篇一：基于MATLAB语音信号的分析处理开题报告
20141学期11级课程设计
篇二：基于matlab的滤波器设计开题报告
基于参数模型的ECG特征提取和BP神经网络分类
（开题报告）
1．课题研究背景及其意义
亚太群组协作研究组织（APCSC）通过长达10年、针对逾65.9万亚洲人口，对血压、肥胖、胆固醇、糖尿病和吸烟之间的关系进行了调查研究，结果表明：心脏病的大规模流行，正开始对中国及其他许多亚洲国家造成严重影响。
近20年来，我国环境和人口发生了显著变化，如：劳动力流动性提高，居民膳食和生活习惯改变，环境污染加重，社会开始进入老龄化等等。这一切，使得冠心病的患病率急剧上升。据有关调查显示心脏病在我国至少“年轻”了15岁。据天津医科大学第二医院、天津市心脏病学研究所、医学博士、博士生导师黄体钢教授介绍，2003年，全球心血管病死亡占总死亡的29.9%。我国部分地区居民死亡率和死因调查报告显示，上世纪50年代，心血管病死亡率为47.20/10万，在死因构成比中占6.61%，列第五位；至70年代，上述数字分别为115.74/10万和19.49%，列为第二位，到80年代分别为119.34/10万和21.49%，升至第一位。目前心血管疾病是全国死亡人口中最主要死因，约占死亡人数的34％－40％，其中全国每年因冠心病死亡110万人。有专家预测我国未来30年冠心病的人数将增加4倍。有资料报道，40岁以后每增加10岁，冠心病患病率增加1倍，就全国而言，其死亡率在2020年左右将达到高峰。根据世界疾病变迁史的检验，冠心病的发病率以及死亡率随着工业化程度的提高而迅速上升。我国沿海地区的经济走在全国的前列，冠心病的高峰极有可能比其它省市提前到来。
仅仅是今年一年，由媒体报导的因心脏病猝死的名人就为数不少，《吉尼斯世界纪录大全》图书的创办人之一诺里斯·麦克沃特、全球快餐业巨头麦当劳公司董事长吉姆·坎塔卢波、爱立信(中国)有限公司总裁杨迈……还有前不久死于雅典奥运会现场的北京电视台记者等等。
各种类型的冠心病都伴随有心律失常的发生，而最为严重的是心室性心动过速（ventricular tachycardia, VT）和心室纤维性颤动（ventricular fibrillation, VF），其它的心脏疾病也会导致心室性心动过速（VT）和心室纤维性颤动（VF）的发生。心室纤维性颤动往往紧跟着在心室性心动过速之后发生，而心室纤维性颤动发生后，如果在2至3分种内得不到及时的治疗将会导致大脑不可逆转的损坏而导致病人迅速死亡。所以快速和准确地检测心室性心动过速和心室纤维性颤动信号具有非常重要的意义。
各种冠心病和心律失常心电图（E1ectrocardiograph简称ECG ）都有其自身的特点，并都可以用数学的语言加以描述。另外，现代计算机和信息理论技术正以前所未有的速度发展。因此，实现计算机辅助ECG诊断具有理论和技术上的可行性。在现实中，家用心电检测仪、24小时动态血压监护仪等已被广泛使用。ECG信号的自动采集技术已经比较成熟。因此，实现计算机辅助ECG诊断具有现实上的可行性。
2．原来诊断系统中存在的问题
在传统医疗模式中，医生及护士通常是根据病人的ECG以及血压，心率等特征，再凭借自己多年的临床经验，对病症做出判断并采取相应的治疗抢救措施。这种模式存在以下几个问题：诊断速度较慢，尤其对致命性心率失常，容易错失治疗良机；病症诊断的准确性取决于医生的临床经验及现场的判断能力，容易受人为因素的影响。这就为我们提出了利用ECG信号智能分析进行疾病诊断的可行性同时，也给我们提出了如何克服传统医疗模式中存在问题的挑战。
工程的方法为我们提供了一条解决传统医疗模式存在问题的有效途径。计算机辅助心电信号自动诊断已经研究了近五十年，并积累了许多经验。其基本思想是从病人的ECG信号中采用数据处理手段自动提取与病况有关的特征，再应用各种分类技术将病人的ECG信号进行自动分类，帮助临床医生快速、准确地进行病症的诊断。其中，特征提取的方法对计算机辅助诊断的快速性有着重要的影响。就致命性心率失常的诊断而言，有关算法的微小改进有时会拯救许多人的生命。
3．本文的研究内容和目标
本文正是在以上的背景下提出的，力图寻找一种计算简单容易实现和高效的计算机致命性心率失常的诊断方法。
对心律失常病症的自动诊断系统包括以下几个部分：病人的心电信号（ECG）信号的采集，ECG信号中病症特征的提取，利用BP神经网络或线性分类器进行分类。最后，为医生提供主要的辅助诊断手段。其系统的基本组成如下：
本文以MIT-BIH数据库中的正常窦性心律（NSR）、心室性心动过速和心室纤维性颤动信号为研究对象，提取信号的特征并进行分类。设计一种能够帮助临床医生快速、准确地进行辅助诊断的方法。其内容包括：
1）利用单变量回归（AR）模型对正常窦性心律、心室性心动过速和心室性纤维性颤动信号进行数学建模。
2）给出一种提取心电信号特征信息的方法，即以AR模型系数为信号的特征。
3）分别利用BP神经网络和线性分类器进行分类和比较。
4）提出一种利用心电信号对心律失常进行计算机辅助诊断的可行方法。
4．日程安排
2004.9-2004.12 搜集资料，写开题报告
2004.12-2005.3 完成系统设计
2005.3-2005.6 完善系统，编写论文
2005.6 准备答辨
5．参考文献
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[19]高文志，人工神经网络的发展、研究内容及综述，山东电子，1998，4：3-6
篇三：基于MATLAB的数据采集系统开题报告
1 课题背景
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据采集，又称数据获取，就是将系统需要管理的所有对象的原始数据收集、归类、整理、录入到系统当中去。数据采集是计算机管理系统使用前的一个数据初始化过程。数据采集技术广泛引用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。
数据采集（Data Acquisition）是将被测对象(外部世界、现场)的各种参量(可以是物理量，也可以是化学量、生物量等)通过各种传感元件作适当转换后，再经信号调理、采样、量化、编码、传输等步骤，最后送到控制器进行数据处理或存储记录的过程。
被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据测量方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，都以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量数据。
在智能仪器、信号处理以及工业自动控制等领域，都存在着数据的测量与控制问题，常常需要对外部的温度、压力、流量、位移等模拟量进行采集。数据采集技术是一种流行且实用的电子技术。它广泛应用于信号检测、信号处理、仪器仪表等领域。近年来，随着数字化技术的不断发展，数据采集技术也呈现出速度更高、通道更多、数据量更大的发展态势。
数据采集系统是一种应用极为广泛的模拟量测量设备，其基本任务是把信号送入计算机或相应的信号处理系统，根据不同的需要进行相应的计算和处理。它将模拟量采集、转换成数字量后，再经过计算机处理得出所需的数据。同时，还可以用计算机将得到的数据进行储存、显示和打印，以实现对某些物理量的监视，其中一部分数据还将被用作生产过程中的反馈控制量。
数据采集系统是计算机测控系统中非常重要的环节，目前，有各种数据采集卡或采集系统可供选择，以满足生产和科研试验等各方面的不同需要，但由于数据源以及用户需求的多样性，有时并不能满足要求。特别是在某些应用中，需要同时高速采集多个通道的数据，而且为了分析比较各通道信号间的相互关系，常
常要求所有通道的采集必须同步。现有的数据采集系统能够满足上述要求的比较少，且价格十分昂贵，体积较大，分量较重，使用十分不方便。
一般模拟量是通过各种数据采集卡进行数据采集。目前常用的是具有ISA总线、PCI总线等接口形式的A/D采集卡，虽然数据传输率很高，但是还存在整个系统笨重，缺乏灵活性，不能实现即插即用，不适合小型、便携设备采用等缺点。另外这些类型的采集卡在计算机上安装比较麻烦，而且由于受计算机插槽数量、地址、中断资源的限制不可能挂接很多设备。因此，工程师们往往需要花费大量的时间和资源用于系统搭建。
随着现代工业技术的迅猛发展，生产规模的不断壮大，生产过程和制作工艺的日趋复杂，对自动测试和各种信息集成的要求也就越来越高。数据采集系统的好坏将直接影响自动测试系统的可靠性和稳定性，为了满足不同的测试需求，以及减少对资源的浪费，在系统的设计上应该尽量满足通用性和可扩展性。在高度发展的当今社会中，科学技术的突飞猛进和生产过程的高度自动化已成为人所共知的必然趋势，而它们的共同要求是必须建立在有着不断发展与提高的信息工业基础上。人们只有从外界获取大量准确、可靠的信息经过一系列的科学分析、处理、加工与判断，进而认识和掌握自然界与科学技术中的各种现象与其相关的变化规律，并通过相应的系统和方法实现科学实验研究与生产过程的高度自动化。换言之，生产过程的自动化面临的第一个问题就是必须根据从各种传感器得到的数据来检测、监视现场，以保证现场设备的正常工作。所以对现场进行数据采集是重要的前期基础工作，然后再对现场数据进行传输和相应的处理工作，以满足不同的需要。
数据采集卡是中低端数据采集系统设计的必选产品。基于 ISA、PCI 的插卡式数据采集设备存在以下缺陷：安装麻烦；价格昂贵；受计算机插槽数量、地址、中断资源限制，可扩展性差；在一些电磁干扰性强的测试现场，无法专门对其做电磁屏蔽，导致采集的数据失真。而现代工业生产和科学研究的发展要求数据采集卡具有更好的数据采集、处理能力，传统的 CPU 已经不能满足这一要求。针对以上要求，本文将论述一种基于PC机的声卡技术，它安装容易，成本较低。只需利用计算机本身的软硬件资源，而不需添加其他任何设备即可构成数据采集与分析系统，使用MATIAB语言编制简洁的图形用户界面，该界面操作方便，并且可以根据用户的需求进行功能扩充。
数据分析在整个科研工作中是个重要的必不可少的环节，它的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处(原文来自：wWW.DxF5.com 东 星资源网:matlab声波描述开题报告)置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极其广泛的应用范围。数据分析系统工作的质量和速度如何，对整个科研工作的影响也是很大的。因此研究一种质量性能高的通用数据采集平台具有很大的意义。
在近几十年来IC技术和计算机技术的高速发展，为数据采集与分析提供了非常良好与可靠的科学技术基础，也提出了更高的要求和强有力的推动。如今面临着先进的计算机技术和信息技术与落后的信息采集与分析技术的现实差距，那将大大影响科学技术的高度发展和生产过程的高度自动化。所以，近几十年来世界各国都大量投入进行信息采集与分析的工作，尤其是在经济发达的美、英、德、法日等国与我国，都对这一技术高度重视。
2 研究与应用概况
2.1 国内外研究动态
数据采集是获取信息的基本手段，数据采集技术作为信息科学的一个重要分支，与传感器、信号测量与处理、微型计算机等技术为基础而形成的一门综合应用技术，它研究信息数据的采集、存储、处理及控制等作业，具有很强的实用性。随着科学技术的发展，数据采集系统得到了越来越广泛得应用，同时人们对数据采集系统的各项技术指标，如：采样率、线性度、精度、输入范围、控制方法以及抗干扰能力等提出了越来越高的要求，特别是精度和采样率更是使用者和设计者所共同关注的重要问题，于是，高速及超高速数据采集系统应运而生并且得到了快速发展。今天，数据采集技术己经在雷达、通信、水声、振动工程、无损监测、智能仪器、工业自动控制以及生物医学工程等众多领域得到广泛的应用并且收到了良好的效果。高速数据采集系统在国防、航天、边缘科学研究中及国民经济的各个领域的成功的应用，进一步引起了各方的关注，推动了它的研制和发展。随着科学技术的发展，数据采集系统得到了越来越广泛的应用。目前，国外很多公司与厂商都投入巨资进行数据采集系统的研制开发与生产销售，其中比较著名的有NEFF，NI、HP，TEK 等。
从数据采集系统产品来看，各大公司提供的系列产品都包括了完成数据采集的诸如信号放大、滤波、多路开关、模数转换和接口等各种模块。现有的高速数据采集器件和开发的产品中，目前还没有完全实现高速、高分辨率。在雷达、通信、谱分析、瞬态分析、电视等应用领域，为满足实时检测和高速采集的日益更新的需要，实现数据采集的高速、高分辨率已成为数据采集系统的一个发展方向。现有的高速ADC器件和产品价格都比较昂贵，有些高速、高分辨率的器件本身还存在着不稳定性，因此，在数据采集系统向高速、高分辨率发展的同时，开发和研制的器件和产品应不断地提高可靠性，降低成本，提高性价比，以便使之得到更广泛的应用。在国内，由于历史、技术等原因，我们的产品普遍存在：通用性差、用途单一、测点少、测量距离小、环境适应性差等缺点，远没有形成系列化、模块化、标准化的通用产品，根本无法满足国内用户不断增长的需要，也远远不能与国外产品抗衡，正因此使得价格高昂的国外产品占有了相当大的市场份额。
2.2 现状及发展
数据采集与分析一直是生产实践研究与应用领域的一个热点和难点。随着微电子制造工艺水平的飞速提高及数据分析理论的进一步完善与成熟，目前国内外