| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1. 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第17-25页 |
| 1.2.1 无损压缩算法 | 第17-19页 |
| 1.2.2 有损压缩算法 | 第19-22页 |
| 1.2.3 心电信号的压缩算法与发展趋势 | 第22-25页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4 论文组织架构 | 第26页 |
| 1.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 2. 心电信号的小波压缩算法分析 | 第27-40页 |
| 2.1 小波变换原理分析 | 第27-29页 |
| 2.2 基于小波变换的心电信号压缩方法 | 第29-33页 |
| 2.2.1 最优小波基的选择 | 第29-30页 |
| 2.2.2 多级树集合分裂算法 | 第30-31页 |
| 2.2.3 阈值的选取方法 | 第31-33页 |
| 2.3 编码方法 | 第33-39页 |
| 2.3.1 Huffman编码 | 第33-37页 |
| 2.3.2 Golomb编码 | 第37-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 3. 经验模态分解算法 | 第40-51页 |
| 3.1 经验模态分解算法的提出 | 第40页 |
| 3.2 EMD的原理 | 第40-47页 |
| 3.2.1 瞬时频率 | 第40-41页 |
| 3.2.2 固有模态函数 | 第41-42页 |
| 3.2.3 EMD的实现方法 | 第42-47页 |
| 3.3 EMD在信号压缩中的应用 | 第47-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4. 数据自适应心电信号压缩方法研究 | 第51-76页 |
| 4.1 EMD和DWT相结合的ECG信号压缩方法实现 | 第51-65页 |
| 4.1.1 心电信号的经验模态分解及IMF重组 | 第51-58页 |
| 4.1.2 离散小波变换与特征点的提取 | 第58-60页 |
| 4.1.3 均匀标量死区量化 | 第60-63页 |
| 4.1.4 特征点的编码 | 第63-65页 |
| 4.2 实验结果 | 第65-75页 |
| 4.2.1 压缩效果检验标准 | 第65-66页 |
| 4.2.2 本文方法的实验结果 | 第66-73页 |
| 4.2.3 与其他压缩方法的对比 | 第73-75页 |
| 4.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 5. 总结与展望 | 第76-79页 |
| 5.1 论文研究工作总结 | 第76-78页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 作者简历 | 第85-86页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86页 |