-SVD算法训练得到的过完备字典和块稀疏贝叶斯学习重构算法对心电信号进行重构.仿真结果表明,当心电信号压缩率在70%~95%时,基于K-SVD过完备字典比基于离散余弦变换基的压缩感知心电重构信噪比高出5~22dB.该方法具有信号重构精度高、功耗低和易于硬件实现的优点.
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