基于經(jīng)驗模態(tài)分解的心電信號壓縮研究.pdf

1、穿戴式生理檢測設備在心電信號的遠程護理系統(tǒng)中起到了重要作用，其便于攜帶、可移動性強、實時監(jiān)測等特點也對數(shù)據(jù)的無線傳輸和存儲容量帶來了大的挑戰(zhàn)，要解決這些問題，心電信號的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)是必不可少的。針對傳統(tǒng)的變換域壓縮方法過于依賴基函數(shù)的問題，本文提出了一種將小波分解算法和經(jīng)驗模態(tài)分解算法相結(jié)合的心電信號壓縮方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴分析了小波分解算法在心電信號壓縮應用中的優(yōu)勢和局限性，以及經(jīng)驗模態(tài)分解算法的自適應性、固有模態(tài)

2、分量的特點在信號壓縮中的應用。⑵結(jié)合小波變換和經(jīng)驗模態(tài)分解算法各自的特點，將它們同時應用到心電信號的壓縮中。首先通過經(jīng)驗模態(tài)分解算法將心電信號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將它們分為兩組，并合成為兩個重組函數(shù)，對第一重組函數(shù)采用少量的極值點來進行記錄，對第二重組函數(shù)則采用小波變換的方式進行壓縮。⑶通過分析兩個重組函數(shù)各自所包含能量的大小，對其分配不同的失真度貢獻比例，并采用最大極值點倍數(shù)的方

3、式來確定第一重組函數(shù)特征點閾值的大小，采用固定被量化為零的小波系數(shù)比例來確定第二重組函數(shù)特征點的閾值。⑷采用均勻標量死區(qū)量化的方法對待編碼的特征點進行量化，該方法將閾值處理和特征值量化兩個步驟合二為一，將量化誤差和閾值大小聯(lián)系了起來，使得本文提出的壓縮方法可以只通過改變特征點閾值的大小來實現(xiàn)重構(gòu)失真度的調(diào)節(jié)，并根據(jù)兩個重組函數(shù)的特征點量化結(jié)果的不同特征，通過不同的途徑將它們的非零特征點和特征點的位置信息分離開來，最后采用Huffman無