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提出了一种基于神经网络自适应模板匹配（ＮＮＡＴＭ）的ＥＣＧ压缩方法，利用Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织特征映射（ＳＯＦＭ）对ＥＣＧ波形进行分类，然后根据分类结果将心搏波形送往相应的前馈网络压缩，并生成一匹配模板，最后用ＳＡＰＡ３算法对残差信号进行处理。对以２５０Ｈｚ和１１ｂｉｔ量化的ＭＩＴ／ＢＩＨ心电波型的实验表明，该方法压缩效果好于ＳＡＰＡ３算法。