Loại trừ nhiễu và nén tín hiệu điện tim để ứng dụng trong môi trường truyền dẫn vô tuyến

- 1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Dương Trọng Lượng LOẠI TRỪ NHIỄU VÀ NÉN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM ĐỂ ỨNG DỤNG TRONG MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 62520203 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hà Nội - 2017 2 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: 1.
- Thư viện Quốc gia Việt Nam 1 MỞ ĐẦU Ở nước ta, hiện chưa có một nghiên cứu tổng thể và toàn diện nào về theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhân tim mạch sử dụng công nghệ vô tuyến như Zigbee, WiFi, GPRS/3G và bluetooth áp dụng cho bệnh nhân di động, trong phạm vi hẹp ở trong một khoa khám bệnh và điều trị ở bệnh viện, bệnh nhân từ xa (tại nhà hoặc bên ngoài hoặc ở cơ quan nơi làm việc).
- Gần đây, ở trên thế giới có nhiều nghiên cứu về các hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch sử dụng các công nghệ vô tuyến này .
- Bên cạnh đó còn có các nghiên cứu về mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network - WSN) hay mạng cục bộ cơ thể không dây (Wireless Body Area Network .
- Quá trình ghi đo tín hiệu điện tim từ cơ thể người thường có 2 loại nhiễu chính hưởng tới tín hiệu ECG [22].
- Dữ liệu điện tim ghi đo được từ cơ thể người sẽ có kích thước nhất định [23].
- Việc truyền cả gói dữ liệu điện tim với toàn bộ kích thước trong thời gian thực, trong môi trường vô tuyến sẽ gặp phải một số vấn đề như lỗi mất gói [66].
- đối với mạng có băng thông hẹp như GSM, GPRS hoặc 3G với nhiều gói tin trên cùng đường truyền sẽ dễ gây trễ, mất gói dữ liệu [80] và chi phí cho dịch vụ này sẽ phụ thuộc vào kích cỡ gói dữ liệu.
- khi gói tin càng lớn việc phát tín hiệu vô tuyến từ PDA sẽ càng tốn năng lượng của nguồn pin [7], [42].
- Mục tiêu nghiên cứu của luận án là xây dựng một gói giải pháp liên hoàn cho việc truyền tín hiệu ECG bằng công nghệ vô tuyến bao gồm: (1) Nâng cao chất lượng lọc 2 loại nhiễu chính có trong tín hiệu ECG .
- (2) Đề xuất phương pháp nén tín hiệu điện tim nhằm nâng cao hiệu quả và chất lượng truyền tín hiệu giúp việc theo dõi và chẩn đoán bệnh tim mạch được chính xác và hiệu quả và (3) Đánh giá hiệu quả của phương pháp nén tín hiệu điện tim đề xuất 2 dựa trên hệ thống truyền - nhận trong môi trường thực ứng dụng công nghệ WiFi.
- TỔNG QUAN VỀ THU NHẬN, XỬ LÝ VÀ TRUYỀN TÍN HIỆU ĐIỆN TIM TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH NHÂN TIM MẠCH 1.1.
- Tín hiệu điện tim và đặc điểm cơ bản của tín hiệu điện tim Tín hiệu điện tim (Electrocardiography - ECG) ghi lại những hoạt động mang tính chất điện của tim.
- Tín hiệu ECG được gọi là bình thường bao gồm năm đỉnh lồi, lõm được gán bởi năm chữ cái là P,Q,R,S và T tương ứng với các sóng thành phần cơ bản gồm sóng P, sóng phức QRS và sóng T [22].
- Tín hiệu điện tim có tần số từ 0.05Hz ÷ 100Hz (đây là dải tần số dành cho chẩn đoán bệnh tim mạch), và từ 0.5Hz ÷ 40Hz (là dải tần số để theo dõi bệnh tim mạch) [57].
- Một số đặc điểm về biên độ và khoảng thời gian của các sóng thành phần trong tín hiệu điện tim được thể hiện trong bảng 1.1 và bảng 1.2.
- Ứng dụng của tín hiệu điện tim trong theo dõi, chẩn đoán và nghiên cứu các bệnh tim mạch.
- Chẩn đoán và theo dõi bệnh tim mạch dựa trên tín hiệu điện tim là một phương pháp rất cơ bản và luôn luôn được sử dụng [3].
- Vì vậy, 3 việc thu nhận tín hiệu ECG trung thực và không có nhiễu là nhiệm vụ quan trọng đầu tiên trong quy trình chẩn đoán bệnh.
- Trên hình 1.2a.
- 1.2f lần lượt minh họa tín hiệu ECG bình thường và các bệnh lý thường gặp.
- Qua các hình vẽ này cho thấy với nhiều loại bệnh, tín hiệu điện tim bị méo dạng khá nhiều đặc biệt là các đỉnh P, Q, R, S và T như thay đổi độ lớn hoặc chênh lên, chênh xuống so với trôi đường cơ sở (đường cơ sở - baseline) hoặc khoảng cách không đều giữa các phức bộ QRS, hoặc sự thay đổi giữa các đoạn ST, QT….Những sự thay đổi này đã được các nhà y khoa phân chia thành các loại bệnh cụ thể như nhồi máu cơ tim, xơ hóa cơ tim, ngoại tâm thu, dày thất, loạn nhịp.
- Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhân tim mạch trong phạm vi gần và từ xa sử dụng công nghệ vô tuyến Hiện nay hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh nhân tim mạch trong phạm vi gần và từ xa sử dụng công nghệ vô tuyến như mô tả ở hình 1.9 có rất ít (chỉ có ở một số nước phát triển).
- Ở đây mạng vô tuyến đã phát huy thế mạnh về sự tiện lợi trong môi trường truyền tín hiệu.
- Vì vậy hiện nay, xu thế nghiên cứu làm sao cho mạng này trở thành hiện thực hơn, ổn định hơn, tin cậy hơn với việc nghiên cứu nâng cao chất lượng của thiết bị PDA đeo trên người bệnh nhân, đề xuất các biện pháp giảm tải đường truyền bằng các kỹ thuật nén mới tín hiệu ECG cho phép thu nhận tín hiệu trên đường truyền có chất lượng tốt.
- Thiết bị số hỗ trợ cá nhân (PDA): Thiết bị này được gắn (đeo) trên cơ thể người để thu nhận tín hiệu ECG thông qua các điện cực không dây hoặc có dây, sau đó phát tín hiệu dưới dạng vô tuyến như Bluetooth hoặc Zigbee hoặc GPRS/3G hoặc WiFi .
- Tóm lược một số công nghệ vô tuyến được ứng dụng trong hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch.
- Gần đây, trên thế giới có nhiều nghiên cứu về các hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch sử dụng công nghệ vô tuyến như Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch tại chỗ (phạm vi gần) sử dụng công nghệ vô tuyến … Internet Internet GSM/GPRS/3G Module thu thập, xử lý tín hiệu ECG và phát vô tuyến (PDA) Theo dõi tại trung tâm Cơ sở dữ liệu GSM/GPRSDịch vụ cấp cứu Bác sỹ Thành viên trong gia đình Bác sỹ Bác sỹ Máy chủ từ xa TCP/IP TCP/IP Zigbee Router WiFi Bluetooth/WiFi Router WiFi Bác sỹ Bác sỹ … TCP/IP Wi Fi GSM/GPRS/3G Laptop Module Zigbee Bác sỹ Hệ thống theo dõi và hỗ trợ chẩn đoán bệnh tim mạch từ xa sử dụng công nghệ vô tuyến 5 Zigbee, WiFi, GPRS/3G và bluetooth áp dụng cho bệnh nhân di động, trong phạm vi hẹp ở trong một khoa, phòng khám và điều trị trong bệnh viện, bệnh nhân từ xa (tại nhà hoặc bên ngoài hoặc ở cơ quan nơi làm việc).
- So sánh gia Zigbee vi Bluetooth và WiFi (IEEE 802.11b/g) (ngun:[69]) Công nghệ vô tuyến Băng thông Tần số hoạt động Khoảng cách truyền ứng dụng Zigbee Kbps đến 250 Kbps 868MHz - 2.4GHz 10-100m Mạng cảm biến không dây, Điều khiển từ xa Bluetooth đến 3Mbps 2.4GHz 2-10m Tai nghe, chuột, bàn phím không dây,… WiFi (IEEE 802.11b/g) 5.5Mbps/ 11Mbps và 54Mbps 2.4GHz 30 -100m Kết nối Internet không dây, Web, email, video GPRS/3G 144Kbps, 384Kbps (ở tốc độ đi bộ), và 2Mbps (trong nhà) 2.1GHz (phổ biến) Rất rộng Truyền dữ liệu thoại và ngoài thoại 1.5.
- Kết luận chương 1 Để xây dựng gói giải pháp liên hoàn cho việc truyền tín hiệu ECG bằng công nghệ vô tuyến, nghiên cứu này đã thực hiện một số nội dung chính (những khối được bôi đậm trong sơ đồ khối hình 1.18) đó là: (1) xử lý nhiễu nguồn xoay chiểu 50Hz, nhiễu trôi đường cơ sở.
- (2) Nâng cao chất lượng nén - giải nén tín hiệu ECG bằng thuật toán mới, phù hợp để việc truyền nhận tín hiệu ECG trong mạng WiFi.
- Thu nhận và xử lý tín hiệu ECG Xử lý tín hiệu tương tự Chuyển đổi tương tự - số Xử lý nhiễu nguồn xoay chiều 50Hz, nhiễu đường biên Tín hiệu ECG Nén dữ liệu ECG Khôi phục tín hiệu ECG Hiển thị tín hiệu ECG Truyền không dây Thu nhận Hình 1.18.
- ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ LỌC NHIỄU TRONG TÍN HIỆU ĐIỆN TIM 2.1.
- Lọc nhiễu nguồn xoay chiều 2.1.1.
- Đặt vấn đề Để lọc nhiễu nguồn xoay chiều có trong tín hiệu điện tim, đã có nhiều nghiên cứu dùng phương pháp lọc thích nghi dựa trên các thuật toán LMS (Least Mean Squares), NLMS (Normalized Least Mean Squares), DLMS (Difference Least Mean Squares).
- Trong đó, có thể kể đến nghiên cứu điển hình như nghiên cứu .
- Tuy nhiên, hiệu quả lọc nhiễu của hai nghiên cứu này vẫn chưa thực sự cao khi độ lớn của nhiễu bằng 30% đến 40% độ lớn của tín hiệu ECG.
- Do vậy, tác giả luận án đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả lọc nhiễu nguồn xoay chiều dùng bộ lọc triệt tần thích nghi dựa trên biến đổi Fourier nhanh và nhiều vòng lặp.
- Kết quả của giải pháp đề xuất sẽ được đánh giá và so sánh với các kết quả của nghiên cứu số [2] và [74].
- Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả lọc nhiễu nguồn xoay chiều dùng bộ lọc triệt tần thích nghi dựa trên biến đổi Fourier nhanh và nhiều vòng lặp.
- c hin Tác giả luận án cải tiến mô hình lọc nhiễu xoay chiều ở trong nghiên cứu [2] bằng mô hình thể hiện ở Hình 2.2.
- xut 7 Bắt đầuNhập tín hiệu S(n)Biến đổi FFT với S(n)Giá trị ngưỡng độ lớn của nhiễu sau lọc > 20 µVKết thúcTính H(n) ứng với tần số fn Tìm tần số fn trong dải tần 57-63Hzcó biên độ lớn nhất Thực hiện lọcS(n)=S(n)*H(n)SaiĐúngBắt đầuNhập tín hiệu S(n)Biến đổi FFT với S(n)Giá trị ngưỡng độ lớn của nhiễu sau lọc > 15 µVKết thúcTính H(n) ứng với tần số fn Tìm tần số nhiễu w0 trong dải tần 47-53Hzcó biên độ lớn nhất Thực hiện lọcS(n)=S(n)*H(n)SaiĐúngTrong tài liệu [14], B.Widrow đã chứng minh rằng bộ lọc triệt tần thích nghi có hàm truyền đạt và được biểu diễn như công thức (2.3).
- Cũng từ công thức này, tác giả trong nghiên cứu [2] đã phân tích và thử nghiệm để đưa ra giá trị của  và K sao cho độ rộng dải tần số triệt đủ tốt, từ đó tính được bộ hệ số của bộ lọc triệt tần, bao gồm: a0 = 1.
- Trong phần này của luận án, hàm truyền H(z) ở công thức (2.3) và bộ hệ số của bộ lọc triệt tần cũng được dùng để lọc nhiễu xoay chiều.
- N(n) (2.4) Trong đó, U(n) là tín hiệu điện tim ban đầu chưa có nhiễu nguồn xoay chiều (tín hiệu điện tim sạch), N(n) là tín hiệu nhiễu nguồn xoay chiều.
- Việc xác định tần số và thiết lập ngưỡng độ lớn của nhiễu 50Hz sau khi lọc được thực hiện theo lưu đồ thuật toán hình 2.4 và hình 2.5 thể hiện lưu đồ thuật toán xác định tần số và thiết lập ngưỡng độ lớn của nhiễu 60Hz sau khi lọc.
- Kt qu th nghim * Kt qu 1: So sánh kết quả lọc nhiễu xoay chiều của phương pháp đề với kết quả của tác giả Syed A.Rehman trong nghiên cứu số [74], với cùng điều kiện thử nghiệm.
- kết quả so sánh được thể hiện ở trong bảng 2.3 Bng 2.3.
- Kt qu 2: So sánh kết quả của thuật toán lọc nhiễu xoay chiều 50Hz đề xuất với kết quả nghiên cứu của tài liệu [2] thông qua tiêu chí MSE với cùng cơ sở dữ liệu ECG.
- (2.7) Trong đó, N là số mẫu của tín hiệu ECG.
- là tín hiệu ECG sau khi lọc nhiễu.
- là tín hiệu ECG trước khi lọc nhiễu và i là số mẫu thứ i của tín hiệu ECG.
- Thông qua kết quả so sánh ở bảng 2.4 ta thấy khi độ lớn của nhiễu xoay chiều 50Hz trước khi lọc có giá trị từ 0,4mV trở đi thì giá trị MSE của thuật toán đề xuất nhỏ hơn nhiều so với giá trị MSE của nghiên cứu [2].
- Điều này chứng tỏ rằng hiệu quả lọc nhiễu 50Hz của thuật toán đề xuất cao hơn.
- Thuật toán Số bản ghi thực hiện Độ lớn ban đầu của nhiễu 60Hz SNR trung bình sau khi lọc nhiễu 60Hz LMS (Syed A.Rehman) bản ghi: 103, 105 và 106 1mV 9.73 NLMS (Syed A.Rehman) bản ghi: 103, 105 và 106 1mV 9.83 DLMS (Syed A.Rehman) bản ghi: 103, 105 và 106 1mV 11.31 Đề xuất bản ghi: 103, 105 và 106 1mV 16.27 9 Bng 2.4.
- Lọc nhiễu trôi đường cơ sở 2.2.1.
- Đặt vấn đề Đã có nhiều phương pháp lọc nhiễu trôi đường cơ sở (nhiễu đường biên) được nghiên cứu và công bố như: (i) lọc thông cao với tần số cắt khoảng 0.8Hz [8].
- (ii) Các phương pháp lọc thích nghi .
- (iii) Các phương pháp biến đổi Wavelet .
- Tuy nhiên, hầu hết các phương pháp này có độ phức tạp tính toán khá cao, dữ liệu thử nghiệm đa số là dữ liệu mô phỏng, hiệu quả lọc nhiễu chưa được như mong đợi.
- Đề xuất phương pháp lọc nhiễu trôi đường cơ sở trong miền thời gian dựa trên các điểm đẳng thế 2.2.2.1.
- c hin Để thực hiện phương pháp này, tác giả luận án dựa vào các đặc điểm, tính chất toán học của các điểm đẳng thế (Isoelectric).
- để nội suy nhiễu trôi 10 Bắt đầu (đọc tín hiệu S(t.
- Giảm mẫu tín hiệu S(t)- Đạo hàm cấp 1 và cấp 2- Tìm vị trí sườn dốc đạt cực trị ở trước và sau đỉnh R từ đạo hàm cấp 1.- Tìm điểm vượt 0 của đạo hàm cấp 1 và 2Tìm các đỉnh P, T, Q, S của từng chu kì tín hiệu (R-R)Lựa chọn điểm onset, offset từ các điểm vượt 0 (*)Kiểm tra điều kiện các điểm onset, offset (**)Toàn bộ tín hiệu được khảo sát?Kết thúcChuyển sang chu kì tiếp theoĐúngĐúngSaiSai.
- Các điểm đẳng thế có giá trị 0 khi tín hiệu ECG không có nhiễu trôi đường cơ sở.
- Hình 2.10 minh họa vị trí các điểm đẳng thế, các đỉnh sóng thành phần của tín hiệu ECG không có nhiễu trôi đường cơ sở.
- Hình 2.10 V ng th ca tín hiu ECG không có nhiu.
- Sử dụng phép nội suy đường bậc 3 Cubic spline để nội suy nhiễu trôi đường cơ sở từ các điểm đẳng thế  Trừ tín hiệu ECG có nhiễu trôi đường cơ sở cho nhiễu trôi đường cơ sở nội suy được.
- tín hiệu ECG đã được lọc nhiễu trôi đường cơ sở.
- Việc xác định điểm đẳng thế được thể hiện qua lưu đồ thuật toán hình 2.13.
- Hình 2.13.
- Kt qu thc hin Kt qu 1: Kết quả lọc nhiễu trôi đường cơ sở ngẫu nhiên có trong tín hiệu ECG giả lập được minh họa trên hình 2.14.
- Để đánh giá tín hiệu điện tim sau khi lọc nhiễu trôi đường cơ sở, tác giả sử dụng tiêu chí MSE được biểu diễn như công thức (2.7).Trong trường hợp này, MSE = 0.0003.
- Kt qu 2: thử nghiệm với cơ sở dữ liệu điện tim MIT-BIH và so sánh với kết quả nghiên cứu trong tài liệu [53] thông qua hệ số tương quan  được xác định bởi công thức (2.10).
- (2.10) Trong đó, x(n) là tín hiệu ECG ban đầu (không có nhiễu trôi đường cơ sở), y(n) là tín hiệu ECG sau khi lọc nhiễu trôi đường cơ sở, N độ dài của tín hiệu ECG.
- xut vi EMD ca Na Pan cùng cng s TT Phương pháp Hệ số tương quan trung bình 1 Đề xuất 0.9956 2 Na Pan c) Hình 2.14.
- a) Biên độ (mV) Thời gian (s) Biên độ (mV) Thời gian (s) e) Biên độ (mV) Thời gian (s) b) Số mẫu Biên độ (mV) Thời gian (s) Biên độ (mV) d) 12 Từ bảng 2.7, ta thấy phương pháp đề xuất cho hiệu quả lọc nhiễu cao hơn so với phương pháp EMD của Na Pan cùng cộng sự 2.3.
- Kết luận chương Các giải pháp lọc nhiễu đề xuất đã được thử nghiệm với các bản ghi cơ sở dữ liệu điện tim MIT-BIH và được thực hiện bằng phần mềm LabView.
- Các kết quả thử nghiệm của phương pháp đề xuất được so sánh với các kết quả nghiên cứu gần đây, cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả lọc nhiễu tốt hơn.
- ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP NÉN DỮ LIỆU ĐIỆN TIM ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG THEO DÕI VÀ CHẨN ĐOÁN BỆNH TIM MẠCH TỪ XA 3.1.
- Đặt vấn đề Có nhiều phương pháp nén dữ liệu ECG đã được nghiên cứu, có thể kể đến những phương pháp nén điển hình như: (i) Phương pháp nén dựa trên mô hình hóa tín hiệu ECG (model based compression methods  MB .
- (ii) phương pháp nén bằng cách chuyển đổi miền tín hiệu (transform domain compression methods  TD .
- (iii) phương pháp nén hỗn hợp (hybrid compression methods – H) ở trong các nghiên cứu số [40], [71].
- (iV) phương pháp nén trực tiếp miền thời gian (direct-time domain compression methods – DTD .
- (v) phương pháp nén hai chiều (two-dimensional methods), có thể kể đến các nghiên cứu .
- Tuy nhiên, các phương pháp này cần phải tiếp tục cải thiện chất lượng của tín hiệu sau giải nén hoặc giảm độ phức tạp tính toán.
- Đề xuất phương pháp nén hai trạng thái 3.2.1.
- Tổng quan về thuật toán nén hai trạng thái Phương pháp đề xuất hướng tới việc phân biệt giữa khoảng phức tạp theo phức bộ QRS và khoảng đơn giản theo sóng P và T bằng cách sử dụng hai ngưỡng với đạo hàm bậc nhất của tín hiệu.
- xét một đoạn dữ liệu trong bản ghi 103 (có các sóng PQRST rõ ràng và tách biệt được) của dữ liệu MIT-BIH loạn nhịp (hình 3.1).
- các 13 khoảng phức tạp (sóng phức hợp QRS-tần số cao): Giảm mẫu (nén) lCR lần (lower Compression Ratio) và được gọi là low-state (trạng thái thấp.
- tỉ số nén toàn bộ tín hiệu oCR (overall Compression Ratio).
- Phương pháp nén-giải nén hai trạng thái tín hiệu ECG đề xuất được thực hiện thông qua 7 bước, gồm: Bước 1: Phân loại trạng thái của tín hiệu ECG Như đã để cập ở trên, một khối dữ liệu có độ dài L = hCR mẫu.
- (các mẫu của đạo hàm bậc nhất) sẽ được so sánh với hai ngưỡng Thr1 và Thr2 trước khi được gán là khối trạng thái thấp hoặc trạng thái cao.
- Sơ đồ khối phân loại trạng thái tín hiệu ECG mẫu được thể hiện trong hình 3.3.
- Bước 2: Nén các mẫu chênh lệch dựa trên trạng thái Đối với khối dữ liệu trạng thái nén cao, chỉ mẫu đầu tiên của khối dữ liệu này được lưu lại, trong khi các mẫu khác sẽ bị loại bỏ (hệ số giảm mẫu = hCR).
- Đối với khối dữ liệu trạng thái nén thấp, sẽ được giảm mẫu với một hệ số = lCR.
- Nói cách khác, sẽ có hCR/lCR mẫu trong khối dữ liệu trạng thái nén thấp được lưu vào gói được nén.
- 14 Bắt đầuKhối L mẫu y’ được so sánh với Thr1Tất cả mẫu < Thr1?Khối L mẫu y’ được so sánh với Thr2Một mẫu > Thr2?Chuyển tới khối tiếpĐánh dấu là khối trạng thái nén caoĐúngQuá trình AĐánh dấu là khối trạng thái nén thấpĐánh dấu lại khối trước đó là trạng thái nén thấp*Chuyển tới khối tiếpĐánh dấu là khối trạng thái nén thấpĐúngĐánh dấu khối hiện tại là trạng thái nén thấp*SaiSai* Mở rộng khoảng trạng thái nén thấp thêm một khối về hai phíaQuá trình B.
- khi phân loi trng thái tín hiu ECG Bước 3: Đánh dấu sự thay đổi trạng thái (Giúp bên nhận tái phân loại các mẫu gói tin nhận được) Hai byte dữ liệu toàn bit 1 được thêm vào giữa mẫu cuối của trạng thái nén cao và mẫu đầu của trạng thái nén thấp.
- Hai bytes toàn bit 1 và 2 bytes toàn bit 0 được thêm vào giữa mẫu cuối của trạng thái nén thấp và mẫu đầu của trạng thái nén cao Bước 4: Biểu diễn các mẫu chênh lệch Thực hiện đóng gói dữ liệu sau khi nén

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt