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基于小波变换的心电信号预处理及特征参数检测方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
心电信号是反映人体心脏电生理活动的信息，具有非常重要的临床诊断价值。但是，实际采集到的心电信号受到各种干扰因素的影响，例如肌电干扰、电源干扰、呼吸运动干扰等。这些噪声和干扰可能会对心电信号的分析和诊断造成严重影响。因此对心电信号进行预处理是非常重要的。
小波变换是一种经典的信号分析方法，它在处理时域和频域信息的同时可以进行信号去噪和特征提取。基于小波变换的心电信号处理方法已经被广泛研究，然而，现有的方法还存在一些问题，如特征参数提取不够完备、分类模型不够准确等。
本研究旨在探索一种基于小波变换的心电信号预处理及特征参数检测方法，通过改进算法，提高心电信号的预处理和特征提取效果，为后续的心电信号分类和诊断提供优质的数据。
二、研究内容和方法
本研究主要分为以下两个部分：
1.心电信号预处理方法的研究及实现
由于小波变换方法具有较好的时频分辨率特点，因此可以用于去除心电信号中的噪声和干扰，提高其信噪比。本研究采用经验模态分解（EMD）和小波变换相结合的方法，将信号分解为多个不同的尺度，然后分别对每一个尺度的分量进行小波去噪处理。在进行预处理之前，需要对采集的心电信号进行数字化、滤波等基本处理。
2.基于小波变换的心电信号特征提取方法研究及实现
为了提高特征提取的准确度和速度，本研究采用小波变换子带能量比率作为特征参数。在进行特征提取时，首先将去噪处理后的心电信号进行小波变换，然后对每一个子带的能量进行计算，并计算能量比率。在计算过程中，针对心电信号的不同特征，可以选择不同的小波基函数（如哈尔小波、db小波、Coiflet小波等）。
三、预期结果和意义
本研究预期得到以下结果：
1.提出一种基于小波变换和EMD的心电信号预处理方法，去除噪声和干扰，提高信号质量。
2.提出一种小波变换子带能量比率特征提取方法，能够更准确地描述心电信号的不同特征。
3.通过对心电信号的预处理和特征提取，得到更好的信号数据，为后续的分类和诊断提供更加准确的依据。
本研究对于心电信号的预处理和特征提取方法具有一定的理论和实践意义，可用于医学、健康监测等领域的相关研究。