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基于小波变换的心电检测系统及其FPGA实现的综述报告
心电检测系统是医疗领域中既有技术和必要的设备。通过心电检测系统，医生能够轻松地通过记录心电图分析病人的健康概况。这些数据可以用于发现心脏病、心血管系统的疾病和其他疾病引起的心跳问题。通过心电检测系统，医生还可以监测心脏手术过程中的安全预警。所以，对于心电检测系统的研究和实现具有很高的意义。本文将探讨基于小波变换的心电检测系统及其FPGA实现。
心电信号是一种时间序列信号，描述了心脏的电活动。我们可以通过测量心电信号的形状和幅度来检测可能的心脏疾病。心电信号是一个非常复杂的信号，其频率范围从0.05Hz到500Hz。这种频率范围需要高效的信号处理技术，才能提取有用的信息。小波变换是一种有效的信号分析技术，能够处理具有高比例的非平稳过程，并在时间和频率域上提供定位和解析。
基于小波变换的心电检测系统包括三个主要部分：信号预处理、信号特征提取和分类器。信号预处理主要包括去除基线漂移和噪声抑制。去除基线漂移的方法包括高通滤波和基线漂移解除算法。噪声抑制的方法包括小波去噪和算术平均滤波。信号特征提取的方法包括时间域特征和频域特征。时间域特征包括：R峰位置和幅度、QRS波形位置和幅度、ST段位置和斜率和波形幅度等参数。频域特征包括基于功率谱密度特征的能量特征和频谱特征。
在特征提取之后，分类器对信号进行分类以便对心脏疾病进行诊断。在心电信号分类中，使用了很多分类算法。常见的分类算法包括贝叶斯分类器、支持向量机、神经网络、决策树、K最近邻等。然而，神经网络和支持向量机等复杂算法不太适合嵌入式系统处理，而K最近邻算法的分类精度较低。贝叶斯分类器是一种经典的分类算法，它能够在保证速度快、空间少的同时保证较高的分类准确率。
使用FPGA实现心电检测系统具有高性能、小体积和低功耗的优点。采用模拟数字一体化的方案会带来很多问题，如运算速度慢、干扰问题等。FPGA可以直接实现数字信号处理，使信号处理速率更快、实现更简单、体积更小。
综上所述，基于小波变换的心电检测系统是一种有效的心电检测方法。通过信号预处理、特征提取和分类器，可以提高性能精度。而使用FPGA实现的心电检测系统则在性能和功耗方面优于传统方法。因此，在未来，基于小波变换的心电检测系统及其FPGA实现有望在医疗领域发挥重要作用。