基于小波变换与压缩感知的ECG信号压缩MATLAB演示程序

资 源 简 介

本MATLAB程序实现心电信号的压缩与重构，通过小波变换进行多分辨率分解，结合阈值处理和压缩感知技术，支持自定义压缩率与小波基类型，提供压缩效果可视化及重构质量评估。

详 情 说 明

基于小波变换与压缩感知的心电信号压缩演示程序

项目介绍

本项目实现了一个心电（ECG）信号压缩与重构的演示程序。通过结合小波变换的多分辨率分析能力和压缩感知的稀疏采样理论，实现了对ECG信号的高效压缩。用户可通过图形界面调整压缩参数，直观观察不同设置下的压缩效果和重构信号质量，为ECG信号处理研究提供可视化分析工具。

功能特性

• 多格式支持：支持.mat和.csv格式的ECG信号数据输入
• 灵活参数配置：可自定义采样率、信号长度、小波基类型（如db4、sym8）
• 压缩参数调节：支持压缩率（50%-90%）、阈值类型（硬阈值/软阈值）等参数调整
• 多算法重构：集成OMP、BP等多种压缩感知重构算法
• 全面性能评估：提供压缩比（CR）、信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等量化指标
• 多维度可视化：支持原始信号、压缩信号、重构信号的时域/频域对比显示

使用方法

1. 数据准备：准备ECG信号数据文件（.mat或.csv格式），确保包含时间序列和电压值
2. 参数设置：运行程序后，在界面中选择数据文件并设置相关参数：

- 选择小波基类型（默认db4） - 设定压缩率（建议50%-80%） - 选择阈值处理方式（硬阈值/软阈值）

1. 执行压缩：点击运行按钮，程序将自动完成信号压缩与重构过程
2. 结果分析：查看输出的性能指标和可视化结果，对比原始与重构信号差异

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 至少4GB内存（处理长信号序列时推荐8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 7+/macOS 10.12+/Linux各主流发行版

文件说明

主程序文件整合了完整的信号处理流程，包括数据加载与预处理、小波变换分解、阈值压缩处理、压缩感知采样、信号重构算法执行、质量评估指标计算以及结果可视化展示等核心功能模块，为用户提供一站式的ECG信号压缩分析解决方案。