论文总字数：26541字

摘 要

现代医疗中，ECG信号的小空间压缩存储和快速传输是必须要解决的问题。随着科技越来越发达，信息量也随着技术发展无限增大，不断有新的压缩存储技术被提出来满足如此巨大信息量的要求，而且尤其是对于ECG信号，由于该种信息多数时间要长期不间断的进行采集，存储，与此同时，有时远程医疗需要将存储的数据快速的通过网络传递到远方监控端，同时，在诊疗过程中医生需要较高保真程度的信号波形，以方便对病人的身体状况有一个更为精确的判断，所以，针对ECG信号压缩的算法要兼具压缩比大，和信息失真较少两种特性，从而在尽可能减少存储花费，和使压缩后的信号尽可能多的体现出所有的病理特征。较好的压缩算法并非追求一个方面的卓越，而是能在衡量波段信息重要性的前提下，针对不同的波段进行压缩性能取舍，以达到最终良好的压缩结果。本文认为，在ECG数据压缩过程中，首先要保证的是信息失真度比较小，尤其在信号变化较大部分，因为该部分一般来说所含病理信息都是非常丰富的，如果失真过大，传输的心电信号会变为无用信号，没有传输价值，所以本文介绍了Huffman算法，和Huffman混合CORTES算法，前者是数据无损压缩是其中一种较为可靠，性能最优的方法，后者则无损压缩的之前，利用有损压缩过滤一部分非重要信息，以提高压缩比。

关键词：无损压缩；ECG数据；Huffman算法；CORTES算法混合算法

ABSTRACT

In the modern medical field, small space storage and quick transportation process of the ECG data are becoming two big problems waiting to be proved. As the technology develops rapidly and become more and more advanced, the volume of information grow larger than before, the old compression technologies can’t satisfying the need of information storage, especially for ECG data, in terms of the characteristics of this kind of data, they need to be recorded and stored continuously, in the main time, some time medical service need monitor ECG data from remote place, besides, distortion of the data should be controlled to a low rate, in order to have a more specific diagnosis to the patience’s illness, so the compression methods need to have high compression rate and low distortion rate to lower the cost of storage and improve the quality of data after compression. Those good at ECG compression, always can apply different compression methods to different segments of the ECG data, to obtain good result. In this paper, we consider that low distortion rate comes the first, especially in segments that have great changes and a huge amout of medical information, it will become useless if it is changed a lot by compression methods. So we introduce Huffman algorithm and mixture algorithm with Huffman and CORTES the former one is good in keep original information, while the latter use data reduction to reduce the size of data, to get a good compression result.

KEY WORDS: Lossless compression；ECG data；Huffman algorithm；CORTES mixture algorithm

目录

摘要 I

ABSTRACT II

目录 III

第一章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2.心电图像与信号分析 1

1.3现存压缩分析 3

1.3.1根据压缩方法的三种分类 3

1.3.2一维编码压缩与二维编码压缩 4

1.3.3有损压缩和无损压缩 5

1.4压缩算法性能度量参数 6

1.5标准心电数据库 6

1.5.1数据库数据存储结构 7

第二章 心电压缩波形预处理 9

2.1心电数据噪音与滤噪 9

2.2 QRS波群检测 10

2.3心电异常判断 12

第三章ECG数据压缩算法 13

3.1 Huffman无损压缩算法 13

3.1.1Huffman算法构造原理 13

3.1.2Huffman算法编码过程 14

3.1.3Huffman算法压缩与解压 16

3.1.4 Huffman算法压缩效率 17

3.1.5 Huffman算法改进 20

3.2复合压缩算法 21

3.2.1 CORTES算法与Huffman算法结合 22

3.2.2 CORTES算法压缩过程 24

3.2.3 算法压缩性能 27

第四章 总结 29

致谢 31

参考文献： 32

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

近年来，许多关于处理ECG数据的压缩算法被提出，对ECG数据压缩的需要主要有两个方面：一个是有效的存储，一个是有效的实时传输。ECG数据的存储需要大型的数据库，其中存储了成千上百的复杂数据以备后续使用。心电监控设备需要较长的监控时期，24小时监控病人，所以在信号未压缩前，其存储设备需要大概54Mbyte/通道^[1]，但是在实时传送信号过程为了保证传递速率，所能传递的信息量非常有限，譬如一个电话线只能以4.8kb/s的速度传递数字信号，该比率只足够传递一个单独的ECG信号（未压缩时），这对于医疗行业是远远不够的，所以有效的传输系统需要ECG信号的高效压缩，因而追求可靠且价廉的压缩方法来处理大量的ECG数据是医疗数据传递与存储领域始终致力于的问题。

1.2心电图像与信号分析

图1 心电波形图

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：26541字