WO1985005514A1 - Signal processing system - Google Patents

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WO1985005514A1
WO1985005514A1 PCT/JP1985/000275 JP8500275W WO8505514A1 WO 1985005514 A1 WO1985005514 A1 WO 1985005514A1 JP 8500275 W JP8500275 W JP 8500275W WO 8505514 A1 WO8505514 A1 WO 8505514A1
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signal
mode
input signal
processing system
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PCT/JP1985/000275
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English (en)
French (fr)
Inventor
Hideki Imai
Minoru Sasaki
Original Assignee
Kabushiki Kaisya Advance Kaihatsu Kenkyujo
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Publication date
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Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/40—Conversion to or from variable length codes, e.g. Shannon-Fano code, Huffman code, Morse code
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M3/00—Conversion of analogue values to or from differential modulation
    • H03M3/02—Delta modulation, i.e. one-bit differential modulation
    • H03M3/022—Delta modulation, i.e. one-bit differential modulation with adaptable step size, e.g. adaptive delta modulation [ADM]

Definitions

  • the present invention relates to a novel signal processing system for compressing and restoring various types of analog input signals including biological signals such as electrocardiogram signals, brain waves, and pulse waves.
  • the present invention aims to provide a new signal processing system developed to satisfy such a demand.
  • the linearly quantized signal waveform is handled.
  • the signal waveform takes the voltage V (t) quantized at time t
  • data compression refers to recording or transmitting a signal waveform represented by "&&" and "SOFT" with a smaller number of bits. Reconstructing a signal waveform from compressed data is called restoration.
  • the present invention is based on delta modulation (hereinafter referred to as ⁇ ), and adaptively changes the position of a prediction point and the quantization step width adaptively according to the characteristics of an arbitrary analog signal such as a biological signal.
  • ⁇ delta modulation
  • ADM (Hereinafter referred to as ADM) technology, which consists of A / D conversion means for converting an input signal into a digital signal and data compression for compressing the digital output data of the A / D conversion means.
  • the data compression means samples the digital signal in one of a plurality of delta modulation modes in which the position of the prediction point and the quantization step width are variably set in accordance with the characteristics of the input signal waveform.
  • Delta modulation processing means for converting to a point, mode selection means for adaptively selecting one mode from a plurality of modes by the sample points, and encoding means for Huffman coding the sample points.
  • FIG. 1 to 4 are diagrams for explaining the ADM processing in the processing system of the present invention
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the operation and effect in the embodiment of the present invention
  • FIG. 6 is a block diagram of the same device
  • FIG. Figures 13 to 13 show the same data This is a flowchart showing the compression / decompression processing algorithm.
  • ⁇ ⁇ is the simplest form of differential pulse code modulation.
  • the differential pulse code modulation quantizes the difference value between the current sample value and the previous sample value, and can be encoded with a smaller number of bits than when each sample value is quantized.
  • ⁇ M is a coding method that predicts two values, a value larger by ⁇ and a value smaller by ⁇ than the restored value at the previous time, and selects the predicted value with the smaller error from the current sample value. It can be said that it is a method.
  • ADM is basically the same as ⁇ M, but how to set the prediction point is called the state of the prediction point, and an example is shown below. In the part with a steep slope, as shown in Fig. 2 ((Sign a ⁇ ⁇ ⁇ signal waveform, b- ⁇ 'prediction point), increasing the prediction point in the voltage direction makes it easier to follow large changes.
  • FIG. (E.g.
  • the ECG to be subjected to data compression is sampled at 500 Hz and linearly quantized with 8 bits, with about 2 quantization steps.
  • the voltage is expressed in units of the quantization step.
  • Fig. 3 shows an example where five patterns (hereinafter referred to as modes) are used as the state of the prediction points, and Fig. 4 shows an example of the mode transition.
  • Fig. 3 shows when the polarity is positive, but when the polarity is negative, the top and bottom are switched.
  • Fig. 4 shows a specific example of the mode transition described above.
  • the numerator of the slash symbol indicates the type of prediction point. (a, b, c, d and e), its quantization step width (mm V) and its time width (A t), and the denominator is the quantum of the transition: (hi step width ⁇ time width or polarity
  • This section shows the process for setting inversion.
  • the code that minimizes the average code length is called the compact code, and the structure of this compact code
  • the code is given by Huffman, and the resulting code is called the Huffman code.
  • the method of constructing the Huffman code is shown below.
  • the sampled points of the compressed data are restored by performing Huffman decoding on the compressed data and then performing state transition processing (mode selection processing).
  • the signal waveform can be obtained by simply linearly interpolating between the restored data points based on the sample points, for example. It can be fully restored.
  • V (ti) V (ti)-V (ti- t )
  • Baft represents the total number of bits in the compressed data. Ati code length (bit)
  • V '(t) is the restored waveform, and is the number of samples.
  • the compression ratio is about 10%, which is the same in both cases.
  • the approximation error is less than 1.0 in the method of the present invention, while it is remarkably different from 1.5 to 4.3 in the AZTEC method. Atsuta.
  • the original waveform (a), the AZTEC restored waveform and the restored waveform of the present invention (C) is shown in FIG.
  • the restored waveform of the present invention retains the characteristics of the original waveform very accurately.
  • FIG. 6 (a) is a schematic diagram showing one embodiment of the data compression method of the present invention, in which AZD conversion means 1 for converting an input analog signal into a digital signal, a central processing unit (CPU) 21, and a read-only
  • the data processing means 2 includes a memory (ROM) 22, a write / read memory (RAM) 23, a compressed data recording medium 24, and the like.
  • the data processing is executed by being read into the CPU 21 by the command programmed in the ROM 23. That is, the CPU 21 receives the input signal digitized by the AZD conversion means 1, records it temporarily in the RAM 23, and then performs ADM processing in accordance with the algorithm of the ADM processing described above. To compress the original input signal waveform and record it on the compressed data recording medium 24.
  • Fig. 7 is a flowchart showing the entire ADM processing algorithm.
  • the state of the prediction point for the first data is Mode A! (1), a step of inputting the data once recorded in the RAM 23 ( 2 ), a step of evaluating the prediction point according to the state of the prediction point), a step of determining the sample value ( 4 ), Transiting the state of the prediction point (mode selection), assigning a Huffman code ( 6 ), recording on the encoded data compressed data recording medium 24), and then inputting the data again Return to the steps to force.
  • FIGS. 8 to 12 are ADM processing algorithms for modes A [, A 2 , B, B 2 and C, respectively, corresponding to the above steps ( 3 ) to (f).
  • FIG. for mode AJ, to evaluate whether the input data corresponds to the predicted point a of the corresponding mode, also determine the sampling point a if appropriate transition to mode a 2, if If not applicable, the process proceeds to the step of evaluating as soon as it corresponds to the prediction point b of the mode, and then similarly proceeds to the next step.
  • FIGS. 9 to 12 are substantially the same as described above.
  • FIG. 6 (b) Is a schematic diagram showing one embodiment of the data restoration method of the present invention. It is a diagram comprising a compressed data recording medium 24, and a data processing means 2 comprising a CPU 21 ', an RO 22' RAM 23 ', and a restored waveform output unit 25.
  • FIG. 13 shows the whole of the restoration algorithm executed in the data processing means 2 ′.
  • the system of the present invention can be said to be extremely useful as a means for compressing and restoring an arbitrary analog signal waveform. It can be widely used as an effective means not only in the field of biological signal processing but also in various data communications and the like.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

明 細 書
発明の名称
信号処理システム
技術分野
本発明は、 心電図信号、 脳波、 脈波等の生体信号を始め各 種アナ口グ入力信号を圧縮及び復元処理する新規信号処理シ ステムに関する。
背景技術
心電図信号、 脳波、 脈波等の生体信号をリ アルタイ ムで解 折し、 必要な信号を記録した後、 診断に供するという新しい 診断方法が近年提案されている。 しかし、 生体アナログ信号 をデジタル化して長時間デ一タの記録を行なうには、 一般に 膨大なメ モ リを必要とする。 しかも、 常時携帯し、 長時間記 録する装置において、 充分な記録容量をもつことは画難な場 合が多い。
このために、 生体アナログ信号の情報を失なわずに小容量 のメ モ リを用いて充分な記録をすることが可能であり、 かつ、 復元時には生体アナログ信号の情報を失なう ことのない信号 処理を行なう新規システムの開発が要望されている。
発明の開示
依って本発明は、 このよう な要望を満たすべく 開発した新 規な信号処理システムを提供せんとするものである。
本発明では、 直線量子化された信号波形を取り扱う もので まず信号波形が時刻 t で量子化された電圧 V (t)をとる時、 デ ジタル化された信号波形は V (t) ( 1 = 1 , 2 , · · · · , £ )
で表現される。 こ こで、 はサンプル数である。
量子化が nビッ トで行なわれたとすると、 このデータは n & ビッ トで表わされる。 本発明において、 データ圧縮とは、 · & ビ 、ソ トで表わされる信号波形をそれより も少ないビッ ト数で記録または伝送することをいう。 また圧縮されたデー タから信号波形を再生することを復元と呼ぶ。
本発明は、 デルタ変調 （以下 Δ Μと言う） を基本として、 生体信号等の任意のアナ口グ信号の特性にあわせて適応的に 予測点の位置や量子化ステップ幅を変化させる適応型 Δ M
(以下 A D Mと言う） の技術を発展させたもので、 その構成 は、 入力信号をデジタル信号に変換する Aノ D変換手段と前 記 Aノ D変換手段のデジタル出力データを圧縮するデータ圧 縮手段とから成り、 前記データ圧縮手段は、 入力信号波形の 特性にあわせて予測点の位置や量子化ステップ幅が可変的に 設定された複数個のデルタ変調モー ドの 1 つによりデジタル 信号を標本点に変換するデルタ変調処理手段と、 前記標本点 により複数個の前記モー ドから 1つのモー ドを適応的に選定 するモー ド選定手段と、 前記標本点をハフマン符号化する符 号化手段とから成ることを特徴とする信号処理システムとし たものである。
図面の簡単な説明
第 1図から第 4図は本発明処理システムに於ける A D M処 理説明図、 第 5図ば本発明実施例に於ける作用効果説明図、 第 6図は同装置ブロ ック図、 第 7図から第 1 3図は同データ 圧縮 · 復元処理アルゴ リ ズムを示すフ ロ ーチヤ一 卜である。 発明を実施するための最良の態様
ここで適応型デルタ変調処理について簡略説明する。
( 1 ) Δ Mについて
Δ Μは、 差分パルス符号変調の最も簡単な形態である。 こ こで差分パルス符号変調とは現標本値と前標本値との差分値 を量子化するもので、 各標本値を量子化するより も少ないビ y ト数で符号化することができる。
Δ Μはこれを簡略化し、 現標本値が前標本値に比べ 「大」 である力、 「小」 かを 1 ビッ トで表わすようにしたものである , 第 1図 （符号 a · · · 信号波形、 同 b · · · 伝送波形、 同 c • · · 標本点間隔、 同 d · · ' 伝送ビッ ト系列及び同 t · · - 時間） に示すようにこの方式は、 1 ビッ トで符号化するた め符号化のアルゴリ ズムは容易であるが、 1標本点間隔で 1 量子化ステップしか変化できないので信号波形の傾斜が 「 土 1 」 以上の場合に追随できない等の欠点がある。
(2) A D Mについて
Δ Mは、 前の時点の復元値より Δだけ大きい値と Δだけ小 さい値の 2つを予測しておいて、 現時点での標本値との誤差 が小さい方の予測値を選択する符号化方式である といえる。 A D Mは、 基本的には Δ Mと同じであるが、 予測点の設定の しかたのことを予測点の状態と呼び、 以下にその例を示す。 傾斜が急な部分では、 第 2図 ( （符号 a · · · 信号波形、 同 b - · ' 予測点） のように電圧方向に予測点を增やすことに より大きな変化にも追従しやすく なる。 一方、 第 2図 (b) (符 号 a · · · 信号波形、 同 b · · · 予測点） のように緩やかな 部分では " ―〇一 " のように予測点をとると効率が悪く なる , そこで、 " ー擊— " のように予測点をとつて、 予測点が存在 しない時刻の値はその前後から補間しても大きな誤差は生じ ないと考えられる。
このとき、 予測点の数が増えるため圧縮率が悪く なる。
しかし第 2図 (b)のように復元時に捕間されるデータは圧縮さ れたデータに舍まれないため、 全体として Δ Mより圧縮率を 良くすることは可能となる。 尚、 図中 " X " は現在の点を表 わす （以下、 同様） 。
(3) 予測点の状態の設定とその遷移処理
デジタル化信号の特徴
データ圧縮の対象となる心電図は、 500Hzでサンプリ ング され、 8 ビッ トで直線量子化された、 1量子化ステップ約 2 のものとする。 以下、 電圧は量子化ステップを単位とし て表わす。
予測値の状態を考えるにあたり、 連続する 3標本値の差の 絶対値を調べてみた （第 1表） 。 こ こで使用したデータは、 心電図シミ ュ レ―タの出力及び健常者より記録した心電図で ある。 第 1 表
(%)
Figure imgf000007_0002
Figure imgf000007_0001
S 1 =： v(t)-v(t-l) ' , S2= ! v(t+l)-v(t)！ は 0 第 1 表より、 隣接する 2標本値の差が突然大き く変化する 割合は小さ く 、 2以上変化する割合は 3 %以下である。 つま り、 ある区間の傾きが Nのとき、 それに続く 区間の傾きが N 一 1 , , N 1 のいずれかになる確率が高い。
そこで次のような方針でアルゴリ ズムを構成する。
( i ) 傾斜の緩やかな部分では、 予測点をい く つか先の時刻 上にも配置する。 予測点の位置は傾きが ± 2以内だけを 考えればよい。 それ以上の傾きは出現する確率が小さい ので、 時間軸方向の圧縮を行なっても、 その効果は期待 できない。
( ii ) 傾きが 0、 つまり電圧一定の部分が多く現われ、 また 長い区間で連繞することが多い。 そこで電圧一定の区間 であると見なせる場合は、 予測点を現時点と同じ電圧で 時間軸方向にのみ配置する。
( iii ) 傾斜が急な部分では時間軸方向の圧縮は行なわず、 同 一時刻上に数個の予測点を配置し、 波彤の変化に追従で きるようにする。
( iv ) 予測点の犾態に関する情報は特に符号化は行なわず、 選択された予測点によって次の状態を決定する。
( V ) 平均符号長を最小にするために、 予測点の符号化には ハフマン（Hu f f man) 符号化を用いる。
モー ド及びその遷移の具体例
予測点の状態として、 5つのパター ン （以下モー ドと言う） を採用した場合の例を第 3図に示し、 モー ド遷移の例を第 4 図に示す。
第 3図で、 直前に符号化が行なわれたデータの時刻を tsと する。
第 3図は極性が正のときであるが負のときば上下が入れ替 わる。
i ) 時間軸方向の圧縮を行なうモー ド
' モー ド A 1 (第 3図 )）
傾斜が锾やかなときにとるモー ドで、 時刻 ts + 2 のデー タが斜線内にあれば、 予測点 a〜 cをとり、 それ以外の 場合は予測点 dをとつて急傾斜に対するモ一ドへ遷移す る o
' モー ド A 2 (第 3図 (b) )
傾斜が緩やかで、 原波形の極性がはつきり していると予 想されるときこのモー ドをとる。 時刻 ts + 3 のデータが 斜線内にあれば予測点 a 〜 cをとり、 それ以外の場合、 予測点 dをとり急傾斜に対するするモー ドへ遷移する。
' モー ド c (第 3図 (0 )
電圧一定であると予想されるとき このモー ドをとる。 L thと Δ t を予め設定し、 時刻 ts + 1 から taまでの間で 次式を満たす最小の t nを見つける。
！ V ( t h)一 V ( ts ) ' > L tn
t nが見つからなければ予測点 aをとり、 t b < t n≤ taのと きは予測点 bを、 ' ts + 2 く t nく tbのときは予測点 cをと り、 tn≤ ts + 2 のときは予測点 dをとり、 急激な変化の モー ドへ遷移する。
ϋ ) 急激な変化に対応するモー ド
' モー ド Β 1 (第 3図 (d) )
傾斜が急で、 極性がはっきり していないと予測される ときこのモー ドをとり、 波形のビークや変曲点を保存 する時に有効になる。
• モー ド B 2 (第 3図 (e) )
傾斜が急で、 極性がはつきり していると予測されると き このモー ドをとる。
第 4図は以上のモー ド遷移の具体例を示すものであ り、 図中、 スラ ッ シュ記号の分子は予測点の種類 ( a ， b , c , d及び e ) 、 その量子化ステ ップ幅 (厶 V》 及び時間幅 （A t ) であり、 分母は遷移に当 つて量子: (ヒステップ幅ゃ時間幅或いは極性の反転等を 設定する処理を示す。
(4) ハフマン符号化
ある与えられた情報源に対し、 情報源記号を一つずつ一意 複合可能な符号に符号化するとき、 平均符号長を最小とする 符号をコ ンパク ト符号といい、 このコ ンパク ト符号の構成法 がハフマンによって与えられており、 それによつて得られる 符号をハフマン符号と呼ぶ。 以下にハフマン符号の構成法を 示す。
(a) 各情報源記号に対応する葉を作る。 おのおのの葉には. 情報源記号の発生確率を記しておく。
(b) 確率の最も小さい 2枚の葉に対し、 一つの節点を作り その節点と 2枚の葉を技で結ぶ。 この 2枚の技の一方に は 0、 他方には 1を割り当てる。 さらに、 この節点に、 2枚の葉の確率の和を記し、 この節点を新たに葉と考え る （すなわち、 この節点から出る枝を取り除いたと考え る） 。
(c) 葉が 1枚しか残っていなければ、 符号構成法は終了す る。 そうでなければ Wに戻る。
次に、 第 1表のデータに対し、 ハフマン符号化処理を行 ない、 符号長（b i t) を求めた。
結果を第 2表に要約して示す。 第 2 表
Figure imgf000011_0001
(5) データ復元
圧縮データをハフマ ン復号化処理し、 次いで状態遷移処理 (モー ド選定処理） すれば圧縮データの標本点が復元される 信号波形は標本点に基づく復元データ点間を例えば単に直線 補間するのみで充分復元可能である。
以上の説明を基にして、 圧縮率と近似誤差により、 本発明 方式と AZTEC方式とを比較すると種々の効果があることがわ かった。 すなわち、 まず圧縮率を比較する上で、 次のような 符号化を行なつた。 まず抽出された点 V (ti)に対して、
厶 V (ti) = V (ti) - V (ti-t)
を求める。 これを第 3表で定める符号長で符号化し、 圧縮率
B aft
を 7? = として求めた。 ここで、 B pre は原波形デー
B pre
タの全ビッ ト数、 Baft は圧縮データの全ビッ ト数を表わす < Ati 符号長（bi t)
1 ~15 4
16 〜30 8
31 〜45 1 2
46 -299 2 0
300〜 2 0
Δ V (ti) 符号長（bi t)
-150 〜 -23
一 22 〜一 7
8
一 6 〜 6
7 〜 2 2
2 3 〜 150 1 2 復元波形の近似誤差は、 次式で表わされる UMSE (Root Mear Square Error) によって求め 7こ。
Figure imgf000012_0001
ここで、 v (t) は原波形、 V' (t)は復元された波形、 は サンプル数である。
その結果、 圧縮率は両者共に約 1 0 %程度で同等であるが. 近似誤差は本発明方式では 1. 0以下であるのに対し、 AZTEC 方式では 1. 5 〜 4. 3 と著しく差異があつた。
更に、 原波形（a) 、 AZTEC復元波形及び本発明復元波形 (C) を第 5図に示す。 図示の通り、 本発明復元波形は原波形 の特徴を極めて正確に保持したものとなっている。
更に、 長時間記録心電計への応用の面から、 本方式の符号 化に要する時間を測定した。 FORTRAN 80で書いたプログラム をク ロ ッ ク周波数 6 M Hzの Z 8 0上で実行した。 その結果、 一標本点あた に要する時間は、 平均して 0.84msecであつた < サンプリ ング周波数 500 Hzの心電図をリ アルタイ ムで圧縮す るためには、 1標本点あたり 2 msec以下で符号化できればよ い。 従って、 本方式はこの条件の下では、 リ アルタイ ムで処 理を行なえることが確認できた。
(6) 本発明の実施例
第 6図（a) は本発明データ圧縮方式の 1実施例を示す模式 図であり、 入力アナログ信号をデジタル信号に変換する A Z D変換手段 1 と、 中央処理装置（CPU) 21 、 読み岀し専用メ モ リ （ROM) 22 、 書き込み読み出しメ モ リ （RAM) 23 、 圧縮データ 記録媒体 2 4等から成るデータ処理手段 2 により構成される。 こ こに於いて、 ROM 23にプログラムされた命令力く CPU 21に読 み込まれることによりデータ処理が実行される。 すなわち、 A Z D変換手段 1 によってデジタル化された入力信号を CPU 21が受け取り、 一旦 RAM 23に記録し、 次いで前記 A D M処理 のアルゴリ ズムに従って A D M処理を施こ し、 得られた標本 値をハフマン符号化して原入力信号波形を圧縮し、 圧縮デー タ記録媒体 2 4 に記録する。
以下、 添付第 7乃至 1 2図に基づき A D M処理のアルゴリ ズムをより詳細に説明する。 第 7図は A D M処理アルゴリ ズムの全体を示すフローチヤ ー トであり、 先頭のデータに対して予測点の状態をモー ド A！ に設定するステップ (1)、 RAM 23に一旦記録されたデータを入 力するステッブ (2)、 予測点の状態に応じて予測点を評価する ステップ )、 標本値を決定するステップ (4)、 予測点の状態を 遷移する （モー ドの選定） ステップ )、 ハフマン符号を割り 当てるステップ (6)、 符号化されたデータ圧縮データ記録媒体 2 4に記録するステップ ）より成り、 次いで再びデータを入 力するステップに戻る。
第 8乃至第 1 2図は、 上記ステップ (3)乃至ほ)に対応する夫 々モー ド A【， A 2, Bい B 2 及び Cに関する A D M処理アルゴ リ ズムであり、 例えば、 第 8図 （モー ド A Jの場合、 入力デ ータが該当モー ドの予測点 a に該当するか否かを評価し、 も し該当ならば標本点 a と決定してモー ド A 2 に遷移し、 もし 非該当ならば当該モー ドの予測点 b に対応するや否やを評価 するステ ップに進み、 以下同様に順次、 次のステップに移行 する。
第 9図から第 1 2図に示す他のモー ドの場合も上述と略同 様である。
尚、 第 8図から第 1 2図のフローチャー トに於いて、 Δ ν は量子化ステップ幅を示し、 " Δ ν - 2 η は量子化ステップ 幅を 2 とするステップ、 " Δ ν = 1 ？ " は夫が 1か否かを評 価するステップ、 △ V = Δ V ± 1 は元のステップ幅を加減 1 するステツプ等であり、 時間幅 Δ t についても同様である。 第 6図（b) は本発明データ復元方式の 1実施例を示す模式 図であり、 圧縮デ一タ記録媒体 2 4 と、 CPU 21 ' 、 RO 22 ' RAM 23 ' 及び復元波-形出力部 2 5 より成るデータ処理手段 2 とから構成される。
データ処理手段 2 ' に於いて実行される復元アルゴリ ズム の全体を第 1 3図に示す。
すなわち、 先頭の圧縮データに対して予測点の状態をモー ド A , に設定するステツプ（1)、 RAM 23 ' に一旦記録された圧 縮データを入力するスチップ (2)、 ハフマン符号を復号化する ステップ (3)、 ハフマン複号データを記録するステップ (4)及び 予測点の状態を遷移するステップ )より成り、 次いで再び圧 縮データ入力ステップ ）に戻る。
尚、 上記状態遷移ステップ ）の各モー ド毎のアルゴリ ズム の詳細は、 前記第 8図から第 1 2図に於いて、 各標本点決定 ステップを除去したものと同等である。 但し、 予測点評価ス チップには圧縮データのハフマン符号化データが入力される のであろうから、 そこでの評価はハフマン符号に基づいてな されるよう変更されている。
以上の実施例を実行した結果の 1 部は既述した通りである e このよ う に、 本発明システムは任意のアナログ信号波形の 圧縮復元手段として極めて有用なものと云い得、 心電図信号 等の生体信号処理分野のみならず、 各種データ通信等に於い ても有力手段として汎用され得るものである。

Claims

請 求 の 範 囲
(1) 入力信号をデジタル信号に変換する A Z D変換手段と前 記 Aノ D変換手段のデジタル出力データを圧縮するデータ 圧縮手段とから成り、
前記データ圧縮手段は、 入力信号波形の特性にあわせて 予測点の位置や量子化ステップ幅が可変的に設定された複 数個のデルタ変調モー ドの 1つによりデジタル信号を標本 点に変換するデルタ変調処理手段と、 前記標本点により複 数個の前記モー ドから 1 つのモー ドを適応的に選定するモ 一ド選定手段と、 前記標本点をハフマン符号化する符号化 手段とから成ることを特徴とする信号処理システム。
(2) 前記入力信号が心電図信号であることを更に特徴とする 請求の範囲第 (1》項に記載の信号処理システム。
(3) 入力信号をデジタル信号に変換する A Z D変換手段と前 記 A Z D変換手段のデジタル出力データを圧縮するデータ 圧縮手段及び復元手段とから成り、
前記データ圧縮手段が、 入力信号波形の特性にあわせて 予測点の位置や量子化ステップ帽が可変的に設定された複 数個のデルタ変調モー ドの 1つによりデジタル信号を標本 点に変換するデルタ変調処理手段と、 前記標本点により複 数個の前記モー ドカ、ら 1つのモー ドを適応的に選定するモ 一ド選定手段と、 前記橒本点をハフマン符号化する符号化 手段とから成り、 且つ、 前記データ復元手段が圧縮データ からのデジタル入力信号をハフマン復号化するハフマン復 号化手段及び前記デジタル入力信号により複数個の前記モ 一 ドから 1 つのモー ドを適応的に選定するモ ー ド選定手段 及び導出標本点に基づく復元データ点間を直線補間して連 続した復元データとする手段から成ることを特徴とする信 号処理システム。
(4) 前記入力信号が心電図信号であることを更に特徵とする 請求の範囲第 (3)項に記載の信号処理システム。
PCT/JP1985/000275 1984-05-22 1985-05-21 Signal processing system WO1985005514A1 (en)

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