[发明专利]一种心电数据的重构方法及装置

权利要求书

1.一种心电数据的重构方法，其特征在于，包括：

接收用户的压缩心电数据；

判断个性化过完备字典是否生成，所述个性化过完备字典为依据所述用户的原始心电数据训练生成的过完备字典，所述原始心电数据为未经过压缩的心电数据；

若所述个性化过完备字典生成，利用所述个性化过完备字典和OMP算法，对所述压缩心电数据进行重构，获得第一重构心电数据；

所述个性化过完备字典生成的过程包括：

接收预设时间内的所述用户的原始心电数据；

将所述原始心电数据按照接收时间进行分组，获得第一初始化过完备字典和第一训练样本；

将所述第一初始化过完备字典进行矩阵转化，生成第二初始化过完备字典；

按照所述第二初始化过完备字典的矩阵属性，生成对应所述第二初始化过完备字典的目标迭代次数，所述矩阵属性为所述第二初始化过完备字典的行个数与列个数；

生成所需原子个数参数，其中，所述所需原子个数参数为表示所述原始心电数据所需的所述第二初始化过完备字典中列的个数；

将所述第一训练样本进行矩阵转化，生成第二训练样本；

将所述第二初始化过完备字典作为传感矩阵，所述所需原子个数参数作为第一稀疏度，并利用所述OMP算法，计算所述第二训练样本的稀疏系数矩阵，其中，所述传感矩阵和所述第一稀疏度为所述OMP算法中所采用的传感矩阵与稀疏度；

将所述所需原子个数参数作为第二稀疏度，并利用K-SVD算法对所述第二初始化过完备字典、所述第二训练样本的稀疏系数矩阵和所述第二训练样本进行训练，生成训练更新字典，其中，所述第二稀疏度为所述K-SVD算法中所采用的稀疏度；

记录所述训练更新字典的生成次数；

判断所述生成次数是否达到所述目标迭代次数；

若所述生成次数达到所述目标迭代次数，将所述训练更新字典作为所述个性化过完备字典；

若所述生成次数未达到所述目标迭代次数，将所述训练更新字典作为所述第二初始化过完备字典，并返回所述将所述所需原子个数参数作为第二稀疏度，并利用K-SVD算法对所述第二初始化过完备字典、所述第二训练样本的稀疏系数矩阵和所述第二训练样本进行训练，生成训练更新字典。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述个性化过完备字典和OMP算法，对所述压缩心电数据进行重构，获得第一重构心电数据，包括：

将所述个性化过完备字典与压缩矩阵相乘，获得相乘矩阵，其中，所述压缩矩阵用于对所述用户的原始心电数据进行压缩；

将所述相乘矩阵作为所述传感矩阵，所述所需原子个数参数作为所述第一稀疏度，所述压缩心电数据作为采样向量，并利用所述OMP算法，计算出心电数据的稀疏系数矩阵；

将所述个性化过完备字典与所述心电数据的稀疏系数矩阵相乘，获得所述第一重构心电数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断出所述个性化过完备字典未生成之后，还包括：

利用备选过完备字典对所述压缩心电数据进行重构，获得第二重构心电数据，其中，所述备选过完备字典预先获取。