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基于小波变换的心电图处理与分析的任务书
任务背景：
心电图是一种记录心脏电活动的方法，它是诊断心血管疾病的一种重要方式。心电图信号在采集过程中易受到噪音、运动等因素的干扰，降低了信号质量和可靠性。因此，对心电图信号进行处理与分析，能够有效地提升信号质量、提取诊断信息，对于临床诊疗具有重要意义。
为了提高心电图信号的处理和分析效率，采用小波变换等数字信号处理技术进行分析和处理是一种较为常见和有效的方法。本任务要求应用小波变换技术对心电图信号进行处理与分析，提高信号质量和诊断准确率。
任务目标：
1.学习数字信号处理基础理论和小波变换原理，熟悉小波分析软件工具的使用方法。
2.对心电图信号进行预处理，包括去除基线漂移、滤波、去除噪音等。
3.利用小波分析方法对预处理后的心电图信号进行分析，包括基频分析、频率分析、时频分析等。
4.对心电图信号进行特征提取和诊断分类，并与实际诊断结果进行比较和验证。
任务方案：
1.学习数字信号处理基础理论和小波变换原理。
2.熟悉EEGlab、Matlab等小波分析软件工具的使用方法。
3.对心电图信号进行预处理，包括去除基线漂移、滤波、去除噪音等，采用Matlab等工具完成。
4.利用小波分析方法对预处理后的心电图信号进行分析，包括基频分析、频率分析、时频分析等。
5.对心电图信号进行特征提取和诊断分类，采用神经网络等算法进行模型训练和分类预测。
6.完成实验并撰写实验报告。
预期成果：
1.能够熟练运用小波变换等数字信号处理技术对心电图信号进行分析和处理。
2.能够对心电图信号进行特征提取和诊断分类，提高诊断准确率。
3.能够撰写心电图处理与分析实验报告，向他人介绍实验过程和成果。