心电图压缩

资 源 简 介

心电图压缩

详 情 说 明

心电图信号压缩是生物医学信号处理中的关键技术，旨在减少数据存储和传输负担，同时保留关键的临床信息。本文将介绍两种实时适用的压缩算法：幅度阈值压缩和SQ分割压缩，并与传统的离散余弦变换（DCT）和转捩点（TP）方法进行对比。

幅度阈值压缩通过设定信号变化的阈值来筛选关键采样点，忽略微小波动；而SQ分割压缩则采用分段线性近似，将信号划分为若干具有相似斜率的线段。实验通过三次样条插值重构信号，并以压缩比（CR）、百分比均方差（PRD）和面积误差作为评估指标。

结果显示，新方法的CR值显著优于有损DCT，略低于无损TP法，但在信号保真度方面（以PRD衡量）优于两种传统方法。这表明幅度阈值和SQ分割在实时场景下，能更好地平衡压缩效率与临床可用性。未来可结合机器学习优化阈值选择，进一步提升动态心电数据的处理能力。