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基于小波神经网络的ECG数据压缩研究
  • 795
  • 作者

    郭银景张坤艳孙红雨

  • 单位

    山东科技大学信息与电气工程学院山东科技大学信息与电气工程学院 山东青岛266510

  • 摘要
    应用变学习速率、变动量因子的BP神经网络和传统小波变换相结合,构造了一种小波神经网络,实现了高压缩比的ECG数据压缩,该算法除了具有泛化能力强、收敛速度快的特点外,还兼具了多分辨和自适应特性,有较强的特征提取能力。实验结果表明使用该算法进行ECG压缩,可以获得较高的压缩比和保真度,并且复杂度低,在异常ECG波形出现时仍可保持较好的实时性。
  • 关键词

    ECG小波神经网络压缩重构

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