基于MSP430单片机的心电监护仪，适用于高校生物医学工程专业课程设计 毕业设计 运用生物医学电子学 模拟电子技术 数字电子技术

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ECG 是将离子极化 / 去极化从心脏肌肉活动转换为一个可测量的电信号，可检测此电信号并可被用来确定正常与有问题心脏波标志之间的关系。 为此，测量必须是精确且稳定耐用的。该心脏电活动 ECG 测量系统采用一个模块化设计来优化 ECG 所需要的高精度的模拟前端、后置增益滤波器、输入驱动、基准和模数转换调节电路中的高精度组件。 还将包括在内的是建议的其它低功耗、高精度替代方法以及推荐的功率器件，以使其更加容易地根据特殊设计需求进行定制。 心脏电活动 ECG 测量，心电图数据采集系统板实物截图: 心电图数据采集电路板设计特有实现 LEAD I ECG 测量系统的方法，此系统的设计源自离散模拟组件。 通过使用OPA2333 设计为离散的仪表放大器，然后用 18位 ADS8881 SAR ADC 将信号数字化，从而实现低功耗。 这个 ECG 数据采集的设计要求是: • 总功耗 < 1mW • 分辨率: 18 位 • 输入范围: 0 – 3V 直流 • 吞吐采样速率: 10ksps • 模拟/数字电源: 3.3V 直流 • 输入带宽: 200Hz（ECG 信号） 设计目标、模拟和测得的ECG性能的比较 心脏电活动 ECG 测量，心电图数据采集系统板 PCB 截图: 心脏电活动 ECG 测量，心电图数据采集

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预测心脏病 问题/目标 世界卫生组织估计，全世界每年因心脏病导致死亡1200万人。 在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病引起的。 心血管疾病的早期预后可以帮助做出决定，改变高风险患者的生活方式，从而减少并发症。 该项目旨在指出心脏病的最相关/风险因素，并预测总体风险。 数据源 该数据集可在Kaggle网站上公开获得。 数据来自正在进行的对马萨诸塞州弗雷明汉镇居民的心血管研究。 分类的目的是预测患者是否有10年的未来冠心病（CHD）风险。 该数据集提供了患者信息，包括4,000多个记录和15个属性。

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心脏杂波识别筛查 该报告将能够识别和开发一种预测模型，该模型可以使用机器学习算法确定患有先天性心脏缺陷的儿童和患有心脏瓣膜缺陷的成人？” 这些问题的答案将帮助听众进一步发展业务模型，从而有助于创建可预测和识别心脏杂音的便携式设备。 具有混淆矩阵，学习曲线和方框图的分类报告是度量标准，这些度量标准将用于评估算法以找到准确的响应模型。 该模型将查找分类为0-正常患者，1-先天性心脏缺陷-婴儿，2-心脏瓣膜缺陷-成人的输出变量。 初生婴儿时可以看到心脏瓣膜缺陷，成年人中也可以看到。 通过该项目，该算法将找到一个预测模型，以诊断整个年龄段其他患者的心脏缺陷