Đồ Án Kỹ thuật nén dữ liệu EEG

Trong thập kỉ trước nén dữ liệu đã được sử dụng ở khắp mọi nơi. Có thể nói rằng nén dữ liệu đã trở thành yêu cầu chung cho các hầu hết các phần mềm ứng dụng, và cũng là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng và hấp dẫn trong khoa học máy tính. Nếu không có các kĩ thuật nén dữ liệu thì sẽ không bao giờ có sự phát triển của Internet, TV số, truyền thông di động hay sự phát triển của các kĩ thuật truyền thông video. Ưu điểm nổi bật và hiệu quả của nén đã được áp dụng và phát triển nhiều lĩnh vực khác như truyền thông đa phương tiện hay các lĩnh vực nghiên cứu khác. Thời gian gần đây, một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh và ngày càng thu hút sự quan tâm của nhiều người đó là y tế từ xa (Telemedicine), mà nén đóng vai trò rất quan trọng. Từ đó con người sẽ được chăm sóc sức khoẻ tốt hơn bằng cách có thể khám, chữa bệnh từ bất kì một bệnh viện nào trên thế giới mà không cần phải đến tận nơi đó. Chỉ cần giao tiếp với bác sĩ qua thiết bị thu ghi và phương tiện truyền thông thì sau đó sẽ nhận được kết quả chẩn đoán và phương thức chữa bệnh của bác sĩ gửi về. Một trong những tín hiệu EEG quan trọng nhất đó là tín hiệu EEG. Và trong bài báo cáo này sẽ trình bày các phương pháp nén được sử dụng để nén tín hiệu EEG. Sự cần thiết của việc này như thế nào sẽ được trình bày sau đây NỘI DUNG
LỜI MỞ ĐẦU1
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 2
1.1. Nén dữ liệu. 2
1.2. Tín hiệu EEG (Electroencephalograph) và Sự cần thiết nén dữ liệu y sinh (Biomedical data compression). 4
1.2.1. Tín hiệu EEG5
1.2.2. Sự cần thiết nghiên cứu nén tín hiệu y sinh. 7
CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT NÉN DỮ LIỆU9
2.1. Những vấn đề chung. 9
2.2. Lý thuyết thông tin. 11
2.2.1. Khái niệm thông tin. 11
2.2.2.2.Giới thiệu về lý thuyết thông tin. 12
2.3. Các phương pháp nén dữ liệu. 15
2.3.1. Các phương pháp nén không mất thông tin. 15
2.3.1.1 Mã Huffman. 15
2.3.1.2. Mã số học. 19
2.3.1.3.Kĩ thuật từ điển. 22
2.3.1.4. Phương pháp nén dựa vào ngữ cảnh (context-based compression). 23
1.4. Đo chất lượng nén. 25
CHƯƠNG 3: NÉN TÍN HIỆU EEG 26
3.1. Các phương pháp đã được sử dụng để nén EEG26
3.1.1. Các phương pháp nén không mất thông tin (lossless compression). 26
3.1.1.1. Giới thiệu phương pháp nén. 26
3.1.1.2.Phương pháp mã Huffman. 31
3.1.1.3. Nén đếm lặp. 33
3.1.1.4. Kĩ thuật nén dự đoán (preditive compression techniques). 35
3.1.1.4.2 Bộ dự đoán lọc số. 37
3.1.1.4.3. Dự đoán tuyến tính thích nghi38
3.1.1.4. Phương pháp nén biến đổi (Transformation compression). 39
3.1.2. Giới thiệu các phương pháp nén EEG khác. 40
3.2. Những đặc trưng của tín hiệu EEG40
3.2.1. Nén dự đoán với những lối vào trễ. 41
3.2.2. Lượng tử hoá vectơ của tín hiệu EEG41
CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG . 43
4.1. Mã Huffman. 43
4.2. Biến đổi DCT. 45
TÀI LIỆU THAM KHẢO48