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基于小波变换的心电图处理与分析的中期报告
一、研究目的
心电图作为一种非侵入性的检测手段，在临床上具有重要地位，但由于信号中存在噪声和干扰，需要对信号进行处理和分析。本研究旨在探究基于小波变换的心电图处理与分析方法，提高信号处理的准确性和可靠性。
二、研究内容
1.数据收集与处理
采用心电图采集仪对正常人和患有心脏疾病的患者进行采集，得到原始信号。对信号进行滤波去除环境噪声、基线漂移等干扰，然后进行采样率的降采样，降低信号处理的计算复杂度。
2.小波变换
采用小波变换对信号进行处理，选择不同的小波基函数进行分析，并通过将多个小波基函数相加得到最终的小波分解结果。通过阈值处理的方法对小波系数进行滤波处理，去除高频噪声和低频基线漂移。
3.特征提取与分类
对处理后的信号进行特征提取，提取心率、ST段和QT间期等参数，以及心跳的形态特征。使用支持向量机和决策树等机器学习算法对特征进行分类，实现对心电图异常的识别。
三、研究进展
目前已完成数据的收集和处理，得到了包括正常人和心脏病患者的心电图信号。对信号进行小波变换和特征提取，初步实现了对信号异常的检测和分类。下一步将进一步完善算法，进行系统性的实验验证并优化算法的性能。
四、参考文献
1.QiZhang,etal.Heartrateclassificationbasedonwavelettransformandsupportvectormachines.2013IEEE10thInternationalConferenceone-BusinessEngineering.
2.Y.Sun,etal.ECGarrhythmiaclassificationusinga2-Dconvolutionalneuralnetwork.IEEETransactionsonBiomedicalEngineering.
3.P.Lourenco,etal.MultivariateandmultidimensionalanalysisofheartratevariabilitysignalswithwaveletdenoisingandPCA.ComputersinBiologyandMedicine.