一种可还原信号特征压缩算法

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1.一种可还原信号特征压缩算法，用于对可穿戴式监护仪采集的脉搏波信号进行压缩，其特征在于，方法具体包括初始化步骤、信号采集及压缩步骤；初始化步骤具体包括：步骤A1，医院的数据处理装置获取患者的基本信息，根据患者的基本信息生成脉搏波特征库；脉搏波特征库包括睡眠状态脉搏波特征子库、运动状态脉搏波特征子库、静养状态脉搏波特征子库；数据处理装置获取患者的监护周期T；步骤A2，数据处理装置将波形特征库和总监护时长T发送给患者佩戴的可穿戴式监护仪；信号采集及压缩步骤具体包括：步骤B1，可穿戴式监护仪的采集模块采集患者的脉搏波信号及加速度信号；步骤B2，状态判断模块根据脉搏波信号及加速度信号，判断患者的状态；步骤B3，压缩模块根据患者的状态选取相应状态的脉搏波特征子库，对脉搏波信号进行压缩；步骤B4，压缩模块将压缩后的脉搏波信号储存在存储模块的对应状态区内；其中步骤B3中对脉搏波信号进行压缩具体还包括以下步骤：步骤S1，设置阈值Z=Z1，第一阈值Z1为预设值并与压缩的还原度负相关；步骤S2，将脉搏波信号进行分量分解；从与患者的状态相应状态的脉搏波特征子库的标准脉搏波波形特征、所患的疾病对应的脉搏波波形特征中选取最为匹配的特征使得/>最小，其中/>；步骤S3，判断<Z是否成立；若不成立，执行步骤S4；若成立，执行步骤S5；步骤S4，从与患者的状态相应状态的脉搏波特征子库的脉搏波分量特征选取最为匹配的特征使得/>最小，其中/>，/>表示第j次执行步骤S4选取的脉搏波分量特征，N为执行步骤S4的总次数；跳转执行步骤S3；步骤S5，将各步骤选取到的特征进行编码，作为压缩后的脉搏波信号。