1. 研究目的与意义
随着老龄化人口的急剧增加和饮食结构的变化，心血管疾病已经成为人类关注的焦点，同时，远程医疗的出现，也给心电数据压缩提出来迫切要求，心电信号的实时准确传输对于远程疾病诊断起到关键作用，并使医疗共享和及时治疗危重患者成为可能。
作为人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，心电信号分析和压缩算法研究涉及计算机、电子信息、生物医学等多个领域，同时比其他生物电信号更易于检测，具有比较直观的规律性，其研究成果可广泛应用于临床医学研究和病理诊断中。
由于心电波形识别不准，并且心电图诊断不统一，因此如何更加精确的将心电信号压缩提取是提高波形识别的重要途径。
2. 课题关键问题和重难点
课题的关键问题为要了解心电信号压缩的原理，了解各种心电数据压缩的方法，如基于小波变换的压缩算法，以此来得到压缩后的信号图像，同时调研并评价心电压缩的指标。
通过小波变换，关键是存储固定组系数是以分类小波系数降序排列储存，并且小波百分比系数要清零。
不过，这样需要训练大量序列，采集所有统计特征，向量维数的选择将大大影响了计算的复杂度，同时，在完成压缩后还需进行解压缩，依靠存取的量来恢复信号波形小波分解尺度越大，解压难度也越大。
3. 国内外研究现状（文献综述）
临床心电图学是将电极放于身体的外表，体表电极所记录的心电图与微电极插入心肌细胞内所记录的动作电位不同，因为心电图是许多心肌纤维同时除极或复极所形成的波形，所以从宏观来说，心电图的发生与心肌纤维的除极和复极过程紧密相关。
[1]心电研究的起源可以追溯到1893年，Einth Oven设计了弦线电流计(String Galvanometer)并把它用于人体心电的测量，开创了心电研究的先驱。
以后随着电子技术的发展，电子放大器，示波器和热笔记录仪等被用于心电记录，进一步完善了ECG记录显示系统[3][4]。
4. 研究方案
使用MATLAB对已经转化为mat格式的心电信号进行预处理，其次用小波变换的方法将其分解，存取多个分量已达到数据压缩的目的，将小于指定阈值的小波系数归零，再依靠存取的分量进行小波反变换恢复原ECG信号的信号波形，对信号的压缩进行评估，主要以压缩比CR等参数进行评估。
文本主要框架：第一章：绪论第二章：小波变换理论与压缩评价参数第三章：基于小波变换的压缩第四章：其他心电数据压缩算法第五章：结论
5. 工作计划
2022-2022-1学期： 第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
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第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
