卧床病人的心电信号处理与去噪研究：基于VMD和混合模型的方法

该篇毕业论文深入探讨了卧床病人的心电信号监测和处理技术，特别是在心血管疾病日益严重且卧床病人面临的特殊挑战下。研究者关注的核心问题是卧床病人心电信号的特点，如信号质量差、噪声多以及异常心电信号的复杂性。 首先，论文提出了一种创新的去噪方法，即基于优化变分模态分解（VMD）的小波阈值法，旨在解决卧床病人的心电信号去噪问题。与传统的去噪技术相比，这种方法特别适应卧床病人心电信号的微弱、低频特性，能有效抑制噪声，从而提高信号的清晰度，为后续的特征提取和分类提供了基础。 其次，针对卧床病人异常心电信号的多样性和现有分类方法的不足，论文构建了一个融合注意力机制的混合模型——CBAM-CNN与支持向量机（SVM）的模型。这种混合模型结合了深度学习的精确度和传统机器学习的泛化能力，通过MIT-BIH心电数据库进行验证，结果显示其在分类精度上具有明显优势，适用于识别和区分各种复杂的心电信号模式。 最后，论文还涉及硬件设计部分，实现了对卧床病人实时心电信号的监测，确保了监测设备能够适应卧床环境，提供稳定、可靠的心电信号数据采集。整个研究旨在提升卧床病人的心电信号处理能力，提高早期预警和诊断效率，从而改善他们的生活质量并挽救生命。 这篇论文的研究成果不仅填补了卧床病人特定心电信号处理领域的空白，也为医疗领域的心脏健康监测提供了新的技术手段，对未来心脏病患者的护理和健康管理具有重要意义。