随着医疗物联网的快速发展,利用穿戴式无线体域网、手机终端等实时监测心电图(Electrocardiograph,ECG)信号、血压、血氧等多生理参数,已变得非常便利、广泛。同时,对高频心电信号、起搏心电信号等复杂生理信号的无线感知和采集也提出更高需求。然而,上述两类心电信号因固有频率较高,按传统奈奎斯特(Nyquist)定律,信号的采集数据量较大,所以,探索高效生理信号压缩的方法非常必要。在此,对起搏心电信号的压缩感知特性进行初步研究。论文主要研究工作有:第一,嵌入式环境下起搏心电信号的感知与传输利用穿戴式无线体域网或者手机终端等,实现起搏心电信号的感知与传输。通过蓝牙4.0模块实现起搏心电信号的近程无线传输,解除了传统有线传输带来的束缚,降低信号传输的错误率与丢失率。第二,设计起搏心电信号稀疏分解基函数首先对小波基函数的特性进行分析,然后选择典型小波基函数分别对信号进行稀疏分解。最终通过实验证明:当选择的小波基函数与起搏心电信号具有相似特点时,信号的稀疏分解效果较好;并可知db小波、coiflet小波和symlet小波基函数,能对心电信号进行较好的稀疏表达。第三,起搏心电信号压缩感知的测量矩阵优化设计通过对常见测量矩阵构造方法及各自适用范围的研究,最终得出随机高斯测量矩阵更适于心电信号的降维观测,并为后续信号的精确重构提供理论依据和保障。第四,起搏心电信号嵌入式压缩感知的重构及其性能评测通过寻找合适的重构算法实现信号的精确重构,并对选择常见的性能评测标准对重构的性能进行评价。由实验结论可知:正交匹配追踪算法可以实现较好的信号重构效果,并且压缩感知信号的重构精度与压缩比、测量矩阵的M值密切相关,为获得较高的重构精度,需要减小压缩比、增大M值,同时计算复杂度将会随之升高。