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基于小波变换的心电信号处理与分析的中期报告
一、项目背景：
心电信号是反映心肌电活动的生理信号，在心脏疾病的诊断、治疗及病情评估等方面具有重要的应用价值。随着科技的不断发展，心电信号处理与分析的技术逐渐成熟。小波变换具有良好的时频分析能力，逐渐被应用于心电信号的处理与分析。本项目旨在基于小波变换，对心电信号进行处理与分析，实现心电信号的自动检测与分类等功能。
二、项目进展：
1、数据获取与预处理
本项目使用MIT-BIH心律失常数据库（MIT-BIHArrhythmiaDatabase）中的数据，该数据库包含48个记录，每个记录持续24小时，为2个超出正常范围的人士测量到的心电图信号。我们使用PhysioToolkit工具包中的rdann在记录文件中确定心律失常事件的位置，然后使用rdsamp提取RR间期信号。使用Matlab编程，将数据标准化为均值为0，标准差为1的数据，以便进一步分析。
2、小波变换与特征提取
我们采用了基于小波变换的特征提取方法，该方法通过小波变换将心电信号分解，提取信号的时频信息，再通过一系列特征生成算法提取特征。我们使用了Daubechies小波簇分解，将信号分解为不同的尺度。通过对细节系数和近似系数的分析，提取出多个特征，如R波幅度、QRS波宽度、ST段变化等。
3、自动检测与分类
我们采用了机器学习的方法，通过训练算法对心电信号进行分类。我们使用支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）进行分类，并使用10折交叉验证来评估分类算法。通过对RR间期信号进行基于小波变换的特征提取，并使用分类算法来对心律失常进行自动检测和分类。
三、下一步工作
我们将继续深入研究小波变换的特性，改进特征提取算法，进一步提高心电信号分类的准确性和可靠性。并将尝试使用深度学习等新方法进行心电信号分析，进一步拓展心电信号处理与分析的应用领域。