用于脑电、心电数据压缩的方法、终端及存储介质技术

本发明专利技术提供一种用于脑电、心电数据压缩的方法、终端及存储介质。该方法包括：根据设定误差对脑电心电数据进行分段拟合，获得多个线段集合，及每个线段的起点横坐标集合Hs、终点横坐标集合He、起点纵坐标集合Vs和终点纵坐标集合Ve；对起点纵坐标集合Vs进行压缩，并根据起点纵坐标压缩结果Gvs确定起点纵坐标的更新集合Vs

【技术实现步骤摘要】
用于脑电、心电数据压缩的方法、终端及存储介质
[0001]本申请基于申请号为2021107141424、申请日为2021年06月25日的中国专利申请提出，并要求该中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容在此引入本申请作为参考。


[0002]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种用于脑电、心电数据压缩的方法、终端及存储介质。

技术介绍

[0003]流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列。一般情况下，流数据可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。例如：在医疗领域，动态脑电图和心电图是临床常用的心血管疾病的筛查及病情监测手段，通过持续记录患者的心电信号和脑电信号获得重要诊断评价依据。心电和脑电实时监测系统为了延长设备续航时间，实现长时间的信号稳定的心电和脑电监测，需要重点考虑功耗控制问题。通信功耗在动态心电和脑电监测系统的总功耗中占据较大的比例，如果心电和脑电压缩所需的功耗远小于传输心电和脑电数据所需的通信功耗，则系统整体功耗降低的倍数与压缩率成正比。
[0004]对于同一组流数据来说，压缩率越高，对存储空间的要求越低。然而现有的对流数据进行压缩的方法中，压缩率都不够高。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种用于脑电、心电数据压缩的方法、终端及存储介质，以解决压缩率低的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种用于脑电、心电数据压缩的方法，包括：
[0007]根据设定误差对脑电心电数据进行分段拟合，获得多个线段集合，及每个线段的起点横坐标集合Hs、终点横坐标集合He、起点纵坐标集合Vs和终点纵坐标集合Ve；其中，所述起点纵坐标集合Vs和所述终点纵坐标集合Ve中每个纵坐标由数据区间表示；
[0008]对所述起点纵坐标集合Vs进行压缩，并根据起点纵坐标压缩结果Gvs确定起点纵坐标的更新集合Vs
*
；其中，更新集合Vs
*
中每个纵坐标由数值表示；
[0009]基于所述更新集合Vs
*
和所述起点横坐标集合Hs得到更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
，对所述更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
进行线段拟合，获得分段线段的斜率集合KK或终点纵坐标的更新集合Ve'；
[0010]根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'确定压缩信息，以用于表示压缩后的脑电心电数据。
[0011]在一种可能的实现方式中，根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'生
成压缩记录，包括：
[0012]对终点纵坐标的更新集合Ve'进行压缩，获得终点纵坐标的压缩结果Gve；
[0013]以所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs、所述终点横坐标集合He和终点纵坐标的压缩结果Gve作为压缩信息。
[0014]在一种可能的实现方式中，根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'生成压缩记录，包括：
[0015]对所述分段线段的斜率集合KK进行压缩，获得斜率的压缩结果Gkk；
[0016]以所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs、所述终点横坐标集合He和斜率的压缩结果Gkk作为压缩信息。
[0017]在一种可能的实现方式中，对所述起点纵坐标集合Vs进行压缩，包括：
[0018]根据相邻两个纵坐标确定第一转换系数，并根据所述第一转换系数确定更新区间；
[0019]在所述更新区间为多个时，根据相邻两个更新区间确定第二转换系数，并根据所述第二转换系数确定再更新区间；
[0020]在所述再更新区间为一个时结束压缩，将所述第一转换系数和第二转换系数组合作为纵坐标压缩结果Gvs；其中，所述第二转换系数包括一个或多个。
[0021]在一种可能的实现方式中，所述两个纵坐标的端值与所述第一转换系数之间关系如下：
[0022][0023]其中，d
i
和d
i+1
为纵坐标的左端点；和为纵坐标的右端点；b为所述第一转换系数；i为奇数；1≤i≤m1；l1为当前分解级数；n为原始数据个数。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述更新区间的左端点为：
[0025]d＝max{d
i
‑
b,d
i+1
+b}
[0026]其中，d为更新区间的左端点；d
i
和d
i+1
为纵坐标的左端点；和为纵坐标的右端点；b为所述第一转换系数；i为奇数；1≤i≤m1；l1为当前分解级数；n为原始数据个数；
[0027]所述更新区间的右端点为：
[0028][0029]其中，为更新区间的右端点；d为更新区间的左端点；d
i
和d
i+1
为纵坐标的左端点；和为纵坐标的右端点；b为所述第一转换系数；i为奇数；1≤i≤m1；l1为当前分解级数；n为原始数据个数。
[0030]在一种可能的实现方式中，根据起点纵坐标压缩结果Gvs确定起点纵坐标的更新
集合Vs
*
，包括：
[0031]由所述压缩结果Gvs的第二级开始，获取当前级数对应的转换系数和前一级的解压缩结果；
[0032]基于当前级数对应的转换系数和前一级的解压缩结果确定当前级数的解压缩结果。
[0033]在一种可能的实现方式中，所述基于所述更新集合Vs
*
和所述起点横坐标集合Hs得到更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
，对所述更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
进行线段拟合，包括：
[0034]基于所述更新集合Vs
*
和所述起点横坐标集合Hs得到更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
。
[0035]对所述更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
进行线段拟合，并确定终点纵坐标的更新集合Ve'。
[0036]在一种可能的实现方式中，所述根据设定误差对脑电心电数据进行分段拟合，获得多个线段集合，包括：
[0037]根据所述脑电心电数据的多个数据点和所述设定误差构建多个数据区间，并将所述脑电心电数据中每个数据点基于数据区间表示；其中，所述设定误差包括误差上限和误差下限；
[0038]从首个数据点开始与相邻数据点确定上极限直线、下极限直线、上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于脑电、心电数据压缩的方法，其特征在于，包括：根据设定误差对脑电心电数据进行分段拟合，获得多个线段集合，及每个线段的起点横坐标集合Hs、终点横坐标集合He、起点纵坐标集合Vs和终点纵坐标集合Ve；其中，所述起点纵坐标集合Vs和所述终点纵坐标集合Ve中每个纵坐标由数据区间表示；对所述起点纵坐标集合Vs进行压缩，并根据起点纵坐标压缩结果Gvs确定起点纵坐标的更新集合Vs
*
；其中，更新集合Vs
*
中每个纵坐标由数值表示；基于所述更新集合Vs
*
和所述起点横坐标Hs得到更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
，对所述更新纵坐标上界DD
U
和下界DD
L
进行线段拟合，获得分段线段的斜率集合KK或终点纵坐标的更新集合Ve'；根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'确定压缩信息，以用于表示压缩后的脑电心电数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'生成压缩记录，包括：对终点纵坐标的更新集合Ve'进行压缩，获得终点纵坐标的压缩结果Gve；以所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs、所述终点横坐标集合He和终点纵坐标的压缩结果Gve作为压缩信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs和所述终点横坐标集合He，以及所述分段线段的斜率集合KK或所述终点纵坐标的更新集合Ve'生成压缩记录，包括：对所述分段线段的斜率集合KK进行压缩，获得斜率的压缩结果Gkk；以所述更新集合Vs
*
、所述起点横坐标集合Hs、所述终点横坐标集合He和斜率的压缩结果Gkk作为压缩信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述起点纵坐标集合Vs进行压缩，包括：根据相邻两个纵坐标确定第一转换系数，并根据所述第一转换系数确定更新区间；在所述更新区间为多个时，根据相邻两个更新区间确定第二转换系数，并根据所述第二转换系数确定再更新区间；在所述再更新区间为一个时结束压缩，将所述第一转换系数和第二转换系数组合作为纵坐标压缩结果Gvs；其中，所述第二转换系数包括一个或多个。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据起点纵坐标压缩结果Gvs确定起点纵坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：黎彤亮，庞超逸，李晓云，赵环宇，范瑞琴，冯春雨，史玉盼，
申请(专利权)人：河北省科学院应用数学研究所，
类型：发明
国别省市：