基于小波变换的ECG信号自适应算术编码

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。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或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：裂猛盈日期：物三。篁：握论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：霾基函导师签名：—酶闩

2、期：趋!至，上：趁本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光微版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：：程錾函导师签名：f：1期：砬亟逖摘要1IIIllllllllllllillIllllllllllllIIIIIIIIIIIIIY2370598心电信号(ECG)是一项极为重要的临床诊断指标和评价依据，远程医疗系统中对该信号进行实时高效的压缩编码具有重要的意义。对ECG信号进行压缩时，不仅要考虑压缩编码系统的高效性，也要兼顾

3、其压缩编码的实时性。本文在对ECG信号进行高效压缩的前提下，为了减少时间的延迟，提出了一种实时的ECG信号压缩编码方案。由于ECG信号是一种类周期信号，其心搏内和心搏间存在着一定相关性，利用这些相关性来建立多周期相关的概率统计模型可以大大地提高压缩系统的压缩比，但利用这种相关性，需对ECG信号进行准周期分割。本文首先根据ECG信号的结构特征，通过模极大和自适应循环匹配识别出R波，利用R波的位置对信号进行周期分割，再对一个周期的信号进行离散小波变换，利用带死区的量化器将生成的离散小波系数进行量化，并将量化值分解成四个码流即重要位置流、符号流、最高位位置流及剩余比特流，最后

4、利用ECG信号间的相关性，分别建立多周期相关的概率统计模型，实现自适应算术编码。依次分割信号对其进行压缩编码，直至信号结束。本文采用的数据来源于MIT-BIH心律失常数据库。实验结果表明，在一定的误差范围内，重构出的ECG信号数据与原始信号基本一致，本文的实验方案在保证了ECG信号压缩编码高效性的同时，又较好的实现了压缩编码的实时性。关键词：小波变换、R波识别、多周期相关概率统计模型、自适应算术编码AbstractECGisanimportantindicatorsoftheclinicaldiagnosis．Therealizationofreal-timeandef

5、ficientECGdatacompressionhaspracticalsignificanceintheaspectofremotemedicalservices．ECGdatacompressionsystemnotonlyconsidertheefficiencyofthesystem，butalsotakeintoaccounttheReal-timeofECGsignalcompressionencoding．UnderthepremiseofefficientcompressionoftheECGdata，inordertoreducethetimedel

6、ay,weputforwardareal-timeECGsignalcompressionencodingscheme．ECGissimilartotheperiodicsignal，thereisacertaincorrelationbetweeninsideandoutsidetheheartbeat,thencreatamulti-cycleprobabilitystatisticalmodelcangreatlyimprovethecompressionratioofthecompressioncodingsystem，tousethiscorrelationw

7、eshouldsegmenttheECGsignal．Firstofall，accordingtothestructuralfeaturesoftheECGandthenrecognizetheRwavesbythemaxvaluedetectionandtheadaptiverepeatedmatching，weusetheR—wave’Spositiontosplitthesignalcycle．AndeachcycleofECGsignalisprocessedwithdiscretewavelettransform,thecoef