【心电图信号压缩】ECG信号压缩与通过三次样条近似重建的ECG信号压缩研究(Matlab代码实现)

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目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码实现](#🌈4 Matlab代码实现)


💥1 概述

心电图(ECG)信号压缩是一种将原始心电图信号进行压缩以减少存储空间或传输带宽的技术。其中,通过三次样条近似重建的ECG信号压缩是一种常见的技术,下面是相关的研究步骤:

  1. 数据准备:获取心电图信号数据,并将其进行预处理。这可能包括信号滤波、分段和去除噪声等操作。

  2. 三次样条近似:使用三次样条插值方法对心电图信号进行重建。三次样条是一种平滑而高阶的插值方法,它可以通过拟合曲线来逼近原始信号。

  3. 信号压缩:通过对三次样条插值后的信号进行压缩来减小存储空间。常见的压缩方法包括离散余弦变换(DCT)、小波变换或基于字典的压缩方法等。

  4. 压缩比例控制:选择合适的压缩比例,以平衡压缩后信号的质量和压缩效率。较高的压缩比可能导致信号信息的丢失,而较低的压缩比则可能降低压缩效果。

  5. 压缩重建:根据压缩后的信号进行重建,以获取近似的心电图信号。

通过以上步骤,可以实现通过三次样条近似重建的ECG信号压缩研究。请注意,具体的算法和压缩方法可能因研究需求而有所不同。此外,对于压缩后的信号,还需要评估其压缩率、信号重构误差以及丢失的信号信息等指标来评估压缩的效果。

📚 2 运行结果

部分代码:

function [Out_Sig, Sig] = atc(In_Sig,th)

% This function atc implements Amplitude Thresholding compression as

% mentioned in paper Methods for ECG signal compression with reconstruction

% via cubic spline approximation by Olga Malgina, Jana Milenkovi, Emil

% Plesnik, Matej Zajc, Andrej Ko歩r and Jurij F. Tasi.

% INPUT:

% In_Sig = row vectors containing samples of input ECG signals

% th = single element vector specifying threshold for amplitude

% OUTPUT:

% Out_Sig = Compressed ECG signal

% Sig = Output signals containing actual number of samples with

% not stored samples

% Checking input arguments

if nargin<2||isempty(th),th = 0.07;end

if nargin<1||isempty(In_Sig),error('Not enough input arguments');end

% Implmentation starts here

N = length(In_Sig); % Number of samples in an Input ECG signal

Sig = In_Sig; % Temporary variable

% Amplitude Thresholding compression

for k = 1:N-2

if abs((In_Sig(k) - In_Sig(k+2))) < th

Sig(k+1) = NaN;

end

end

% Neglect not stored samples

Sig = Sig(~isnan(Sig));

% Cubic Spline approximation

Out_Sig = spline(1:length(Sig),Sig,linspace(1,length(Sig),length(Sig)));

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]Olga Malgina, Jana Milenkovi, Emil Plesnik, Matej Zajc, Andrej Košir and Jurij F. Tasi. ECG signal compression as presented on paper entitled as ECG signal compression with reconstruction via cubic spline approximation by

🌈4 Matlab代码实现

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