【摘 要】
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压缩感知是实现可穿戴式健康监测系统低能耗工作方式的一种有效途径，而现有基于压缩感知的心电信号分类方法大多需要在进行分类之前，先使用重构算法恢复出原始心电信号，这可能会
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150424;GJJ150425);江西省教育厅科技计划项目(GJJ170272);国家自然科学基金项目(61861021,61863027)
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压缩感知是实现可穿戴式健康监测系统低能耗工作方式的一种有效途径，而现有基于压缩感知的心电信号分类方法大多需要在进行分类之前，先使用重构算法恢复出原始心电信号，这可能会导致较高的计算复杂度高，不适合于具有实时性需求的可穿戴式系统。提出一种基于压缩域的穿戴式心电信号的特征提取与自动分类方法。跳过信号重构步骤，使用改进的主成分分析法在压缩域上直接对压缩后的心电信号进行特征提取，并基于最小二乘支持向量机半监督学习方法实现心电信号的自动分类。实验结果表明，相较于在非压缩域上的分类方法，该方法在保证分类性能下降非常少
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