ECG信号的自适应无损压缩

摘要

在医学研究领域，心脏疾病一直以来都是一项重要的研究课题，而对于心脏疾病的诊断与研究，心电图信号即ECG(electrocardiogram)信号又是一项极为重要的临床诊断指标和评价依据。多年来，许多学者和研究人员都对ECG信号的压缩进行了很多研究，而其压缩技术的重要性也日益显著。在原始ECG信号数据当中，往往包含大量的冗余和不相关信息，这些信息既浪费存储空间和传输带宽，又毫无价值，而通过利用信号数据中的这些冗余与不相关的信息，我们就能够实现对原始数据的压缩，从而为信息更好的存储与传输创造条件。ECG信号的压缩可分为两大类，即：有损压缩与无损压缩。有损压缩可以达到很高的压缩率，但是解码重构信号与原始信号并不完全一致，存在一定的错误，误差与信息丢失。无损压缩虽然压缩率达不到有损压缩那么高，但是经过解码重构，恢复后的信号与原始信号完全一致。由于ECG信号的特殊性，无损压缩的重要性远比有损压缩更有意义与应用价值。本文的研究既是建立在ECG信号的无损压缩基础上进行的。
　　 我们提出了一种单通道ECG信号自适应线性预测的无损压缩方案。为此，我们设计了一种新的自适应可变系数线性预测器，并且此预测器是自回归的。与一般的线性预测相比，我们设计的是一种可选择预测系数的模型，针对信号特点即做到了预测的动态自适应又做到了预测系数可变，最后，我们对预测器加入自回归模块，增加预测精度。
　　 我们设计了一种自适应的可变阶RICE编码方法，采用新的阶数算法，使得整个编码过程可以做到阶数动态自适应，根据待编码数据的大小自适应的选择最佳阶数，从而选择最佳码字长度进行编码，整个编码过程中阶数的选择是纯动态的，对待编码数据做到真正自适应编码。
　　 我们提出了一种结合可逆整型K-L(Karhunen-Loeve Transform)变换的多通道自适应线性预测无损压缩。该方法采用动态自适应的多通道可变预测模型，其中，预测模型是多个通道同时作为预测因子进行预测的。对预测后的残差，我们使用可逆整型K-L变换进行处理，去除通道间的相关冗余，最后，使用重新设计过的多通道自适应可变阶RICE编码进行压缩。

目录

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第一章 绪论

1.1引言

1.2数据压缩概念简介

1.3 ECG信号简介

1.4 ECG信号压缩研究概况

1.4.1直接压缩法

1.4.2变换编码

1.4.3参数提取方法

1.5压缩质量评价

1.6本文研究目的及内容

第二章 ECG信号的无损压缩原理与方法

2.1 引言

2.2无损压缩原理

2.2.1信息论与数据冗余

2.2.2无损压缩编码

2.2.3 ECG信号的无损压缩

第三章 ECG信号的变换处理

3.1引言

3.2多通道ECG信号的K-L变换

3.2.1 K-L(Karhunen-Loeve Transform)变换

3.2.2 K-L变换理论

3.2.3可逆整型K-L变换

3.3 ECG信号变换实验结果与分析

第四章 自适应线性预测器及ECG信号的线性预测

4.1引言

4.2线性预测原理

4.3单通道ECG信号的自适应线性预测

4.3.1自适应可变系数自回归线性预测

4.4多通道ECG信号的自适应多通道模型线性预测

4.4.1自适应多通道线性预测模型

4.5 ECG信号的线性预测实验结果与分析

4.5.1单通道ECG信号的线性预测

4.5.2多通道ECG信号的线性预测

第五章 自适应可变阶RICE编码压缩及信号解压缩

5.1引言

5.2自适应可变阶RICE编码

5.2.1基本RICE编码方法

5.2.2自适应可变阶RICE编码

5.3单通道ECG信号的无损压缩实验结果与分析

5.4多通道ECG信号的无损压缩实验结果与分析

5.5 ECG信号的解压缩与信号重构实验结果与分析

5.5.1单通道ECG信号的解压缩与信号重构

5.5.2多通道ECG信号的解压缩与信号重构

第六章 结论

致谢

参考文献