心音信號(hào)的提取和處理研究的任務(wù)書

心音信號(hào)的提取和處理研究的任務(wù)書任務(wù)名稱：心音信號(hào)的提取和處理研究任務(wù)背景：心臟疾病已成為全球范圍內(nèi)的主要死因之一。心音信號(hào)作為一種重要的非侵入性生理信號(hào)，可以為心臟疾病的診斷、評(píng)估以及監(jiān)測提供重要的指標(biāo)。因此，對心音信號(hào)的提取和處理研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。任務(wù)目標(biāo)：本任務(wù)旨在研究心音信號(hào)的提取和處理方法，包括信號(hào)采集、信號(hào)濾波、信號(hào)特征提取和信號(hào)識(shí)別等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。任務(wù)將重點(diǎn)考慮以下幾個(gè)方面的問題：1.心音信號(hào)采集：探究合適的心音信號(hào)采集設(shè)備及采集方法，提高心音信號(hào)的信噪比和準(zhǔn)確度。2.心音信號(hào)濾波：研究基于數(shù)字信號(hào)處理的心音信號(hào)濾波方法，以提高心音信號(hào)的清晰度和穩(wěn)定性。3.心音信號(hào)特征提?。貉芯啃囊粜盘?hào)的時(shí)域和頻域特征提取方法，尋找具有區(qū)分性的特征參數(shù)，為后續(xù)的信號(hào)識(shí)別提供基礎(chǔ)。4.心音信號(hào)識(shí)別：基于機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等方法，對心音信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和分類，實(shí)現(xiàn)對心臟病變的自動(dòng)檢測與診斷。任務(wù)內(nèi)容：1.綜述心音信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)制和特性的前沿研究成果，分析目前存在的問題和挑戰(zhàn)。2.建立心音信號(hào)采集系統(tǒng)，選擇合適的心音信號(hào)采樣頻率、分辨率和傳感器等參數(shù)，進(jìn)行心音信號(hào)的采集和錄制。3.基于數(shù)字信號(hào)處理和濾波技術(shù)，對采集到的心音信號(hào)進(jìn)行去噪和濾波處理。4.研究心音信號(hào)的時(shí)域和頻域特征提取方法，采用MATLAB等工具實(shí)現(xiàn)特征提取算法的編寫和優(yōu)化。5.探索基于機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別等方法，設(shè)計(jì)心音信號(hào)識(shí)別模型，對心音信號(hào)進(jìn)行分類和識(shí)別。6.驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)：采用公開數(shù)據(jù)集或自行采集的心音信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)測，對提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能分析。任務(wù)成果：1.心音信號(hào)采集系統(tǒng)和信號(hào)庫：具備可操作的心音信號(hào)采集系統(tǒng)，獲得豐富的心音信號(hào)數(shù)據(jù)集，建立和維護(hù)心音信號(hào)數(shù)據(jù)庫。2.心音信號(hào)處理方法：具備一套完整的心音信號(hào)處理方法，包括心音信號(hào)濾波和特征提取等關(guān)鍵技術(shù)，并且具有一定的性能優(yōu)勢。3.心音信號(hào)識(shí)別模型：具備一套有效的心音信號(hào)識(shí)別模型，能夠?qū)π囊粜盘?hào)進(jìn)行分類和識(shí)別，同時(shí)具有較好的泛化性能和可解釋性。4.學(xué)術(shù)論文：開展學(xué)術(shù)研究，撰寫1-2篇學(xué)術(shù)論文或撰寫1篇綜述性論文。任務(wù)參考文獻(xiàn)：1.R.K.Jaiswal,S.Sivakumar,K.Sadasivam,andR.Diwakar.Heartsoundanalysisforthedetectionofsystolicheartfailure.BiomedicalSignalProcessingandControl,45:139–152,2018.2.J.Picone.HeartSoundSegmentationTechniques:AReview.InProceedingsofthe20thAnnualInternationalConferenceoftheIEEEEngineeringinMedicineandBiologySociety,pages3642–3645,1998.3.B.-N.LeeandJ.-H.Chang.Aheartsoundsextractionalgorithmusingwaveletdecompositionandreconstruction.IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,45(6):805–816,1998.4.D.Zhang,W.Yin,andS.Zhao.Amachine-learningapproachtoheartsoundsidentification.BiomedicalSignalProcessingandControl,37:63–71,2017.5.K.Siricharoonwong,W.A.Halabi,andC.L.DeLorey.Heartbeatdetectionfromacousticseizuremonitors.InProceedingsofthe22ndAnnualInternation