1. 研究目的与意义（文献综述）

生物医学信号处理是国内外近年来迅速发展的一个数字信号处理领域，在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，有由生理过程自发产生的主动信号，如心电（ecg）、脑电（eeg）、肌电（emg）等电生理信号和体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号；还有由外界施加于人体，用以探测的被动信号，如超声波、同位素、x射线等，此时关于生理状态的信息将通过被动信号的某些参数来携带。生物医学信号受到人体诸多因素的影响，具有一些一般信号所没有的特点，由于生命机理的复杂性，使生物医学信号的信号特征变得复杂，因此，从这些信号中提取所需的信息是一个困难而重要的课题。

传统生物医学信号信息的处理方法都是以傅里叶分析理论为基础的，虽然傅里叶分析理论广泛应用与各大科研领域，但是它同样也存在缺陷和不足：傅里叶变换（ft：fourier transform）在信号频谱分析方面以及与谱分析相关联的信号检测、滤波、数据压缩等领域有着不可取代的地位，但是根据傅里叶变换的表达式我们不难发现傅里叶变换表示的是信号的整体谱，而如果想要得到部分谱无法直接实现，窗口傅里叶函数（wft：window fourier transform）的提出只是在一定程度上克服了傅里叶变换的不足，但并没有彻底的解决问题。

为了更为精准的发现生物医学信号当中细微的、局部的变化，更好地解决信号在时域和频域上的精准信息，寻找平稳信号更有效的分析处理方法，近几年发展起来了小波变换（wt：wavelet transforms），小波变换（wt）的基础仍是傅里叶变换（ft），它既保留了傅里叶变换（ft）的全部优点，又能弥补傅里叶变换（ft）和窗口傅里叶变换（wft）存在的不足，小波变换（wt）在处理复杂生物医学信号上取得了令人满意的结果。

2. 研究的基本内容与方案

研究（设计）的基本内容：

生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响，具有一些一般信号所没有的特点，使得生物医学信号处理成为当代信号处理技术最可发挥威力的一个重要理论，而小波变换方法的提出可为临床诊断提供更多的信息和手段。论文要求研究小波变换的基本理论和分析方法，利用小波分析方法对生物医学信号进行处理，并采用matlab仿真软件对其进行仿真。

目标：

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需原理和技术。确定方案，完成开题报告。

第4－8周：深入学习小波变换相关基础知识和matlab仿真平台上相关小波

变换的函数构造和调用方式。

4. 参考文献（12篇以上）

1. 胡广书，汪梦蝶．生物医学信号处理研究综述[j]．数据采集与处理，2015，30（05）：915-932．

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