IRIS Institutional Research Information System - AIR Archivio Istituzionale della Ricerca
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EnglishA novel and efficient signal compression algorithm aimed at finding the sparsest representation of electro-cardiogram (ECG) signals is presented and analyzed. The idea behind the method relies on basis elementsdrawn from the initial transitory of a signal itself, and the sparsity promotion process applied to its sub-sequent blocks grabbed by a sliding window. The saved coefficients rescaled in a convenient range, quantized and compressed by a lossless entropy-based algorithm. Experiments on signals extracted from the MIT-BIH Arrhythmia database show that the methodachieves in most of the cases very high performance.
ECG compression retaining the best natural basis k-coefficients via sparse decomposition / A. Adamo, G. Grossi, R. Lanzarotti, J. Lin. - In: BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL. - ISSN 1746-8094. - 15(2015), pp. 11-17.
| Titolo: | ECG compression retaining the best natural basis k-coefficients via sparse decomposition | |
| Autori: | ADAMO, ALESSANDRO (Primo) LANZAROTTI, RAFFAELLA (Penultimo) LIN, JIANYI (Ultimo) | |
| Parole Chiave: | ECG compression; Fixed-point iteration scheme; Orthogonal projections; Sparsity recovery | |
| Settore Scientifico Disciplinare: | Settore INF/01 - Informatica Settore ING-INF/05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni | |
| Data di pubblicazione: | gen-2015 | |
| Rivista: | ||
| Tipologia: | Article (author) | |
| Data ahead of print / Data di stampa: | 3-ott-2014 | |
| Digital Object Identifier (DOI): | http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2014.09.002 | |
| Appare nelle tipologie: | 01 - Articolo su periodico |
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| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| 1-s2.0-S1746809414001347-main.pdf | Publisher's version/PDF | Administrator Richiedi una copia |
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http://hdl.handle.net/2434/249935
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