基于小波分析的QRS波群檢測技術(shù)研究的開題報告

基于小波分析的QRS波群檢測技術(shù)研究的開題報告一、選題背景與意義心電圖（Electrocardiograph,ECG）是描述心臟電活動的圖形記錄，它可以反映心臟的各種異常情況，診斷心臟疾病具有重要價值。在心電圖中，QRS波群是指心電圖上的一組波形，一般情況下，QRS波群包括一個相對高的、寬的向下偏斜的R波、一個在R波之前的向上偏斜的Q波或一個雙峰的Q波（Q波和S波），以及在R波之后的向下偏斜的S波。QRS波群對于心電圖的正常與否判斷、心臟病的類型和部位的診斷有著重要的意義。心電圖的數(shù)據(jù)處理和分析是心臟病臨床診斷和科研的基礎(chǔ)，如QRS波群檢測、心率變異度分析、心電圖讀片自動化等等。其中，QRS波群檢測是心電圖分析的重要環(huán)節(jié)，它是通過電腦自動分析來檢測心電圖中的QRS波群，不僅減輕了醫(yī)生的工作負擔，還提高了分析的準確性和效率，因此，發(fā)展QRS波群檢測算法是心電圖分析技術(shù)的重要方向。在QRS波群檢測算法中，小波分析是一種常用方法，這是一種具有時-頻局部性的信號分析方法，對非平穩(wěn)信號的時-頻分析有很好的效果，其在信號處理領(lǐng)域有著廣泛的應用。二、研究內(nèi)容本次選題將重點探究基于小波分析的QRS波群檢測技術(shù)，具體研究內(nèi)容包括：1.對心電信號進行小波分解，得到不同頻率成分的小波系數(shù)。2.通過對小波系數(shù)的處理，找出QRS波群的特征，包括R波的峰值、寬度以及QRS波群的時間間隔等。3.使用閾值判別方法，將QRS波群從心電信號中分離出來，得到QRS波群的檢測結(jié)果。三、研究方法本次選題將采用以下方法進行研究：1.了解心電圖理論知識，熟悉QRS波群的特征和檢測方法。2.學習小波分析的理論知識和算法，了解小波變換的基本原理和應用。3.結(jié)合小波分析的理論和心電信號的特點，設(shè)計基于小波分析的QRS波群檢測算法。4.使用MATLAB編程語言實現(xiàn)檢測算法，通過實驗驗證算法的準確性和可靠性。四、預期成果1.基于小波分析的QRS波群檢測算法。2.使用MATLAB編程實現(xiàn)的QRS波群檢測程序。3.實驗結(jié)果，驗證算法的準確性和可靠性。4.相關(guān)論文發(fā)表。五、進度安排根據(jù)以上研究內(nèi)容，進度安排如下：1.前期調(diào)研（1個月）：熟悉心電圖理論知識、了解小波分析的理論知識和算法，查閱相關(guān)文獻資料，明確研究思路。2.算法設(shè)計（2個月）：設(shè)計基于小波分析的QRS波群檢測算法，包括小波分解、特征提取和閾值判別等步驟。3.程序?qū)崿F(xiàn)（2個月）：使用MATLAB編程語言實現(xiàn)QRS波群檢測程序，對算法的準確性和可靠性進行分析和評估。4.實驗驗證（1個月）：使用實驗數(shù)據(jù)對程序進行測試和驗證，驗證算法的準確性和可靠性。5.論文撰寫（1個月）：總結(jié)研究思路，將研究成果整理成論文進行撰寫。6.論文修改（1個月）：對論文進行修改，完善細節(jié)并進行最后的校對和修改。7.論文提交（1個月）：提交論文并進行答辯。六、參考文獻[1]Pi?kinMB,Gerek?N,?zY.AutomatedQRSdetectionusinganewapproachbasedonwavelettransform[J].IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,2005,52(8):1425-1433.[2]ZhaoY,WongDTW,ShiP.Awavelet-basedQRSdetectionmethodforwirelesssensornetworks[J].IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2010,59(7):1926-1934.[3]LiL,LiX,WangC,etal.AnovelQRSdetectionalgorithmbasedoncombinationofstationarywavelettransformandHilbert