1. 本选题研究的目的及意义

人体信号蕴含着丰富的生理和病理信息，对其进行有效检测和分析对于疾病诊断、健康监测以及人机交互等领域都具有至关重要的意义。

本选题旨在研究基于独立成分分析(ica)的人体信号检测方法，探索如何利用ica从复杂的人体信号中提取出有价值的信息，为相关领域的研究和应用提供新的思路和方法。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

人体信号检测一直是生物医学工程领域的研究热点，传统的信号处理方法如傅里叶变换、小波变换等在处理平稳信号时取得了一定成果，但在处理人体信号这类非线性、非平稳信号时存在局限性。

独立成分分析(ica)作为一种盲源分离技术，能够从多个混合信号中分离出statisticallyindependent的源信号，近年来在人体信号检测领域展现出巨大潜力。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入研究ica理论的基础上，结合人体信号的特点，构建基于ica的人体信号检测模型，并通过实验验证其有效性和可靠性。

1. 主要内容

1.研究ica的基本原理和常用算法，分析其在人体信号检测中的优势和局限性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证相结合的研究方法。

首先，进行文献调研，深入研究ica的基本理论、常用算法及其在信号处理中的应用，了解人体信号的特点和检测需求，为模型构建奠定理论基础。

其次，根据人体信号的特点，构建基于ica的人体信号检测模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对特定人体信号的特点，对传统的ica算法进行改进，提高其在人体信号检测中的性能。

2.结合其他信号处理方法，构建基于ica的人体信号检测模型，提高检测的准确性和可靠性。

3.将基于ica的人体信号检测方法应用于实际案例，探索其在疾病诊断、健康监测等领域的应用价值。

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.李明,王执铨,蔡晓霞.基于改进小波阈值和独立成分分析的心电信号降噪[j].电子测量技术,2023,46(02):107-112.

2.杨浩,谢维信,李军,王世豪.基于快速独立成分分析的滚动轴承故障诊断[j].机械传动,2022,46(12):168-175.

3.孙中升,张海波,陶浩,杜志江.基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[j].振动与冲击,2022,41(24):226-234 243.