[发明专利]基于小波变换和双模预测的心电信号压缩方法

说明书

一种基于小波变换和双模预测的心电信号压缩方法，所述方法包括以下步骤：第一步、信号分解：对心电信息的采样信号进行一级的提升小波变换，得到相同数量的高频系数和低频系数，去除高频系数保留低频系数；第二步、缩放平滑：对得到的小波系数低频部分做除法缩放和平滑操作；第三步、预测：对系数采用线性预测和模板预测相结合的方法进行预测并得到预测误差；第四步、编码：将预测误差应用二级golomb‑rice编码方式编码；第五步、封装：将编码值和预测需要的信息一起打包形成最后的压缩数据流。本发明在较低的失真率下实现了较高的压缩效果，适用于可穿戴心电监测设备。

技术领域

本发明涉及生物医学信息处理领域，具体涉及一种基于小波变换和双模预测的心电信号压缩方法

背景技术

随着科技的发展和人类生活质量的提高，人们对自身的健康状况越来越重视，全球医疗费用也逐年增长。同时，老龄化的加剧使得更多的人需要实时的照顾，对医疗资源的需求日益增加。这一系列的社会问题极大促进了远程可穿戴健康监测设备的快速发展。可穿戴远程医疗设备通过实时监测，使得病人一旦产生患病趋势，在病情发展初期便能采取相应措施加以应对，极大地降低了病情进一步恶化的概率，同时，病人也能足不出户就能完成各项医疗行为，不必再定期往返医院做医疗检查，节省了大量的时间和经济成本。近年来，伴随物联网和无线通信的迅速发展，具有低成本、高效率等优点的可穿戴远程医疗设备开始得到应用，极大地降低了人工的成本，对现代医疗的发展具有重要意义。

心电信号(ECG)是一项重要的人体生理信号，它以时间为单位记录人体心脏的各种生理活动，可以反映出心脏的节律以及其电传导的生理信息，可以较为客观地反映出心脏各个部位的生理情况,被广泛应用于心血管疾病的诊断。远程可穿戴心电设备可以长时间监测人体的心电信号，用于诊断和预防可能发生的心血管疾病，相对于临床的检查和诊断具有明显的优势。为了应对突发的心脏疾病，需要长时间不间断地采集心电信号，这对心电信号地传输和存储造成了较大地压力，在可穿戴心电监测设备中，无线传输所占的功耗超过了70％，于是对心电信号进行压缩就变得尤为重要。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于小波变换和双模预测的心电信号压缩方法，所述方法基于小波变换和双模预测对心电信号进行压缩，实现了较高的压缩率，同时保留了绝大部分有效信息，使压缩信号重构后的心电信号失真度较小，能够完成各种心脏疾病的诊断。

本发明可通过如下的技术方案实现：

一种基于小波变换和双模预测的心电信号压缩方法，所述方法包括以下步骤：

第一步、信号分解：对心电信息的采样信号进行一级的提升小波变换，得到相同数量的高频系数和低频系数，去除高频系数保留低频系数；

第二步、缩放平滑：对得到的小波系数低频部分做除法缩放和平滑操作；

第三步、预测：对系数采用线性预测和模板预测相结合的方法进行预测并得到预测误差；

第四步、编码：将预测误差应用二级golomb-rice编码方式编码；

第五步、封装：将编码值和预测需要的信息一起打包形成最后的压缩数据流。

进一步，所述第一步中，所述小波变换采用了5/3提升小波变换，保留低频系数，其表达式为：

式中X[2n+1]和X[2n]分别为输入信号X[n]分裂得到的奇偶两个序列，d[n]为提升小波变换得到的高频小波系数序列，s[n]为提升小波变换得到的低频尺度系数序列，在计算高频系数d[n]时，需要同时取得奇序列的值X[2n+1]和前后两个偶序列的值X[2n]和X[2n+2]进行计算，计算低频系数s[n]时，需要同时取得偶序列的值X[2n]和该偶序列值前后两个高频系数d[n]和d[n-1]的值。