Метод оптимального сжатия данных в системах медицинского мониторинга
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Разработан алгоритм сжатия одномерного сигнала, основанный на выборе в реальном масштабе времени ключевых точек. Ключевыми точками являются экстремумы и точки максимальной кривизны функции (сигнала). Выбор ключевых точек обусловлен их диагностической ценностью, а так же особенностями биомедицинских сигналов. Эффективность предлагаемого алгоритма оценена на примере сжатия сигнала фотоплетизмограммы. Для восстановления сигнала используется метод аппроксимации. Ключевые точки делят биомедицинский сигнал на семь элементов, которые, при восстановлении, аппроксимируются линейной и тригонометрическими функциями. Записаны выражения для интерполяции сигнала при его восстановлении. Дана оценка максимальной приведенной погрешности алгоритма во временной (не превышает 5,2 %) и частотной (не превышает 3,7 %) областях, что подтверждает возможность применения алгоритма как для амплитудно-временного, так и для спектрального анализа одномерного биомедицинского сигнала.
Библ. 5, рис. 9, табл. 1.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
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.
