432显示结果t14
44实物结果分析t15
5波形识别方案的改进与性能分析t16
51改进方案分析t16
52识别结果对比与分析t16
6总结与展望t16
61总结t16
62展望t17
主要参考文献：t17
附录t18
致　谢t18
1绪论
11研究背景和意义
波形识别技术在信息传输、智能故障诊断、心电监护及临床医学等领域有着重要的地位，如声音、雷达信号的识别以及各种生物信号的分类等。目前，波形识别研究中大多采用基于信号相关系数的计算法。其主要思想是根据随机信号的数字统计特征，利用互相关函数来进行信号分析312。但为了满足室外的工作需求，波形识别系统常常需采用便携式设计，这对原有理论提出了更高的要求。本设计主要研究波形识别技术在STM32微处理器上的实现。STM32微处理器具有重量小、成本低、运算速度快的特点；把波形识别系统嵌入到STM32中，将使得整个系统更加的便携，更能适应不同的工作场景。
在前人的研究中，不难发现，波形识别技术大多是嵌在计算机等大型的计算工具中，但随着波形识别技术应用的日益广泛，各种环境工作场景日益增多，如室外、野外等特殊环境。面对这样环境，传统的波形识别系统由于体积庞大，质量重，无法满足需要。因此，研究便携式的波形识别系统必然成为一个很有意义课题。
12波形识别技术的发展与需求
临床医学是波形识别技术应用的几大领域之一；特别是心电监护中，由于病人需要长时间的监护，数据量特别大，工作任务重，医生在根本不可能逐个检查心电波形。为了将医护人员从繁重、海量的心电数据处理中解放出来，心电图自动识别诊断系统应运而生。其中，该系统运用的原理实质上就是波形识别原理。50年代以来心电图领域引进了计算机辅助诊断技术，由于有计算机迅速处理数据，临床诊断筛选的工作效率、判别的准确性、快速性得到了很大提高。心电图自动诊断系统通过对心电信号进行处理，得到各个波形的特征值，并经过诊断系统的分析处理提供诊断建议，医师只需对系统判为异常的心电图做重点检测并参考诊断建议，即可得出诊断结论，极大的降低了临床医师的劳动强度，避免了漏检情况的出现，提高了诊断结果的准确性从而达到最佳的医疗诊断水平。也正因为心电图自动识别诊断系统的重要作用，使得人们越来越重视波形识别技术。
近年来，随着科技不断的发展，人们的需求日益增多。比如，野外救援、地震救援等这些恶劣环境中，由于原本的心电图自动识别诊断系统嵌在计算机等大型的计算机中，体积庞大，质量重，移动困难，这已经不能满足工作者的需要了r