一种基于Blaschke Unwinding自适应傅里叶分解的信号压缩算法及其在心电图ECG信号上的应用的新型算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言：ECG 信号压缩的核心需求与技术挑战

心电图（Electrocardiogram, ECG）信号作为反映心脏电生理活动的重要生物信号，在心血管疾病诊断、远程医疗监测等领域具有不可替代的作用。临床应用中，ECG 信号通常以较高采样率（如 250Hz、500Hz）采集，导致数据量庞大 —— 以 24 小时动态心电图（Holter）为例，单通道 500Hz 采样的 ECG 数据量可达 432MB，多通道采集时数据量更甚。这给 ECG 信号的存储、传输与实时处理带来巨大挑战：一方面，远程医疗场景下有限的带宽难以承载海量 ECG 数据的实时传输；另一方面，长期监测数据的存储成本过高，限制了慢性病管理的规模化应用。

传统 ECG 信号压缩算法主要分为无损压缩（如 Huffman 编码、LZW 编码）与有损压缩（如小波变换、傅里叶变换）。无损压缩虽能保证信号完全重构，但压缩比普遍较低（通常 2~3 倍），难以满足海量数据处理需求；有损压缩通过丢弃部分冗余信息提升压缩比，但传统方法（如固定基小波变换）存在 “自适应不足” 问题 ——ECG 信号包含 P 波、QRS 波群、T 波等形态各异的特征成分，且个体差异显著，固定基函数难以精准匹配不同形态的信号成分，易导致特征成分失真，影响临床诊断准确性。

Blaschke Unwinding 自适应傅里叶分解（Blaschke Unwinding Adaptive Fourier Decomposition, BU-AFD）作为一种新型自适应信号分解方法，其核心优势在于通过 Blaschke 变换（Blaschke Transform）的 “解缠绕” 特性，结合傅里叶分解的频率分析能力，可根据信号局部特征自适应生成匹配的基函数，实现对非平稳、时变特征信号的高精度分解。将其应用于 ECG 信号压缩，既能通过自适应分解保留关键诊断特征（如 QRS 波群的幅值、间期），又能通过丢弃低能量冗余成分大幅提升压缩比，为解决 ECG 信号 “高压缩比 - 高重构精度” 的矛盾提供了全新技术路径。

二、核心理论基础：Blaschke Unwinding 与自适应傅里叶分解

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 黄翔.地震信号高分辨率时频分析方法及应用研究[D].成都理工大学[2025-10-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.216821.

[2] 亓丽梅,李晓峰,张国柱.小波变换思想及其在信号处理中的应用[J].电子科技大学学报, 2008, 37(3):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-0548.2008.03.019.

[3] 杨敏,陶家祥.基于MATLAB的信号与系统实验教学改革[J].信息通信, 2016, 000(008):280-281,282.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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