| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第1章 数据压缩理论综述 | 第7-11页 |
| 1．1 基本概念 | 第7页 |
| 1．2 信息论与数据压缩 | 第7-9页 |
| 1．3 压缩技术纵览 | 第9-11页 |
| 第2章 生物医学信号压缩技术的发展现状 | 第11-24页 |
| 2．1 常用的生物医学信号压缩技术 | 第12-18页 |
| 2．1．1 直接数据压缩方法 | 第12-15页 |
| 2．1．2 变换方法 | 第15-18页 |
| 2．1．3 参数提取技术 | 第18页 |
| 2．2 常用的生物医学信号压缩技术的评价指标 | 第18-21页 |
| 2．2．1 压缩性能指标 | 第19页 |
| 2．2．2 失真率指标 | 第19-21页 |
| 2．3 存在的问题与解决问题的思路 | 第21-24页 |
| 第3章 通用、低复杂性的生物医学信号无损／近无损压缩算法 | 第24-45页 |
| 3．1 信号测试集的选取 | 第24-25页 |
| 3．2 生物医学信号无损压缩算法 | 第25-38页 |
| 3．2．1 无损压缩算法总体结构的设计 | 第25-26页 |
| 3．2．2 线性预测器的设计 | 第26-31页 |
| 3．2．3 上下文建模与偏差消除技术 | 第31-34页 |
| 3．2．4 Golomb编码器 | 第34-37页 |
| 3．2．5 生物医学信号无损压缩的实验结果 | 第37-38页 |
| 3．3 生物医学信号近无损压缩算法 | 第38-41页 |
| 3．3．1 近无损压缩算法的提出 | 第38-39页 |
| 3．3．2 近无损压缩算法总体结构的设计 | 第39-40页 |
| 3．3．3 量化／重构模块的设计 | 第40页 |
| 3．3．4 生物医学信号近无损压缩的实验结果 | 第40-41页 |
| 3．4 实际应用中的几点考虑 | 第41-43页 |
| 3．5 生物医学信号压缩技术的展望 | 第43-45页 |
| 第4章 压缩技术中一些基本问题的研究 | 第45-58页 |
| 4．1 结合重正化操作的分组算术编码快速算法的设计 | 第45-53页 |
| 4．1．1 算法的设计思路 | 第46-49页 |
| 4．1．2 具体的算法步骤 | 第49-52页 |
| 4．1．3 编码效率的测试 | 第52-53页 |
| 4．2 非理想带限信号模型下多项式预测器的性能分析 | 第53-58页 |
| 4．2．1 多项式预测器的基本性质 | 第53-54页 |
| 4．2．2 非理想带限信号模型下多项式预测器的性能 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64-10页 |
| 表 | 第10-64页 |
| 表1-1 数据压缩技术的分类 | 第10-24页 |
| 表3-1 测试信号集相关属性表 | 第24-28页 |
| 表3-2 不同常系数预测器的根均方误差对照表 | 第28-31页 |
| 表3-3 不同LSL算法和第一套预测方案的根均方误差对照表 | 第31-37页 |
| 表3-4 生物医学信号无损压缩的实验结果对照表（bits／sample） | 第37-38页 |
| 表3-5 本文算法与文献[41]算法的结果对照表 | 第38-41页 |
| 表3-6 生物医学信号近无损压缩实验结果（bits／sample） | 第41-47页 |
| 表4-1 概率量化函数表 | 第47-64页 |
