心电图信号生理特征提取算法与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

金属氧化物半导体(mos)气体传感器因其灵敏度高、成本低廉、易于小型化等优点，在环境监测、工业生产、医疗诊断等领域有着广泛的应用前景。

然而，mos气体传感器普遍存在选择性差、易受环境因素干扰等问题，限制了其进一步推广应用。

因此，如何有效提取传感器信号中的关键特征，并利用这些特征提高气体识别精度，成为了当前研究的热点和难点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者针对mos气体传感器信号分析开展了大量研究，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在mos气体传感器信号特征提取方面做了大量工作，主要集中在传统的信号处理方法，如小波分析、主成分分析等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将以mos气体传感器信号为研究对象，利用相空间重构技术提取信号的非线性动力学特征，并结合模式识别方法实现对不同气体的识别。

1. 主要内容

1.研究mos气体传感器的工作原理和气敏特性，分析不同气体对传感器响应信号的影响，为后续的信号特征提取和识别奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值仿真和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：研究mos气体传感器的工作原理和气敏机理，分析不同气体对传感器响应信号的影响；研究相空间重构理论，分析不同重构参数对特征提取结果的影响，并针对mos气体传感器信号的特点，优化相空间重构参数。

2.数值仿真阶段：利用matlab等软件搭建mos气体传感器信号仿真平台，生成不同气体、不同浓度下的传感器响应信号，并利用相空间重构技术提取信号的非线性动力学特征，分析特征参数与气体种类和浓度的关系。

3.实验验证阶段：搭建mos气体传感器实验平台，采集不同气体、不同浓度下的传感器响应信号，并利用所提出的基于相空间特征的识别方法进行气体识别，验证算法的有效性和优越性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将相空间重构技术应用于mos气体传感器信号分析，提取信号的非线性动力学特征，为气体识别提供了新的思路和方法。

2.针对mos气体传感器信号的特点，优化相空间重构参数，提高特征提取的准确性和效率。

3.结合机器学习方法，构建基于相空间特征的mos气体传感器信号识别模型，提高气体识别的精度和可靠性。

6. 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

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.黄星,王晓辉,孙晓明,等.基于相空间重构和多重分形谱的模拟电路故障诊断[j].仪器仪表学报,2018,39(11):158-166.

2.张浩然,王金甲,周东华.基于改进c0复杂度和svm的轴承故障诊断[j].振动与冲击,2018,37(17):161-168.

3.刘强,李勇,李兵,等.基于多尺度排列熵和svm的滚动轴承故障诊断[j].机械工程学报,2017,53(18):85-92.