1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着社会老龄化程度的加剧和人们健康意识的提高，慢性疾病的预防和早期诊断变得尤为重要。
传统的疾病诊断方法往往依赖于大型医疗设备和专业医生的诊断，存在着成本高、诊断时间长等问题，难以满足大规模人群的健康监测需求。
因此，探索便捷、高效、低成本的疾病诊断方法具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，利用脉搏波进行疾病诊断的研究在国内外受到越来越多的关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在脉搏波信号处理、特征提取、疾病诊断模型构建等方面开展了大量研究工作。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：
1.脉搏波信号采集与预处理：设计合理的脉搏波信号采集方案，选择合适的传感器和采集设备，并对采集到的信号进行去噪、基线校准等预处理操作，以提高信号质量。
2.特征提取与选择：从预处理后的脉搏波信号中提取有效的特征信息，包括时域特征、频域特征、非线性特征等，并利用特征选择算法筛选出对疾病诊断最具discriminativepower的特征子集。
3.疾病诊断模型构建：选择合适的机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，构建高精度的疾病诊断模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解脉搏波疾病诊断领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.脉搏波信号采集与数据库构建：设计合理的脉搏波信号采集方案，选择合适的传感器和采集设备，采集不同疾病患者和健康人群的脉搏波信号，并建立脉搏波数据库。
3.信号预处理与特征提取：对采集到的脉搏波信号进行去噪、基线校准等预处理操作，提取时域、频域、非线性等特征，并利用统计分析方法分析不同疾病患者在脉搏波特征上的差异性。
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.多特征融合的疾病诊断模型：本研究将提取脉搏波信号的时域、频域、非线性等多维度特征，并利用特征融合技术构建疾病诊断模型，以提高模型的精度和鲁棒性。
2.基于机器学习的疾病诊断方法：本研究将采用先进的机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，构建疾病诊断模型，克服传统诊断方法的局限性，实现疾病的自动诊断。
3.便捷高效的疾病诊断系统：本研究将开发基于脉搏波的疾病诊断系统，该系统具有无创、便捷、低成本等优点，可广泛应用于社区医院、家庭等场景，实现疾病的早期筛查和风险评估。
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]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.
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