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基于小波分析的QRS波群检测技术研究的开题报告
一、选题背景与意义
心电图（Electrocardiograph,ECG）是描述心脏电活动的图形记录，它可以反映心脏的各种异常情况，诊断心脏疾病具有重要价值。在心电图中，QRS波群是指心电图上的一组波形，一般情况下，QRS波群包括一个相对高的、宽的向下偏斜的R波、一个在R波之前的向上偏斜的Q波或一个双峰的Q波（Q波和S波），以及在R波之后的向下偏斜的S波。QRS波群对于心电图的正常与否判断、心脏病的类型和部位的诊断有着重要的意义。
心电图的数据处理和分析是心脏病临床诊断和科研的基础，如QRS波群检测、心率变异度分析、心电图读片自动化等等。其中，QRS波群检测是心电图分析的重要环节，它是通过电脑自动分析来检测心电图中的QRS波群，不仅减轻了医生的工作负担，还提高了分析的准确性和效率，因此，发展QRS波群检测算法是心电图分析技术的重要方向。
在QRS波群检测算法中，小波分析是一种常用方法，这是一种具有时-频局部性的信号分析方法，对非平稳信号的时-频分析有很好的效果，其在信号处理领域有着广泛的应用。
二、研究内容
本次选题将重点探究基于小波分析的QRS波群检测技术，具体研究内容包括：
1.对心电信号进行小波分解，得到不同频率成分的小波系数。
2.通过对小波系数的处理，找出QRS波群的特征，包括R波的峰值、宽度以及QRS波群的时间间隔等。
3.使用阈值判别方法，将QRS波群从心电信号中分离出来，得到QRS波群的检测结果。
三、研究方法
本次选题将采用以下方法进行研究：
1.了解心电图理论知识，熟悉QRS波群的特征和检测方法。
2.学习小波分析的理论知识和算法，了解小波变换的基本原理和应用。
3.结合小波分析的理论和心电信号的特点，设计基于小波分析的QRS波群检测算法。
4.使用MATLAB编程语言实现检测算法，通过实验验证算法的准确性和可靠性。
四、预期成果
1.基于小波分析的QRS波群检测算法。
2.使用MATLAB编程实现的QRS波群检测程序。
3.实验结果，验证算法的准确性和可靠性。
4.相关论文发表。
五、进度安排
根据以上研究内容，进度安排如下：
1.前期调研（1个月）：熟悉心电图理论知识、了解小波分析的理论知识和算法，查阅相关文献资料，明确研究思路。
2.算法设计（2个月）：设计基于小波分析的QRS波群检测算法，包括小波分解、特征提取和阈值判别等步骤。
3.程序实现（2个月）：使用MATLAB编程语言实现QRS波群检测程序，对算法的准确性和可靠性进行分析和评估。
4.实验验证（1个月）：使用实验数据对程序进行测试和验证，验证算法的准确性和可靠性。
5.论文撰写（1个月）：总结研究思路，将研究成果整理成论文进行撰写。
6.论文修改（1个月）：对论文进行修改，完善细节并进行最后的校对和修改。
7.论文提交（1个月）：提交论文并进行答辩。
六、参考文献
[1]PişkinMB,GerekÖN,ÖzY.AutomatedQRSdetectionusinganewapproachbasedonwavelettransform[J].IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,2005,52(8):1425-1433.
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[3]LiL,LiX,WangC,etal.AnovelQRSdetectionalgorithmbasedoncombinationofstationarywavelettransformandHilberttransform[J].IEEEJournalofBiomedicalandHealthInformatics,2015,19(2):652-658.