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基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩
1.引言
随着心脏病和其他心血管疾病的普及，对心电图(ECG)信号分析的需求越来越高。但是，ECG数据的大小和数量也随着该趋势而增加，这导致了存储和传输的问题。因此，ECG信号压缩作为一种必要的技术得到广泛关注。本文提出了一种基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩方法。
2.相关工作
ECG信号压缩算法主要分为两类：无损压缩和有损压缩。无损压缩算法可以压缩ECG信号，而不会对信号的完整性产生任何影响。经典的无损压缩算法包括无损压缩(LZW)、算术编码和霍夫曼编码。但由于ECG信号的高峰值和低峰值，这些算法通常会失效。
有损压缩算法减少了存储和传输数据的量，但会对压缩的ECG信号产生一定程度的失真。现有的有损压缩算法包括小波变换、变换编码，和基于矩阵的压缩算法。虽然这些方法可以有效减小数据占用，但是产生的失真通常难以接受。
3.方法
这里提出的ECG信号压缩方法基于嵌入式量化器和自适应Context建模。该方法的流程如下：
3.1嵌入式量化器
量化是有损压缩算法中的关键步骤之一。为了克服ECG信号的高峰值和低峰值难以处理的问题，本方法采用了嵌入式量化器。嵌入式量化技术可以多次执行量化步骤，在不同的位分辨率下以逐步减小的增量压缩数据。由于嵌入式量化器可以逐步增加位分辨率，因此可以大大减少量化误差。
3.2自适应Context建模
本方法还使用了自适应Context建模技术。Context建模是用于对数据进行编码的一种技术，它根据先前的数据来为当前数据选择最佳的编码方式。由于ECG信号的波动性，数据的统计特性会随着时间的推移而变化。因此，在本方法中采用了自适应的Context建模，即每个Context模型都可以根据输入的ECG信号自动调整自身质量。
4.结果
为了评估本方法的效果，我们使用了MIT-BIH数据库中的100个ECG信号进行实验。实验结果表明，该方法可以给出良好的压缩效果，同时保证数据的质量容忍度。与现有的方法相比，该方法可以在最低的失真率下实现更高的压缩比。此外，该方法还能够在CPU和内存限制的情况下实现实时数据压缩。
5.结论
本文提出了一种基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩方法。实验结果表明，该方法可以给出良好的压缩效果，同时保证数据的质量容忍度。该方法可以在最低的失真率下实现更高的压缩比，并且可以在CPU和内存限制的情况下实现实时数据压缩。