대한의용생체공학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KOSOMBE Conference)
- 대한의용생체공학회 1994년도 춘계학술대회
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- Pages.43-48
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- 1994
반복 함수계(Iterated Function Systems)를 이용한 심전도 데이타 압축
ECG Data Compression Using Iterated Function System
- 전영일 (연세대학교 보건과학대학 의용전자공학과) ;
- 이순혁 (연세대학교 보건과학대학 의용전자공학과) ;
- 이지연 (연세대학교 보건과학대학 의용전자공학과) ;
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윤영로
(연세대학교 보건과학대학 의용전자공학과) ;
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윤형로
(연세대학교 보건과학대학 의용전자공학과)
- Jun, Young-Il (Dept. of Biomedical Eng., Yonsei University) ;
- Lee, Soon-Hyouk (Dept. of Biomedical Eng., Yonsei University) ;
- Lee, Gee-Yeon (Dept. of Biomedical Eng., Yonsei University) ;
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Yoon, Young-Ro
(Dept. of Biomedical Eng., Yonsei University) ;
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Yoon, Hyung-Ro
(Dept. of Biomedical Eng., Yonsei University)
- 발행 : 1994.05.13
초록
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
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