医师在判别心脏方面的疾病时，心电图ECG(Electrocardiogram)一般是一个最直接且最有用的判别根据。心电图是运用一维波形来描绘心脏搏动时的电位改变。因而，ECG信号在心血管疾病的确诊和研讨中具有重要的参考价值。医师期望能够将患者的心电数据悉数保存下来,以便对患者不一起期的心电图进行比较和科学研讨之用。可是心电数据的备份和存储将占用十分巨大的资源，尤其是在便携式医疗监护体系中，将直接影响到体系的本钱。为此，怎么有用地对ECG信号进行紧缩宽和紧缩，以最大程度地保存原有的信号特征，并到达尽可能大的紧缩功率是现在研讨的要点。本文要点研讨了根据小波改换的ECG信号紧缩算法及其FPGA完结办法，为ECG信号的实时紧缩和处理供给一种解决计划。
1 小波改换及其进步形式
自1988年起离散小波改换DWT逐渐成为信号处理中极为重要且强壮的东西，原因是其具有以下几个明显的特性：
空间-频率的方位类似性；能量会集；子频带间的相对数值类似性；易于规划反改换。
在数据紧缩领域中，DWT现已很多且成功的被运用在一维信号、视频紧缩中，而且在近几年被选用为JPEG2000及MPEG4等视频的国际紧缩规范。
DWT在运用上主要是运用以卷积(Convolution)为根底的FIR滤波器完结，包括以一对高通与低通FIR滤波器所构成的小波分化及组成。以FIR滤波器所建构的DWT一般被称为传统小波转化，为了让DWT运算更有用率，仍有许多文献着重于改进其架构，其间由Sweldens在1996年提出的上提式小波转化是至今较优异的一个。Sweldens现已证明了在进步的根底上能够进行整数集到整数集的小波改换, 这是进步小波完结无损紧缩的理论根底。小波进步算法的根本思想是经过由根本小波逐渐构建出一个具有愈加杰出性质的新小波。该办法视DWT为一个猜测-失真的体系，并别离运用分化、猜测及更新三个部分来完结：将数据分为偶数序列和奇数序列两部分；用分化的偶数序列猜测奇数序列，得到的猜测差错为改换的高频重量；由猜测差错来更新偶数序列，得到改换的低频重量。进步计划如图1所示。
相较于传统的DWT，它具有较低的运算复杂度，因而更有利于硬件完结。
本文选用的是(5，3)进步小波改换，其算法为：
2 小波改换运用于ECG数据紧缩原理
小波改换的一个十分吸引人的特征是由粗到精的多分辩剖析，即可将信号按不同的分辩率进行分化后，再别离进行剖析处理。将小波改换运用于紧缩，是根据小波多分辩剖析技能的。在紧缩时，ECG在不同的标准下被分化成不同的信号，然后对这些信号别离进行紧缩编码；康复时将这些编码成果进行解码，进行反改换后构成康复信号。编码办法有很多种，本文挑选的是根据码本的编码办法，经过从输入的数据中树立码书来对信号进行编码，为进步紧缩比率，在树立码书的进程中会引进量化。本文采纳的ECG小波改换紧缩原理如图2所示。
3 FPGA完结
根据确诊上的特别需求，一个好的ECG紧缩演算法不只需具有高紧缩率的特性，且有必要尽量在被紧缩后的信号中保存有医师用来判别病症的确诊资讯。此外，为了广泛的运用需求，所发展出来的ECG紧缩演算法应具有即时紧缩的特性。因而，本规划研讨了该紧缩算法的FPGA完结，以使ECG信号能够得到实时的紧缩和处理。
本文研讨了进步小波的硬件完结办法，根据FPGA器材具有快速逻辑处理才能的特色，选用流水线的加法及数据移位操作等，规划了一种合适FPGA完结的快速小波改换硬件结构。选用根据Matlab的规划东西DSP Builder，在Altera CYCLONE器材EP2C35F672C6上完结5/3小波改换及逆改换的功用，并在Quartus软件下进行归纳、仿真及下载。
Altera DSP Builder是一套完好的根据FPGA的DSP开发东西,在Simulink中作为一个独立的Blockse东西箱，包括数学运算(arithmetic)、存储单元(storage)及MATLAB文件(mdl)/VHDL文件转化模块等功用库。运用这些功用单元及Simulink中的其他东西箱能够进行FPGA的规划、仿真及生成VHDL代码。
因为原始数据在进行了一次运算发生新数据之后不再参加进一步的运算，因而新数据能够掩盖原始数据，不用另开存储单元，节省了资源。该进步算法不需要额定的数据延拓，因为选用的是对称镜像延拓，在处理边界问题时，只要在恰当的方位进行两次操作以坚持数据就能够了。从算式可知，进步算法的正改换的每一个高频重量都是将其前后接连的数据加权求和得到的，能够经过流水线式操作完结，这不只有利于进步小波改换的速度，更简化和节省了硬件资源的运用。这也是本文选用的小波改换算法的硬件完结原理。图3为根据DSP Builder的一维小波改换核的FPGA算法完结。
经过对输入ECG信号的仿真剖析以及信号在MATLAB中运用wavedec函数进行分化得到的成果与根据本规划的改换核的1D-DWT改换的仿真成果的比较(如图4)，能够了解本改换核的功能。因为选用了流水线操作原理以及选用了流水线架构的乘加逻辑，体系的改换速度得到了很大的进步。该改换核在输入3个数据后得到第一个低频改换系数，在输入5个数据后即开端得到第二个低频改换系数和第一个高频改换系数，之后每输入2个数据就各得到一个高频和低频重量。经过操控逻辑将这些重量在恰当的时分输出并存储起来就能够完本钱次小波改换。
逆改换的规划办法与正改换的办法类似，根据式(3)和式(4)，首先由输入的高通、低通滤波系数序列核算出偶序列，再根据偶序列的数值核算出奇数列的数值，关于边界问题也选用“补零”的办法。逆改换规划的办法是在图3中将改换输入单元改为改换后的序数，经过逐一将数据输入并经过根据式(3)和式(4)从头设置权重，即可完结该小波的反改换核。一起经过核算单元，运用偶序列的核算成果核算出奇序列的数值，终究完结原始信号的重建进程。
因为本规划旨在运用DWT改换完结对ECG信号的紧缩，因而，选用了5级小波改换的措施以减小数据量，完结最大程度的低失真紧缩，其原理图如图5所示。
该模块首先将ECG信号分红1 024点的帧，然后逐一送入5级小波改换模块。在该模块中的操控将选通输入信号为外部送入的ECG信号作为输入1D-DWT的改换目标，改换后的目标存储在C5、D5、D4、D3、D2、D1中。D1的巨细为512 B，寄存的是第一次改换后的高频重量，低频重量顺次存储于C5D5D4D3D2。接着操控逻辑将选通低频重量C5D5D4D3D2作为1D-DWT的改换目标，改换后的高频重量存储于D2，低频重量存储于C5D5D4D3，即完结了关于ECG信号的2-level DWT改换。这样经过5次改换后得到的改换成果为C5：32 B、D5：32 B、D4：64 B、D3：128 B、D2：256 B、D1：512 B。经过设定阈值能够完结噪声可控的量化，并树立段数据的码书，以完结数据与编码之间的对应。关于ECG信号的重建，能够理解为小波分化紧缩的逆进程。首先将紧缩后的信号解码后按序送入C5D5D4D3D2D1，操控逻辑电路将逐层对信号进行反改换，然后得到重建后的信号。当阈值设置大于零时，重建的信号将会存在一些失真，即为有损紧缩，若要完结无损紧缩，则只需将阈值设为零即可，但紧缩率会有所下降。
4 试验数据及成果
本规划的5级小波改换模块在quatus中选用EP2C35F672C6编译后占用的资源及功能状况如表1所示。
运用该模块别离对收集的不同ECG信号和经过放大和取整处理之后的MIT的ECG信号进行紧缩试验，运用两个目标来衡量本紧缩算法的功能。一个是紧缩比CR(Compression ratio)，另一个是均方根差错PRD（percent root mean square difference）。详细的核算公式为：
其间Xo(i)、Xr(i)别离代表原始心电信号数据和重建后的心电信号数据。得到的紧缩率与阈值及信号的对应数据如表2所示。
从表中能够看出，本算法能在必定的PRD范围内取得较大的紧缩比，在阈值D等于零时，依托码本编码算法仍然取得了必定得紧缩比，但因为小波改换核在运算进程中具有右移位操作，仍是造成了很小的失真，即在D=0时仅能做到准无损紧缩。图6为阈值等于5时，对MIT-100.dat信号重建的成果。
经过对5/3小波改换的研讨，规划完结了5层小波改换及其反改换的FPGA硬件完结，并对成果进行了仿真及实例验证，得到了很好的作用。选用Altera的DSP Builder进行开发，具有运用灵敏、开发周期短的特色。选用 FPGA完结小波改换与用 DSP处理器的办法比较，具有速度快、数据宽度可任意设置的特色，而且硬件言语具有可移植性的特色，具有更强的通用性。因为在现代信号处理中的很多运用，能够将小波改换核规划成可重用的IP。
在完结小波改换的FPGA完结后，本文将其运用于ECG信号的紧缩，经过多层小波改换与编码的结合，完结了ECG信号实时有用的紧缩和重建。
