Метод оптимального сжатия данных в системах медицинского мониторинга

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorАнтоненко, Е. А.
dc.contributor.authorКатрич, В. А.
dc.contributor.authorКарпов, А. И.
dc.contributor.authorМустецов, Н. П.
dc.contributor.authorАнтоненко, Є. О.
dc.contributor.authorКатрич, В. О.
dc.contributor.authorКарпов, О. І.
dc.contributor.authorМустецов, М. П.
dc.contributor.authorAntonenko, E.
dc.contributor.authorKatrich, V.
dc.contributor.authorKarpov, A.
dc.contributor.authorMustetsov, N.
dc.date.accessioned2016-10-26T14:53:00Z
dc.date.available2016-10-26T14:53:00Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractenThe compression algorithm of one-dimensional signal based on a selection of real-time points is developed. The key points are the extremes, and the point of maximum curvature of the function (signal). The keypoints selection specified their diagnostic value and characteristics of biomedical signals. The affectivity of the proposed algorithm is evaluated on the example of PPG signal compression. To restore the signal approximation method is used. The key points are divided biomedical signal into seven elements that the reduction is approximated by a linear and trigonometric functions. The expressions to the interpolation is written. The estimation of the maximum error of the algorithm shown in the time (less than 5.2%) and the frequency (less than 3,7%) areas that confirms the possibility of applying the algorithm for time and amplitude analysis, and for a spectral analysis of the one-dimensional biomedical signal.uk
dc.description.abstractruРазработан алгоритм сжатия одномерного сигнала, основанный на выборе в реальном масштабе времени ключевых точек. Ключевыми точками являются экстремумы и точки максимальной кривизны функции (сигнала). Выбор ключевых точек обусловлен их диагностической ценностью, а так же особенностями биомедицинских сигналов. Эффективность предлагаемого алгоритма оценена на примере сжатия сигнала фотоплетизмограммы. Для восстановления сигнала используется метод аппроксимации. Ключевые точки делят биомедицинский сигнал на семь элементов, которые, при восстановлении, аппроксимируются линейной и тригонометрическими функциями. Записаны выражения для интерполяции сигнала при его восстановлении. Дана оценка максимальной приведенной погрешности алгоритма во временной (не превышает 5,2 %) и частотной (не превышает 3,7 %) областях, что подтверждает возможность применения алгоритма как для амплитудно-временного, так и для спектрального анализа одномерного биомедицинского сигнала.uk
dc.description.abstractukРозроблено алгоритм стиснення одновимірного сигналу, що заснований на виборі в реальному масштабі часу ключових точок. Ключовими точками є екстремуми і точки максимальної кривизни функції (сигналу). Вибір ключових точок обумовлений їх діагностичної цінністю, а також особливостями біомедичних сигналів. Ефективність запропонованого алгоритму оцінена на прикладі стиснення сигналу фотоплетізмограми. Для відновлення сигналу використовується метод апроксимації. Ключові точки ділять біомедичний сигнал на сім елементів, які, при відновленні, апроксимуються лінійною і тригонометричними функціями. Записані вирази для інтерполяції сигналу при його відновленні. Дана оцінка максимальної наведеної похибки алгоритму в часовій (не перевищує 5,2%) і частотній (не перевищує 3,7%) областях, що підтверджує можливість застосування алгоритму як для амплітудно-часового, так і для спектрального аналізу одновимірного біомедичного сигналу.uk
dc.format.pagerangeС. 46-51uk
dc.identifier.citationМетод оптимального сжатия данных в системах медицинского мониторинга / Е. А. Антоненко, В. А. Катрич, А. И. Карпов, Н. П. Мустецов // Електроніка та зв'язок : науково-технічний журнал. – 2015. – Т. 20, № 5(88). – С. 46–51. – Бібліогр.: 5 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/17869
dc.language.isoruuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиевuk
dc.source.nameЕлектроніка та зв'язок : науково-технічний журналuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectалгоритм сжатияru
dc.subjectфотоплетизмограммаru
dc.subjectмаксимальная кривизнаru
dc.subjectкусочная аппроксимацияru
dc.subjectспектральный анализru
dc.subjectалгоритм стисненняuk
dc.subjectфотоплетізмограммаuk
dc.subjectмаксимальна кривизнаuk
dc.subjectкусочной апроксимаціяuk
dc.subjectспектральний аналізuk
dc.subjectcompression algorithmen
dc.subjectphotoplethysmographyen
dc.subjectmaximum curvatureen
dc.subjectpiece-wise approximationen
dc.subjectspectral analysisen
dc.subject.udc004.627÷616.12-073.7uk
dc.titleМетод оптимального сжатия данных в системах медицинского мониторингаru
dc.title.alternativeМетод оптимального стиснення даних в системах медичного моніторингуuk
dc.title.alternativeThe optimal method of data compression in medical monitoring systemsen
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
EiS2015-5_06_Antonenko.pdf
Розмір:
427.48 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Електроніка та зв'язок: науково-технічний журнал, Т. 20, № 5(88)