基于小波系数预测的ecg信号压缩研究

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1、分类号密级公开编号溱摩碛士研究嗲像儉式题目基干小波系数预测的信号压缩学院（所、中心）信息学院专业名称生物医学工程研究生姓名王睛晴学号导师姓名陈建华职称教授年月论文独创性声明及使用授权本论文是作者在导师指导下取得的研宂成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宂成果，不存在剽窃或抄袭行为。与作者一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。现就论文的使用对云南大学授权如下：学校有权保留本论文（含电子版），也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文；学校有权公布论文的全部或部分内容，可以将论文用于查阅或借阅

2、服务；学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、社会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）研宄生签名导师签名：期摘要心血管疾病一直是威胁人们生命的重要疾病之一，心电信号简称为能综合反映出人体心脏在体表的活动，提供心脏病患者详细的诊断信息。因此，对病患进行临床心电图检查对心脏病的诊断有重要的意义。随着计算机技术应用的推广，为了能给医生提供更准确的数据分析，临床对多导联心电测量仪的使用越来越广泛，同时也对临床釆集到的心电信号的釆样频率要求更高、釆样精度要求更准以及釆样时间也要求更长。这样一来就需

3、要更大的存储空间和更快传输速度，所以进一步降低心电数据存储空间，对心电数据的处理和传输有着重要的意义。由于心电数据是医生对病人病情诊断的重要依据，针对心电信号的压缩在追求最大的压縮比的同时降低心电数据的失真度也是至关重要的。因此，对心电诊断信号的无失真压缩，已成为当下生物医学工程中重要的科学研宂方向。基于高压缩比和低失真度两个方面的考虑，本文提出：对信号离散小波系数预测的算法。由于心电信号是心脏波动时产生的，每一次心脏的收缩和舒张都是一个心搏周期，所以每个心搏信号之间有着高度的相关性和周期性。根据这一特性：首先对心电信号进行连续小波变换及采用模极大方法识别波位置，接着对

4、心电信号中的每个心搏进行精确的周期划分；然后对心电信号进行六层离散小波变换；根据离散变换后的小波系数的特点，釆用带截止区的量化器将进行合理的量化；然后是建立自适应的模板，对量化后的系数进行最优线性预测；最后通过自适应算术编码器对误差进行编码压缩。本文首先介绍了近几十年以来的国内外信号压缩的研究背景及现状；在深入学习了小波变换原理后，根据连续小波变换结合模极大识别波位置进一步分析研究了信号的周期结构特点；根据离散小波变换系数的特点选取带截止区的均匀量化器进行量化；然后根据心搏信号相邻位置的相关性和周期性建立模型对离散小波系数进行最优线性预测器预测；最后给出了具体的实验方案

5、、实验结果及分析。本文中实验数据来源于：美国的心律失常数数据库。实验结果表明：本文提出的基于小波系数预测信号的方法压缩效果有显著提高。关键词：连续小波变换；波检测；带截止区均匀量化；离散小波系数预测适应算术编码AbstractAbstractCardiovasculardiseaseisoneofthemaindiseasesthreateningpeople'slife，，，，AbstractusingcontinuouswavelettransformmodulusmaximamethodtodetectRwavepositionwasaccurateforeach

6、cardiaccycleinECGsignals;thensixleveldiscretewavelettransformofECGsignal;accordingtothecharacteristicsofdiscretewaveletcoefficientsaftertransformation,withdeadzonequantizerthereasonablequantification;thenanadaptivetemplateforoptimallinearpredictionofquantizedcoefficients;finallytheerrorc

7、odingbyadaptivearithmeticcoder.ThispaperfirstintroducestheresearchstatusathomeandabroadinrecentdecadesECGsignalcompression,andthenin-depthstudy，，，，，目录目录摘要录第一腿研宄背景及现状选题的目的和意义心电信号的简要介绍信号的结构特点常用心电数据库论文的主要工作论文的结构介绍和创新点第二章小波变换和量化小波变换的背景介绍小波变换与傅里叶变换的对比分析小波变换的原理连续小波变换连续小波变换的性质连续