徐小華

【摘 要】為有效壓縮心電信號，且保持信號特征，以便實現(xiàn)心電信號遠程傳輸與處理，在比較了常用數(shù)據(jù)壓縮算法的基礎上，本文提出了心電信號小波變換調(diào)整編碼壓縮方法來實現(xiàn)心電信號的壓縮。首先將心電信號進行小波分解，再通過小波系數(shù)的處理減少信息冗余，達到信號壓縮的目的。

【關(guān)鍵詞】小波變換；心電信號壓縮；調(diào)整編碼；信息冗余

心電信號數(shù)據(jù)如果壓縮后再傳輸，就可以增加通信能力。這樣，我們就要尋找高壓縮比的方法且壓縮后的心電信號要有合適的信噪比，在壓縮傳輸后還要恢復原信號，這就還要有高復現(xiàn)度，并且在壓縮、傳輸、恢復的過程中，還要保持心電信號的特征不改變，以便心電信號的分類、識別等。心電信號壓縮將是實現(xiàn)心電信號遠程傳送的關(guān)鍵技術(shù)[1]，直接決定了系統(tǒng)的實用性和有效性。

1 常見的數(shù)據(jù)壓縮算法

ECG數(shù)據(jù)壓縮算法可分為無失真編碼和有失真編碼。有的文獻將無失真編碼稱為可逆編碼，將有失真編碼稱為不可逆編碼。這是因為前者可以完整恢復原始信號，不損失任何原始信號所包含的信息，而后者會損失一部分原始信號所包含的信息。無失真編碼的最大缺點在于無法獲得較高的壓縮比，有失真編碼可以獲得比無失真編碼高得多的壓縮比。由于中包含有診斷無關(guān)信息，而在恢復信號中容許有部分失真，故心電數(shù)據(jù)壓縮應在保證主要診斷信息不受損失的前提下盡量減少存儲數(shù)據(jù)，實際應用中也就大多采用有失真編碼。有失真編碼除要求消除信號中的冗余信息外也排除診斷無關(guān)信息。冗余信息主要表現(xiàn)為相鄰采樣點間的統(tǒng)計相關(guān)性、量化幅值分布的非均勻性以及各心搏間的相似性，ECG中的診斷信息則主要分布于P-QRS-T波群中。

心電壓縮算法形式千差萬別，但大體可劃分為三類：直接壓縮法、特征參數(shù)提取法和變換壓縮法。ECG直接壓縮法可分為四類：容差比較壓縮法、差分脈沖編碼調(diào)制法（DPCM），熵編碼法和矢量量化。大多數(shù)直接壓縮法采用預測或插值方法，他們通過對原始采樣數(shù)據(jù)的分析處理，消除數(shù)據(jù)中的冗余，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮。如AZTEC、 SAPA、 CORTES、AESC等方法。直接壓縮法是建立在直接分析原始數(shù)據(jù)的冗余基礎上，其優(yōu)點是簡單快速，易于實現(xiàn)，缺點是很難同時保證高的數(shù)據(jù)壓縮比和高的信息保真度。

特征參數(shù)提取算法：從信號中提取特征并以模型參數(shù)表達，因此壓縮率比較高，但數(shù)據(jù)重建質(zhì)量與所選模型的性能有很大關(guān)系，魯棒性也不夠強。主要包括線性預測方法和神經(jīng)網(wǎng)絡方法等。

變換壓縮方法目前廣泛應用于心電信號的壓縮與識別。不同于時域直接壓縮方法，其基本原理是將時域信號映射成某數(shù)域（頻域）中基的系數(shù)。在時域中具有強相關(guān)性的信號，反映在頻域上是在某些特定的區(qū)域中能量特別集中，或是系數(shù)的分布具有某種規(guī)律，因此可以利用這種特點和規(guī)律對系數(shù)進行選擇和編碼，在一定誤差范圍內(nèi)通過反變換重構(gòu)信號，以達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。主要包括KLT變換、傅里葉變換、余弦變換和小波變換等。

在各種變換方法中，小波變換具有多分辨率分析的特點，在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力。本文實現(xiàn)心電信號的壓縮的其基本思想：心電信號在時間—頻率域的分解系數(shù)所占的存儲空間盡可能小，同時還要保留壓縮后的系數(shù)能精確地反映原信號所攜帶的信息。

2 心電信號小波變換壓縮原理

小波變換進行信號壓縮的基本原理是信號的相鄰采樣點之間存在很強的相關(guān)性，而小波變換起到消除信號相鄰點間相關(guān)性的作用[2]，如果信號的某些部分的自相關(guān)性很強，就體現(xiàn)在相應的高頻小波系數(shù)很小，可以通過量化對這些系數(shù)進行更有效的編碼，從而達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。根據(jù)這個原理我們首先對數(shù)字化后的ECG信號進行一維離散小波變換，轉(zhuǎn)換成小波域上的小波系數(shù)。

心電信號經(jīng)小波變換分解為不同層次的細節(jié)系數(shù)和最后一層的近似系數(shù)，系數(shù)表示不同頻帶上的信息，小波系數(shù)越大，其攜帶的能量越多。噪聲與心電信號在各尺度上（即各頻帶）上的小波系數(shù)具有不同的表現(xiàn)，將各尺度上噪聲產(chǎn)生的小波系數(shù)，通過閾值處理，變成零系數(shù)，特別是那些噪聲分量占主導地位的尺度上的噪聲小波分量（最小尺度細節(jié)系數(shù)）去掉，這樣就減少了要存儲的小波系數(shù)個數(shù)，達到心電信號壓縮的目的。

閾值處理的方法有兩種：硬閾值和軟閾值。軟閾值方法是在硬閾值的基礎上邊界出現(xiàn)不連續(xù)點收縮到零，這樣就可以有效的避免間斷，使得重建信號比較光滑。硬閾值缺點是在某些點會產(chǎn)生間斷，但能比較好的保留信號的突變，這對于心電QRS波的檢測有著重要意義[3]。因此根據(jù)心電信號檢測需要，本文壓縮閾值的選擇為硬閾值。

閾值的選取直接影響心電信號的壓縮性能。本文對于心電壓縮主要考慮了兩個指標：信號質(zhì)量和壓縮比。在一般情況下，這兩者在本質(zhì)上是矛盾的，這就需要我們在其間做權(quán)衡。心電信號質(zhì)量考慮的是根均方差RMSD，它和壓縮比CR定義如下：

【參考文獻】

[1]趙安，吳寶明.心電數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的新進展[J].國外醫(yī)學生物醫(yī)學工程分冊，2005，28（4）：89-93.

[2]張波，周文娟，楊曉，等.基于小波包的圖像壓縮及Matlab實現(xiàn)[J].電腦知識與技術(shù)，2009，5（28）：8050-8052.

[3]高志，余蕭海. Matlab小波分析工具箱原理與應用[M].北京：國防工業(yè)出版社，2004.

[責任編輯：楊玉潔]