面向移动健康应用的生理信号处理算法及专用集成电路研究的任务书.docx

面向移动健康应用的生理信号处理算法及专用集成电路研究的任务书
任务书
一、背景
现今，移动健康应用（MobileHealth,mHealth）正日益普及。随着智能手机等移动设备的发展和普及，人们对个人健康监测需求逐渐提高，移动健康应用成为日常生活中一个重要的健康管理工具。而移动健康应用的发展离不开生理信号处理算法和专用集成电路的研发。
二、任务描述
1.研究面向移动健康应用的生理信号处理算法
生理信号处理算法是移动健康应用的核心，它能够将生理信号转化为数字信号，并对其进行分析和解读。因此，研究面向移动健康应用的生理信号处理算法是本项目的重点。
任务具体细节如下：
（1）选择一种或多种生理信号（如ECG、PPG等）进行研究，分析其特点、应用范围等。
（2）研究和开发基于该生理信号的信号处理算法，并进行实验验证和效果评估。
（3）提出改进和优化算法的方案和方法。
2.研究专用集成电路
为了将生理信号处理算法应用到移动健康应用中，我们需要研究开发专用集成电路。通过集成电路的实现，将生理信号处理算法硬件化，进一步提高算法的运行效率和稳定性。
任务具体细节如下：
（1）确定需要实现的生理信号处理算法和应用场景，并设计集成电路的功能和架构。
（2）开发集成电路，并对其性能进行测试和优化。
（3）与生理信号处理算法相结合，形成完整的移动健康应用系统，进行实验验证。
三、任务要求
1.具有较好的信号处理和电路设计基础，能够独立或协同完成研究任务。
2.熟悉生理信号处理和集成电路技术，了解移动健康应用的基本原理和应用场景。
3.熟悉常见的信号处理软件和开发平台，如Matlab、Python等。
4.具有良好的工作态度和团队协作能力。
四、任务时间和资金预算
1.任务时间：本研究任务需在12个月内完成。
2.资金预算：本研究任务预算为50万元。其中包括实验设备、材料费用、人员薪资和差旅费用等。
五、研究成果
1.完成面向移动健康应用的生理信号处理算法和专用集成电路研究，取得一定的技术创新和应用价值。
2.发表相关学术论文1-2篇，并参与相关学术会议和展会。
3.建立生理信号处理算法和专用集成电路库，为相关应用提供技术支持。
六、备注
本研究任务由大学、研究机构或企业组成研究团队共同完成，可以相应地调整任务细节和要求。