多値アルファベットに対する反辞書を用いた心電図の予測符号化
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概要
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反辞書は,入力系列に現れない極小系列の集まりのことで,これを用いた心電図の無ひずみデータ圧縮手法が提案されている.しかしながら,従来手法は反辞書のサイズがアルファベットサイズに比例するために,心電図データとして2値系列しか扱えない問題点がある.本稿では,データの取り扱いやすさと圧縮率の改善のために,学習系列に対する反辞書を動的に構築することで多値アルファベットを扱える手法を提案する.計算機実験の結果,従来手法に比べて圧縮率が改善し,高性能な静的符号化法であるBurrows-Wheeler変換を用いたbzip2に比べてよい圧縮率が得られた.また,従来手法より使用メモリ量が削減され,リアルタイム処理可能であることが確認できた.
- 2009-09-07
著者
-
森田 啓義
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
太田 隆博
長野県工科短期大学校電子技術科
-
森田 啓義
電気通信大学情報システム学研究科
-
森田 啓義
電気通信大学
-
森田 啓義
電気通信大学大学院情報システム学研究科情報システム運用学専攻
-
森田 啓義
電気通信大学情報システム学研究科ネットワークシステム学専攻
-
太田 隆博
長野県工科短期大学校情報技術科
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