1. 本选题研究的目的及意义
心电图(ECG)信号是反映心脏电活动的重要生理指标，在临床诊断和医学研究中发挥着至关重要的作用。
心电波形的相似度计算是ECG信号分析中的基础问题，其结果可用于心律失常检测、心肌缺血诊断、睡眠阶段分析等多种应用场景。
本选题旨在研究基于动态时间规整(DTW)算法的心电波形相似度计算方法，以克服传统方法对时间轴对齐敏感、难以处理非线性变形等问题，提高心电波形相似度计算的准确性和鲁棒性。
2. 本选题国内外研究状况综述
心电波形相似度计算是ECG信号分析领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在心电波形相似度计算方面开展了一系列研究工作，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.研究DTW算法的基本原理，包括动态规划、距离度量、约束条件等方面。
2.分析心电信号的特点，研究适用于心电波形的DTW算法改进方法，例如：针对心电信号的周期性，研究基于周期约束的DTW算法。
针对心电信号的形态特征，研究基于特征点匹配的DTW算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解心电波形相似度计算的研究现状、DTW算法的基本原理和应用情况，为本研究奠定理论基础。
2.算法设计阶段：针对心电信号的特点，研究基于DTW的心电波形相似度计算算法，并对算法进行改进和优化，以提高其计算效率和精度。
3.实验验证阶段：利用公开的心电数据集，对所提算法进行性能评估，并与其他现有算法进行比较分析，验证所提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.针对心电信号的特点，对DTW算法进行改进和优化，以提高其计算效率和精度。
2.建立基于DTW的心电波形相似度计算模型，并通过实验确定最佳参数配置，为心电信号分析提供新的思路和方法。
3.利用公开的心电数据集，对所提算法进行性能评估，并与其他现有算法进行比较分析，验证所提算法的有效性和优越性。
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. 李欣, 王向军, 李青. 基于改进 DTW 的心电信号相似性度量算法[J]. 电子测量技术, 2021, 44(23): 77-83.
2. 陈思, 郭晓静, 孙冬梅, 等. 基于 DTW 的 ECG 特征相似度匹配算法研究[J]. 中国医疗设备, 2021, 36(11): 13-17.
3. 王磊, 李伟, 王健, 等. 基于 DTW 和 KNN 的心电信号分类方法[J]. 电子测量与仪器学报, 2022, 36(01): 149-155.
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