心电信号处理与心律失常识别算法研究

该资源是一篇关于心电信号处理与心律失常识别的毕业论文。作者探讨了心电信号的预处理、波形检测和心律失常分类识别等关键问题，旨在改进心电图（ECG）分析技术。 在第一章中，作者介绍了研究背景与意义，阐述了心电信号分析在医学诊断中的重要性，同时概述了当前国内外的研究进展，包括心电信号的预处理、波形检测和心律失常识别技术。接着，明确了论文的研究内容和结构安排。 第二章深入讨论了心电信号自动识别的理论基础。心电信号的基本介绍涵盖了噪声来源、波形特征、心律失常的类型以及实验数据来源。此外，还介绍了特征降维和分类识别的理论，为后续的算法设计奠定了基础。 第三章重点介绍了基于小波包分解（WPD）和奇异值差分（SVD）的心电信号去噪算法。这一部分详细解释了小波包分解的原理，以及如何利用互相关系数和奇异值差分进行去噪。作者展示了去噪算法的流程，给出了实验设置、结果分析和与其他去噪方法的比较。 第四章提出了一个改进的差分阈值算法用于心电信号的波形检测，特别是对QRS波和PT波的检测。详细描述了检测流程，包括R波检测和其他特征波的检测，并通过实验对比分析验证了算法的有效性。 第五章聚焦于基于多特征融合的心律失常自动分类算法。作者探讨了不同ECG特征提取方法，如基于Lasso、t-SNE和离散小波变换（DWT）的特征。并引入了随机森林作为分类识别工具，对不同特征提取方法和分类算法进行了比较分析。 最后，在第六章中，作者对全文进行了总结，回顾了所取得的研究成果，并对未来的研究方向给出了展望，可能包括进一步优化算法性能、提高识别准确性以及将研究成果应用于实际医疗系统。 这篇论文全面覆盖了心电信号处理的关键环节，对于理解心电信号的分析技术和心律失常识别具有很高的参考价值，不仅适用于科研工作者，也为临床医生提供了理论和技术支持。