【摘 要】
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针对生物医学信号特别是心电信号（ECG）的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解（EMD）方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,合肥工业大学电子科学与应用物理学院
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针对生物医学信号特别是心电信号（ECG）的特点和数据压缩需求,提出一种基于经验模态分解（EMD）方法的ECG信号压缩算法.所提算法计算简单,无需预先或后处理.以MIT-BIH标准数据库的心律失常数据作为实验数据,通过压缩比（CR）、均方根百分差异（PRD）、归一化均方根百分差异（PRDN）、均方根（RMS）、信噪比（SNR）、质量评分（QS）6个评价参数分析所提算法性能,并与基于小波分解的压缩算法进行比较.实验结果表明,所提算法具有较好的压缩比与保真度,证明了该算法的有效性.
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