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ECG compression using the context modeling arithmetic coding with dynamic learning vector-scalar quantization
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资源说明：ECG compression using the context modeling arithmetic coding with dynamic learning vector-scalar quantization
心电图（ECG）压缩是一种减少长期记录系统和远程医疗应用中存储和传输负担的有效方法。本文提出了一种改进的小波基压缩方法，首先使用离散小波变换（DWT）处理去除均值的ECG信号，然后将DWT系数按照层次树顺序排列，形成向量，即树向量（TV）。接着，使用由动态学习向量量化器和均匀标量死区量化器组成的向量-标量量化器（VSQ）对TV进行量化。采用上下文建模算术编码对VSQ中的量化系数进行编码。所有测试记录均选自麻省理工学院-贝丝以色列医院的心律失常数据库。统计结果显示，提出的方法在压缩性能上优于已发表的多种压缩算法。自2011年11月2日接收以来，经过2012年2月11日的修订，以及2012年4月3日的接受，该文于2012年5月17日在线上可用。本文中介绍的关键词包括：ECG压缩、向量量化、标量量化、上下文模型和条件熵编码。
ECG信号是医学诊断中的重要手段，尤其在诊断心脏疾病方面具有重要的临床意义。它广泛应用于各种场合，包括24小时便携式Holter监测、临床ECG工作站和远程医疗应用。然而，随着采样率的提高、采样分辨率的提升、记录时间的增长、以及通道数的增加，ECG数据量不断增长。因此，对于ECG信号的有效压缩技术的需求越来越迫切。
离散小波变换（DWT）作为一种有效的多尺度变换方法，被广泛应用于信号和图像的压缩中。DWT通过将信号分解为不同的频带，来实现对信号的多尺度分析。在ECG信号处理中，DWT可以有效地提取ECG信号的主要特征，同时去除噪声和冗余信息。在本研究中，通过均值去除的ECG信号首先经过DWT变换，进一步得到DWT系数。
将DWT系数按层次树顺序排列，并将其作为向量（TV）的组成部分，能够有效保留信号中的相关性信息。这种组织方式有利于后续的量化处理。量化是压缩过程中的一个关键步骤，其目的是将连续的信号转换为离散的值，从而减小数据的存储量。本研究中使用的向量-标量量化器（VSQ）包含一个动态学习向量量化器和一个均匀标量死区量化器。动态学习向量量化器能够根据输入信号的统计特性动态调整量化器的参数，以达到更高的量化精度。而均匀标量死区量化器则通过设置一个死区，只对超出一定阈值的系数进行量化，进一步提高压缩效率。
在量化之后，对得到的量化系数采用上下文建模算术编码进行编码。算术编码是一种熵编码方法，它能够根据数据的统计特性对整个输入序列进行编码，相对于传统的霍夫曼编码方法，算术编码能够更加精确地利用数据中的统计相关性。而上下文建模则进一步考虑了当前编码系数的上下文信息，使得编码更为高效。在本研究中，上下文建模算术编码被用来对VSQ中的量化系数进行编码，从而实现对ECG信号的有效压缩。
从提出的ECG压缩方法的性能来看，与已有的几种压缩算法相比，本研究的方法在压缩性能上表现更佳。这一结果来自于对麻省理工学院-贝丝以色列医院心律失常数据库中的记录进行的测试。该数据库包含大量心律失常的ECG数据，是ECG信号研究和算法验证的重要资源。
总体来看，本文提出的基于上下文建模算术编码和动态学习向量-标量量化器的ECG压缩方法，在降低ECG信号存储和传输负担方面展现出了显著的优势。随着远程医疗和数字医疗记录系统的发展，这种压缩技术有望在临床应用中发挥重要作用。同时，该研究成果也为ECG信号处理的进一步研究提供了有价值的参考。
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