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基于Context模型的二维ECG信号压缩的任务书
任务描述：
本任务旨在设计一种基于Context模型的二维ECG信号压缩算法，以减少存储空间并保持原始ECG信号的关键特征。ECG信号是一种重要的生物医学信号，其具有高时间和幅度分辨率，并且需要较高的采样频率。因此，ECG信号的处理和存储是非常具有挑战性的。本任务将探索使用Context模型来压缩二维ECG信号的可能性。
任务要求：
1.研究Context模型及其在ECG信号压缩中的应用。
2.设计一种基于Context模型的二维ECG信号压缩算法，并实现该算法。
3.在多个不同的数据集上测试该算法，并进行性能评估。
4.分析算法的优势和局限性，并提出改进的方案。
5.撰写完整的实验报告，对算法的设计、实现以及测试结果进行详细描述。
任务流程：
1.研究Context模型及其在ECG信号压缩中的应用。
2.设计基于Context模型的二维ECG信号压缩算法，并详细描述算法的实现过程。
3.实现算法，并验证算法的正确性。
4.选择多个不同的数据集，进行算法的测试，并对测试结果进行分析。
5.分析算法的优势和局限性，并提出改进方案。
6.撰写实验报告，包括算法设计、实现、测试结果和性能评估等部分。
参考文献：
1.Konttila,T.,Kauppinen,M.,&Keskivaara,E.(2005).EfficientECGdatacompressionalgorithmbasedonthewavelettransformandthecontextmodeling.Computersincardiology,32,179-182.
2.Hu,Y.,Feng,D.,&Cai,W.(2011).ECGcompressionbasedonimprovedcontextmodelingandadaptivearithmeticcoding.Medicalengineering&physics,33(8),966-974.
3.Li,W.,&Mu,J.(2016).ECGsignalcompressionbasedonthe3-Dsetpartitioningalgorithmwithadaptivecontextmodeling.IEEEtransactionsoninstrumentationandmeasurement,65(5),939-949.