基于壓縮感知的心電信號壓縮算法研究.pdf

1、心電監(jiān)護儀的廣泛應用將產生大量的心電數(shù)據(jù)，心電壓縮技術在滿足臨床診斷要求的條件下，可有效減少傳輸和存儲的數(shù)據(jù)量。壓縮感知理論是近年發(fā)展起來的一種新的壓縮采樣理論，壓縮感知理論表明信號的采樣率不再取決于信號的帶寬，而是取決于信息在信號中的結構和內容。本文對基于壓縮感知的心電信號壓縮算法進行了研究。
　　信號的稀疏性是實現(xiàn)壓縮感知的本質。本文結合心電信號自身的特點，重點研究了心電信號的稀疏性及其稀疏字典的構造。利用常用的字典訓練算法—

2、—K-SVD算法對歷史心電數(shù)據(jù)進行了字典訓練。通過相同稀疏度下的表示誤差對比和表示誤差相同條件下的稀疏度對比，證明了心電信號在K-SVD算法訓練的字典下比固定DCT字典下有更好的稀疏表示性。在K-SVD訓練字典的啟發(fā)下，考慮到心電監(jiān)護儀的實際應用要求，結合心電特征波識別、特征波分類等技術，將K-SVD的無監(jiān)督字典訓練算法演變?yōu)橛斜O(jiān)督的字典訓練算法，提出了針對心電信號的基于特征波匹配的字典訓練算法。并用相同稀疏度下的表示誤差對比實驗證明基

3、于特征波匹配訓練的字典能更好地稀疏表示心電信號，且能更好地符合心電信號的準周期特點。
　　在研究了稀疏字典的構成方法后，實現(xiàn)了心電信號分別基于DCT字典、K-SVD訓練字典、特征波匹配法訓練的字典的壓縮?；谔卣鞑ㄆヅ溆柧氉值涞膲嚎s實驗表明本文的字典訓練算法訓練出的原子由心電特征波模板中的典型模板構成，符合醫(yī)學應用要求;并且將有損壓縮轉換為了無損壓縮。對MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫中全部樣本的MLⅡ導聯(lián)心電數(shù)據(jù)基于特征波匹配字典的