一、心电波形的检测与分类技术研究（论文文献综述）
王于超[1]（2020）在《心电图波形智能识别与基于深度学习的房颤检测关键技术研究》文中研究表明心房颤动简称房颤,是最常见的持续性心律失常之一,我国现有患者已高达800万人。心电图作为监测心脏病的最直接最有效的诊断依据,在早期发现、持续检测等方面具有巨大的优势。依托人工智能技术的发展和远程云医疗模式的普及,研究基于体表心电图的房颤检测算法对心血管疾病自动分析系统的建设具有重要的意义。房颤的检测研究方向大致可以分为两点,其一是基于特征联合的检测方法,其二是基于神经网络的无监督方法,然而不论是特征检测方式还是无监督方式都存在不足之处。特征联合检测方式对特征质量要求极高,无监督检测方式需要大量标注样本进行训练,对检测模型和医疗平台的处理性能要求高。针对该问题,本文提出了心电图波形智能识别算法和基于长短时记忆神经网络（Long Short-term Memory Networks,LSTM）的房颤检测机制。首先,从心电产生机理和房颤发作特征两方面分析了房颤的心电图特点;然后采用联合小波变换与差分修正的方法定位心电信号的波形基准点;最后采用长短时记忆神经网络作为分类器来识别房颤。论文的主要研究内容如下:（1）详细分析了心电信号的产生机理和体表采集信号的噪声特点。针对传统常见降噪算法会导致心电信号在去噪过程中细节波形受损的问题,设计了基于非凸惩罚项的稀疏重构降噪算法。通过在MIT-BIH Arrhythmia数据库中进行实验对比,证明了使用非凸惩罚项可以有效降低波形细节的损失,与小波变换等降噪算法相比可以更好的保存心电信号中的有效信息。（2）论文详细研究了心电信号中P波起始点特性,提出了联合小波变换与差分修正的波形检测算法。考虑到P波基准点定位易受噪声影响产生偏移问题,通过设定P波初始信标节点,在检测窗口内实行联合检测机制,修正基准点偏移所造成的误差。在QT数据库进行验证,P波基准点检测灵敏度和特异性分别达到了99.12%和91.14%。（3）论文详细研究和分析了波形对房颤检测的影响,设计并优化了LSTM网络作为检测分类器。利用RR间期和P波状态对房颤表述的紧关联性,构建以RR间期和P波为输入的双向记忆神经网络,利用MIT-BIH Atrial Fibrillation数据库进行实验测试,检测精度达到了92.44%,优于其他检测算法。本文在波形识别和房颤检测两方面开展了相关研究,均取得了较为满意的检测效果。
李泓毅[2]（2020）在《心律失常辅助诊断系统的设计与实现》文中认为近年来,由于饮食习惯改变以及人口老龄化等因素,心血管疾病的发病率呈逐年上升的趋势,已成为我国城乡居民发病率最高的疾病。心血管疾病具有隐匿性、发病急和死亡率高的特点,尽早发现是治疗的关键,且心电图是诊断心律失常的金标准,可通过心电图对心律失常进行诊断。心律失常辅助诊断系统在对心电信号实时检测的同时可以对心拍分类进行分类,为医生诊断时提供参考,进而弥补医生水平间的差距。目前常见的心律失常辅助诊断系统仍有许多不足之处,如心电信号检测算法计算复杂度高、对异常心电信号检测效果较差;心律失常分类算法特征提取单一、分类效果较差;心律失常辅助诊断系统缺乏心电信号实时诊断功能等问题。针对以上存在的问题,本文围绕心电信号检测算法和心律失常分类算法展开研究,设计并实现了便携式心律失常辅助诊断系统。本文研究结果如下:1.基于系统实时性的要求,结合香农能量和改进自适应阈值法,提出了一种快速QRS波检测算法。首先对信号进行去噪及归一化预处理;然后计算处理后信号的香农能量,使用改进的自适应阈值法进行定位并结合QRS波增强后的信号对定位结果进行修正;最后,加入回检机制,提高QRS波检测的准确率和稳定性。基于MIT-BIH心律失常数据库的数据对所提出的算法性能进行了评估,分析结果表明,本文QRS波检测算法在信号中存在高大P波和T波、不规则心律、信号受噪声干扰严重等情况下依然能准确定位QRS波的位置,对数据库中共109494个心拍进行检测的敏感性、阳性检测度和准确率分别达到了99.88%,99.85%和99.73%。该算法在保证检测准确率的同时,计算复杂度较低,有利于心律失常辅助诊断系统的快速QRS波检测。2.为提高心律失常辅助诊断系统的心律失常分类准确率,提出了一种基于融合特征和随机森林的心律失常分类算法。本文首先对信号进行去噪,然后对每个心拍分别提取医学特征、统计特征和形态特征,并对三种特征进行级联以增强特征表达能力,其中医学特征为RR间期,可以反映心率变化;统计特征包括峰度系数、偏度系数和标准差,可以反映心电信号的幅值变化趋势;形态特征为主成分分析法降维后的小波包分解系数,可以反映心电信号的形态变化。最后对比了支持向量机、BP神经网络和随机森林三种分类器的心律失常分类准确率。采用MIT-BIH心律失常数据库中5种心律失常类型数据,分别在病人内和病人间两种分类模式下进行测试。对比三种分类器的结果,基于随机森林的分类准确率最高,且模型的训练和单个心拍的分类时间较短。其中病人内分类模式下使用十折交叉验证的方式进行分组,获得的分类准确率、特异性和敏感性分别为99.08%、99.00%和89.31%;病人间分类模式下使用22组数据作为训练集,使用另外22组数据作为测试集,获得的分类准确率和特异性分别为92.31%和89.98%。该算法在常见心律失常分类中达到了较高分类准确率,为心律失常辅助诊断系统提供了心律失常分类方法。3.建立了便携式心律失常辅助诊断系统并进行了系统功能测试。本文通过系统硬件选型、电路搭建和程序设计,建立了便携式心律失常辅助诊断系统。选用AD8232传感器作为信号采集模块,STM32最小系统作为信号采样模块,Raspberry Pi 3b作为信号处理模块并结合显示屏完成结果显示和用户交互操作的功能。在程序设计部分完成了数字滤波器、QRS波检测算法、心律失常分类算法的设计,并设计用户交互界面对算法进行封装。系统测试表明,本文系统能够较好地实现心电信号采集、信号实时显示、心率计算、心拍分类及信号存储的功能,满足便携式心律失常辅助诊断系统的要求。
张紫烨[3]（2020）在《基于心电和加速度信号的老人健康监测技术研究》文中研究表明在城市化不断加快和人口老龄化的今天,子女不在身边的独居老人数量显着增加,因此独居老人的安全性引起了广泛的重视。慢性心脏病是导致老人死亡的三大病因之一,心血管疾病已经成为危害生命健康的第一杀手。跌倒是威胁中老年人健康的危险意外事故原因,同时是导致老年人伤亡的重要原因之一。因此针对独居老人的健康安全,本文基于心电和加速度信号对老人健康监测技术进行研究。为了提取有效的心电信号,利用Mallat算法对心电信号进行分解重构,使用小波阈值法去噪。采取双正交二次B样条小波变换,利用小波变换奇异点检测原理定位R波峰值,在R波的基础上前后定位Q波及S波,完成对QRS波群的特征提取。采用主成分分析法对心电信号特征降维,进行数据压缩,并根据贡献率选取了前10个心拍。提出采用粒子群算法优化BP神经网络,弥补其缺陷,提高分类识别效果。使用MIT-BIH心电数据库对不同算法进行5种心电分类效果检验,并进行对比分析。在跌倒检测技术研究中,以三轴合加速度和人体倾角作为特征量,结合特征量设计了多阈值的跌倒检测算法,设置合加速度阈值和倾角阈值来进行跌倒检测。通过志愿者来模拟跌倒实验,验证了算法的可行性。本文提出了一种“生理信号采集前端+移动端用户APP”的心电和跌倒检测的解决方案。生理信号采集前端实现对人体的心电信号和加速度信号的采集和数据传输。同时,在移动端开发了基于Android的小智APP搭配使用,小智APP对前端数据进行处理,实现了心电波形的显示、数据保存和异常报警等功能。本文研究了基于心电和加速度信号的老人健康监测技术,通过对心电信号和加速信号采集、信号预处理、心电信号分类和跌倒检测算法研究实现了老人健康状况监测。该监测系统避免了患者因心电异常而引发的昏厥而发生跌倒行为产生二次伤害和因发生跌倒行为而导致心电出现异常从而引发危险,基于心电和跌倒检测的应用具有一定的实际意义和社会意义。
刘波[4]（2020）在《心电信号自动识别算法与心电监测系统的设计与研究》文中进行了进一步梳理近年来,人们现代化、快节奏、亚健康的生活方式,使得心血管系统的疾病越来越普遍化,严重危害着全人类的健康与生命。心电信号（electrocardiogram,ECG）诊断技术是目前广泛采用的对心律失常等各种心脏功能疾病的检查和诊断的重要措施。随着电子科学和信息技术的进步与发展,心电信号自动识别技术已被广泛地用于心脏病监测和诊断的研究。本文主要针对心电信号的自动识别算法进行了深入研究,并进行了心电监测系统的软硬件设计,主要研究工作如下:（1）针对心电信号采集过程中的各种干扰和噪声,设计了心电信号的预处理方法与信号质量评估方法。预处理方法根据各类型噪声的特点对信号进行了充分滤波,信号质量评估方法给出了信号被噪声污染程度的评价指标。（2）针对传统的心电信号QRS波检测算法存在的抗干扰性差、漏检和误检率高的问题,提出了一种基于决策树与回溯校验的QRS检测算法。该算法设计了峰值有效性检测、冷却窗口、自适应阈值等一系列校验规则,以降低漏检和误检的可能。测试结果表明,本文的心电信号QRS检测算法获得了较高的检测灵敏度与准确率,极大程度上减少了R波的漏检和误检。（3）针对心电信号形态复杂导致特征提取困难、自动分类模型准确度低、现实应用性差的问题,设计并仿真基于U-NET全卷积神经网络的心电信号语义分割的识别分类方法。该方法无需进行人工特征的设计,通过全卷积神经网络的编码运算规则,将心电信号切片数据作为输入,标签地图作为输出,可划分出信号片段中的心拍位置与类别。仿真结果表明,本文的心电信号识别方法在心律失常五分类问题中取得了较高准确率,实现了对心律失常心拍的有效识别。（4）给出了心电信号监测系统的设计方案,对硬件布局进行了优化,以降低采集终端的体积和功耗,并对相应的软件进行了设计。通过设计心电信号采集电路、无线网络传输电路、以及心电信号监测软件,搭建了“采集端-用户控制端-监测端”的系统结构,实现了心电信号的采集、传输、自动识别、信息展示的功能。
刘景鑫[5]（2020）在《一种无扰式心律失常监测系统的设计与实现》文中研究说明近年来,随着全球心血管疾病发病率和死亡率的持续上升,人们愈加重视对自身健康的管理。长期持续的跟踪心脏动态情况有益于心脏疾病的预防筛查和辅助诊断,故可在非专业医疗环境下使用的个人心脏健康监护设备开始成为心脏疾病患者和亚健康人群的首选。然而,目前市场上主流的便携式心电检测设备（如智能手环等）并不具备心电信号分析以及疾病诊断预警等功能。因此,研发功能完善且适用于非医疗场合的心脏健康监护系统产品成为相关科研人员的重要研究课题。针对高发性心脏疾病——心律失常,本文以心律失常的预防和辅助诊断作为着眼点,深入研究了基于电容耦合原理的非接触心电信号测量方法和基于卷积神经网络结构的心律失常分类算法,设计了一种具有心律失常监测功能的无扰式心电信号检测系统。主要的工作内容如下:1.通过研究不同种类心电信号测量电极的阻抗模型,根据理论分析和实验验证提出了电容耦合式测量电极模型,在人体生物电信号测量技术和电容耦合原理的基础上,建立了基于电容耦合式测量电极的人体心电信号检测模型。2.根据无扰监测的应用需求,本文设计了一套完整的非接触式心电信号测量设备。此设备由电容耦合式测量电极传感器和信号预处理电路构成。基于该设备,本文在不同测试条件下对本文设计的具有极高输入阻抗的测量电极传感器进行功能验证实验。实验结果表明,该传感器可在轻薄衣物外侧提取出完整的人体心电信号。针对心电信号的特征参数,设计了一系列用于信号放大、去噪、传输的电路,具体有:信号调理电路、信号传输电路、电源电路。3.在基于卷积神经网络的心律失常分类方法的研究基础上,本文设计了一种遵循VGGNet结构的二维卷积神经网络模型。区别于常见的模型调参手段,本文以改变输入样本类型（ECG灰度图和ECG时频图）的方法得到具有更优性能的训练模型。在对8种目标心拍的分类验证实验中,该模型得到了99.78%的平均准确率,同时在其它评估指标上也都取得了不错的结果。4.本文从实际应用出发,设计实现了交互式PC应用程序,同时将性能优异的信号处理算法嵌入其中。通过无线通信方式,连接系统的心电采集设备与PC处理终端。同时利用远端服务器,搭建了具有数据分析、信息存储与管理、疾病辅助诊断等功能的云服务平台,最终实现集心电信号实时采集与心律失常分析于一体的心脏健康监护系统。通过对系统的功能验证,结果表明该系统可在不影响需求人群正常工作学习的情况下,准确可靠地测量人体心电信号,并提供心律失常的辅助性诊断意见。
魏小清[6]（2019）在《面向可穿戴应用的ECG信号处理算法及其实现》文中研究指明心血管疾病是目前世界上发病率和死亡率最高的疾病之一,已经严重威胁到人们的健康。心电图是人体心脏电活动的直观反映,是目前诊断心血管疾病的重要依据。传统十二导联的心电图机检测步骤繁琐,需要专业医护人员进行操作,无法实现心电图的自主检测且无法得到心电活动的实时反馈,使得一些突发心脏疾病得不到及时的诊断和治疗,极大地威胁了人们的生命。随着可穿戴心电监测技术的发展,可穿戴式的心电移动监测设备受到广泛研究,而其中的面向可穿戴应用场景下的心电信号高效处理算法显得尤为重要。本文提出了一种小波包分解-统计分析和斜率阈值相结合的多域特征提取算法。首先,利用小波包函数对去噪后的心电信号进行4层分解,得到16个小波包分解系数,结合统计分析的方法计算其奇异值、最大值和标准差,得到F（540×48）的频域特征空间;同时,利用斜率阈值法对去噪后的心电信号进行R峰检测并计算出RR间期,提取前两个RR间期作为时域特征,组成T（540×2）的时域特征空间;最后将求得的频域特征空间和时域特征空间组成融合特征空间M（540×50）。本文根据不同的心电信号类型,选择了波形形态分析和支持向量机相结合的方式来进行心电信号的分类。分类算法需要实现9类心电信号的分类,包括:正常心电（N）、窦性心动过缓（SB）、室性心动过速（VT）、室性早搏（V）、房性早搏（A）、心房颤动（AF）、房性心动过速（AT）、窦性停搏（SA）、窦性心动过速（ST）,心电数据分别来自于MIT-BIH数据库、LTAFDB数据库以及Fluke生理参数模拟仪。由于窦性心动过缓、房性早搏、房性心动过速、窦性停搏和窦性心动过速在节律上具有明显特征,因此这5类心电信号采用波形形态分析进行分类识别,其余4类采用支持向量机进行分类识别。经MATLAB对9类数据的测试分析,得到相结合的分类方法准确率为96.67%。最后,基于心电信号前端采集电路,利用腾讯云搭建云端服务器,并结合手机（华为荣耀8:FRD-AL10）APP进行实际人体的心电信号诊断测试,能够对正常志愿者心电信号进行准确的识别。本文提出的面向可穿戴的心电信号处理算法能够有效地提取心电信号的特征,并通过波形形态分析和支持向量机相结合的方式能够对可穿戴设备采集的人体心电信号进行分类。本文提出的心电信号处理算法能够在实际的可穿戴设备中进行运用,对于心脏疾病的预防和预诊断以及监测治疗具有重要的实际意义。
张宇微[7]（2019）在《面向心血管疾病识别的心电信号分类研究》文中提出心血管疾病是危害人类健康的主要疾病之一,具有隐蔽性强、发病率高、致死率高等特点。对于居民来说,准确的检测出心血管疾病的类型,对于心血管疾病的诊断和治疗有很重要的意义。心电图中包含了丰富的信息,是诊断心血管疾病的有力工具。因此,可以通过对心电图进行分类,来进一步确定心血管疾病的类型。本课题主要对信号预处理和自动分类识别技术进行了研究,主要工作如下:（1）心电信号的预处理。本文的预处理包括信号的噪声去除和QRS波的检测两部分。针对心电信号的主要噪声,如工频干扰、基线漂移和肌电干扰,设计了小波软阈值滤波器,对信号进行了时频分析。将噪声进行了有效的去除,得到了干净有效的信号。针对信号的形态特征,基于自适应双阈值算法来对心电信号的R波进行较为准确的定位。借助于一高一低双阈值对信号的R波进行了准确的定位。最后以R波为基准点,对信号的Q波和S波进行了定位,识别率为99.63%。（2）针对小样本心电数据,提出了基于小波变换的频域特征分析法,采用了随机森林、K-近邻和C4.5三种传统机器学习算法在MIT-BIH心律不齐数据上进行了验证分析。首先结合离散小波变换对信号进行了五尺度分解,然后在不同的尺度上提取了频域特征和香农熵特征。接着使用了信息增益法对信号的特征降维,得到更为有效的特征。最后将降维后的特征输入分类模型中,并使用十折交叉验证模型的分类效果。实验结果表明,随机森林取得了最好的分类效果,灵敏度为98.1%,特异性为99.5%,正确率为98.08%。（3）针对大样本心电数据,搭建了基于卷积神经网络的分类模型,并使用MIT-BIH心律不齐数据进行了验证。模型一共10层（一个输入层、4个卷积层、3个池化层、1个全连接层和一个输出层）。将整个数据库中的数据分为训练集和测试集,用卷积神经网络模型对训练集的数据分批训练,不断优化模型,最后用测试集的数据来进行模型的测试。测试集得到的灵敏度为99.45%,特异性为99.86%,正确率为99.78%。本算法能够很好的将信号分类,对心血管疾病的分析有一定的意义。
岳大超[8]（2019）在《便携式心电在线智能监测系统设计与实现》文中研究表明目前,心血管疾病己经成为威胁人类健康的主要疾病之一,且发病率逐年上涨,而有限的医疗资源远远无法满足人们对心脏的日常监测、提前预防心血管疾病的要求。针对上述现状设计一套便携式的远程心电智能监测系统就具有了一定的价值。论文对心电监测系统进行了研究与设计,主要内容有（1）对本文心电监测系统提出总体设计方案,包括便携式心电采集模块、云服务器、浏览器监测端、手机移动端四个部分;（2）对便携式心电采集模块进行软、硬件设计,人体体表微弱的心电信号,经心电采集模块硬件电路滤波、放大后,通过ADC采样,然后再进行数据处理、波形显示、存储、网络传输等;（3）在服务器上搭建LAMP架构系统,服务器接收来自采集模块上传的心电数据,对其进行深度处理;服务器具有外部访问功能,浏览器向服务器发送数据请求,服务器返回数据响应,在浏览器上解析显示,医生可以在浏览器上查看用户上传的心电数据、并给出诊断意见,患者和监护人也可以通过浏览器查看相关信息;另外,通过手机上的app向服务器发送数据请求,患者和监护人也可以在手机上查看相关心电信息,而且监护人也可以使用手机app与医生交流,实时了解监护对象的身体状况;（4）使用IIR数字滤波器、小波变换来去除心电噪声,通过识别定位心电R波,来绘制特征散点图,再使用卷积神经网络对散点图进行识别,实现对常见心律问题的自动化诊断。通过本系统来对心电进行实时监测,患者不需要去大医院,在社区医院、在家里,就可以完成对心电的监测,既节约了用户时间,又可以让更多的人享受到大医院专业的医疗服务。
孙小涵[9]（2019）在《纸质心电图数字化信息提取与分析》文中提出心电图检测是医疗机构对心脏疾病进行诊断的主要手段,现有的纸质心电图存档方式存在不易保存且占用大量空间的问题,不利于电子病历库的构建。此外,医生通过人工识别的方式对心电图进行诊断的效率不高,且容易出现误诊操作。针对以上问题,本文从对纸质心电图的预处理、心电图波形曲线提取和对心电信号的波形检测三个方面对纸质心电图的数字化信息进行提取并分析。本文首先对纸质心电图进行预处理操作,比较了Sobel算子、Canny算子和LOG算子对纸质心电图的边缘检测效果。并基于Hough直线检测对边缘检测后的图片进行倾斜校正。为了对心电波形曲线提取做铺垫,对心电图的形态学操作进行了介绍。对于心电波形曲线的提取,本文分别对彩色心电图和黑白心电图的曲线提取进行研究。针对彩色心电图,提出了一种基于Laplace-Erode增强的K-means++心电曲线提取算法。针对黑白心电图,提出了一种基于连通区域分析的心电曲线提取算法。随后基于水平投影操作进行波形分割,将12导联心电图分割为单导联,以便于心电数据的提取。为了保证提取的波形曲线满足横像素与纵像素一一对应,提出了一种改进的曲线骨架细化算法,对波形曲线进行细化操作,并根据背景网格重建计算得到的像素与时间及电压的对应关系,将波型曲线数据转化为心电信号数据,完成对心电数据的提取。并通过实验验证了算法的准确性。针对心电数据的波形检测,本文首先根据心电信号的噪声特点,提出并实现了基于8层小波变换的去噪算法,有效地去除了心电信号产生的基线漂移及工频干扰等噪声。接下来针对R波波峰的识别,提出了一种差分阈值放大法,通过与MIT-BIH数据库中专家标注的R波进行比较,基于准确率和召回率等评价指标对R波的检测结果进行验证。接下来基于R波波峰的位置,根据局部区域搜索算法,分别对Q波、S波、Q波边界、S波边界以及P波、T波、P波边界、T波边界进行识别。并对各个特征波形的检测效果进行分析。最后,本文综合以上的研究内容设计并实现了心电图数字化系统,该系统实现了对纸质心电图的数字化处理和波形检测等主要功能,验证了本文的研究。
朱荣亮[10]（2019）在《心电信号检测与老年人常见心电异常的识别分类》文中提出随着我国老龄化程度的日益加深,心血管疾病已严重影响人们的生活质量和社会稳定。目前关于老年人健康监护和疾病诊断的研究受到广泛关注和认可,其研究的重点是异常心电信号的分析诊断。现阶段,有关异常心电识别的研究主要集中在常见心律失常分类等方面,尚存在心电信号识别精度不高、分类器的训练时间过长等缺点。本文针对老年人常见异常心电信号的分类进行深入研究,通过改进去噪和信号特征提取等过程来提高分类准确度,实现了七种老年常见心电信号类型的准确识别。本文的主要工作内容如下:1.分析心电信号常见干扰的特点并结合去噪算法完成了心电信号的预处理。相比于其他文献使用单一方法进行去噪,本文则是对最主要的三种噪声做针对性处理,即使用中值滤波和改进的LMS滤波器来去除基线漂移和工频干扰;对影响最大的肌电噪声则是采用小波变换和稀疏分解两种方法进行研究并利用人工蜂群算法来提高稀疏分解中原子的匹配速度。实验结果表明,本文所设计的预处理方法能够在保证心电信息不丢失、波形不畸变的前提下实现常见干扰的滤除,去噪效果更加优秀。2.重点完成心电信号特征波的识别定位以及特征提取等工作。首先,本文提出了差分阈值结合相空间重构技术的新方法,在实现R波精准定位（误检率降低一半）的同时系统耗时也缩短了近5倍;然后对特征波起止点的检测结果进行了修正,即采用前向差分法寻找到开始稳定变化的点作为修正后的起止点。该方法有效地避免了残留噪声对特征提取的干扰;考虑到ST段具有重要的临床意义且与心肌梗死等疾病密切相关,故采用曲线拟合等方法对其进行重点分析,最终实现了ST段九种形态的识别。3.设计了用于老年人常见心电异常信号识别的分类器。本文选择在处理小样本和非线性数据上具有极大优势的支持向量机为基础模型进行分类器的设计。为进一步优化系统的性能,本文首先通过数据降维来简化特征参数从而达到缩短训练时间的目的,其次利用各种参数优化算法调整分类器的参数。最后确定了KPCA+GA+SVM的分类器设计方案。本文所使用的心电数据均来自国际标准心电数据库,而用于分类器训练的样本也是根据专家的注释文件进行提取的,因此实验结果具有极高的可靠性和说服力。与传统SVM分类器相比,本文所设计的心电波形分类器的平均准确度高达98.79%,而训练时间缩短了11.46%。
二、心电波形的检测与分类技术研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、心电波形的检测与分类技术研究（论文提纲范文）
（1）心电图波形智能识别与基于深度学习的房颤检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电图波形识别技术研究现状 |
| 1.2.2 基于特征提取的房颤检测机制研究现状 |
| 1.2.3 基于深度学习的房颤检测机制研究现状 |
| 1.2.4 自动房颤检测机制中存在的问题 |
| 1.3 论文内容和论文结构 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第2章 心电波形产生原理 |
| 2.1 心电图的基本知识 |
| 2.1.1 心电信号的产生原理 |
| 2.1.2 心电图导联位置 |
| 2.1.3 心电图波形特点 |
| 2.1.4 心电图正常与异常的状态 |
| 2.2 房颤的产生机理及分类 |
| 2.2.1 房颤的产生原理 |
| 2.2.2 房颤的心电图特点 |
| 2.2.3 房颤分类 |
| 2.3 心电图检测房颤的必要性 |
| 2.3.1 房颤的危害 |
| 2.3.2 心电图检测优势 |
| 2.4 论文数据来源 |
| 2.4.1 MIT-BIH Arrhythmia数据库 |
| 2.4.2 QT数据库 |
| 2.4.3 MIT-BIH AF数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 心电图波形识别算法 |
| 3.1 信号预处理 |
| 3.1.1 常用的心电降噪方法概述 |
| 3.1.2 基于小波变换的心电信号降噪算法 |
| 3.1.3 基于稀疏表示的心电信号降噪算法 |
| 3.1.3.1 广义最小最大凹惩罚项 |
| 3.1.3.2 稀疏模型构建 |
| 3.2 心电图波形检测 |
| 3.2.1 常用的波形检测算法概述 |
| 3.2.2 双正交小波的构建 |
| 3.2.3 基于小波变换的心电图波形检测 |
| 3.2.4 波形起止点修正算法设计 |
| 3.3 实验结果对比分析 |
| 3.3.1 评价指标 |
| 3.3.2 降噪结果分析 |
| 3.3.3 波形识别结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于长短时记忆神经网络的房颤检测算法 |
| 4.1 长短时记忆神经网络 |
| 4.1.1 长短时记忆神经网络概述 |
| 4.1.2 双向长短时记忆神经网络 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 心电信号预处理 |
| 4.2.2 房颤数据处理 |
| 4.2.3 网络模型设计 |
| 4.2.4 实验流程 |
| 4.3 检测模型性能评估 |
| 4.3.1 模型评价指标 |
| 4.3.2 实验结果及有效性验证 |
| 4.3.3 交叉验证结果 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 本文实验结果对比 |
| 4.4.2 本文方法与其他方法对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
（2）心律失常辅助诊断系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstrac |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 QRS波检测研究现状 |
| 1.2.2 心律失常自动分类研究现状 |
| 1.2.3 便携式心律失常辅助诊断系统研究现状 |
| 1.3 论文主要工作及主要创新点 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文主要创新点 |
| 2 心电信号基础知识研究 |
| 2.1 心电信号产生的基本原理 |
| 2.2 心电信号波形及特点 |
| 2.2.1 正常心电图 |
| 2.2.2 常见的QRS波形态介绍 |
| 2.3 常见的心律失常波形及特点 |
| 2.4 心电信号常见的噪声干扰 |
| 2.5 MIT-BIH心律失常数据库简介 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于香农能量与改进自适应阈值法的QRS波检测 |
| 3.1 QRS波检测算法设计 |
| 3.2 QRS波检测算法原理及步骤 |
| 3.2.1 心电信号预处理 |
| 3.2.2 香农能量包络提取 |
| 3.2.3 QRS波增强 |
| 3.2.4 QRS波定位 |
| 3.3 实验测试结果 |
| 3.3.1 代表性心电信号的检测结果 |
| 3.3.2 MIT-BIH标准数据库的检测结果 |
| 3.4 结果讨论 |
| 3.4.1 错检和漏检结果分析 |
| 3.4.2 与其他文献方法对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于融合特征与随机森林的心律失常分类算法 |
| 4.1 心律失常分类算法整体设计 |
| 4.2 心电信号预处理 |
| 4.2.1 心电信号去噪处理 |
| 4.2.2 心拍截取 |
| 4.2.3 心电信号去噪与心拍截取结果 |
| 4.3 特征提取 |
| 4.4 特征降维 |
| 4.4.1 特征降维方法分析 |
| 4.4.2 特征降维结果 |
| 4.5 分类器的选择及参数设置 |
| 4.5.1 支持向量机原理及参数设置 |
| 4.5.2 BP神经网络原理及参数设置 |
| 4.5.3 随机森林原理及参数设置 |
| 4.6 实验数据整理与分析 |
| 4.7 分类器性能评估方法 |
| 4.8 实验设置 |
| 4.9 实验测试结果 |
| 4.9.1 不同分类器的分类结果对比 |
| 4.9.2 分类器的训练与分类时间对比 |
| 4.9.3 与其他文献方法对比 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 系统的设计与实现 |
| 5.1 系统整体设计 |
| 5.2 系统硬件设计 |
| 5.2.1 心电信号采集模块设计 |
| 5.2.2 信号采样模块设计 |
| 5.2.3 信号处理及分类模块设计 |
| 5.3 系统应用程序相关设计 |
| 5.3.1 数字陷波滤波器程序设计 |
| 5.3.2 用户交互界面程序设计 |
| 5.4 系统调试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于心电和加速度信号的老人健康监测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外技术研究现状 |
| 1.2.1 心电监测技术研究现状 |
| 1.2.2 跌倒检测技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构安排 |
| 2 心电信号与跌倒检测相关技术介绍 |
| 2.1 心电信号产生机理 |
| 2.1.1 心脏及心电图的产生 |
| 2.1.2 ECG波形及其特征 |
| 2.2 心电异常信号 |
| 2.3 国际标准心电数据库 |
| 2.3.1 MIT-BIH心电数据库 |
| 2.3.2 ST-T心电数据库 |
| 2.4 人体运动状态跌倒分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 信号的预处理 |
| 3.1 常见的心电噪声 |
| 3.2 .基于小波的去噪算法研究 |
| 3.2.1 小波变换 |
| 3.2.2 Mallat算法 |
| 3.2.3 小波阈值去噪 |
| 3.2.4 小波函数去噪对比 |
| 3.3 基于小波变换的QRS波特征提取 |
| 3.3.1 信号奇异点原理 |
| 3.3.2 双正交B样条小波 |
| 3.3.3 QRS波特征提取算法 |
| 3.3.4 QRS波检测结果 |
| 3.4 心电信号特征降维 |
| 3.4.1 主成分分析法(PCA) |
| 3.4.2 基于PCA的心电特征降维分析 |
| 3.5 人体运动状态特征提取 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 心电信号分类与跌倒检测算法研究 |
| 4.1 支持向量机的特性和原理 |
| 4.2 BP神经网络和粒子群算法 |
| 4.2.1 BP神经网络 |
| 4.2.2 粒子群算法 |
| 4.3 基于粒子群优化的BP神经网络 |
| 4.4 心电异常分类模型建立 |
| 4.4.1 基于SVM的心电分类 |
| 4.4.2 粒子群优化的BP神经网络心电分类 |
| 4.4.3 实验仿真对比 |
| 4.5 跌倒检测算法 |
| 4.5.1 基于阈值的跌倒检测算法 |
| 4.5.2 模式识别检测算法 |
| 4.6 基于多阈值的跌倒检测算法 |
| 4.6.1 合加速度特征 |
| 4.6.2 倾角特征 |
| 4.7 跌倒检测算法实验测试 |
| 4.7.1 阈值的确定 |
| 4.7.2 实验检测 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统设计 |
| 5.1 系统设计要求 |
| 5.2 系统整体结构设计 |
| 5.3 采集前端设计 |
| 5.3.1 心电采集模块 |
| 5.3.2 加速度采集模块 |
| 5.3.3 主控制器 |
| 5.3.4 无线传输模块 |
| 5.3.5 电源设计 |
| 5.4 基于安卓的用户APP设计 |
| 5.4.1 用户APP整体框架 |
| 5.4.2 界面设计 |
| 5.4.3 蓝牙连接传输 |
| 5.4.4 心电信号波形显示 |
| 5.4.5 数据存储 |
| 5.4.6 异常报警 |
| 5.5 实验测试结果与分析 |
| 5.5.1 系统软件兼容性 |
| 5.5.2 系统整体测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（4）心电信号自动识别算法与心电监测系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号识别算法研究现状 |
| 1.2.2 心电信号监测系统研究现状 |
| 1.3 本论文的章节安排 |
| 2 心电信号概述与预处理算法 |
| 2.1 心电信号的产生机理与组成 |
| 2.2 心电信号实验数据 |
| 2.3 心电信号噪声分析 |
| 2.4 心电信号预处理设计 |
| 2.4.1 起搏器脉冲抑制 |
| 2.4.2 基线漂移滤波设计 |
| 2.4.3 工频干扰和肌电干扰滤波设计 |
| 2.5 信号质量评估方法设计 |
| 2.6 心电信号预处理实验效果 |
| 2.6.1 起搏器脉冲抑制实验效果 |
| 2.6.2 含噪信号滤波效果 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 QRS检测与心律信息识别 |
| 3.1 典型的QRS检测算法 |
| 3.1.1 Arzeno差分阈值法 |
| 3.1.2 Pan-Tompkin差分阈值法 |
| 3.2 本文基于决策树与回溯校验的QRS检测算法 |
| 3.2.1 差分预处理 |
| 3.2.2 峰值检测决策树算法 |
| 3.2.3 回溯校验 |
| 3.3 心律信息识别 |
| 3.4 QRS检测与心率输出实验效果 |
| 3.4.1 QRS检测实验效果 |
| 3.4.2 心率输出实验效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于U-NET网络的心律失常心拍识别 |
| 4.1 U-NET网络模型 |
| 4.1.1 网络运算规则 |
| 4.1.2 模型搭建 |
| 4.2 数据样本处理方法与评价指标 |
| 4.3 心律失常心拍识别实验效果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 心电信号监测系统设计 |
| 5.1 系统总体方案 |
| 5.2 采集端 |
| 5.2.1 采集端硬件设计 |
| 5.2.2 采集端软件设计 |
| 5.3 用户控制端 |
| 5.3.1 用户控制端硬件设计 |
| 5.3.2 用户控制端软件设计 |
| 5.4 监测端软件设计 |
| 5.4.1 数据存储设计 |
| 5.4.2 控制流程设计 |
| 5.5 系统实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）一种无扰式心律失常监测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究进展与现状分析 |
| 1.2.1 非接触式测量心电信号方法研究现状 |
| 1.2.2 心律失常分类方法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 第二章 心电信号与心律失常 |
| 2.1 心电信号介绍和特点 |
| 2.2 心电信号检测方法 |
| 2.3 心律失常 |
| 2.4 MIT-BIH心律失常数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统的硬件设计与实验分析 |
| 3.1 心电信号的非接触式测量 |
| 3.2 电容耦合式测量电极传感器设计 |
| 3.3 信号调理传输与电源电路 |
| 3.3.1 信号调理电路 |
| 3.3.2 信号传输与供电电路 |
| 3.4 系统采集电路测量结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于CNN的心律失常分类算法研究 |
| 4.1 ECG信号预处理 |
| 4.1.1 心拍分割 |
| 4.1.2 数据类型转换 |
| 4.1.3 数据扩充 |
| 4.2 CNN模型的搭建方法研究 |
| 4.2.1 内核参数初始化和归一化处理 |
| 4.2.2 激活函数 |
| 4.2.3 正则化和模型优化 |
| 4.3 实验研究与结果 |
| 4.3.1 K折交叉验证 |
| 4.3.2 实验流程和数据分布 |
| 4.3.3 评估指标 |
| 4.3.4 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统的软件设计与功能实现 |
| 5.1 系统软件设计 |
| 5.1.1 嵌入式软件设计 |
| 5.1.2 PC端应用程序设计 |
| 5.1.3 基于云服务的远程管理端 |
| 5.2 系统功能验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（6）面向可穿戴应用的ECG信号处理算法及其实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可穿戴心电监测设备 |
| 1.2.2 心电信号处理算法 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 第二章 心电信号处理的理论基础及方法论证 |
| 2.1 心电信号的基础知识 |
| 2.1.1 心电信号的组成和特点 |
| 2.1.2 常见的心律失常 |
| 2.1.3 心电信号的数据来源 |
| 2.2 心电信号处理的理论基础 |
| 2.3 课题研究的方法论证 |
| 2.3.1 预处理和时域分析算法 |
| 2.3.2 非线性特征提取和分类算法 |
| 2.3.3 小波包特征提取和分类算法 |
| 2.3.4 多域特征提取和分类算法 |
| 2.3.5 本文融合特征提取和分类算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电信号时频域融合特征提取 |
| 3.1 特征提取概述 |
| 3.2 心电信号的频域统计特征提取 |
| 3.2.1 小波包分解 |
| 3.2.2 统计分析 |
| 3.2.3 基于小波包分解-统计分析的特征提取 |
| 3.2.4 频域统计特征的算法仿真 |
| 3.3 心电信号的时域波形特征提取 |
| 3.3.1 斜率阈值理论 |
| 3.3.2 RR间期的提取算法 |
| 3.3.3 RR间期提取算法的仿真 |
| 3.4 两种特征结合后的融合特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心电信号分类诊断 |
| 4.1 分类诊断算法概述 |
| 4.2 基于波形形态分析的心电信号分类诊断 |
| 4.2.1 基于波形形态分析分类算法的设计 |
| 4.2.2 基于波形形态分析分类算法的仿真 |
| 4.3 基于支持向量机的心电信号分类诊断 |
| 4.3.1 支持向量机 |
| 4.3.2 网格搜索优化算法 |
| 4.3.3 基于支持向量机的分类算法设计 |
| 4.3.4 基于支持向量机的分类算法仿真 |
| 4.4 基于波形形态分析和支持向量机相结合的分类诊断 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 可穿戴心电信号监测系统软硬件设计 |
| 5.1 电极设计与性能比较 |
| 5.1.1 传统医用电极 |
| 5.1.2 铜片电极 |
| 5.1.3 铜线编织电极 |
| 5.1.4 接触式导电布电极 |
| 5.1.5 非接触式导电布电极 |
| 5.2 心电信号前端采集电路 |
| 5.3 可穿戴心电智能服装制作 |
| 5.4 Android人机交互软件 |
| 5.4.1 人机交互软件的总体架构 |
| 5.4.2 人机交互软件的实现 |
| 5.5 云端服务器架设 |
| 5.5.1 云端服务器的概述 |
| 5.5.2 云端服务器的搭建 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 可穿戴心电信号监测系统测试分析 |
| 6.1 心电信号前端采集电路测试 |
| 6.1.1 模拟仪心电信号 |
| 6.1.2 实际人体心电信号 |
| 6.1.3 结果对比 |
| 6.2 系统功能性验证 |
| 6.2.1 实际人体测量 |
| 6.2.2 心电信号处理算法 |
| 6.3 系统性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
（7）面向心血管疾病识别的心电信号分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究的国内外现状 |
| 1.2.1 心电信号预处理 |
| 1.2.2 心电信号QRS波检测 |
| 1.2.3 心电信号分类 |
| 1.3 心电信号产生机理 |
| 1.4 常见心律失常疾病 |
| 1.5 心律失常数据库 |
| 1.6 本文主要工作及章节安排 |
| 第二章 心电信号的预处理 |
| 2.1 心电信号噪声 |
| 2.2 小波变换原理 |
| 2.2.1 连续小波变换 |
| 2.2.2 离散小波变换 |
| 2.3 小波阈值去噪算法 |
| 2.4 基于自适应阈值算法的QRS波检测 |
| 2.5 算法评估 |
| 2.6 仿真实验 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于传统机器学习方法的心电信号分类识别 |
| 3.1 心拍的分割 |
| 3.2 心电特征提取 |
| 3.3 特征降维 |
| 3.4 分类器 |
| 3.4.1 随机森林分类器 |
| 3.4.2 K近邻分类器 |
| 3.4.3 C4.5 分类器 |
| 3.5 算法评估 |
| 3.6 仿真实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的心电信号分类识别 |
| 4.1 卷积神经网络基础理论 |
| 4.2 基于卷积神经网络的分类模型设计 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文研究工作总结 |
| 5.2 存在的问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）便携式心电在线智能监测系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 便携式心电设备研究现状 |
| 1.2.2 心电数据处理研究现状 |
| 1.2.3 心电智能诊断研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 系统目标与总体设计 |
| 2.1 系统目标 |
| 2.2 总体设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 心电采集模块软硬件设计 |
| 3.1 控制器模块设计 |
| 3.1.1 MCU及RTOS选取 |
| 3.1.2 电源电路 |
| 3.1.3 JTAG电路 |
| 3.1.4 RAM电路 |
| 3.1.5 LED运行指示灯电路 |
| 3.1.6 按键电路 |
| 3.2 信号调理模块设计 |
| 3.2.1 电极的选择 |
| 3.2.2 导联体系的选择 |
| 3.2.3 滤波放大电路 |
| 3.2.4 采样任务 |
| 3.3 功能模块设计 |
| 3.3.1 MPU电路 |
| 3.3.2 波形显示电路 |
| 3.3.3 警报电路 |
| 3.3.4 存储电路 |
| 3.3.5 通信电路 |
| 3.4 采集模块实物及运行流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 在线智能监测终端设计 |
| 4.1 服务器端设计 |
| 4.1.1 服务器端功能 |
| 4.1.2 服务器端系统架构 |
| 4.1.3 服务器选择 |
| 4.1.4 服务器数据库表设计 |
| 4.2 浏览器端设计 |
| 4.2.1 B/S和C/S系统介绍 |
| 4.2.2 网页设计 |
| 4.2.3 界面显示 |
| 4.3 智能手机端App设计 |
| 4.3.1 Android概述 |
| 4.3.2 系统功能 |
| 4.3.3 界面显示 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 心电数据处理分析 |
| 5.1 运动检测与滤波去噪 |
| 5.2 R波识别 |
| 5.3 CNN识别心电散点图 |
| 5.3.1 RdR散点图 |
| 5.3.2 CNN识别方法 |
| 5.3.3 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 附录 |
| 附录1.1 控制模块电路原理图 |
| 附录1.2 采集模块电路原理图 |
| 附录1.3 功能模块电路原理图 |
| 附录1.4 电路板PCB |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）纸质心电图数字化信息提取与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 纸质心电图信息数字化 |
| 1.3.2 心电信号特征提取 |
| 1.4 本文的主要研究内容及组织结构 |
| 第2章 心电图预处理 |
| 2.1 心电信号基础 |
| 2.1.1 心电信号产生机理 |
| 2.1.2 心电图的主要特征 |
| 2.1.3 心电信号的基本特征 |
| 2.1.4 数据库的选择 |
| 2.2 图像灰度化 |
| 2.3 心电图的边缘检测 |
| 2.3.1 Sobel算子 |
| 2.3.2 Canny算子 |
| 2.3.3 LOG算子 |
| 2.3.4 边缘算子比较 |
| 2.4 心电图的形态学操作 |
| 2.4.1 腐蚀 |
| 2.4.2 膨胀 |
| 2.4.3 开运算和闭运算 |
| 2.4.4 心电波形曲线的形态学操作 |
| 2.5 心电图的倾斜校正 |
| 2.5.1 Hough直线检测 |
| 2.5.2 心电图倾斜校正 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 心电波形曲线提取与处理 |
| 3.1 心电波形曲线提取 |
| 3.1.1 基于Laplace-Erode增强策略的K-means++心电曲线提取算法 |
| 3.1.2 基于连通区域分析的心电曲线提取算法 |
| 3.2 波形分割 |
| 3.3 背景网格重建 |
| 3.4 心电曲线细化 |
| 3.4.1 Zhang-Suen骨架细化算法 |
| 3.4.2 改进的Zhang-Suen曲线骨架细化算法 |
| 3.5 心电数据提取 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 心电波形检测算法 |
| 4.1 小波去噪算法 |
| 4.2 R波检测算法 |
| 4.2.1 改进的差分放大R波检测算法 |
| 4.2.2 检测结果分析 |
| 4.3 Q波和S波检测算法 |
| 4.3.1 基于区域搜索的Q波、S波检测算法 |
| 4.3.2 检测结果分析 |
| 4.4 P波和T波检测算法 |
| 4.4.1 基于区域搜索的P波、T波检测算法 |
| 4.4.2 检测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 心电图数字化系统的设计与实现 |
| 5.1 系统开发平台及软件介绍 |
| 5.2 心电图数字化系统总体设计 |
| 5.3 心电图数字化系统实现 |
| 5.3.1 数据管理模块的实现 |
| 5.3.2 图像处理模块的实现 |
| 5.3.3 波形识别模块的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）心电信号检测与老年人常见心电异常的识别分类（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 心电信号分类识别技术的研究现状 |
| 1.2.1 心电图仪的发展历史 |
| 1.2.2 心电波形预处理以及特征提取技术的研究现状 |
| 1.2.3 心电波形识别算法的研究现状 |
| 1.3 本文的章节安排 |
| 第二章 心电信号的产生机理及老人常见的心电异常类型分析 |
| 2.1 心电信号的产生机理 |
| 2.1.1 心脏及传导系统的组成 |
| 2.1.2 心电信号各特征波的产生机理 |
| 2.2 老人常见心脏病类型分析 |
| 2.2.1 老人常见心电异常的类型分析 |
| 2.2.2 老人常见心脏病的诱因和表现形式 |
| 2.3 国际标准心电数据库的相关介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电信号的预处理 |
| 3.1 心电信号的主要噪声来源 |
| 3.2 基线漂移的滤除 |
| 3.2.1 中值滤波的原理 |
| 3.2.2 基于中值滤波法去除基线漂移实验和分析 |
| 3.3 工频干扰的滤除 |
| 3.3.1 LMS自适应滤波算法的原理 |
| 3.3.2 滤波器阶数的选择 |
| 3.3.3 三种常用步长对滤波器性能影响的分析 |
| 3.4 肌电干扰的滤除 |
| 3.4.1 小波变换法去除肌电干扰的原理 |
| 3.4.2 基于稀疏分解和ABC算法的去噪原理和步骤 |
| 3.4.3 关于肌电干扰滤除方法的仿真实验和结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心电信号的特征提取 |
| 4.1 QRS波群的检测识别 |
| 4.1.1 相空间重构与吸引子 |
| 4.1.2 R波的识别 |
| 4.1.3 R波识别仿真结果和分析 |
| 4.1.4 Q波和S波的识别 |
| 4.2 T、P波的识别 |
| 4.3 ST段的识别 |
| 4.3.1 ST段偏移电平测量方法 |
| 4.3.2 ST段形态的识别 |
| 4.3.3 ST段偏移电平和形态识别的仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 心电数据的特征降维以及分类器的设计 |
| 5.1 心电信号的特征降维 |
| 5.1.1 常用特征降维方法的原理 |
| 5.1.2 心电信号特征降维的仿真分析 |
| 5.2 老年人常见心电异常类型的分类器设计 |
| 5.2.1 支持向量机的原理简介 |
| 5.2.2 支持向量机参数的优化 |
| 5.2.3 分类器参数优化的仿真实验和结果分析 |
| 5.3 分类器性能的检测 |
| 5.3.1 实验数据来源和评判标准 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果 |
四、心电波形的检测与分类技术研究（论文参考文献）
- [1]心电图波形智能识别与基于深度学习的房颤检测关键技术研究[D]. 王于超. 齐鲁工业大学, 2020(02)
- [2]心律失常辅助诊断系统的设计与实现[D]. 李泓毅. 郑州大学, 2020(02)
- [3]基于心电和加速度信号的老人健康监测技术研究[D]. 张紫烨. 河南工业大学, 2020(01)
- [4]心电信号自动识别算法与心电监测系统的设计与研究[D]. 刘波. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [5]一种无扰式心律失常监测系统的设计与实现[D]. 刘景鑫. 兰州大学, 2020(01)
- [6]面向可穿戴应用的ECG信号处理算法及其实现[D]. 魏小清. 天津工业大学, 2019(02)
- [7]面向心血管疾病识别的心电信号分类研究[D]. 张宇微. 济南大学, 2019(01)
- [8]便携式心电在线智能监测系统设计与实现[D]. 岳大超. 江苏师范大学, 2019(12)
- [9]纸质心电图数字化信息提取与分析[D]. 孙小涵. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [10]心电信号检测与老年人常见心电异常的识别分类[D]. 朱荣亮. 太原理工大学, 2019(08)