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心音信号的提取和处理研究的任务书
任务名称：心音信号的提取和处理研究
任务背景：心脏疾病已成为全球范围内的主要死因之一。心音信号作为一种重要的非侵入性生理信号，可以为心脏疾病的诊断、评估以及监测提供重要的指标。因此，对心音信号的提取和处理研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
任务目标：本任务旨在研究心音信号的提取和处理方法，包括信号采集、信号滤波、信号特征提取和信号识别等关键环节。任务将重点考虑以下几个方面的问题：
1.心音信号采集：探究合适的心音信号采集设备及采集方法，提高心音信号的信噪比和准确度。
2.心音信号滤波：研究基于数字信号处理的心音信号滤波方法，以提高心音信号的清晰度和稳定性。
3.心音信号特征提取：研究心音信号的时域和频域特征提取方法，寻找具有区分性的特征参数，为后续的信号识别提供基础。
4.心音信号识别：基于机器学习和模式识别等方法，对心音信号进行识别和分类，实现对心脏病变的自动检测与诊断。
任务内容：
1.综述心音信号的产生机制和特性的前沿研究成果，分析目前存在的问题和挑战。
2.建立心音信号采集系统，选择合适的心音信号采样频率、分辨率和传感器等参数，进行心音信号的采集和录制。
3.基于数字信号处理和滤波技术，对采集到的心音信号进行去噪和滤波处理。
4.研究心音信号的时域和频域特征提取方法，采用MATLAB等工具实现特征提取算法的编写和优化。
5.探索基于机器学习和模式识别等方法，设计心音信号识别模型，对心音信号进行分类和识别。
6.验证实验：采用公开数据集或自行采集的心音信号数据进行实验评测，对提出的方法进行实验验证和性能分析。
任务成果：
1.心音信号采集系统和信号库：具备可操作的心音信号采集系统，获得丰富的心音信号数据集，建立和维护心音信号数据库。
2.心音信号处理方法：具备一套完整的心音信号处理方法，包括心音信号滤波和特征提取等关键技术，并且具有一定的性能优势。
3.心音信号识别模型：具备一套有效的心音信号识别模型，能够对心音信号进行分类和识别，同时具有较好的泛化性能和可解释性。
4.学术论文：开展学术研究，撰写1-2篇学术论文或撰写1篇综述性论文。
任务参考文献：
1.R.K.Jaiswal,S.Sivakumar,K.Sadasivam,andR.Diwakar.Heartsoundanalysisforthedetectionofsystolicheartfailure.BiomedicalSignalProcessingandControl,45:139–152,2018.
2.J.Picone.HeartSoundSegmentationTechniques:AReview.InProceedingsofthe20thAnnualInternationalConferenceoftheIEEEEngineeringinMedicineandBiologySociety,pages3642–3645,1998.
3.B.-N.LeeandJ.-H.Chang.Aheartsoundsextractionalgorithmusingwaveletdecompositionandreconstruction.IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,45(6):805–816,1998.
4.D.Zhang,W.Yin,andS.Zhao.Amachine-learningapproachtoheartsoundsidentification.BiomedicalSignalProcessingandControl,37:63–71,2017.
5.K.Siricharoonwong,W.A.Halabi,andC.L.DeLorey.Heartbeatdetectionfromacousticseizuremonitors.InProceedingsofthe22ndAnnualInternationalConferenceoftheIEEEEngineeringinMedicineandBiologySociety,pages3603–3606,2000.