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《大连理工大学》 2007年
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基于改进的SPIHT算法的心电信号压缩研究

陈颖  
【摘要】: 随着现代化医疗设备的增加,医学数据量激增。为了减少存储量和有利于数据传输,需要在不损失诊断信息的前提下对原始数据进行压缩。特别是随着计算机在心脏病诊断,监护等领域的广泛应用和心电图数量的日益增长,数据压缩技术自本世纪六十年代开始应用于心电图领域,并不断得到发展。心电(Electrocardiogram,ECG)数据压缩可减少传送ECG数据所需的信道带宽和传送时间,减小用于存贮ECG数据的空间。 基于小波变换的压缩算法在图像及信号压缩领域得到了广泛的应用。小波变换用于信号编码的基本思想就是把信号进行多分辨率分解,分解成不同频率的近似系数和细节系数,然后再对分解后的系数进行编码。系数编码是小波变换用于压缩的核心,压缩的实质是对系数的量化压缩。采用何种策略对小波变换后的数据进行处理仍是信号压缩领域的一个研究热点。 本论文在SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)编码算法的基础上,通过引入提升小波变换、阈值优化选取、扩充零树结构等措施,提出了一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法——Modified SPIHT,简称为MSPIHT算法。算法首先将ECG数据进行提升小波变换;其次,对提升小波变换后的小波系数进行阈值优化选取,最后用基于扩充零树结构的改进的SPIHT算法对系数进行编码。 对本文给出的压缩算法方案进行了仿真实验,实验分成两部分。第一部分实验是对ECG信号进行一维压缩,通过对MIT-BIH心律不齐数据库中记录的信号数据进行的压缩实验,验证了MSPIHT算法的有效性。同时,将MSPIHT算法与SPIHT算法及其它基于小波变换的压缩方法的压缩效果进行了比较,结果表明MSPIHT算法具有更好的压缩效果。第二部分实验是利用MSPIHT算法对ECG信号进行二维压缩,这样在保证信号重建质量的情况下,可以获得比用MSPIHT算法进行一维ECG信号压缩更高的压缩比。两部分实验验证了MSPIHT算法用于ECG信号压缩的有效性。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TN911.6

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【引证文献】
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1 毛洪飞;基于SOPC的医疗电子信息处理模块研究[D];湖北工业大学;2011年
2 刘琳琳;管道泄漏检测数据的压缩方法研究[D];北京化工大学;2011年
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【参考文献】
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【共引文献】
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3 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
4 丁雷;白鼠脑电信号远控采集处理系统的设计与研究[D];山东科技大学;2010年
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6 袁学旭;地层中米氏旋回识别研究[D];山东科技大学;2010年
7 郭豹;基于小波变换和DTW算法的ECG身份识别系统研究[D];郑州大学;2010年
8 赵云;心律失常的心电监护与辅助诊断系统[D];郑州大学;2010年
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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10 罗扬,谭汉松;图像的小波压缩技术及研究进展[J];长沙大学学报;2004年04期
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1 陈颖;基于改进的SPIHT算法的心电信号压缩研究[D];大连理工大学;2007年
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8 戚华溢;嵌入式零树小波用于红外光谱压缩的研究[D];四川大学;2002年
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