J 2020

Complex study on compression of ECG signals using novel single-cycle fractal-based algorithm and SPIHT

NĚMCOVÁ, Andrea, Martin VÍTEK a Marie NOVÁKOVÁ

Základní údaje

Originální název

Complex study on compression of ECG signals using novel single-cycle fractal-based algorithm and SPIHT

Autoři

NĚMCOVÁ, Andrea (203 Česká republika, garant), Martin VÍTEK (203 Česká republika) a Marie NOVÁKOVÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Scientific Reports, London, Nature Publishing Group, 2020, 2045-2322

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30105 Physiology

Stát vydavatele

Velká Británie a Severní Irsko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Impakt faktor

Impact factor: 4.379

Kód RIV

RIV/00216224:14110/20:00116568

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

UT WoS

000577252400032

Klíčová slova anglicky

ECG signals; single-cycle fractal-based algorithm; SPIHT

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 29. 10. 2020 07:11, Mgr. Tereza Miškechová

Anotace

V originále

Compression of ECG signal is essential especially in the area of signal transmission in telemedicine. There exist many compression algorithms which are described in various details, tested on various datasets and their performance is expressed by different ways. There is a lack of standardization in this area. This study points out these drawbacks and presents new compression algorithm which is properly described, tested and objectively compared with other authors. This study serves as an example how the standardization should look like. Single-cycle fractal-based (SCyF) compression algorithm is introduced and tested on 4 different databases-CSE database, MIT-BIH arrhythmia database, High-frequency signal and Brno University of Technology ECG quality database (BUT QDB). SCyF algorithm is always compared with well-known algorithm based on wavelet transform and set partitioning in hierarchical trees in terms of efficiency (2 methods) and quality/distortion of the signal after compression (12 methods). Detail analysis of the results is provided. The results of SCyF compression algorithm reach up to avL=0.4460 bps and PRDN=2.8236%.