CN109818940B

CN109818940B - 一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法

Info

Publication number: CN109818940B
Application number: CN201910003959.3A
Authority: CN
Inventors: 孙斌; 顾林跃; 武晓龙
Original assignee: Zhejiang Helowin Medical Technology Co ltd
Current assignee: Zhejiang Helowin Medical Technology Co ltd
Priority date: 2019-01-03
Filing date: 2019-01-03
Publication date: 2021-06-25
Anticipated expiration: 2039-01-03
Also published as: CN109818940A

Abstract

一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，包括以下步骤：S1：针对心电波形具有一定的变化规律，且大量数据点是基于基线附近，所以对数据进行一重差分压缩和二重统计编码压缩；S2：在实际压缩前，根据固定时间段对采集的心电波形数据进行分组，先分别计算出每组数据的一重压缩与二重压缩的压缩值Ci，并比较二重压缩的压缩值C2与一重压缩值C1；S3：如果二重压缩的压缩值C2低于一重压缩值C1，则使用二重压缩进行实际压缩，否则直接使用一重压缩；S4：根据选定的压缩重数，进行心电波形数据压缩计算；S5：数据接收端根据选定的压缩重数，通过压缩步骤的逆运算进行心电波形数据解压缩计算。

Description

一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法

技术领域

本发明涉及的是一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，属于心电信号处理技术领域。

背景技术

现今，有关生命体征的监测仪器在临床应用中较为普及，它对卧床病人，尤其是手术后病人、或重症病人的心电、血压、呼吸等生命体征能够进行实时监控，这不仅使病人能及时了解自己的身体健康状况，而且也有助于医生及时了解病人的病情，以便采取更为有效的治疗手段。随着社会老龄化程度的提高，越来越多的老年人需要在家进行长期的医疗监护，尤其是一些长期患有慢性老年疾病的人或长期卧床的老人更需要对他的一些生命体征进行经常性地监控，以便自己及时了解自己的身体状况，及时地就医。而便携式无线网络生理参数监测仪由于采用嵌入式系统进行开发，其体积小巧，佩戴方便，更能够满足以上需求。但其运算能力较弱，可用资源较少。另外，随着互联网，物联网技术的不断更新，网络的数据传输性能不断提升，但移动网络由于其特殊性，仍存在数据传输量较小，费用较高等。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，提供一种可对生命体征中最重要的心电波形进行远距离的实时监控，及时发现、控制病情的适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的，一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，包括以下具体步骤：

S1：针对心电波形具有一定的变化规律而且大量数据点是基于基线附近，所以对数据进行一重差分压缩和二重统计编码压缩；

S2：在实际压缩前，根据固定时间段对采集的心电波形数据进行分组，先分别计算出每组数据的一重压缩与二重压缩的压缩值Ci，并比较二重压缩的压缩值C2与一重压缩值C1；

S3：如果二重压缩的压缩值C2低于一重压缩C1，则使用二重压缩进行实际压缩，否则直接使用一重压缩；

S4：根据选定的压缩重数，进行心电波形数据压缩计算；

S5：数据接收端根据选定的压缩重数，通过压缩步骤的逆运算进行心电波形数据解压缩计算。

进一步的，所述步骤S2还包括：

S21：计算所述每重压缩的实际压缩值，其中，计算得到所述每重压缩值为Ci，所述原始分组数据为D，另设原始分组数据个数为DL个；采样精度为P位；

S22：其中，一重压缩值C1可以在不进行实际压缩的情况下，快速得出：

保留原始数据第一个数据，并对其它分组原始数据D进行一阶差分运算，所得结果为序列X；

X(0)＝D(0) {i＝0}

X(i)＝D(i)-D(i-1) {i>0}

在进行差分运算的同时，记录差分结果最大值XMax和最小值XMin；

通过公式

Y＝|XMax-XMin|

计算得出差分后数据最大差值的绝对值Y，通过该数值可得出一重压缩各数据占数据位数b1：

b1＝1；

while((1<<b1))<Y)

{b1++；}；

通过公式

C1＝(((DL-1)*b1)+P+8)/8；

计算得出一重压缩值C1字节；

S23：其中，二重压缩值C2可以在不进行实际压缩的情况下，在一重压缩值计算的基础上，快速得出：

统计在一重压缩值计算中得到的序列X中重复出现数值的次数，并按从大到小排序，得到映射序列Y1{data，count}；序列个数为n；

对统计结果进行编码，出现次数最多的数值用二进制编码0代替，占用1位，其次用10代替，占用2位，再次用110代替占用3位，依次递推，可快速建立编码映射表，通过公式：

Ni＝i*Y1(i).count；{i＝1,2,3,4…..n}

计算得出每个不同数据最终编码需要占用数据位长度Ni，对每项数据累加，得出总占用位数b2；

由于解压时需要用到编码映射表，因此需要对编码表进行存储，占用总位数为b3＝n*b1；

记录压缩重数信息及映射表占位信息，共1字节；记录映射表数量信息，共1字节；

通过公式

C2＝((b2+b3)+P+8+8)/8；

计算得出二重压缩值C2字节；

进一步的，所述步骤S4还包括：

S41：需要对压缩重数进行额外记录，以便解压缩；

S42：对于一重压缩，需额外记录原始分组数据的第一个数值，以便解压缩还原数据

S43：对于二重压缩，需额外记录编码映射表，以便解压缩还原数据。

本发明基于计算效值优先的原则，同时考虑可在嵌入式硬件环境中占用较小内存资源高速运行，在保证压缩值的前提下，最大化降低压缩算法复杂度，减少波形数据压缩占用CPU时间和存储空间，以提高数据在网络中传输的实时性。

本发明具有可对生命体征中最重要的心电波形进行远距离的实时监控，及时发现、控制病情等特点。

附图说明

图1是本发明所述压缩算法的步骤流程图；

图2是本发明所述一重差分压缩计算步骤流程图

图3是本发明所述二重统计编码压缩计算步骤流程图

具体实施方式

下面将结合具体实施例对本发明作详细的介绍：一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，所述的快速压缩算法包括以下步骤：

S1：针对心电波形具有一定的变化规律，且大量数据点是基于基线附近，所以对数据进行一重差分压缩和二重统计编码压缩；

S3：如果二重压缩的压缩值C2低于一重压缩值C1，则使用二重压缩进行实际压缩，否则直接使用一重压缩；

S4：根据选定的压缩重数，进行心电波形数据压缩计算；

本发明所述步骤S2还包括：

X(0)＝D(0) {i＝0}；

X(i)＝D(i)-D(i-1) {i>0}；

通过公式：

Y＝|XMax-XMin|；

b1＝1；

while((1<<b1))<Y)；

{b1++；}；

通过公式：

C1＝(((DL-1)*b1)+P+8)/8；

计算得出一重压缩值为C1字节；

Ni＝i*Y1(i).count；{i＝1,2,3,4…..n}；

由于解压时需要用到编码映射表，因此需要对编码表进行存储，占用总位数为：

b3＝n*b1；

通过公式：

C2＝((b2+b3)+P+8+8)/8；

计算得出二重压缩值C2字节。

本发明所述步骤S4还包括：

S41：需要对压缩重数进行额外记录，以便解压缩；

下面将通过附图1-3及一段示例数据对本发明做进一步的介绍：

如图1所示，本发明提出一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，针对心电波形具有一定的变化规律而且大量数据点是基于基线附近，所以对数据进行一重差分压缩和二重统计编码压缩。具体步骤如下：

例如有以下一段心电波形数据：

512，515，517，518，519，521，519，517，514，512，510，513；

其中原始数据分组个数DL＝12，采样精度P＝16；

步骤1：对数据进行一次差分得出：

512，3，2，1，1，2，-2，-2，-3，-2，-2，3；

步骤2：在实际压缩前，计算出每组数据的一重压缩与二重压缩的压缩值Ci，

具体地，先计算一重压缩值。根据差分结果统计，差分后最大值为3，最小值为-3，

通过公式Y＝|XMax-XMin|得出Y＝6；

一重压缩各数据占数据位数b1＝3；

通过公式C1＝(((DL-1)*b1)+P+8)/8；

得出压缩值为：

C1＝((12-1)*3+16+8)/8＝8字节；

具体地，再计算二重压缩值。根据差分结果，将所有数值转换为正数，得出序列：

515，6，5，4，4，5，1，1，0，1，1，6；

统计差分数据后得到每个数据出现的次数并由大到小排序如下：

1：4次；

4：2次；

5：2次；

6：2次；

0：1次；

根据公式Ni＝i*Y1(i).count；{i＝1,2,3,4…..n}；

得出压缩后数据占27位，需要4字节存储；

加上映射表数量记录1字节，原始数据头2字节，

记录压缩重数信息及映射表占位信息，共1字节；

每个映射编码需要3位存储(最大值为6)，共15位，需要2字节，

压缩值为：

C2＝4+1+2+1+2＝10字节；

步骤3：比较二重压缩的压缩值C2与一重压缩值C1。

具体地：在本示例中，由于C2大于C1，因此直接采用一重压缩算法进行实际压缩。

步骤4：根据选定的压缩重数，进行心电波形数据压缩计算；

具体地：在本示例中，采用一重压缩；

①记录压缩重数信息及差分位数信息，共1字节

②记录差分数据头及差分值，共7字节

总计：8字节

压缩比为：24/8＝3；

本示例中，压缩后数据二进制表示为：

01 000011 0000001000000011 110 101 100 100 101 001 001 000 001 001110；

额外的，假设该段数据采用二重压缩，则压缩步骤如下：

步骤4’：

具体地：在本示例中，采用二重压缩；

①根据步骤2中得出的差分统计数据，可快速得出映射编码(二进制表示)为：

1：0；

4：10；

5：110；

6：1110；

0：11110；

压缩后数据二进制表示为:

1110 110 10 10 110 0 0 11110 0 0 1110 00000。

共27位，4字节；

②记录压缩重数信息及映射表占位信息，共1字节；

在本示例中，映射表最大值为6，需要3位存储，则首字节二进制表示为：

10 000011；

③记录映射表数量信息，共1字节，本示例中为5，二进制表示为：

00000101；

④记录映射表信息，本示例中为5个，每个3位，共15位，2字节，二进制表示为：

001 100 101 110 000 0；

⑤记录差分数据头及映射编码值，共6字节，二进制表示为：

0000001000000011 1110 110 10 10 110 0 0 11110 0 0 1110；

总计：10字节

压缩比为：24/10＝2.4；

本示例中，压缩后数据二进制表示为：

10 000011 00000101 001 100 101 110 000 0 0000001000000011 1110 110 1010 110 0 0 11110 0 0 1110 00000。

本发明提出了一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，由于算法时间、空间复杂度低，运算速度快，占用资源少，因此可适用于各种嵌入式硬件环境中运行，压缩后的数据可满足在各类网络传输中传输，实时性较高，满足心电实时监测、观察、诊断要求。

Claims

1.一种适用于在嵌入式硬件中实现实时传输的心电波形快速压缩算法，其特征在于，所述的快速压缩算法包括以下步骤：

S4：根据选定的压缩重数，进行心电波形数据压缩计算；

S5：数据接收端根据选定的压缩重数，通过压缩步骤的逆运算进行心电波形数据解压缩计算；

其中步骤S2还包括：

S21：计算每重压缩的实际压缩值，其中，计算得到每重压缩值为Ci，原始分组数据为D，另设原始分组数据个数为DL个；采样精度为P位；

X(0)＝D(0) {i＝0}

X(i)＝D(i)-D(i-1) {i>0}

通过公式

Y＝|XMax-XMin|

计算得出差分后数据最大差值的绝对值Y，通过数值Y可得出一重压缩各数据占数据位数b1：

b1＝1；

while((1<<b1))<Y)

{b1++；}；

记录压缩重数信息及映射表占位信息，共1字节；

通过公式

C1＝(((DL-1)*b1)+P+8)/8；

计算得出一重压缩值为C1字节；

Ni＝i*Y1(i).count；{i＝1,2,3,4…..n}

由于解压时需要用到编码映射表，因此需要对编码表进行存储，占用总位数为

b3＝n*b1；

通过公式

C2＝((b2+b3)+P+8+8)/8；

计算得出二重压缩值C2字节；

其中步骤S4还包括：

S41：需要对压缩重数进行额外记录，以便解压缩；

S42：对于一重压缩，

1)记录压缩重数信息及差分位数信息；

2)记录差分数据头及差分值，以便解压缩还原数据；

S43：对于二重压缩，

1)记录压缩重数信息及映射表占位信息；

2)记录映射表数量信息；

3)记录映射表信息；

4)记录差分数据头及映射编码值，以便解压缩还原数据。