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400-888-4851
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| 阶段 | 内容模块 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 基础夯实期 | 生物电信号原理 | 电极检测技术/ECG导联系统/信号转换电路 |
| 技术进阶期 | 数字信号处理 | 自适应滤波/功率谱分析/特征波形识别 |
| 实践应用期 | 医疗设备开发 | 可穿戴传感器设计/实时处理算法/系统集成验证 |
课程采用三阶段递进式培养体系，阶段着重构建生物医学信号处理的理论框架，通过典型临床案例解析ECG信号特征。在技术深化阶段，学员将亲手搭建数字滤波系统，掌握QRS波群检测等核心算法。
实践环节引入可穿戴医疗设备开发项目，要求学员完成从光学传感器选型到数据处理系统的完整开发流程。往期学员成功案例显示，83%的项目成果达到SCI期刊发表水平。
课程设置包含三个阶段科研训练：前5周由IEEE Fellow级别教授系统讲解生物信号处理前沿技术，中间2周开展小组课题研究，最后3周进行论文写作专项指导。教学团队近三年指导学员在IEEE Transactions系列期刊发表论文17篇。
Session1重点解析ECG信号采集系统的噪声抑制技术，通过实际电路仿真演示共模抑制比优化方案。Session3深入探讨脑电信号的特征提取方法，包含时频分析和小波变换的实战应用。
在医学影像处理专题中，课程涵盖CT重建算法的实现与优化，要求学员独立完成从投影数据到三维重建的完整流程。最新教学案例显示，学员通过本课程掌握的技术已成功应用于智能心电监护设备研发。
