[发明专利]一种脑电信号的压缩方法及装置

说明书

本发明公开了一种脑电信号的压缩方法及装置，该装置包括压缩感知模块和哈夫曼编码模块。该方法包括：将输入的脑电数据与第一矩阵相乘后得到第二矩阵，其中，所述脑电数据为N*1矩阵，所述第一矩阵为M*N矩阵，所述第二矩阵为M*1矩阵，N大于M；对第二矩阵中所包含的数据进行哈夫曼编码后得到压缩数据。通过使用本发明实施例的压缩方案，这样能够减少脑电信号的数据量，从而降低传输功耗和存储消耗。本发明作为一种脑电信号的压缩方法及装置可广泛应用于数据压缩领域中。

技术领域

本发明涉及数据压缩处理技术，尤其涉及一种脑电信号的压缩方法及装置。

背景技术

技术词解释：

Huffman编码：哈夫曼编码。

随着微电子和生物医学技术的不断发展，对目标对象进行生理信号的监测(例如目标对象的脑电EEG信号的监测)逐渐成为了常态。对于所述脑电信号，其是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反应，包含了大量的生理和疾病信息；通常，其需要长时间地进行测量和数据采集，才能从采集到的数据中提取到相关有用的信息，以利于后续的疾病分析。而为了能够对目标对象进行长时间的脑电信号测量，则需要患者长时间地携带相应的测量设备，而这则对测量设备的便携性提出了要求。然而，由于脑电信号的长时间测量和记录，其会产生大量的数据，这样则会导致目前的测量设备需要设计足够容量的存储空间才能对大量数据进行全部存储，而这则会导致随身携带的测量设备的体积和重量较大，降低其携带便利性，因此，设计一种对脑电数据进行压缩的方案是目前迫切需要解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种脑电信号的压缩方法及装置，以减少脑电信号数据的存储空间。

一方面，本发明实施例所采用的技术方案是：一种脑电信号的压缩方法，包括以下步骤：

将输入的脑电数据与第一矩阵相乘后得到第二矩阵，其中，所述脑电数据为N*1矩阵，所述第一矩阵为M*N矩阵，所述第二矩阵为M*1矩阵，N大于M；

对第二矩阵中所包含的数据进行哈夫曼编码后得到压缩数据。

进一步，所述第一矩阵为稀疏矩阵；所述将输入的脑电数据与第一矩阵相乘后得到第二矩阵这一步骤，其具体为：

通过M个并行的判断累加单元对输入的脑电数据进行判断累加处理后得到第二矩阵，其中，所述判断累加单元用于若第一矩阵第i行中第j个元素为1时，则将脑电数据中第j个数据与前一个总和进行相加后得到当前的总和，若第一矩阵第i行中第j个元素为0时，则将前一个总和作为当前的总和。

进一步，所述对第二矩阵中所包含的数据进行哈夫曼编码后得到压缩数据这一步骤，其包括：

通过统计排序单元从而采用边输入边统计排序的方式来对第二矩阵中的字符进行个数统计，并且按照字符的个数来对字符进行排序；

通过编码单元来根据第二矩阵中的字符所对应的特征值以及字符的个数，对排序后的字符进行哈夫曼编码后，通过数据输出单元将编码后得到的数据输出。

进一步，所述编码单元采用两级流水线来实现，其中，所述两级流水线中的一级流水线用于执行哈夫曼编码中的求和处理操作，所述两级流水线中的另一级流水线用于执行哈夫曼编码中的排序处理操作。

进一步，所述数据输出单元具体用于先输出字符编码表，然后再输出编码后得到的数据。

另一方面，本发明实施例所采用的技术方案是：一种脑电信号的压缩装置，包括：

压缩感知模块，用于将输入的脑电数据与第一矩阵相乘后得到第二矩阵，其中，所述脑电数据为N*1矩阵，所述第一矩阵为M*N矩阵，所述第二矩阵为M*1矩阵，N大于M；