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基于经验模态分解的心电信号压缩研究的任务书
一、题目
基于经验模态分解的心电信号压缩研究
二、研究背景
心电信号是一种反映心脏电生理活动的生物信号，其能够反映出人体心脏的状态以及潜在的疾病风险。然而，心电信号具有复杂性和高数据量的特点，这给心电信号存储和传输带来了困难。因此，心电信号压缩技术在医疗诊断、移动健康监测等领域得到广泛的应用。目前，常用的心电信号压缩算法包括基于小波变换、哈夫曼编码、区域自适应码等方法。但是，这些方法在保证压缩率的同时，往往会导致压缩后的心电信号失真等问题。
经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）是一种基于局部特性的时间-频率分析方法，它能够将原始信号分解成一组本征模态函数（IntrinsicModeFunction，简称IMF），其中每一个IMF都具有局部特征，而这些IMF的线性组合便可重构原始信号。相较于传统的信号分解方法，EMD能够更好地反映出信号的本质特征，而不受全局趋势的影响。因此，基于EMD的心电信号压缩算法可望在压缩率和失真率之间达到更好的平衡。
三、研究内容
1.建立心电信号压缩模型，并基于EMD算法进行信号分解。
2.分析不同心电信号特征对经验模态分解的影响，确定最优IMF数量。
3.设计IMF的置零策略，通过减少某些IMF来降低心电信号压缩率。
4.设计基于置零策略的心电信号压缩算法，具体包括信号分解、IMF选择和失真度评估等步骤。
5.通过实验验证所设计算法的有效性，包括压缩率和失真率等指标。
四、研究方法
1.使用MATLAB等软件建立心电信号压缩模型。
2.利用MATLAB中提供的EMD工具箱对心电信号进行分解，并分析IMF数量的影响。
3.建立IMF置零策略，并使用MATLAB实现心电信号压缩算法。
4.通过实验验证算法的有效性，使用MATLAB等软件对压缩率和失真率等指标进行评估。
五、研究意义
本研究将探索基于EMD的心电信号压缩算法，从而为心电信号的存储和传输提供一种更好的解决方案。其具有以下几点意义：
1.提高心电信号压缩效率，在保证失真率较低的同时，能够降低信号的储存和传输成本。
2.加速心电信号数据的传输，提高数据的实时性，为心脏病诊断和移动健康监测等领域提供更好的支持。
3.深入研究和应用EMD方法，为其他医疗领域的信号处理提供新思路。
六、研究进度安排
1.文献阅读、分析信号处理方法和算法，确定实验研究方案，完成研究计划书--2周。
2.学习和使用MATLAB等软件建立心电信号压缩模型，利用EMD工具箱进行信号分解分析--6周。
3.设计IMF的置零策略，设计基于置零策略的心电信号压缩算法，并用MATLAB实现--8周。
4.利用心电信号数据库，对所设计算法进行实验验证，考察算法的有效性和实用性--10周。
5.写作论文并进行修改和整理--4周。
总计：30周。