【摘 要】
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压缩感知技术已经在心电信号的医疗健康远程监控得到了深入研究与发展。传统方法基于先验的测量矩阵和迭代式寻优实现心电信号的压缩感知。然而,迭代式的寻优过程会使其相对性能较低,测量矩阵的先验知识则限制其在不同压缩率场景下的应用。因此,寻找适应可变压缩码率场景的高效方法是研究的关键。论文提出了卷积统合的多码率心电信号压缩感知方法,并从理论模型和算法实现角度对方法进行探讨。理论模型依据压缩感知理论,结合神经
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压缩感知技术已经在心电信号的医疗健康远程监控得到了深入研究与发展。传统方法基于先验的测量矩阵和迭代式寻优实现心电信号的压缩感知。然而,迭代式的寻优过程会使其相对性能较低,测量矩阵的先验知识则限制其在不同压缩率场景下的应用。因此,寻找适应可变压缩码率场景的高效方法是研究的关键。论文提出了卷积统合的多码率心电信号压缩感知方法,并从理论模型和算法实现角度对方法进行探讨。理论模型依据压缩感知理论,结合神经网络构建了由压缩和重建构成的压缩协同网络框架,提出以卷积统合的形式对压缩网络进行多码率实现;以分块的方式建立了压缩网络架构,并使用堆叠沙漏残差的方式介绍了重建网络架构。算法实现提出了适用于压缩协同网络框架的复合损失,阐述了其参数配置和训练方法,并对其设计参数进行了分析。论文在MIT-BIH心率失常数据集上进行了多项实验测试,主要包括对比测试和特性测试。相比于其他方法,论文在对比测试中具有更高的重建精度和效率。特性测试则分析了卷积统合形式的多码率实现的优势,相比于多个单码率组合实现多码率,需要更少的训练时间和更高的重建精度。
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