典型文献
基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构
文献摘要：
为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法.对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明,相比于其他传统的压缩感知重构算法,该算法具有重构精度高、运行时间短的优势;相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法,该算法的重构精度提高了35％,重构速度提高至原来的8倍;在重构含噪声心电信号的情况下,该算法获得比其他重构算法更好的重构效果.因此,本文算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景.
文献关键词：
块稀疏贝叶斯学习;多测向量;快速边缘似然最大化;重构;多通道心电信号
中图分类号：
作者姓名：
凌振宝;单君娜;董冉
作者机构：
吉林大学仪器科学与电气工程学院,长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]凌振宝;单君娜;董冉-.基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构)[J].科学技术与工程,2022(14):5700-5705
A类：
多通道心电信号,多测向量,快速边缘似然最大化
B类：
信号重构,可穿戴,心电监护,块稀疏贝叶斯学习,习心,重构算法,MIT,BIH,心律失常,噪声测试,测试数据,PTB,压缩感知,运行时间,贝叶斯算法,构效
AB值：
0.149958
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