Resumen

Este artículo presenta una eficaz técnica de compresión de señales de electrocardiograma (ECG) basada en la detección y estimación del QRS y el umbral de coeficientes 2D DWT. En primer lugar, la señal de ECG original se preprocesa mediante la detección del complejo QRS y, a continuación, se estima la diferencia entre la señal de ECG preprocesada y la forma de onda estimada del complejo QRS. Los enfoques 2D aprovechan el hecho de que las señales de ECG suelen mostrar redundancia entre latidos adyacentes y entre muestras adyacentes. La señal de error se corta y se alinea para formar una matriz bidimensional; a continuación, la matriz bidimensional se transforma en wavelet y los coeficientes wavelet resultantes se segmentan en grupos y se umbralizan. Se han propuesto dos técnicas de agrupación para segmentar los coeficientes DWT. El nivel de umbral de cada grupo de coeficientes se calcula basándose en la entropía de los coeficientes. Los coeficientes DWT umbralizados resultantes se codifican utilizando la técnica de codificación descrita en el trabajo de (Abo-Zahhad y Rajoub, 2002). El algoritmo de compresión se prueba para 24 registros diferentes seleccionados de la base de datos de arritmias del MIT-BIH (MIT-BIH Arrhythmia Database). Los resultados experimentales muestran que el método propuesto consigue una elevada relación de compresión con una distorsión relativamente baja y una complejidad computacional reducida en comparación con otros métodos.

• Materias:Electrónica de refrigeración Sensor capacitivo Compresión de señales Máquinas Comprensión de imágenes
• Subjects:Refrigeration electronics Capacitive sensor Signal compression Machines Image understanding
• Palabras claves:Base de datos de arritmias BIH, matriz D, umbralización de coeficientes DWT 2D, coeficientes DWT umbralizados resultantes, alta relación de compresión, baja complejidad computacional, señal ECG original, MIT, coeficientes, enfoques 2D.
• Keywords:BIH Arrhythmia Database, D matrix, 2D DWT coefficients thresholding, resulted thresholded DWT coefficients, high compression ratio, low computational complexity, original ECG signal, MIT, coefficients, 2D approaches