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本文通过对小波变换理论、ECG信号的结构特征、带截至区均匀量化器以及基于Context模型压缩理论的分析研究，提出了基于Context模型的二维ECG信号压缩方法。该方法主要分为构建二维ECG信号和基于Context模型的数据压缩两个部分。
第一部分，介绍了小波变换理论，讨论了连续小波变换与离散小波变换在ECG信号处理上的应用。接下来介绍了ECG信号的结构特点，并讨论了如何通过模极大和自适应循环匹配识别R波特征，最后给出了构建二维ECG信号的方法。
第二部分，介绍了量化的必要性和可行性，并讨论了均匀量化器和带截止区量化器的设计方法。其次，详细介绍了Context模型、自适应算术编码以及衡量数据压缩的标准。最后，具体介绍了编码系统的实现。
最后，给出了实验方案、实验结果以及讨论，实验数据来源于MIT—BIH心律失常数据库。结果表明，基于Context模型的二维：ECG信号压缩方法不仅能自动构建二维ECG信号，而且其压缩效果也比其它算法好。