动态心电图(Ambulatory Electrocardiograph)的应用和推广是提高心血管疾病防治水平的有效途径。动态心电图的长时间记录和多导联等特性,导致其数据量较大,不便于存储和远程传输,需要进行压缩处理。论文首先对动态心电信号进行预处理,通过引入四点平均滤波器,去除了原始信号中的高频噪声和基线漂移。结合小波分析在信号奇异点检测中的优势,利用小波变换在V5导联中进行R波检测,并通过对漏检、多检或误检等情况进行修正,提高了R波检测结果的准确率和算法的鲁棒性,在此基础上,将动态心电数据分为特征波形数据和非特征波形数据,分别进行压缩与重构。由于QRS波群具有重要的诊断价值,因此将其视为特征波形,并采用Huffman编码进行无损压缩和重构;通过选取合适的下采样因子,对非特征波形进行下采样有效减少数据量,并且对下采样结果应用三次插值算法进行非特征波形重构,能较好地恢复P波和T波等诊断信息,非特征波形的下采样结果使用Huffman编码以进一步提高压缩效率。论文还介绍了动态心电压缩算法的评价指标,研究发现算法的压缩效率与重构信号误差主要受下采因样子影响。计算并度量了重构信号误差与压缩比随下采样因子的变化情况,其结果表明:当下采样因子不大于5时P-QRS-T诊断波形重构效果较好,算法全局压缩比为11.5~17.8,压缩性能优于同类算法。论文最后分析了算法的计算复杂度,其中,基于小波变换的波形检测、非特征波形的下采样及其三次插值重建等主要算法环节的计算复杂度均为O ( N )。