1. 研究目的与意义
心电图（ECG）是利用心电图机从体表记录心脏每一心动周期所产生的电活动变化图形的技术，而QRS波群是心电信号最重要的组成成分,反映了心室收缩时心脏内的电流活动情况。
其发生时间和波形提供了许多关于心脏状态的信息,比如最基本的心率。
因此,在心电信号的自动诊断技术中,QRS波群的检测变得非常重要。
2. 课题关键问题和重难点
信号特征点的准确提取是进行信号分析的重要基础，采用二次样条小波作为小波基，对心电信号进行小波变换，选取波群能量比较集中的第三层的小波系数进行分析。搜索小波系数中的正负模极值并进行配对，根据信号奇异值与小波系数的对应关系来寻找信号中的波位置。
在心电信号的采集过程中，不可避免的受到人体本身和周围测量环境中产生的噪声的影响，使得采集到的信号中夹杂着大量的噪声，从而会影响心电信号波形检测的结果。常规心电信号是毫伏级信号，频带范围在，属于低频、低幅信号。相对于外界的干扰而言，是非常微弱的信号，因此在心电进行特征提取之前，有必要对心电信号进行预处理。心电信号预处理的可以有效地削减或者消除原始心电信号中的各种噪声千扰，使得心电中的有用成分的能量得到加强。
3. 国内外研究现状（文献综述）
心电是心脏活动过程中产生的生物电信号在体表的反映，能够客观的反映应心脏的生理特征，是诊断心脏疾病的重要依据。
心电信号的幅值小，频率低，釆集到的心电信号常常包含了很多干扰，所以心电去噪是波形特征提取的前提，去噪的效果也会直接影响心电信号自动分析的结果。波群作为心电信号最为明显和重要的部分，不仅包含重要心脏生理信息，而且检测波群也是检测其他波形的前提。
根据心电信号噪声的来源和特点，采用了基于小波变换的心电去噪算法，选择了合适的小波基和分解层数，将最低层的高频系数和最高层的低频系数都置为零，去除基线漂移和高频噪声，然后对其余尺度的小波系数采用小波软阈值的方法处理方法，有效去除频率分布较广的噪声，如肌电干扰等。文章选取了信噪比和最小均方误差两个参数对去噪结果进行评价，实验证明这种去噪方法能够较好的去除心电信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等主要噪声，而且能够保持信号的不失真。
4. 研究方案
数字滤波已经成为动态心电处理中的一项必要环节，根据不同的噪声的来源、特点不同，去噪所用的方法也各不相同。根据噪声种类的不同，我们把心电信号预处理方法归类如下：
一、针对低频噪声
低频噪声主要表现为基线漂移，通常的去除方法是估计或者模拟出信号中的漂移的基线，然后用原信号减去该基线，就可以达到去除基线漂移的目的。常见算法如下：
5. 工作计划
2022-2023-1学期：
第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。
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。
