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心电监控服装开发及心电信号特征识别算法的研究综述报告
随着人们对健康越来越重视，人们对身体各项指标的监测需求也越来越高，尤其是对于心脏健康的监测更为关键。心电图是一种通过电极检测心脏电信号变化反映心脏健康情况的常规检测手段，但其传统监测方式仍存在许多不足，如线缆束缚、电极移位等，这些都会影响监测的精确度以及用户的舒适度，难以满足现代医疗保健对于心脏健康监测的要求。因此，基于穿戴式技术的心电监控服装逐渐成为一种新的趋势，其可以实现快速、便携、非干扰的心脏健康监测，为临床医疗和健康管理提供了更加便利和迅捷的选择。
基于穿戴式心电监控服装的研究
心电监控服装的研究方向主要有两种:一种是以普通T恤为载体，内嵌电极、电缆、采集器等硬件设备，通过无线模块传输数据，用户佩戴后能够实现心电检测的穿戴式心电监控；另一种方向则是基于纺织材料及导电材料的关键技术，通过织物自身的导电性能，将电极纳入到纺织品中，实现穿戴式心电监测。
在这两个方向的研究中，穿戴式心电监控技术主要应用于智能医疗、健身、家庭照护、远程医疗等场景，其主要具有以下特点:
1.可穿戴:通过穿戴式的心电监控服装，用户在进行日常活动时无需离体进行心电监测，能够实现长时间、实时的连续心电监测，为心理医生和患者提供更为直观和连续的心理健康数据。
2.非侵入式:穿戴式心脏监测技术采用非接触式采集电极，可以减少电缆束缚及其他干扰对心电信号质量的影响。
3.高精度监测:穿戴式心电监测技术采用高质量、低干扰的采集电极，使心电信号的采集更加稳定，数据更加准确、精确。
关于心电信号特征识别算法的研究
穿戴式心脏监测技术采集的心电信号数据量大、数据维度高，如何对这些数据进行有意义的分析和应用，是当前穿戴式心脏监测技术中需要解决的重要问题之一。
心电波形的形态、振幅、频率与心脏生理和病理状态有密切关系，因此，心电信号的特征提取、分类和识别是穿戴式心脏监测技术的核心问题，主要采用了以下几种特征识别算法:
1.时频域特征提取法-基于小波分析，将原始ECG信号进行小波变换，提取心电信号的时域和频域特征。时频域特征提取方法对于信噪比低、非平稳信号较为有效，但其需要对小波分析有比较深刻的理解和专业技能。
2.神经网络方法-基于人工神经网络(ANN)或卷积神经网络(CNN)进行分类和识别。这种方法需要深度学习的技术支持，通过对大量数据的学习，得出更絜高效的识别结果，但是需要大量的数据支持和较高的计算资源。
3.特征分类方法-基于相关系数计算等方法，将心电信号特征进行分类，从而实现对心电信号的自动识别。这种方法注重算法的优化和特征选择，适用于对分类准确性要求较高的应用场景。
总体来说，穿戴式心脏监测技术以其便携、高效、实时的优势，为患者和医生提供了更为便捷和准确的心脏健康监测解决方案。在特征识别算法方面，研究人员正在努力寻找更加有效的算法，提高心电信号特征的自动识别和分类准确性，从而为穿戴式心脏监测技术的大规模应用和推广提供更为可靠的支持。