基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩的任务书一、任务描述心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种记录心脏电活动的传统方法，通过检测心脏电信号变化来诊断心电图，可以帮助医生及时发现和判断心脏疾病。随着科技的不断进步，ECG信号已被广泛应用于心脏病学、医疗保健等领域。然而，由于ECG信号的特殊性质，其体积非常大，常常需要大量存储和传输的空间，这对于移动设备、远程监测等应用带来了很大的压力。因此，研究ECG信号压缩算法是十分必要和有意义的。本项目旨在实现一种基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩算法，能够将ECG信号的存储、传输量降低到较小的范围，提高系统的效率和实用性。二、技术路线1.ECG信号特点与预处理ECG信号是一种具有周期性、单向性、周期性等特点的生物信号，其变化情况可分为以下几个阶段：心房收缩期、心房舒张期、心室收缩期和心室舒张期。为了更好地压缩ECG信号，需要首先对信号进行预处理，确定信号的周期、幅度等特征。2.嵌入式量化器嵌入式量化器是一种通过数码信号转换器实现数据量转换的技术，其可以将原始信号在保持一定精度的同时降低信号的存储、传输空间。本项目中，将使用嵌入式量化器实现对ECG信号的量化和压缩。3.自适应Context建模自适应Context建模是一种数据压缩算法，利用统计建模方法对数据进行预测和编码。在本项目中，将利用自适应Context建模对ECG信号进行建模和编码，提高压缩效率和信号质量。三、技术实现1.数据集准备本项目将使用MIT-BIHArrhythmia数据库中的心电图数据作为测试样本，该数据集包含多种心律失常情况下的ECG信号，具有代表性和丰富性。2.ECG信号预处理在进行数据压缩前，需要对ECG信号进行预处理，包括信号滤波、心拍检测和特征提取等。其中，信号滤波可以消除干扰信号，心拍检测可以确定信号的周期，特征提取可以确定信号的幅度、斜率等特征。3.嵌入式量化器的设计和实现本项目将使用STM32系列嵌入式芯片作为嵌入式量化器的实现平台，通过配置芯片内置的数码信号转换器（ADC），实现对ECG信号的量化和压缩。具体实现过程包括：设置ADC采样频率、配置分辨率、编写ADC数据获取程序、实现数据存储和恢复等。4.自适应Context建模算法实现本项目将使用Python编程语言实现自适应Context建模算法，主要包括：基于上下文自适应的数据预测方法、基于差分编码（DeltaEncoding）的数据压缩方法、压缩后数据的存储和恢复方法等。四、预期成果本项目预期实现一种基于嵌入式量化器和自适应Context建模的ECG信号压缩算法，能够实现对ECG信号的存储、传输的压缩，降低系统的存储、传输空间需求。同时，本项目将提供相应的源代码和测试结果，为相关领域的研究和实践提供支持和参考。备注：以上只是一份任务书草稿，实际任务需要根据具体需求和资源情况进行细化和调整。