本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的心電信號(hào)壓縮研究

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【摘要】：穿戴式生理檢測(cè)設(shè)備在心電信號(hào)的遠(yuǎn)程護(hù)理系統(tǒng)中起到了重要作用,其便于攜帶、可移動(dòng)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等特點(diǎn)也對(duì)數(shù)據(jù)的無(wú)線傳輸和存儲(chǔ)容量帶來(lái)了大的挑戰(zhàn),要解決這些問(wèn)題,心電信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是必不可少的。針對(duì)傳統(tǒng)的變換域壓縮方法過(guò)于依賴基函數(shù)的問(wèn)題,本文提出了一種將小波分解算法和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法相結(jié)合的心電信號(hào)壓縮方法。本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.分析了小波分解算法在心電信號(hào)壓縮應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和局限性,以及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的自適應(yīng)性、固有模態(tài)分量的特點(diǎn)在信號(hào)壓縮中的應(yīng)用。2.結(jié)合小波變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法各自的特點(diǎn),將它們同時(shí)應(yīng)用到心電信號(hào)的壓縮中。首先通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法將心電信號(hào)分解成為一系列的固有模態(tài)函數(shù)分量,然后根據(jù)這些固有模態(tài)函數(shù)分量各自不同的特點(diǎn)將它們分為兩組,并合成為兩個(gè)重組函數(shù),對(duì)第一重組函數(shù)采用少量的極值點(diǎn)來(lái)進(jìn)行記錄,對(duì)第二重組函數(shù)則采用小波變換的方式進(jìn)行壓縮。3.通過(guò)分析兩個(gè)重組函數(shù)各自所包含能量的大小,對(duì)其分配不同的失真度貢獻(xiàn)比例,并采用最大極值點(diǎn)倍數(shù)的方式來(lái)確定第一重組函數(shù)特征點(diǎn)閾值的大小,采用固定被量化為零的小波系數(shù)比例來(lái)確定第二重組函數(shù)特征點(diǎn)的閾值。4.采用均勻標(biāo)量死區(qū)量化的方法對(duì)待編碼的特征點(diǎn)進(jìn)行量化,該方法將閾值處理和特征值量化兩個(gè)步驟合二為一,將量化誤差和閾值大小聯(lián)系了起來(lái),使得本文提出的壓縮方法可以只通過(guò)改變特征點(diǎn)閾值的大小來(lái)實(shí)現(xiàn)重構(gòu)失真度的調(diào)節(jié),并根據(jù)兩個(gè)重組函數(shù)的特征點(diǎn)量化結(jié)果的不同特征,通過(guò)不同的途徑將它們的非零特征點(diǎn)和特征點(diǎn)的位置信息分離開(kāi)來(lái),最后采用Huffman無(wú)損編碼方法對(duì)分離處理之后的特征值和位置信息進(jìn)行壓縮編碼。本文采用麻省理工學(xué)院提供的心律不齊的心電信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)對(duì)壓縮方法進(jìn)行檢驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于其他的心電信號(hào)壓縮方法,本文所提出的算法表現(xiàn)出了更高的性能,得到了更好的壓縮效果。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R540.4;TN911.7

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6 楊賢昭;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的故障診斷方法研究[D];武漢科技大學(xué);2012年

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