基于多周期相关的ECG信号压缩研究

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心电信号(ECG)是心脏电活动在体表的综合反映,它对检测和诊断心脏疾病具有重要意义。而实现心电信号数据的实时高效压缩编码对其在远程医疗系统中的传输具有重要的现实意义。一方面是ECG信号压缩编码的高效性。它是指该系统的压缩比尽可能的大,同时重建后的信号与原始信号的误差尽可能的小。另一方面是ECG信号压缩编码的实时性。对于ECG信号在远程医疗系统中的传输来说,太大的延迟可能是致命的,所以尽可能的减小延迟,提高压缩编码的实时性是本文对ECG信号压缩编码所追求的目标之一。基于以上两点,本文提出了一种ECG信号压缩编码方案:ECG信号是类似周期信号,因此根据ECG信号的结构特征来分割出信号周期,对一个周期进行提升小波变换,对生成的提升小波系数进行带截止区的均匀量化,再把量化系数分解成重要位置流、符号流、最高位位置流以及剩余比特流,然后对前三种数据流分别建立多周期相关的概率统计模型,进而实现自适应算术编码。按照上述的步骤,再去分割下个周期的ECG信号进行处理,直至所有信号结束。在这个过程中,计算机内存中保持多个周期的量化系数,这样就可以利用多个周期之间的相关性对数据流进行自适应算术编码。本文的实验数据来自于MIT-BIH心律失常数据库。实验结果表明,本文的实验方案在保证了ECG信号压缩编码高效性的同时,又比较好的实现了压缩编码的实时性。
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