基于混合神经网络的ECG数据压缩 (2000年)

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/BIIl心电波型的实验表明,该方法压缩效果好于SAPA3算法。