面向ECG的二分法稀疏度自适应匹配追踪重构算法

摘要

为了减少无线传感器网络(WSNs)心电信号的压缩感知重构时间,提出一种面向心电(ECG)信号的二分法稀疏度自适应匹配追踪重构算法.基于二分法快速接近真实稀疏度的值,并通过相邻迭代之间残差范数值差的绝对值确定下一轮迭代计算区间.实验结果表明:与传统稀疏自适应匹配追踪重构算法相比较,改进算法可显著降低重构时间并接近子空间追踪算法和正交匹配追踪算法;与子空间追踪算法和正交匹配追踪算法相比,峰值信噪比平均提升了6.29％和5.43％.