1. 题目来源
近年来，随着社会老龄化程度的加剧以及人们健康意识的不断提升，慢性疾病的预防和诊断成为了社会关注的焦点。
传统的疾病诊断方法往往依赖于大型医疗设备和专业医师，存在着成本高、效率低、患者体验差等问题。
而脉搏波作为一种蕴含丰富生理信息的生物信号，在疾病诊断方面具有无创、便捷、低成本等优势，为实现慢性疾病的早期筛查和诊断提供了一种新的思路。
2. 应完成的主要内容
本课题旨在设计和实现一个基于脉搏波的疾病诊断系统，需要完成以下主要内容：
1.脉搏波信号采集与预处理:研究脉搏波传感器的选型和信号采集方法，设计和实现脉搏波信号的预处理算法，包括去噪、基线漂移校正、特征点检测等，为后续的特征提取和疾病诊断奠定基础。
2.特征提取与选择:研究和分析与疾病相关的脉搏波信号特征，包括时域特征、频域特征和非线性特征等，并利用特征选择算法筛选出对疾病诊断最有效的特征，构建特征向量。
3.疾病诊断模型构建:研究和对比分析不同的机器学习模型，例如支持向量机、神经网络、决策树等，选择合适的模型并进行训练和优化，构建基于脉搏波特征的疾病诊断模型，实现对多种疾病的自动分类和诊断。
3. 基本要求及完成的成果形式
本任务书面向本科毕业设计，要求学生在导师指导下，独立完成以下任务：
1.文献调研与开题报告:查阅相关领域的国内外文献，了解脉搏波疾病诊断的研究现状和发展趋势，撰写开题报告，明确研究目标、内容和方法。
2.系统设计与实现:完成基于脉搏波的疾病诊断系统的设计和实现，包括硬件平台搭建、软件程序编写、数据库设计等，并进行系统测试和调试。
3.数据分析与结果验证:收集和整理实验数据，利用相关软件进行数据分析和处理，验证系统的有效性和可靠性，撰写毕业论文。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]王晓燕,金心,王秀峰.基于深度学习的脉搏波特征提取和冠心病识别[J].北京生物医学工程,2023,42(01):56-63.
[2]曾凯,陈东,刘畅,陈天华,李嘉.多源生理信号情感识别的研究现状与展望[J].计算机科学,2022,49(12):101-112.
[3]刘畅,陈东,曾凯,李嘉.基于多生理信号的情感识别研究综述[J].计算机科学,2022,49(S1):399-407.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
