基于压缩感知的心电信号高效采集与联合重构算法研究

随着全球人口的增长和生活方式的变化，心血管疾病已成为严重威胁人类生命健康的公共卫生问题。为了早期检测、诊断和有效管理这类疾病，实时且长时间的心电信号监测显得尤为重要。然而，传统的奈奎斯特采样方法在收集大量数据时会带来显著的能耗和数据传输压力，这在便携式和低功耗设备中尤其突出。 本篇毕业论文聚焦于压缩感知技术在心电信号测量与重构领域的应用。压缩感知作为一种创新的信号采样策略，其核心在于利用信号的结构特性，以远低于奈奎斯特采样率的样本数量来重构原始信号，从而实现低功耗和高效的数据采集。论文主要探讨了以下几个关键点： 1. 低功耗心电信号采样方法：针对现有测量矩阵的局限，作者提出了一种改进的测量矩阵，优化了矩阵中每一列元素的选择，旨在降低传感器节点的能耗和硬件资源占用，同时增强其对心电信号的敏感度。在信号重构阶段，作者采用了基于块斯宾塞-贝叶斯最优（BSBL-BO）的算法，利用心电信号内部块元素的相关性提高了重构精度。 2. 多通道心电信号联合重构：论文还关注了多通道心电信号的处理，提出了一个结合时间和空间稀疏性的联合重构方法。这种方法利用了单通道时间序列中的相关性和多通道信号间的空间协同，增强了信号的联合稀疏性，从而提升了重构性能。 3. 压缩感知在混合噪声环境下的处理：考虑到实际应用中可能存在多种类型的噪声，作者针对多通道心电信号的压缩感知设计了一种在混合噪声背景下的处理策略。该方法采用了Cosparse解析稀疏模型替代传统的稀疏表示模型，并借助交替方向乘子法进行求解。实验结果显示，这种方法在面对混合噪声时，其心电信号重构能力优于传统方法。 这篇论文深入研究了压缩感知技术在心电信号采集和重构中的实际应用，不仅降低了系统的能耗，还提升了信号处理的准确性，对于构建节能、高效的便携式心电监测设备具有重要意义。关键词包括：心电信号、压缩感知、测量矩阵、时空稀疏性和交替方向乘子法。通过这些创新方法，论文作者为心血管疾病的早期预警和健康管理提供了有力的技术支持。