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EZW算法文献资料
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改进EZW算法及其应用
近年来脑电图已广泛应用于脑疾病的诊断,对脑电现在一般是采取长时间监测,这就使得要存储或传输的数据量较大.因此,有必要对EEG信号压缩进行研究,并取得了一定进展[1-3].数据压缩就是减少必须分配给指定消息集合或数据采样集合的信号空间的数值,数据压缩属于信源编码的范畴[4].目前对脑电的压缩方法有矢量量化、多项式拟合、差分脉冲编码调制、小波变换编码等方法,其中小波变换在时域和频域具有良好的压缩特性,尤其适合于这种非平稳信号的数据分析和压缩,适用于生物医学信号的分析与处理[5].Shapiro提出的嵌入式零树编码算法是一种较为成功的二维图像小波压缩算法[6],本文在探讨小波变换和嵌入式零树小波算法的基础上,给出一种改进算的嵌入式零树小波算法,对改进算法进行分析并将其应用于一维EEG信号传输压缩中,以期对一维数据压缩技术发展有所裨益.
