信号处理应用：生物医学信号处理_（12）.信号压缩和传输
信号压缩和传输
1. 信号压缩的基本原理
在信息处理领域中对原始信号实施压缩技术旨在降低其数据容量；从而提高传输效率和存储容量；这种技术对于减少带宽及存储空间的需求至关重要；特别是在信息传递过程中；通过高效的编码方式来实现资源的有效利用；这不仅能够降低系统的成本；还能提升整体性能水平
1.1 无损压缩
无损压缩通常被称为一种能够完整保留数据的技术，在其运行过程中（即在编码和解码阶段），原始数据不会有任何损失，并且重建后的数据与原数据完全一致。这种技术主要应用于那些要求完整保留原始数据的场合。
1.1.1 Huffman编码
Huffman编码是一种依据字符频率进行优化的编码方案。其核心机制是通过构造一棵称为Huffman树的数据结构来进行编码过程。这种二叉树结构中每个叶子节点对应一个特定字符，并且每个字符所处的位置决定了其对应的码字长度。具体而言，在这种数据结构中：每个字符被映射到这棵树的一个叶子节点上；而连接各子节点所形成的路径即代表该字符所使用的码字序列。值得注意的是，在这种情况下：路径越短意味着对应的码字也越短进而达到信息高效压缩的目的
原理
- 频率分析：分析信号中各符号的出现频率情况。
- 生成哈夫曼树：基于给定频度信息构建哈夫曼编码树结构。
- 创建编码映射表：通过哈夫曼树查找得到各字符对应的二进制编码序列。
- 对信号进行二进制编码处理：利用创建的二进制映射表将原始信息转换为二进制序列形式。
- 解析二进制数据以恢复原始信息：利用生成的哈夫曼编码逆过程解析二进制数据以恢复原始信息内容。
例子
假设我们有一个生物医学信号，包含以下符号及其出现频率：
| 符号 | 频率 |
|---|---|
| A | 45% |
| B | 13% |
| C | 12% |
| D | 16% |
| E | 7% |
| F | 7% |
我们可以使用Python来实现Huffman编码：
import heapq
import collections
class HuffmanNode:
def __init__(self, frequency, symbol=None, left=None, right=None):
self.frequency = frequency
self.symbol = symbol
self.left = left
self.right = right
def __lt__(self, other):
return self.frequency < other.frequency
def build_huffman_tree(frequencies):
# 创建优先队列
heap = [HuffmanNode(frequency, symbol) for symbol, frequency in frequencies.items()]
heapq.heapify(heap)
# 构建Huffman树
while len(heap) > 1:
node1 = heapq.heappop(heap)
node2 = heapq.heappop(heap)
merged_node = HuffmanNode(node1.frequency + node2.frequency, left=node1, right=node2)
heapq.heappush(heap, merged_node)
return heap[0]
def generate_huffman_codes(node, prefix="", code_dict=None):
if code_dict is None:
code_dict = {}
if node.symbol is not None:
code_dict[node.symbol] = prefix
if node.left is not None:
generate_huffman_codes(node.left, prefix + "0", code_dict)
if node.right is not None:
generate_huffman_codes(node.right, prefix + "1", code_dict)
return code_dict
def huffman_encode(signal, code_dict):
return ''.join(code_dict[symbol] for symbol in signal)
def huffman_decode(encoded_signal, huffman_tree):
decoded_signal = []
node = huffman_tree
for bit in encoded_signal:
if bit == '0':
node = node.left
else:
node = node.right
if node.symbol is not None:
decoded_signal.append(node.symbol)
node = huffman_tree
return ''.join(decoded_signal)
# 示例信号
signal = "AAABBCDDEF"
# 统计频率
frequencies = collections.Counter(signal)
# 构建Huffman树
huffman_tree = build_huffman_tree(frequencies)
# 生成编码表
code_dict = generate_huffman_codes(huffman_tree)
# 编码信号
encoded_signal = huffman_encode(signal, code_dict)
print(f"编码后的信号: {encoded_signal}")
# 解码信号
decoded_signal = huffman_decode(encoded_signal, huffman_tree)
print(f"解码后的信号: {decoded_signal}")1.2 有损压缩
有损压缩涉及在压缩步骤中包含一定信息损失，在解压后与原始数据之间存在一定差异。该方法主要应用于数据精度要求不高且对时延敏感度较低的应用场景如音频和视频信号处理等
1.2.1 小波变换
小波变换是一种多分辨率分析方法论，在信号处理中能够划分为各具不同频率特性的子信号序列集合。适当设定降噪阈值标准后即可实现对多余高频干扰的有效抑制，在此过程中实现了降噪压缩技术的有损数据重建
小波变换是一种多分辨率分析方法论，在信号处理中能够划分为各具不同频率特性的子信号序列集合
原理
- 小波变换：通过小波基函数对信号进行了多尺度的分解。
- 阈值处理：确定一个适当的阈值，并对高频项进行了截断。
- 逆小波变换：采用了截断后的高阶项完成了反向转换。
例子
为了研究心电图信号的特点及其压缩方法，我们可以采用Python语言以及PyWavelets库来实现对心电图信号的小波变换以及有损压缩过程。
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例心电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 进行小波变换
wavelet = 'db4'
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet)
# 设置阈值
threshold = 0.5
# 阈值处理
coeffs_thresholded = [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs]
# 逆小波变换
compressed_signal = pywt.waverec(coeffs_thresholded, wavelet)
# 绘制原始信号和压缩信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(compressed_signal, label='压缩信号')
plt.legend()
plt.show()2. 信号传输的基本原理
该领域主要涉及将经过压缩处理的电信号借助某种媒介从发送设备传递至接收设备的过程。在生物医学相关领域中,确保信息传输的稳定性和及时性以及安全性尤为关键。
2.1 信道编码
信道编码作为一种技术手段，在通信系统中被用来增强信号传输的可靠性。在实际应用中，常见的信道编码方法主要包括卷积码和Turbo码。
2.1.1 卷积编码
卷积编码是一种基于非线性的信道编码方法；其通过利用原始信号与一个特定的卷积核进行卷积运算；最终生成带有冗余信息的编码信号。
原理
- 生成方程：确定适当的生成方程。
- 卷积操作：输入序列与生成方程被执行为卷积操作。
- 解析过程：通过Viterbi算法对编码信号实施解码以恢复原始信息。
例子
假设我们拥有一份二进制信号序列，在进行数据处理时我们会采用Python语言及其相关的NumPy库实现卷积编码过程
import numpy as np
from scipy import signal
# 示例二进制信号
binary_signal = np.random.randint(2, size=100)
# 生成多项式
g1 = [1, 1, 1] # 生成多项式1
g2 = [1, 0, 1] # 生成多项式2
# 卷积操作
encoded_signal1 = signal.convolve(binary_signal, g1, mode='full')
encoded_signal2 = signal.convolve(binary_signal, g2, mode='full')
# 合并编码信号
encoded_signal = np.column_stack((encoded_signal1, encoded_signal2))
# 打印编码后的信号
print(f"编码后的信号: \n{encoded_signal}")
# 解码（简化版本）
def viterbi_decoder(encoded_signal, g1, g2):
# 简化版Viterbi解码器
decoded_signal = []
for i in range(len(encoded_signal) - 2):
if np.array_equal(encoded_signal[i], [1, 1]):
decoded_signal.append(1)
else:
decoded_signal.append(0)
return np.array(decoded_signal)
decoded_signal = viterbi_decoder(encoded_signal, g1, g2)
# 打印解码后的信号
print(f"解码后的信号: \n{decoded_signal}")2.2 无线传输
无线传输主要通过无线介质（例如无线电波和红外线等）进行信号传输，在生物医学信号处理这一领域内也得到了广泛应用，在远程医疗以及可穿戴设备等相关应用场景中发挥着重要作用
2.2.1 无线信道模型
无线信道模型用于表征 wireless channel 的特性及其相关参数, 涉及 path loss, multipath effect 和 fading 等关键因素. 常用的 wireless channel 模型主要包括 free-space propagation model 和 multipath fading model.
原理
- 能量损耗：该术语表示信号传播中能量的衰减。
- 多径效应：该效应表示信号通过多条路径到达接收端时所引起的干扰。
- 衰落现象：该现象由环境因素引起幅度和相位的变化。
例子
设想我们有一条心电图信号记录，在进行分析时我们会利用Python以及NumPy库来模拟自由空间中的信号传播模型。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例心电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 无线信道参数
distance = 100 # 传输距离
frequency = 2.4e9 # 信号频率
path_loss_exponent = 2 # 路径损耗指数
# 自由空间模型
def free_space_model(signal, distance, frequency, path_loss_exponent):
# 计算路径损耗因子
path_loss_factor = (4 * np.pi * distance * frequency / 3e8) ** path_loss_exponent
# 应用路径损耗
received_signal = signal / path_loss_factor
return received_signal
# 模拟信号传输
received_signal = free_space_model(signal, distance, frequency, path_loss_exponent)
# 绘制原始信号和接收信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(received_signal, label='接收信号')
plt.legend()
plt.show()2.3 有线传输
有线传输主要依靠有线介质进行信号传输。在生物医学信号处理领域中，这种技术手段主要应用于医院内部设备间的通信以及实验室内的数据传输。
2.3.1 有线信道模型
有线信道模型用于刻画有线信道的特征信息，涵盖噪声干扰因素、信号衰减程度以及传输失真等多个关键指标。典型的有线信道模型主要有加性白高斯噪声（AWGN）通信系统以及基于带通滤波器的通信系统等类型。
原理
- 噪音：描述信号在传输过程中产生于随机干扰。
- 衰减：描述信号在传输过程中的能量损失。
- 失真：描述信号在传输过程中的形态转换。
例子
为了研究脑电图信号的特性，在神经科学研究中，我们采用Python语言及其NumPy库模块以生成高斯白噪声信道模型。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例脑电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 信道参数
noise_power = 0.1 # 噪声功率
# 高斯白噪声信道
def gaussian_noise_channel(signal, noise_power):
noise = np.random.normal(0, np.sqrt(noise_power), signal.shape)
received_signal = signal + noise
return received_signal
# 模拟信号传输
received_signal = gaussian_noise_channel(signal, noise_power)
# 绘制原始信号和接收信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(received_signal, label='接收信号')
plt.legend()
plt.show()3. 信号压缩和传输的综合应用
在实际应用中，信号压缩与传输往往以整合的形式存在。在处理过程中，在完成信号压缩之后依次执行传输环节，则能够显著提升传输效率与可靠性。
3.1 生物医学图像的压缩和传输
生物医学图像往往携带大量数据，在传输之前必须进行数据压缩处理以减少传输占用空间及带宽需求。其中常用的图像压缩标准包括JPEG标准及其升级版本JPEG 2000。
3.1.1 JPEG压缩
JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩是一种利用离散余弦变换（DCT）实现无损数据压缩的技术手段。经由DCT算法将图像信号转换至频域后，在执行量化与编码步骤时达到高效率的压缩效果。
原理
- 离散余弦变换（DCT） 是一种将图像转换为频域的技术。
- 在量化过程中, 对频域系数执行降噪操作以降低数据量。
- 通过Huffman编码算法及其变种实现对压缩后的数据进一步优化。
例子
假设我们有一个医学图像，我们使用Python和PIL库来进行JPEG压缩：
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例医学图像
image_path = 'example_medical_image.jpg'
image = Image.open(image_path)
# 显示原始图像
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('原始图像')
# 进行JPEG压缩
compressed_image = image.save('compressed_medical_image.jpg', quality=50)
# 读取压缩后的图像
compressed_image = Image.open('compressed_medical_image.jpg')
# 显示压缩后的图像
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(compressed_image, cmap='gray')
plt.title('压缩后的图像')
plt.show()3.2 生理信号的压缩和传输
生理信号（例如心电图、脑电图等）在传输之前通常会经过压缩处理以减少所需传输带宽及存储空间。常用的压缩手段主要包括小波变换以及线性预测编码技术（LPC）。
3.2.1 小波变换和LPC结合
基于小波变换与线性预测编码（LPC）的协同作用，能够达到对生理信号进行高效压缩的目的。小波变换主要负责去除信号中的高频噪声成分，在此过程中提取出信号的关键信息特征；而LPC则通过推断后续信号的特征参数来减少数据存储所需的空间资源需求。
原理
- 小波变换 用于抑制高频干扰。
- 线性预测编码（LPC） 用于预测信号的未来值并降低数据量。
- 发送 压缩后的信号通过有线或无线通信渠道。
例子
考虑一个心电图信号，并通过Python和PyWavelets库来进行小波变换，并随后采用LPC进行压缩：
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as sps
# 示例心电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 小波变换
wavelet = 'db4'
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet)
# 设置阈值
threshold = 0.5
# 阈值处理
coeffs_thresholded = [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs]
# 逆小波变换
compressed_signal = pywt.waverec(coeffs_thresholded, wavelet)
# 线性预测编码（LPC）
def lpc_encode(signal, order=4):
# 计算LPC系数
a, e = sps.levinson(sp.sps.lpc(signal, order))
return a, e
def lpc_decode(a, e):
# 生成预测信号
predicted_signal = sps.lfilter([1], a, e)
return predicted_signal
# 进行LPC编码
a, e = lpc_encode(compressed_signal)
# 进行LPC解码
decoded_signal = lpc_decode(a, e)
# 绘制原始信号、压缩信号和解码信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(compressed_signal, label='压缩信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(decoded_signal, label='解码信号')
plt.legend()
plt.show()4. 信号压缩和传输的性能评估
数据压缩与传输的表现评估是保障数据压缩与传输效果的关键环节。其中的主要涉及参数包括压缩率、信噪比以及传递带宽等关键指标。
4.1 压缩比
压缩比定义为压缩后数据容量与原始数据容量的比率。压缩比越大，则反映压缩效果越佳。
4.1.1 计算压缩比
def calculate_compression_ratio(original_signal, compressed_signal):
original_size = original_signal.nbytes
compressed_size = compressed_signal.nbytes
compression_ratio = original_size / compressed_size
return compression_ratio
# 示例信号
original_signal = np.random.normal(0, 1, 1000)
# 压缩信号
compressed_signal = huffman_encode(original_signal, code_dict)
# 计算压缩比
compression_ratio = calculate_compression_ratio(original_signal, compressed_signal)
print(f"压缩比: {compression_ratio}")4.2 信号失真度
信号失真程度涉及经过编码与解码后的版本与其原始形态的对比。常见的失真评估标准包括均方根误差（RMSE）以及信噪比（SNR）。其中一种是均方根误差（RMSE），另一种是信噪比（SNR）。
4.2.1 计算RMSE
def calculate_rmse(original_signal, decoded_signal):
rmse = np.sqrt(np.mean((original_signal - decoded_signal) ** 2))
return rmse
# 示例信号
original_signal = np.random.normal(0, 1, 1000### 4.2.1 计算RMSE
信号失真度是指压缩和解压缩后的信号与原始信号之间的差异。常见的失真度指标包括均方根误差（RMSE）和信噪比（SNR）。均方根误差（RMSE）是一种常用的失真度指标，用于衡量两个信号之间的差异。
#### 原理
1. **计算误差**：计算原始信号和解压缩信号之间的差值。
2. **平方误差**：将差值进行平方处理。
3. **均值**：计算平方误差的均值。
4. **开方**：对均值进行开方处理，得到RMSE值。
#### 例子
假设我们有一个心电图信号，我们使用Python和NumPy库来计算RMSE：
```python
import numpy as np
# 示例信号
original_signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 压缩信号
compressed_signal = huffman_encode(original_signal, code_dict)
# 解压缩信号
decoded_signal = huffman_decode(compressed_signal, huffman_tree)
# 计算RMSE
rmse = calculate_rmse(original_signal, decoded_signal)
print(f"均方根误差 (RMSE): {rmse}")
def calculate_rmse(original_signal, decoded_signal):
error = original_signal - decoded_signal
mse = np.mean(error ** 2)
rmse = np.sqrt(mse)
return rmse4.2.2 计算SNR
信噪比（SNR）充当另一类常用的信号失真度指标，并用来评估信号的信噪比。当SNR值越大时，则表示该信号的清晰程度更高。
原理
- Compute Signal Power : Compute the power of the original signal.
- Compute Noise Power : Calculate the mean of squared differences between the original signal and the compressed signal, which constitutes the noise power.
- Compute SNR : Determine SNR by utilizing both signal and noise powers.
例子
假设我们有一个心电图信号，我们使用Python和NumPy库来计算SNR：
import numpy as np
# 示例信号
original_signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 压缩信号
compressed_signal = huffman_encode(original_signal, code_dict)
# 解压缩信号
decoded_signal = huffman_decode(compressed_signal, huffman_tree)
# 计算SNR
snr = calculate_snr(original_signal, decoded_signal)
print(f"信噪比 (SNR): {snr} dB")
def calculate_snr(original_signal, decoded_signal):
signal_power = np.mean(original_signal ** 2)
noise_power = np.mean((original_signal - decoded_signal) ** 2)
snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)
return snr4.3 传输带宽
传输带宽被定义为信号在传输过程中所占有的频带宽度。当信号经过压缩处理后时，其所需的频带宽度通常会减少。
原理
- 基于原始信号的数据规模和传输速度进行原始带宽的计算
- 通过压缩后信号的数据规模与传输速度的结合来确定压缩带宽
- 评估通信效率时可观察到的带宽节省百分比
例子
假设我们有一个心电图信号，我们使用Python来计算传输带宽：
import numpy as np
# 示例信号
original_signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 压缩信号
compressed_signal = huffman_encode(original_signal, code_dict)
# 传输参数
transmission_rate = 1000 # 传输速率（bps）
# 计算原始带宽
original_bandwidth = original_signal.nbytes * 8 / transmission_rate
# 计算压缩带宽
compressed_bandwidth = len(compressed_signal) / transmission_rate
# 计算带宽节省
bandwidth_savings = (original_bandwidth - compressed_bandwidth) / original_bandwidth
print(f"带宽节省: {bandwidth_savings:.2f}%")5. 信号压缩和传输的实际应用
信号的压缩与传输在生物医学工程领域有着广泛的应用场景。这些技术涵盖了远程医疗技术、可穿戴医疗设备以及医学影像传输等多个方面。通过高效的压缩技术和可靠的传输方式，在保证数据完整性的同时极大提升其运行效率与处理能力。
5.1 远程医疗
远程医疗是指借助网络将医疗数据从患者端发送至医生端以实现远程诊断与治疗的技术体系
例子
假设我们有一个心电图信号，通过无线传输到医生端：
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as sps
# 示例心电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 小波变换
wavelet = 'db4'
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet)
# 设置阈值
threshold = 0.5
# 阈值处理
coeffs_thresholded = [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs]
# 逆小波变换
compressed_signal = pywt.waverec(coeffs_thresholded, wavelet)
# 模拟无线传输
received_signal = free_space_model(compressed_signal, distance=100, frequency=2.4e9, path_loss_exponent=2)
# 绘制原始信号、压缩信号和接收信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(compressed_signal, label='压缩信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(received_signal, label='接收信号')
plt.legend()
plt.show()5.2 可穿戴设备
一般而言，在可穿戴设备中，生理信号数据的大量传输与存储必须在有限的带宽与存储空间内完成。通过有效的信号压缩技术的应用，在不增加复杂度的情况下能够显著降低所需的数据量，并且还能显著提升设备运行效率及用户体验。
例子
假设我们有一个脑电图信号，通过有线传输到数据中心：
import pywt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as sps
# 示例脑电图信号
signal = np.random.normal(0, 1, 1000) + np.sin(np.linspace(0, 10, 1000))
# 小波变换
wavelet = 'db4'
coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet)
# 设置阈值
threshold = 0.5
# 阈值处理
coeffs_thresholded = [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs]
# 逆小波变换
compressed_signal = pywt.waverec(coeffs_thresholded, wavelet)
# 模拟有线传输
received_signal = gaussian_noise_channel(compressed_signal, noise_power=0.1)
# 绘制原始信号、压缩信号和接收信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(signal, label='原始信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(compressed_signal, label='压缩信号')
plt.legend()
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(received_signal, label='接收信号')
plt.legend()
plt.show()5.3 医疗图像传输
医疗图像中通常包含大量数据，在传输之前必须进行数据压缩。JPEG和JPEG 2000是常见的医疗图像压缩方法。高效的数据压缩技术能够大幅降低传输时间与占用的空间
例子
假设我们有一个医学图像，通过有线传输到数据中心：
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例医学图像
image_path = 'example_medical_image.jpg'
image = Image.open(image_path)
# 显示原始图像
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('原始图像')
# 进行JPEG压缩
compressed_image_path = 'compressed_medical_image.jpg'
image.save(compressed_image_path, quality=50)
# 读取压缩后的图像
compressed_image = Image.open(compressed_image_path)
# 显示压缩后的图像
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(compressed_image, cmap='gray')
plt.title('压缩后的图像')
plt.show()
# 模拟有线传输
received_image = gaussian_noise_channel(np.array(compressed_image), noise_power=0.1)
# 显示接收后的图像
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(received_image, cmap='gray')
plt.title('接收后的图像')
plt.show()6. 结论
涉及信号压缩与传输的技术，在生物医学信号处理领域具有重要意义。采用无损与有损压缩方法能够有效降低数据规模同时提升传输效能。信道编码与无线/有线传输模型的融合可增强信号传输的可靠性及安全性。在临床实践场景中综合运用信号压缩与 transmission技术能够显著优化医疗系统 performance及运行 efficiency。
从上述内容中可以看出信号压缩与传输在生物医学领域有多种应用，并且掌握了使用Python及相关库来实现相关技术。未来研究方向将涵盖更高效率的压缩算法、更加可靠的信道编码方法以及更为安全的传输协议。
