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文檔簡介

基于小波變換的心電波形分類及冠心病自動診斷的開題報告一、選題背景隨著現代醫學科技的不斷進步，心電信號在臨床診斷中的應用越來越廣泛。心電信號是指心臟連續、周期性地產生的電信號，它能夠反映心臟功能的變化，通過分析心電信號可以診斷出多種心臟疾病，如心律失常、心肌梗死等。目前，心電信號的分類及冠心病自動診斷已成為當前的熱點研究領域之一。雖然傳統的心電圖診斷方法已經非常成熟，但由于其需要臨床醫生進行手動分析，診斷效率較低且存在主觀偏差，因此急需開發自動化的心電圖分類及冠心病診斷系統。小波變換是一種新興的信號處理方法，它具有多尺度分析、局部特征提取等優點，已經廣泛應用于心電信號處理及分析。通過將小波變換應用于心電信號的處理，可以實現心電信號的特征提取、降噪及分類等處理。基于小波變換的心電波形分類及冠心病自動診斷是一個非常有意義的課題，它可以為臨床醫師提供高效、準確的診斷工具，有助于提高冠心病的診斷效率和治療水平。因此，本文選取了該課題作為研究方向。二、研究目的本文旨在針對心電信號的分類及冠心病自動診斷問題，研究基于小波變換的心電波形分類及冠心病自動診斷方法，旨在實現以下目標：1.分析心電信號的特征，并重點研究小波變換在心電信號特征提取方面的應用。2.提出一種基于小波變換的心電波形分類算法，對不同類型的心電波形進行分類。3.開發一個基于小波變換的冠心病自動診斷系統，能夠自動識別冠心病心電信號，提高冠心病的診斷效率和準確性。三、研究方法本文計劃采用以下研究方法：1.收集心電信號數據，建立心電信號數據庫。2.運用小波變換對心電信號進行處理，提取特征信息。3.建立基于小波變換的心電波形分類模型，實現心電波形自動分類。4.建立基于小波變換的冠心病自動診斷系統，實現冠心病自動診斷。5.對系統進行實驗測試，并與傳統方法進行比較驗證。四、研究意義基于小波變換的心電波形分類及冠心病自動診斷具有以下意義：1.實現心電波形的自動分類，減輕了臨床醫生的工作負擔，提高了分類效率和準確性。2.開發自動化的冠心病診斷系統，可以幫助醫生實現快速、準確的冠心病診斷，減少誤診和漏診。3.研究基于小波變換的信號處理方法，探索其在心電信號處理中的應用，為相關領域的研究提供了新的理論基礎。4.促進醫學科技的發展，提高冠心病的診斷和治療水平，為更多人群提供更好的醫療服務。五、研究進度安排本文的主要研究任務及時間安排如下：1.收集心電信號數據，建立心電信號數據庫（2個月）2.進行小波變換信號處理，并提取心電信號特征信息（3個月）3.建立基于小波變換的心電波形分類模型，并進行實驗測試，對結果進行分析與評估（4個月）4.建立基于小波變換的冠心病自動診斷系統，

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