Метод оптимального стиснення даних в системах медичного моніторингу
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Розроблено алгоритм стиснення одновимірного сигналу, що заснований на виборі в реальному масштабі часу ключових точок. Ключовими точками є екстремуми і точки максимальної кривизни функції (сигналу). Вибір ключових точок обумовлений їх діагностичної цінністю, а також особливостями біомедичних сигналів. Ефективність запропонованого алгоритму оцінена на прикладі стиснення сигналу фотоплетізмограми. Для відновлення сигналу використовується метод апроксимації. Ключові точки ділять біомедичний сигнал на сім елементів, які, при відновленні, апроксимуються лінійною і тригонометричними функціями. Записані вирази для інтерполяції сигналу при його відновленні. Дана оцінка максимальної наведеної похибки алгоритму в часовій (не перевищує 5,2%) і частотній (не перевищує 3,7%) областях, що підтверджує можливість застосування алгоритму як для амплітудно-часового, так і для спектрального аналізу одновимірного біомедичного сигналу.
Бібл. 5, рис. 9, табл. 1.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
George, R. M., Audí, J. Cardona, Ruff, R., Hoffmann, K. (2012). Energy-Efficient Real-Time Compres-sion of Biosignals. Biomed Tech. P. 645 – 648.
Nait-Ali Amine. (2008). Christine Cavaro-Menard Compression of Biomedical Images and Signals. New York: Wiley-ISTE. P. 330.
Tai, S. C. (1992). ECG data compression by corner detection. Med. & Biol. Eng. end Comp. Vol. 30. Pp. 584-590.
Qawqzeh, Y. K., Reaz, M. B., Maskon, O., Kalaivani Chellappan, Islam, M. T., Ali, M. A. M. (2011). The Investigation of the Effect of Aging Through Photoplethysmogram Signal Analysis of Erectile Dys-function Subjects. Proceedings of the 10th WSEAS International Conference on Telecommunications and Informatics and Microelectronics, Nanoelectronics, Optoelectronics, and WSEAS International Conference on Signal Processing. Pp. 53-58.
Rubins, Uldis. (2008). Finger and Ear Photoplethysmogram Waveform Analysis by Fitting with Gauss-ians. Medical and Biological Engineering and Computing. Vol. 46(12). Pp. 1271-1276.
