心电分析软件的设计与实现的开题报告一、项目名称心电分析软件的设计与实现二、项目背景心电图（Electrocardiogram,ECG）是常用的心脏疾病诊断工具，也是评价心脏健康状况的重要手段。随着计算机技术的不断发展，心电图的自动化分析已成为当前研究热点，具有重要的临床应用价值。因此，开发一款适用于临床医生的心电分析软件，具有很强的现实意义和使用价值。三、项目目标1.设计一个基于心电图自动识别来实现心电信号特征提取与分析的软件。2.实现心电信号的预处理、特征提取、分类、显示等功能。3.开发友好的交互界面，支持多语言、多平台，方便用户使用。4.优化软件性能，提高分析识别准确率和速度。四、项目方法1.采集心电信号，建立心电数据库；2.使用MATLAB编写离线心电信号处理程序进行特征提取和分类，分析各类心律失常；3.使用JAVA语言开发GUI界面，实现软件的交互操作；4.使用Java连接MATLAB，利用Java调用MATLAB的心电信号处理程序，实现心电信号的预处理、特征提取和分类；5.使用MySQL数据库实现心电信号和分析结果的存储和管理。五、预期成果1.一款基于心电图特征提取和分析的心电分析软件；2.心电信号的预处理、特征提取、分类、显示等功能的实现；3.友好的交互界面，支持多语言、多平台，方便用户使用；4.心电信号分析识别准确率和速度的提高；5.软件的实际应用和推广。六、项目进度安排1.数据库建立（第一周）2.心电图采集及信号预处理（第二周）3.心电信号分析算法编写（第三周到第七周）4.软件界面设计及开发（第八周到第十周）5.整合程序并进行优化（第十一周到第十二周）6.调试及软件性能测试（第十三周到第十四周）7.编写实验报告及准备答辩（第十五周到第十六周）七、团队成员及分工1.王某：负责心电信号的采集、预处理和特征提取算法的编写；2.李某：负责心电信号的分类算法的研究和开发，以及数据库的设计和管理；3.张某：负责GUI界面设计和开发，以及整合程序及调试；4.刘某：负责软件性能测试和编写实验报告。八、存在的问题及解决方法1.心电信号的分类算法研究难度较大，将采用多种算法对比实验，挑选效果最优的算法。2.硬件设备的限制可能会影响心电信号的采集和处理，将尽可能利用已有的设备，并对信号质量进行评估。3.GUI界面设计需要充分考虑用户的使用习惯和需求，将会加强与用户的交流沟通，不断改进优化。九、参考文献1.赵宇文.心电图的自适应阈值处理及特征提取算法的研究[D].长春：吉林大学,2017.2.韦东亮,周斐,崔卫民.基于深度学习的心电信号分类研究[J].电子设计工程,2019,27(09):160-164.3.刘文杰,刘陈茜,杨珂,肖保跃,王崴,吴红轩,杨平洋.心电信号预处理及Q波和T波的自动检测[J].西南交通大学学报,2019,54(01):47-53.4.李会,杜春田.支持向量机在心电信号分类中的应用[J].计算机工程与应用,2014(04):70-73.