【摘 要】
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稀疏分解是近年发展起来的新的信号处理方法,其优势在于分解所用的基（字典）是超完备的,能更真切地反映信号本质,因此能得到信号的稀疏表示,对数据压缩非常有利。利用稀疏分解的
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院,南阳师范学院计算机系
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稀疏分解是近年发展起来的新的信号处理方法,其优势在于分解所用的基（字典）是超完备的,能更真切地反映信号本质,因此能得到信号的稀疏表示,对数据压缩非常有利。利用稀疏分解的这一优势,进行了心电数据压缩的探索研究。通过对MIT-BIH心电数据库中数据的训练学习,构造出的心电数据字典中的原子能反映出心电信号的时频域特点,能用较少的原子重构心电信号。该心电数据压缩算法能够按照实际的要求调整压缩比,且失真较小（压缩比达到20：1时,均方误差只有5.11%）。实验表明,该算法用于心电数据压缩是切实可行的。
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