心电信号的判别和参数提取开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

心电信号是反映心脏电生理活动的重要生理信号，其蕴含着丰富的心脏健康信息。

对心电信号进行判别和参数提取，可以有效地诊断心脏疾病、评估心脏功能，在临床诊断和医学研究中具有重要的意义。

近年来，随着电子技术和信息技术的快速发展，心电信号采集设备的便携性和精度不断提高，为心电信号的实时监测和远程诊断提供了可能。

2. 本选题国内外研究状况综述

心电信号的分析与处理一直是生物医学工程领域的研究热点，国内外学者在心电信号的降噪、特征提取、心律失常识别等方面进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内在心电信号处理领域起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.心电信号的预处理：针对心电信号中存在的基线漂移、工频干扰、肌电噪声等问题，研究相应的信号预处理方法，包括基线漂移去除、工频干扰抑制、肌电噪声消除等，提高心电信号的信噪比，为后续的特征提取和模式识别奠定基础。

2.心电信号的判别算法：研究基于形态学和机器学习的心电信号判别算法，实现对常见心律失常的自动识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.收集和整理相关文献资料，了解国内外在心电信号判别和参数提取领域的研究现状，掌握心电信号的基本特性和分析方法，为本研究奠定理论基础。

2.研究心电信号的预处理方法，包括基线漂移去除、工频干扰抑制、肌电噪声消除等，构建心电信号预处理模型，并通过仿真实验验证模型的有效性。

3.研究心电信号的判别算法，包括基于形态学的特征判别和基于机器学习的自动判别，设计相应的判别算法，并通过仿真实验评估算法的性能，比较不同算法的优缺点，选择性能优异的算法用于心电信号的判别。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种基于形态学和机器学习相结合的心电信号判别方法，充分利用心电信号的波形特征和统计特征，提高心律失常的识别准确率。

2.提出一种基于深度学习的心电信号参数提取方法，自动提取心率变异性、st段变化、qt间期等重要参数，并分析这些参数与心血管疾病之间的关系，为心脏疾病的诊断和评估提供更准确的依据。

3.构建基于上述研究成果的心电信号判别和参数提取系统，并进行系统测试和性能评估，验证系统的可靠性和实用性，为心血管疾病的早期诊断和预防提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李峰，王广计，郭晓静. 基于形态学和深度学习的心电信号自动识别算法研究[j]. 电子技术应用,2022,48(03):14-20.

2.谭诗雨，王力，熊健. 基于改进形态学特征提取的心电信号分类算法研究[j]. 电子测量技术,2022,45(06):58-64.

3.张玉梅，张洋. 小波变换和深度学习结合的心电信号特征提取方法[j]. 仪器仪表学报,2021,42(11):2645-2653.