【摘 要】
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心脏疾病是威胁人类身体健康的一种常见疾病。通过可穿戴心电设备监测人体心脏健康具有成本低,便捷性高等优点。但长时间不间断地采集和传输心电信号,对可穿戴心电设备的续航能力提出了极高的要求。本文以降低可穿戴心电设备的功耗,提升续航能力为目标,围绕心电压缩算法和硬件电路设计两个方面展开了研究。主要内容和创新点如下:1.针对现有心电压缩算法压缩率较低或计算过于复杂的问题,提出了一种基于小波变换和双模预测的高
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心脏疾病是威胁人类身体健康的一种常见疾病。通过可穿戴心电设备监测人体心脏健康具有成本低,便捷性高等优点。但长时间不间断地采集和传输心电信号,对可穿戴心电设备的续航能力提出了极高的要求。本文以降低可穿戴心电设备的功耗,提升续航能力为目标,围绕心电压缩算法和硬件电路设计两个方面展开了研究。主要内容和创新点如下:1.针对现有心电压缩算法压缩率较低或计算过于复杂的问题,提出了一种基于小波变换和双模预测的高性能心电有损压缩算法。该算法从减小计算复杂度的角度出发,选用5/3提升小波变换对心电信号进行一级小波分解,并保留全部的低频系数。为了获得更大的压缩性能,对低频系数进行不同程度的缩放和平滑操作,使信号更加有利于后续的预测。采用线性预测和模板预测相结合的方法以应对心电信号不同区域的形态特点,获得了较小的预测误差序列。针对预测误差序列的分布特征,提出一种新型的编码方式——二级Golomb-Rice编码,获得了更短的编码码长。2.基于该有损心电压缩算法设计VLSI架构,通过将预测模块中的部分计算操作提前,减小了加法器的数量,通过预测电路复用的方式降低了芯片面积和功耗。基于SMIC 40nm工艺和MIT-BIH数据库对电路进行仿真综合实验,证明了该VLSI架构的适用性。
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