1. 本选题研究的目的及意义
生物医学信号是人体生理或病理状态的反映，蕴含着丰富的生理和病理信息。
对这些信号进行有效的分析和处理，对于疾病的诊断、治疗和预防都具有重要的意义。
本选题旨在研究基于小波变换的生物医学信号处理方法，探索其在信号去噪、特征提取和压缩等方面的应用，以提高生物医学信号分析的准确性和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，小波变换在生物医学信号处理领域得到了越来越广泛的应用，并取得了显著成果。
国内外学者在基于小波变换的生物医学信号去噪、特征提取和压缩等方面进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于小波变换的生物医学信号处理展开，主要内容包括以下几个方面：
1.小波变换理论基础：介绍小波变换的基本概念、原理和常用的小波基函数，以及小波变换在信号处理中的优势，为后续研究奠定理论基础。
2.生物医学信号的特点：分析不同类型生物医学信号的特点，如心电信号、脑电信号、肌电信号等，为选择合适的信号处理方法提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解小波变换的基本理论、生物医学信号的特点以及小波变换在生物医学信号处理中的应用现状，为本研究奠定理论基础。
2.算法设计与实现阶段：根据不同的研究目标，设计基于小波变换的生物医学信号去噪、特征提取和压缩算法，并利用MATLAB等软件进行仿真实验，验证算法的有效性和优越性。
3.数据分析与结果讨论阶段：对实验结果进行分析和讨论，比较不同算法的性能，并对实验结果进行可视化展示，得出研究结论。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.针对特定类型的生物医学信号，优化基于小波变换的信号处理方法，提高信号处理的效果。
2.将小波变换与其他信号处理方法相结合，例如深度学习、机器学习等，构建更加有效的生物医学信号处理模型。
3.将本研究成果应用于实际的生物医学信号处理问题中，例如疾病诊断、睡眠监测等，验证其应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李峰,李军,李玉玲,等.基于小波变换和深度学习的心电信号分类方法研究[J].电子技术应用,2022,48(01):126-131.
[2] 张维玺,王元,张贺,等.基于改进小波阈值的肌电信号去噪方法[J].传感技术学报,2022,35(05):661-667.
[3] 刘宇,王平,张强,等.基于小波变换和卷积神经网络的脑电信号情感识别[J].北京理工大学学报,2021,41(10):1103-1110.
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