專(zhuān)利名稱(chēng)：基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的心電數(shù)據(jù)壓縮方法和解碼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種心電數(shù)據(jù)壓縮方法，屬于生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，心電監(jiān)護(hù)已從非實(shí)時(shí)非在線監(jiān)護(hù)發(fā)展到基于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)。監(jiān)護(hù)終端不但能夠記錄數(shù)據(jù)，也要具有實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)的能力。由此帶來(lái)了兩個(gè)急待解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題一是須有海量存儲(chǔ)設(shè)備以滿足長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)記錄要求；二是應(yīng)具高速準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)傳輸性能以實(shí)現(xiàn)病情的在線監(jiān)護(hù)。為此，有必要對(duì)心電數(shù)據(jù)進(jìn)行高效壓縮。
目前心電數(shù)據(jù)壓縮算法主要分為兩大類(lèi)，一類(lèi)是時(shí)域壓縮算法，其中應(yīng)用最多的是折線擬合。這類(lèi)算法優(yōu)點(diǎn)是壓縮比大，但解壓后有較大的信號(hào)失真。另一類(lèi)是變換域壓縮算法，主要包括KL(Karhunen-Loeve)變換，離散余弦變換和小波變換。其中KL變換和離散余弦變換具有很好的靜態(tài)壓縮性能，較早被引入心電壓縮中；但因其不能做局部分析與分層處理，故無(wú)法實(shí)時(shí)地以逐步浮現(xiàn)方式傳送數(shù)據(jù)。小波變換則因其在時(shí)、頻域同時(shí)具有良好的局部化特性，可以采用子頻帶、層次編碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)累進(jìn)傳輸編碼以解決實(shí)時(shí)性問(wèn)題，由此產(chǎn)生了小波域嵌入式算法。該方法借助于小波變換的時(shí)頻分析優(yōu)勢(shì)在心電信號(hào)壓縮方面取得了一定的新進(jìn)展，但仍存在壓縮結(jié)果有較大冗余的瓶頸問(wèn)題。
從信息論角度看數(shù)據(jù)壓縮實(shí)質(zhì)是提取信號(hào)的有序性，去除冗余，也即是降低信息熵的過(guò)程。在信息論中，信息熵反映了信號(hào)的無(wú)序程度，信息熵越大，信號(hào)越無(wú)序。由于傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼采用固定頻帶分解方式往往會(huì)導(dǎo)致編碼流中高信息熵孤立零的產(chǎn)生，這必然會(huì)使得信息熵?zé)o法充分地降低、壓縮結(jié)果仍有較大冗余。
另一方面，若能利用被壓縮信號(hào)的時(shí)域相關(guān)性等先驗(yàn)知識(shí)，在壓縮前先根據(jù)其相關(guān)特性進(jìn)行時(shí)域分割，然后再分段做數(shù)據(jù)壓縮，應(yīng)能更為有利地實(shí)現(xiàn)壓縮后信息熵的降低。眾所周知，心電信號(hào)具有鮮明的周期特性，即時(shí)域相關(guān)性，而目前心電數(shù)據(jù)壓縮的小波域嵌入式編碼過(guò)程中尚未考慮到利用這一時(shí)域相關(guān)性。
Shapiro發(fā)現(xiàn)，在對(duì)信號(hào)做小波變換的過(guò)程中，提取出跨頻帶的有序性，可以實(shí)現(xiàn)信息熵的降低。Mallat算法下對(duì)心電信號(hào)s(n)的小波變換為 式中j為小波變換尺度；h(k)是低通濾波器，信號(hào)通過(guò)h(k)逐級(jí)平滑，反映出原始信號(hào)的概貌信息；而g(k)是高通濾波器，d(j)(n)是s(j-1)(n)和s(j)(n)之間的差異，反映了信號(hào)的細(xì)節(jié)部分。圖1(a)為小波分解示意圖，其中結(jié)點(diǎn)S代表原始信號(hào)；結(jié)點(diǎn)Lj表示在尺度j上的概貌信息，即s(j)(n)；結(jié)點(diǎn)Hj表示在尺度j上的細(xì)節(jié)信息，即d(j)(n)。
如圖1(b)所示，在Mallat算法下，采樣過(guò)程中得到的小波系數(shù)呈倒金字塔結(jié)構(gòu)，且其總數(shù)不變。這些小波系數(shù)有兩個(gè)特點(diǎn)①對(duì)于每個(gè)細(xì)節(jié)信息系數(shù)Hj，k(j尺度上的第k個(gè)系數(shù))必可找到相鄰小尺度下與之對(duì)應(yīng)的兩個(gè)相關(guān)系數(shù)Hj-1，2k和Hj-1，2k+1。而概貌信息與同尺度的細(xì)節(jié)信息具有一一對(duì)應(yīng)的系數(shù)關(guān)系。②一般而言，如果小波系數(shù)Hj，k在給定編碼閾值下無(wú)意義，則其所對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)Hj-1，2k和Hj-1，2k+1在該閾值下一般也無(wú)意義。
以上兩點(diǎn)正是Shapiro提出小波域嵌入式編碼的依據(jù)，特點(diǎn)②所對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)Hj，k稱(chēng)為零樹(shù)根，Hj，k與它的所有相關(guān)系數(shù)構(gòu)成了零樹(shù)，而零樹(shù)具有很低的信息熵，只需要非常少的比特流表示，這正是該方法實(shí)現(xiàn)壓縮的基本條件。但是由于一般的小波分解尚未實(shí)現(xiàn)充分的熵減，因此會(huì)存在冗余信息，使其小波系數(shù)可能出現(xiàn)一些特殊情況當(dāng)小波系數(shù)Hj，k在給定編碼閾值下無(wú)意義，而其所對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)中卻出現(xiàn)有意義的情況，這種系數(shù)Hj，k被稱(chēng)為孤立零。孤立零的存在，使得無(wú)法根據(jù)Hj，k直接判斷其相關(guān)系數(shù)的信息，因此不能僅僅編碼Hj，k，還必須考查Hj，k所對(duì)應(yīng)的所有相關(guān)系數(shù)，這必將增加所需編碼的系數(shù)，同時(shí)也將增加運(yùn)算工作量，這些都不利于高效壓縮的實(shí)現(xiàn)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主旨是提出一種心電數(shù)據(jù)壓縮方法，以求突破傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼的壓縮比瓶頸、進(jìn)一步降低壓縮后信息熵和冗余度，以此解決遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)中海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)膯?wèn)題。
為此，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案 一種心電數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，按下列步驟順序執(zhí)行 (1)對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，即Yk＝(Xk-Avr)/Max(Xk-Avr)，其中Avr為 原始心電信號(hào)序列Xk的平均值，Max表示取最大值，以此獲取歸一化后的心電信號(hào)序列(Yk)； (2)根據(jù)信號(hào)時(shí)域相關(guān)性，將經(jīng)過(guò)歸一化處理的心電信號(hào)序列(Yk)進(jìn)行最優(yōu)時(shí)域分割，獲得時(shí)域片段序列Si； (3)令i＝1； (4)根據(jù)信號(hào)頻域相關(guān)性，對(duì)時(shí)域片段(Si)進(jìn)行最優(yōu)小波包分解，得到最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼(βi)和小波包系數(shù)(Cj)； (5)構(gòu)造提煉序列(RL)，搜索序列(SL)，通道碼流(Dm)，將小波包系數(shù)(Cj)賦予提煉序列(RLj)，將搜索序列(SL)與通道碼流(Dm)初始化為零序列，設(shè)m＝0； (6)計(jì)算n＝floor[log2(max|Cj|)]，令k＝0； (7)將提煉序列(RL)中的各元素值賦值給搜索序列(SL)中對(duì)應(yīng)元素；令j＝1，設(shè)定閾值Tk＝2n； (8)若搜索序列第j個(gè)元素(SLj)的絕對(duì)值大于等于Tk，且該值正，則輸出P到通道碼流(Dm)，并將提煉序列第j個(gè)元素(RLj)的值減去Tk；若搜索序列第j個(gè)元素(SLj)的絕對(duì)值大于等于Tk，且該值為負(fù)，則輸出N到通道碼流(Dm)，并將提煉序列第j個(gè)元素(RLj)的值加上Tk；若搜索序列第j列值(SLj)的絕對(duì)值小于Tk，且小波分解樹(shù)為零樹(shù)，則輸出Z到通道碼流(Dm)；若搜索序列第j列值(SLj)的絕對(duì)值小于Tk，且小波分解樹(shù)不是零樹(shù)，則輸出T到通道碼流(Dm)，移除搜索序列(SL)中的子孫系數(shù)；若本次通道編碼未結(jié)束，則令j＝j(luò)+1，重復(fù)執(zhí)行本步驟，直至本次通道編碼結(jié)束； (9)若n≥1，則令n＝n-1，k＝k+1，m＝m+1，返回步驟(7)；否則，按序排列通道碼流(Dm)，組成時(shí)域片段(Si)的PTNZ符號(hào)碼流，并將其和相應(yīng)的最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼(βi)一起輸出； (10)判斷全部時(shí)域片段編碼是否結(jié)束，若未結(jié)束，令i＝i+1，返回步驟(4)，重復(fù)執(zhí)行步驟(4)至(10)直至全部時(shí)域片段編碼結(jié)束。
本發(fā)明同時(shí)提供一種供相應(yīng)于該種心電數(shù)據(jù)壓縮方法的解壓縮方法，用于解壓縮根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮方法得到的編碼，該解壓縮方法按下列步驟順序執(zhí)行 (1)令i＝1； (2)讀取時(shí)域片段(Si)的壓縮編碼PTNZ符號(hào)碼流； (3)進(jìn)行通道分解，得到各通道的通道碼流(Dm)； (4)構(gòu)造輸出序列(OL)，搜索序列(SL)，均初始化為零序列，令m＝1，n＝nmax＝log2T0，j＝1； (5)若n≥1，則輸出通道碼流(Dm)中的符號(hào)S； (6)若S＝P，則將2n賦予搜索序列第j個(gè)元素(SLj)；若S＝N，則將-2n賦予搜索序列第j個(gè)元素(SLj)； (7)將輸出序列的第j個(gè)元素(OLj)與搜索序列第j個(gè)元素(SLj)之和賦予輸出序列的第j個(gè)元素(OLj)；令搜索序列第j個(gè)元素(SLj)為0； (8)若通道碼流(Dm)未輸出完畢，則計(jì)算最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼βi映射關(guān)系下，下一個(gè)元素對(duì)應(yīng)位置，即j＝βi(j+1)，返回步驟(5)，循環(huán)執(zhí)行，直至通道碼流(Dm)輸出完畢。
(9)判斷全部時(shí)域片段解碼是否結(jié)束，若未結(jié)束，令m＝m+1，n＝n-1，j＝1，并返回步驟(5)，循環(huán)執(zhí)行步驟(5)至步驟(9)，直至全部解碼完成，輸出輸出序列(OL)完畢。
本發(fā)明根據(jù)采集到的心電信號(hào)的時(shí)域自相關(guān)特點(diǎn)，進(jìn)行信號(hào)的多片段最優(yōu)時(shí)基分解，而后對(duì)每個(gè)時(shí)基片段分別構(gòu)建最優(yōu)小波包基下的低冗余映射關(guān)系，這樣就得到了整個(gè)心電信號(hào)的最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼，而后根據(jù)該結(jié)構(gòu)碼，進(jìn)行嵌入式編碼算法實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的高效壓縮。該方法不僅實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)的高效壓縮，解決了遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)中海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問(wèn)題，而且具備累進(jìn)傳輸編碼的特點(diǎn)，可以根據(jù)需要進(jìn)行信源重構(gòu)質(zhì)量可伸縮的編碼和解碼，更進(jìn)一步的滿足了遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)中心電數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)哪康?，從而為?shí)現(xiàn)心臟病患者全天候心電數(shù)據(jù)的監(jiān)控和記錄以及為實(shí)現(xiàn)與心電監(jiān)護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確交互提供條件。
圖1小波分解示意圖，圖1(a)為小波分解樹(shù)結(jié)構(gòu)，圖1(b)小波分解系數(shù)關(guān)系圖； 圖2小波包分解結(jié)構(gòu)示意圖； 圖3小波包變換中父子結(jié)點(diǎn)的代價(jià)曲線示意圖； 圖4采用不同方法的壓縮結(jié)果對(duì)比示意圖； 圖5基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的編碼流程圖； 圖6基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的解碼流程圖。
具體實(shí)施例方式 本發(fā)明針對(duì)遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中存在的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)傳輸?shù)膯?wèn)題，力圖從理論分析和實(shí)踐論證的角度找出一種高效的心電壓縮算法。首先通過(guò)比較時(shí)域壓縮算法和變換域壓縮算法這兩類(lèi)算法的特點(diǎn)，確定了在具有時(shí)頻分辨率優(yōu)勢(shì)的小波域展開(kāi)算法研究。而后根據(jù)心電信號(hào)在時(shí)域和頻域中信息熵特點(diǎn)，從理論上找出傳統(tǒng)小波域壓縮方法存在的壓縮比瓶頸問(wèn)題，提出通過(guò)構(gòu)造最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼進(jìn)行嵌入式編碼實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的高效壓縮，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了信源重構(gòu)質(zhì)量可伸縮的累進(jìn)傳輸編碼。經(jīng)過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證，基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的高效壓縮算法通過(guò)充分利用心電信號(hào)的時(shí)頻自相關(guān)特性，大大降低了心電信號(hào)的信息熵，實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)的高效壓縮。
下面結(jié)合附圖和實(shí)例介紹如何構(gòu)造最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼。并給出本發(fā)明提出的基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的編碼算法和解碼算法。
為了實(shí)現(xiàn)最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的構(gòu)造，必須充分利用心電信號(hào)的時(shí)頻特征，構(gòu)造出最優(yōu)時(shí)域空間結(jié)構(gòu)下的頻域空間結(jié)構(gòu)碼，因此，本發(fā)明首先從頻域角度出發(fā)，考慮采用新方法來(lái)取代傳統(tǒng)小波變換的固定頻帶分解方式，以減少傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼中孤立零的出現(xiàn)以確保編碼壓縮后信號(hào)的熵減。而小波包變換正好能滿足這個(gè)需要，因?yàn)樗筛鶕?jù)心電信號(hào)的頻域自相關(guān)性，獲得相應(yīng)的最優(yōu)小波包頻帶分解結(jié)構(gòu)，構(gòu)造對(duì)應(yīng)的最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼，達(dá)到信息熵的進(jìn)一步降低，這樣就可望解決信號(hào)壓縮的瓶頸。
為了獲得這種最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼，需將傳統(tǒng)小波變換(圖1(a))中的高頻細(xì)節(jié)也加以考慮，進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸?。?dāng)所有的結(jié)點(diǎn)都需要分解時(shí)，可以得到如圖2所示的完整小波包分解結(jié)構(gòu)。
在實(shí)際應(yīng)用中，獲取最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼的過(guò)程是從頻域分解的根結(jié)點(diǎn)出發(fā)，通過(guò)衡量每一層尺度上的結(jié)點(diǎn)是否值得進(jìn)行分解，將完整小波包結(jié)構(gòu)進(jìn)行逐層修剪以獲得最優(yōu)結(jié)構(gòu)。修剪過(guò)程中需借助適當(dāng)?shù)拇鷥r(jià)函數(shù)作為搜索最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)的依據(jù)，即要從判斷壓縮性能優(yōu)劣的準(zhǔn)則出發(fā)，充分協(xié)調(diào)失真率和壓縮比來(lái)構(gòu)建代價(jià)函數(shù)。
有了代價(jià)函數(shù)之后，就可以通過(guò)衡量分解代價(jià)，搜索最優(yōu)的頻域結(jié)構(gòu)(如圖3所示)，而后構(gòu)造對(duì)應(yīng)的。如果(Dc1+λ2Rc1)+(Dc2+λ3Rc2)≤DP+λ1RP，則將父結(jié)點(diǎn)分解成為兩個(gè)子結(jié)點(diǎn)。
定義D為數(shù)據(jù)失真率，R為經(jīng)量化后的數(shù)據(jù)量，則壓縮目的可以表達(dá)為在滿足失真要求前提下(D≤Db，Db為最大容許失真)，達(dá)到最大程度的壓縮(min R)。綜合考慮失真率和數(shù)據(jù)量，可以得到相應(yīng)的拉格朗日代價(jià)函數(shù) J＝D+λR(3) 式中J為壓縮代價(jià)，λ為拉格朗日因子(λ≥0)，表示將數(shù)據(jù)比特率轉(zhuǎn)換到失真率表述空間的質(zhì)量，定義λ＝ΔD/ΔR，可以根據(jù)壓縮質(zhì)量要求來(lái)選取。由此，上述壓縮目的可轉(zhuǎn)換為在失真滿足要求的前提下，找到最小壓縮代價(jià)J所對(duì)應(yīng)的頻域分解結(jié)構(gòu)。
其次，本發(fā)明進(jìn)一步考察心電信號(hào)的時(shí)域自相關(guān)特性，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)時(shí)基分解下的最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼構(gòu)造。如上所述，通過(guò)獲取最優(yōu)頻域分解結(jié)構(gòu)，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了信息熵的進(jìn)一步降低，這就避免了由于信號(hào)中的冗余信息，造成頻帶間相關(guān)性降低，從而導(dǎo)致孤立零問(wèn)題。而另一方面，同類(lèi)心電信號(hào)在時(shí)域上具有很強(qiáng)的相關(guān)性，那么，由于各子類(lèi)信號(hào)內(nèi)部具有很高的有序性，子類(lèi)信號(hào)信息熵的綜合將遠(yuǎn)低于原信號(hào)的信息熵。因此，考慮將上述時(shí)域分割(分類(lèi))思想與頻域剖分方法相結(jié)合，構(gòu)造最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼，以求達(dá)到更好的壓縮效果。以MIT心率失常數(shù)心電波形數(shù)據(jù)庫(kù)第203號(hào)記錄為例，在s2段中的心電信號(hào)都具有倒置R波和高T波，明顯區(qū)別于前后部分，這種差異大大增加了該時(shí)段心電信號(hào)的無(wú)序程度(使其信息熵變大，這與壓縮的要求相背離)。因此，考慮采用相鄰時(shí)間序列心電信號(hào)分類(lèi)的方法，首先提取每個(gè)心電波形的特征點(diǎn)信息(P波、T波和R波的極值點(diǎn)，P波、T波和QRS波群的起始點(diǎn)和終止點(diǎn))，而后利用這些信息構(gòu)成的特征向量進(jìn)行波形分類(lèi)。最終可以將圖4(a)分割為如圖所示的s1、s2和s3，然后分別對(duì)這3段進(jìn)行最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)分解，這樣就得到了整段心電信號(hào)的最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)，而后構(gòu)造對(duì)應(yīng)的最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼，以此作為嵌入式編碼的基礎(chǔ)。由于這3段信號(hào)的信息熵之和小于整段信號(hào)的總體信息熵，最終將得到更好的壓縮效果。圖4(a)為最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼構(gòu)造示意圖；圖4(b)為傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼結(jié)果(λCR＝10.13，λPRD＝5.15)圖4(c)為基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼編碼結(jié)果(λCR＝15.23，λPRD＝8.39)。
傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼最終輸出結(jié)果是兩條碼流主通碼流為PTNZ符號(hào)流，次通碼流為01數(shù)據(jù)流，并且需要建立兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。本發(fā)明提出的基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼的編碼算法，不僅大大改善了孤立零問(wèn)題，并且只需要一條PTNZ符號(hào)碼流和少量描述最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)(最優(yōu)小波包分解結(jié)構(gòu))的編碼，其編碼和解碼算法流程分別如圖5和圖6所示。
此外，為了后續(xù)數(shù)據(jù)處理的方便，保證程序運(yùn)行時(shí)候收斂加快，在對(duì)心電數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼之前，首先要對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，即Yk＝(Xk-Avr)/Max(Xk-Avr)，其中Avr為原始心電信號(hào)序列Xk的平均值，Max表示取最大值，以此獲取歸一化后的心電信號(hào)序列(Yk)。
下面給出本發(fā)明實(shí)施中采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和采用本發(fā)明提供的編碼方法所獲得的壓縮結(jié)果。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)取自MIT心率失常數(shù)據(jù)庫(kù)，每條心電記錄含1500～3000個(gè)心博。使用主頻為2.8GHZ的奔騰4型計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮處理。采用常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)壓縮比(contraction ratio)和均方誤差比(percent of root-mean-square difference)來(lái)評(píng)估算法的壓縮性能 壓縮比定義為 式中Nx為輸入待壓縮信號(hào)的數(shù)據(jù)量，Ns代表將輸入信號(hào)編碼后的數(shù)據(jù)量，Nv為描述編碼結(jié)構(gòu)需要的數(shù)據(jù)。
均方誤差比(λPRD)表征解壓后信號(hào)與原始信號(hào)的對(duì)比。設(shè)xi為原始信號(hào)，
為解壓后重建得到的信號(hào)，n為信號(hào)長(zhǎng)度，則λPRD定義為 仍以上述MIT數(shù)據(jù)庫(kù)中203號(hào)記錄為例，對(duì)比傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼(圖5(a))和基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼編碼算法的結(jié)果(圖5(b))，可以看出，對(duì)心電信號(hào)采用本發(fā)明方法可獲得更高的壓縮比，而相應(yīng)的λPRD可能會(huì)增加，但這并不會(huì)造成特征信息的丟失，實(shí)際上，λPRD的增加，是由于被處理信號(hào)中的噪聲引起的因?yàn)榭紤]實(shí)用性的要求，算法采用的心電記錄沒(méi)有經(jīng)過(guò)消噪預(yù)處理，本發(fā)明將取自MIT數(shù)據(jù)庫(kù)的原始心電信號(hào)直接通過(guò)最優(yōu)時(shí)頻結(jié)構(gòu)分解算法進(jìn)行處理，而在經(jīng)過(guò)更為細(xì)致的頻帶結(jié)構(gòu)分解的作用下，噪聲信號(hào)被很好的分離出來(lái)，對(duì)于這些噪聲頻帶，只需要給予較少的傳輸比特?cái)?shù)或者不作傳輸，而這樣一來(lái)，必然導(dǎo)致λPRD的增加。
表1所示為分別使用傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼與基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼編碼算法對(duì)MIT心率失常數(shù)據(jù)庫(kù)的心電記錄進(jìn)行壓縮的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比。
表1兩種編碼算法的壓縮實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比 由表1可見(jiàn)，基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼編碼算法因其能進(jìn)一步降低信息熵并實(shí)現(xiàn)單一符號(hào)碼流而取得了較傳統(tǒng)小波域嵌入式編碼算法更大的壓縮比，與此同時(shí)，本發(fā)明更好的實(shí)現(xiàn)了噪聲子頻帶分離，因此可以降低編碼噪聲的比特?cái)?shù)，這是導(dǎo)致表1中λPRD增大的原因，同時(shí)也可以看到，噪聲大的信號(hào)，λPRD也會(huì)較大。而另一方面，采用基于最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼編碼算法的耗時(shí)會(huì)相對(duì)較多，這是由于算法中時(shí)域相關(guān)性計(jì)算較復(fù)雜所造成的，然而因其具有累進(jìn)傳輸特性，而且傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量減少了，因此其信號(hào)實(shí)時(shí)傳輸性能沒(méi)有受到影響。
權(quán)利要求
1.一種心電數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，按下列步驟順序執(zhí)行
(1) 對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，即Yk＝(Xk-Avr)/Max(Xk-Avr)，其中Avr為原始心電信號(hào)序列Xk的平均值，Max表示取最大值，以此獲取歸一化后的心電信號(hào)序列(Yk)；
(2) 根據(jù)信號(hào)時(shí)域相關(guān)性，將經(jīng)過(guò)歸一化處理的心電信號(hào)序列(Yk)進(jìn)行最優(yōu)時(shí)域分割，獲得時(shí)域片段序列Si；
(3) 令i＝1；
(4) 根據(jù)信號(hào)頻域相關(guān)性，對(duì)時(shí)域片段(Si)進(jìn)行最優(yōu)小波包分解，得到最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼(βi)和小波包系數(shù)(Cj)；
(5) 構(gòu)造提煉序列(RL)，搜索序列(SL)，通道碼流(Dm)，將小波包系數(shù)(Cj)賦予提煉序列(RLj)，將搜索序列(SL)與通道碼流(Dm)初始化為零序列，設(shè)m＝0；
(6) 計(jì)算n＝floor[log2(max|Cj|]，令k＝0；
(7) 將提煉序列(RL)中的各元素值賦值給搜索序列(SL)中對(duì)應(yīng)元素；令j＝1，設(shè)定閾值Tk＝2n；
(8) 若搜索序列第j個(gè)元素(SLj)的絕對(duì)值大于等于Tk，且該值正，則輸出P到通道碼流(Dm)，并將提煉序列第j個(gè)元素(RLj)的值減去Tk；若搜索序列第j個(gè)元素(SLj)的絕對(duì)值大于等于Tk，且該值為負(fù)，則輸出N到通道碼流(Dm)，并將提煉序列第j個(gè)元素(RLj)的值加上Tk；若搜索序列第j列值(SLj)的絕對(duì)值小于Tk，且小波分解樹(shù)為零樹(shù)，則輸出Z到通道碼流(Dm)；若搜索序列第j列值(SLj)的絕對(duì)值小于Tk，且小波分解樹(shù)不是零樹(shù)，則輸出T到通道碼流(Dm)，移除搜索序列(SL)中的子孫系數(shù)；若本次通道編碼未結(jié)束，則令j＝j(luò)+1，重復(fù)執(zhí)行本步驟，直至本次通道編碼結(jié)束；
(9) 若n≥1，則令n＝n-1，k＝k+1，m＝m+1，返回步驟(7)；否則，按序排列通道碼流(Dm)，組成時(shí)域片段(Si)的PTNZ符號(hào)碼流，并將其和相應(yīng)的最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼(βi)一起輸出；
(10) 判斷全部時(shí)域片段編碼是否結(jié)束，若未結(jié)束，令i＝i+1，返回步驟(4)，重復(fù)執(zhí)行步驟(4)至(10)直至全部時(shí)域片段編碼結(jié)束。
2.一種心電數(shù)據(jù)解碼方法，用于解壓縮根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮方法得到的編碼，其特征在于，按下列步驟順序執(zhí)行
(1) 令i＝1；
(2) 讀取時(shí)域片段(Si)的壓縮編碼PTNZ符號(hào)碼流；
(3) 進(jìn)行通道分解，得到各通道的通道碼流(Dm)；
(4) 構(gòu)造輸出序列(OL)，搜索序列(SL)，均初始化為零序列，令m＝1，n＝nmax＝log2T0，j＝1；
(5) 若n≥1，則輸出通道碼流(Dm)中的符號(hào)S；
(6) 若S＝P，則將2n賦予搜索序列第j個(gè)元素(SLj)；若S＝N，則將-2n賦予搜索序列第j個(gè)元素(SLj)；
(7) 將輸出序列的第j個(gè)元素(OLj)與搜索序列第j個(gè)元素(SLj)之和賦予輸出序列的第j個(gè)元素(OLj)；令搜索序列第j個(gè)元素(SLj)為0；
(8) 若通道碼流(Dm)未輸出完畢，則計(jì)算最優(yōu)頻域結(jié)構(gòu)碼βi映射關(guān)系下，下一個(gè)元素對(duì)應(yīng)位置，即j＝βi(j+1)，返回步驟(5)，循環(huán)執(zhí)行，直至通道碼流(Dm)輸出完畢。
(9) 判斷全部時(shí)域片段解碼是否結(jié)束，若未結(jié)束，令m＝m+1，n＝n-1，j＝1，并返回步驟(5)，循環(huán)執(zhí)行步驟(5)至步驟(9)，直至全部解碼完成，輸出輸出序列(OL)完畢。
全文摘要
本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種心電數(shù)據(jù)壓縮方法，根據(jù)采集到的心電信號(hào)的時(shí)域自相關(guān)特點(diǎn)，進(jìn)行信號(hào)的多片段最優(yōu)時(shí)基分解，而后對(duì)每個(gè)時(shí)基片段分別構(gòu)建最優(yōu)小波包基下的低冗余映射關(guān)系，這樣就得到了整個(gè)心電信號(hào)的最優(yōu)時(shí)頻空間結(jié)構(gòu)碼，而后根據(jù)該結(jié)構(gòu)碼，進(jìn)行嵌入式編碼算法實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的高效壓縮。該方法不僅實(shí)現(xiàn)了心電信號(hào)的高效壓縮，解決了遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)中海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問(wèn)題，而且具備累進(jìn)傳輸編碼的特點(diǎn)，可以根據(jù)需要進(jìn)行信源重構(gòu)質(zhì)量可伸縮的編碼和解碼，更進(jìn)一步的滿足了遠(yuǎn)程心電監(jiān)護(hù)中心電數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)哪康模瑥亩鵀閷?shí)現(xiàn)心臟病患者全天候心電數(shù)據(jù)的監(jiān)控和記錄以及為實(shí)現(xiàn)與心電監(jiān)護(hù)專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確交互提供條件。
文檔編號(hào)G06F17/00GK101099669SQ200710058020
公開(kāi)日2008年1月9日 申請(qǐng)日期2007年7月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年7月13日
發(fā)明者周仲興, 東 明, 萬(wàn)柏坤, 程龍龍 申請(qǐng)人:天津大學(xué)