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基于Context模型的二维ECG信号压缩的中期报告
一、研究进展情况
在基于Context模型的二维ECG信号压缩的研究中，我们主要进行了以下工作：
1.数据准备
我们使用了MIT-BIHArrhythmia数据库中的100个记录作为研究对象，每个记录包含30分钟的心电信号。这些信号的采样频率为360Hz，每个信号的长度为108000个点。
2.信号分割
为了使得信号的压缩更加精确，我们对每个记录进行了信号分割，将每个记录分成了多个长度为3秒的片段，即每个片段包含1080个点。每个片段都会被分别压缩。
3.Context模型的建立
我们采用了CNN-LSTM结构来建立Context模型。CNN部分用于提取片段中的空间特征，LSTM部分用于捕捉片段中的时间特征。具体地，CNN部分包含了三个卷积层和一个池化层，LSTM部分包含了两个LSTM层。
4.Context模型的训练
我们将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中训练集占70%，验证集占15%，测试集占15%。在训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，以及早停策略和学习率衰减策略来加速训练过程和提高模型性能。
5.ECG信号压缩
在模型训练完成后，我们使用Context模型对每个片段进行压缩。具体地，对于每个片段，我们首先将其划分成多个块，每个块包含64个点。然后，对于每个块，我们使用Context模型将其压缩成一个固定长度的向量。最后，将所有块的向量连接起来，即可得到整个片段的压缩表示。
二、下一步工作
目前，我们已经完成了Context模型的建立和训练，并成功将其用于ECG信号的压缩。下一步，我们将会进行如下工作：
1.模型优化
当前的Context模型还有一些可以优化的地方，例如调整网络结构，改进模型训练策略等等。
2.压缩效果评价
我们将对压缩后的ECG信号进行评价，以确认所提出的压缩方法的有效性和可靠性。
3.表征学习
我们将探索如何将Context模型应用于ECG信号的表征学习，以帮助医生进行心电诊断和分析。