Electromyogram Signal Compression Based on Empirical-Mode-Decomposition-Based Approximation and DCT-Based Smoothing
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
Electromyogram (EMG) signals are useful in muscle behavior assessment and have some clinical applications. Today, there is a great tendency to transmit and store long-term EMG recordings which implies the importance of EMG signal compression. In this paper, we have proposed an EMG signal compression approach based on Empirical-Mode-Decomposition-based signal approximation, Discrete-Cosine-Transform-based signal smoothing, two-dimensional signal processing, wavelet transform, and SPIHT coding. We have evaluated the compression performance of the proposed approach by two sets of measures: The compression throughput and clinical-information-preserving measures. The former include two measures of PRD and CF while the latter uses four spectral parameters as the appropriate measures.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Journal of advanced signal processing, Volume:3 Issue: 1, 2019
Pages:
83 to 96
https://magiran.com/p2068099
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!