生物医学信号处理-小论文
基于Matlab的心电信号分析与处理
摘要：
本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。直接采用Matlab语言编程对
输入的原始心电信号进行处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频
域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试,
得出一定的结论。 (This topic has designed a simple ECG analysis system. Direct use of Matlab programming language original ECG signal input is processed, and its waveform spectrum analysis of the time domain and frequency domain matlab language programming through design, prepared in accordance with specific design requirements to complete the system of procedures, debugging and functional testing, too a certain conclusion.) 关键字：matlab、心电信号、滤波
一、课题目的及意义
心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物
电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学
的发展。
然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析
来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助
信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊
断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电
信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了亟待解
决的焦点问题。本课题通过matlab语言编程，对原始心电信号进行一定的分析
处理。(ECG is the first human study and one biological signal applied to clinical medicine, it is easier to detect than other biological signals, and has a more intuitive regularity, thus ECG analysis technology for the development of medical science.
However, ECG automatic diagnosis has not been widely used in clinical, ECG machine detection analysis from home and abroad, the accuracy of the automatic analysis can replace the doctor has not yet reached the level of aid can only provide information to the clinician. The main reason is not allowed to identify the ECG waveform and ECG diagnostic criteria are not uniform. Therefore, to explore new ways to improve the accuracy of waveform recognition, searching for computer-implemented but also with the diagnostic value of the diagnostic criteria,
the effect of improving the electrocardiogram automatic diagnosis, the fundamental way to expand its range of applications. How to ECG extract more accurate feature automatically analyze, determine the type of exception has become the focal point of their problems to be solved)
二、设计思路
1．根据给定的一段MIT-BIH心电信号，画出心电信号的时域波形和频谱图（幅频和相频）；(According to a given period of MIT-BIH ECG, ECG draw a time-domain waveform and spectrum (amplitude and phase frequency); 2．根据心电信号频率范围及其噪声的频率范围设计2个滤波器（一个IIR，一个FIR）实现对心电信号滤波。滤波器的种类（高通，低通，带通，带阻），滤波器性能指标（通阻带截止频率，衰减系数），滤波器的设计方法（IIR有冲击响应不变法和双线性变换法，FIR有窗函数法及频率抽样法）等自行设计。要求输出所设计的滤波器的系统函数，画出滤波器的频率响应（幅频响应和相频响应）曲线；(Design two filters (a IIR, a FIR) filter to achieve ECG ECG according to the frequency range and noise frequency range. Filter type (high-pass, low pass, band pass, band stop), filter performance indicators (pass stopband cutoff frequency, attenuation coefficient), filter design methods (IIR has impulse response invariance and bilinear transform , FIR with window function method and frequency sampling method) own design. System functions required output filter design, draw the filter frequency response (amplitude-frequency response and phase frequency response) curve;)
3．用该滤波器对心电信号进行滤波，画出滤波以后心电信号的时域波形和频谱（幅频）；分析信号滤波前后心电信号的时域和频域的变化；(With this filter ECG signal filtering, filtering after the draw ECG waveform and spectrum (amplitude and frequency); changes before and after the time-domain analysis of ECG signal filtering and frequency domain;)
4．两个滤波器滤波效果异同分析(Similarities and differences between the two filters filtering effect analysis)
三、设计过程及分析
3.1原始心电信号分析
用load函数将原心电信号导入b = load('C:\Users\TOSHIBA\Desktop\信号处理\102.txt')，并画出心电信号的时域波形和频谱图（幅频和相频），(ECG with a load function will import b = load ('C: \ Users \ TOSHIBA \ Desktop \ Signal processing \ 102.txt'), and draw the ECG waveform and spectrum (amplitude and phase frequency ) (如图1所示:
图1 原始心电信号的时域波形图及频谱图
心电信号由于受到人体诸多因素的影响，因而有着一般信号所没有的特点：
(1)信号弱。心电信号是体表的电生理信号，一般比较微弱，幅度在10pV～5mV，频率为0．05～100Hz。例如从母体腹部收取到的胎儿心电信号仅10／zV～50／IV。
(2)噪声强。由于人体自身信号弱，加之人体又是一个复杂的系统，因此信号容易受到噪声干扰。
(3)随机性强。心电信号不仅是随机的，而且是非平稳的。同时，在心电图
检测过程中极易受到各种噪声源的干扰，从而使图像质量变差，使均匀和连续变化的心电数值产生突变，在心电图上形成一些毛刺。使原本很微弱的信号很难和噪声进行分解。可能出现的噪声有如下的种类：
1)工频干扰
工频干扰是由电力系统和人体的分布电容引起的，其频率包括50Hz(MIT-BIH数据库数据工频因为是美国标准，所以是60Hz)的基波及其各次谐波，其幅值成分在ECG峰一峰值的0—50％范围内变化。
2)引起基线漂移的干扰
心电信号有时候会出现信号基线起伏不平的现象，造成这样的现象有很多原因，主要的有：
①呼吸运动人体呼吸时胸腔内器官和组织会发生一定程度的变化，会对在体表记录到的心电图波形的幅度和形态有所影响，表现为基线随呼吸产生周期性或非周期性漂移，从而导致心电波形的幅度随呼气和吸气而分别上抬和下移。呼吸运动是引起心电基线漂移的主要原因。
②运动伪迹运动伪迹是由于人体轻微运动造成电极与入体的接触电阻发生变化而引入的一种干扰，它的产生原因仅仅是接触电阻的变化，而不是接触的断续。这种干扰同样导致信号基线的变化，但不是基线的跃变。③信号记录和处理中电子设备引起的干扰这种干扰对信号影响很大，严重时可完全淹没心电信号或使得基线剧烈漂移，其中导联开路和放大器的热移是主要因素。这种干扰往往无法通过心电分析算法来校正。由于心电波形已经完全畸变，此时对这些数据分析已无太大意义。所以一般跳过此段数据。
3)高频噪声
心电信号中的高频噪声主要是肌电噪声。肌肉收缩会产生mV级的肌电干扰，表现为心电图上不规则的细小波纹，使心电图模糊不清或产生失真。肌电噪声的特点是频率范围较广，频谱分布非常复杂。
3.2 设计滤波器
（1）IIR滤波器的设计
1）IIR滤波器的设计过程：
按照技术要求设计一个模拟滤波器，得到模拟低通滤波器的传输函数H（s），再按一定的转换关系将H(s)转换成数字低通滤波器的系数函数H(z)。这样设计的关键问题就是找到这样的转换关系，将s平面上的H(s)转换成z平面上的H(z)。
2）巴特沃斯滤波器分母多项式的因式表示，如表1所示：
表1 巴特沃斯滤波器分母多项式的因式表示
3）巴特沃斯低通滤波器的阶数公式
N=log10((10^(As/10)-1)/(10^(Rp/10)-1))/(2*log10(ws/wp))）
4）巴特沃斯低通滤波器函数
由巴特沃斯低通滤波器的阶数公式和巴特沃斯滤波器分母多项式的因式表示求出归一化巴特沃斯低通滤波器Has (s )
N=7
则Has(s )=1/((s+1)*(s^2+0.4450s+1)*(s^2+1.247s+1)*(s^2+1.8022s+1))
5）巴特沃斯低通滤波器的频域特性，，如图2所示：
图2 巴特沃斯低通滤波器的相频和幅频特性
6）经过巴特沃斯低通滤波器器后心电信号的时域波形和频谱图，(After Butterworth low-pass filter is when the ECG waveform and spectrum domain)如图3所示：
图3 经过巴特沃斯低通滤波器器后心电信号的时域波形图和频谱图对比原始信号的时域波形图和频谱图可得通过低通滤波器后的心电信号波形图可以明显看出波形变得平滑，由工频干扰产生的毛刺被低通滤波器成功滤除。(Comparison of the original signal and the time-domain waveform spectrum can be obtained apparent waveform becomes smooth, the burr frequency interference generated by the success of the low-pass filter to filter out ECG waveform after the low-pass filter.)
（2）FIR滤波器的设计
1）FIR滤波器的设计过程：
①给定理想的频率响应函数 Hd(e^jw)及技术指标δ, Δw;
②求出理想的单位抽样响应hd(n);
③根据阻带衰减选择窗函数w(n);
④根据过渡带宽度确定N 值N=A/Δw;
⑤求所设计的FIR滤波器的单位脉冲响应h(n)=hd(n)*w(n);
⑥计算频率响应Hd(e^jw),验算指标是否满足要求。
2）布拉克曼窗低通滤波器的频域特性，如图4所示：
图4 布拉克曼窗低通滤波器的相频和幅频特性
3）经过布拉克曼窗低通滤波器器后心电信号的时域波形和频谱图，(After Blackman window low-pass filter is ECG waveform and spectrum,)如图5所示
图5 经过布拉克曼窗低通滤波器器后心电信号的时域波形和频谱图对比原始信号的时域波形图和频谱图可得通过低通滤波器后的心电信号波形图可以明显看出波形变得平滑，由工频干扰产生的毛刺被低通滤波器成功滤除。
4、结果分析
通过用matlab设计的IIR低通滤波器和FIR低通滤波器对带有噪声的心电信号进行处理和分析，消除了原心电信号中由工频干扰产生的毛刺现象，虽然仍存在一些误差，但基本上达到了预期效果。通过做课程设计熟悉并掌握了相关的matlab操作环境；进一步加深了对滤波器设计相关知识的理解，熟练了滤波器设计的方法和过程。(By IIR and FIR low-pass filter with a low-pass filter design matlab ECG with noise processing and analysis, eliminating the original ECG frequency interference generated by the workers burr phenomenon, although there are
still some errors but basically achieved the expected results.
By doing curriculum design and familiar with the relevant operating environment matlab; further deepened the understanding of filter design knowledge, skilled filter design methods and processes.
巴特沃斯数字低通滤波器：
巴特沃斯滤波器是电子滤波器的一种。巴特沃斯滤波器的特点是通频带的频率响应曲线最平滑。巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波得图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。巴特沃斯滤波器的振幅对角频率单调下降，并且也是唯一的无论阶数，振幅对角频率曲线都保持同样的形状的滤波器。只不过滤波器阶数越高，在阻频带振幅衰减速度越快。其他滤波器高阶的振幅对角频率图和低级数的振幅对角频率有不同的形状。
窗函数法：
窗函数法是设计FIR滤波器的最主要方法之一，实际中遇到的离散时间信号总是有限长的，因此不可避免的要遇到数据截短的问题，在信号处理中，对离散序列的截短是通过序列与窗函数相乘来实现的。在信号处理中，窗函数是一种除在给定区间之外取值均为0的实函数。譬如：在给定区间内为常数而在区间外为0的窗函数被形象地称为矩形窗。任何函数与窗函数之积仍为窗函数，所以相乘的结果就像透过窗口“看”其他函数一样。窗函数在光谱分析、滤波器设计以及音频数据压缩等方面有广泛的应用。
程序流程图：
clear all;close all;clc;
%时域波形图以及频谱图
b=load('C:\Users\TOSHIBA\Desktop\信号处理\102.txt');
t=b(:,1);%时间
c=b(:,2);%幅值
figure(1);
subplot(311);
plot(t,c);
title('原始心电信号的时域波形图');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值/A');
n=3600;
m=(fft(c,n));
fs=360;%采样频率
f=fs/n*(0:n-1);%定位坐标
subplot(312);
plot(f,abs(m));
title('原始心电信号的频谱图');xlabel('频率/HZ');ylabel('幅值/db');axis([0,360,0,150]);
subplot(313);
plot(f,angle(m));
title('原始心电信号的相频图');xlabel('频率/Hz');ylabel('相角/rad');axis([0,360,-5,5]);
% 低通IIR滤波器;
wp=2*pi*10/fs; %通带数字频率转换成模拟频率
ws=2*pi*15/fs; %通带截至数字频率转换成模拟频率
rp=2; %通带最大衰减
rs=20; %阻带最小衰减
[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); %确定最小阶数N和频率参数Wc
[Bz,Az]=butter(N,wc);%得巴特沃斯归一化低通原型
[H,w]=freqz(Bz,Az); %生成频率响应参数
f1=w/pi*fs/2; %采样频率转换成模拟采样频率
y1=filter(Bz,Az,c);%使用filter函数对信号进行滤波
figure(2);
subplot(211);
plot(f1,angle(H));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('低通滤波器相频特性');
subplot(212);
plot(f1,abs(H));
xlabel('频率/Hz');ylabel('幅度');
title('低通滤波器幅频特性');
% 低通IIR滤波后图形
figure(3);
subplot(311);
plot(t,y1);
title('滤波后时域波形');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值/A');
subplot(312);
plot(abs(fft(y1)));
title('滤波后心电信号的频谱图');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值/db');axis([0,360,0,150]); subplot(313);
plot(angle(fft(y1)));
axis([0,360,-5,5]);
title('滤波后心电信号的相频特性');xlabel('频率/Hz');ylabel('相角/rad');
%低通FIR滤波器
N=50; %定义窗函数的长度
wc=0.3;
window=blackman(N);%根据N的值产生一个布拉克曼窗window
hn=fir1(N-1,wc,window);%可以指定窗函数向量window。如果缺省window参数,则fir1默认为hamming窗。
y2=filter(hn,1,b(:,2));%使用filter函数对信号进行滤波
figure(4);
freqz(hn,1);
% 低通滤波器滤波后图形
figure(5);
subplot(311);
plot(t,y2);
title('滤波后时域波形');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值/A');
subplot(312);
plot(abs(fft(y2)));
title('滤波后心电信号的频谱图');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值/db');axis([0,360,0,150]); subplot(313);
plot(angle(fft(y2)));
title('滤波后心电信号的相频特性');xlabel('频率/Hz');ylabel('相角/rad');axis([0,360,-5,5]);
数字信号处理在生物医学的应用
数字信号处理在生物医学领域的应用 作者：张春强 安徽农业大学工学院 车辆工程 13720482 摘要:在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，信号处理立即成为解决这些问题的有效方法之一。主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用,并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词:数字信号处理;小波分析;人工神经网络;维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来,随着计算机和信息学科的飞速发展,大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)技术。经过几十年的发展,数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心,以逻辑电路为基础,以大规模集成电路为手段,利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理,其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。 而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题,特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 2 数字信号处理在生物医学工程中的应用 2.1 信号处理在DNA 序列中的应用 生物序列数据在数学上以字符串表示，每个字符对应于字母表中的一个字母。如 DNA 序列中，用 A,T,C,G 四个字母代表组成 DNA 序列的四种碱基。对数值化后的DNA 序列进行频谱分析发现基因序列蛋白质编码区存在周期 3行为，即其功率谱在1/3频率处有一谱峰。用傅利叶变换来分析基因序列的功率谱可以发现其蛋白质编码区，可以预测基因位置和真核细胞基因中独特的外显子。 1.1 DFT 求 DNA 序列功率谱 在对基因组序列进行计算分析之前，先将其转化为数值序列。设字母表Λ = {A ，C ，G ，T } ,取长度为N 的DNA 序列x[n]，对于Λ中每个不同的字母都形成一个指示器序列[]n x α(0≤n ≤N-1，α∈Λ),在序列[]n x α中的某一个位置i 有: []其他)(01i n x ααα=???=(位置i 处的碱基为α) 该指示器的DFT 变换为 [][]n jw N n DFT k e n x k X --=∑=1 0αα，)10(-≤≤N k （1） 于是可以求得DNA 序列的功率谱：
生物医学信号处理历年精彩试题_电子科大_饶妮妮
生物医学信号处理试卷集 试卷一答案和评分标准： 一、假设有两个离散平稳随机过程)(),(n y n x ，m x m R 6 .0)(=， m y m R 8 .0)(=，它们统计独立，求这 两个随机过程的乘积的自相关函数和功率谱密度。（14分） 解： 设z=xy ， m y x z m R m R m n y n y E m n x n x E m n y m n x n y n x E m n z n z E m R 48 .0)()()]()([)]()([)]()()()([)]()([)(==++=++=+=（6分） ∑==+∞ -∞ =-m m j m z j z e m R DTFT e P ωω48.0)]([)(（4分） =ωcos 96.02304.17696 .0-（4分） 二、设线性系统如图所示，已知 n n n s ,相互独立，且ωω2 sin )(=j s e S ， 21 )(= ωj n e S 。要求设计一 个滤波器ωω2 sin )(c e H j =，试确定c 使得滤波后的输出n s ?与真实信号n s 的均方误差最小，即 ])?[(2n n s s E -最小。（14分） 解答： 设误差为n n n s ? s e -=其自相关为： )m (R )m (R )m (R )m (R )]s ?s )(s ?s [(E )e e (E )m (R s ?s s ?s ?s s m n m n n n m n n e +--=--==+++（2分） 做傅立叶变化： )()()()()(???ω ωωωωj s j s s j s s j s j e e S e S e S e S e S +--=（4分） ω ωωωωωωω4262j n j s 2j j x 2j ?sin 21 sin ])(e S )(e S [)e (H )(e S )e (H )(c c e S j s +=+== （2分） ωωωωωω4i s i i sx i ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s s === ωωωωωω4i s i i xs i s ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s ===** （2分） 2 2 14321 c c +-=ξ （3分）
1生物医学信号概述
第一章生物医学信号概述 第一节学习生物医学信号处理的理由生物医学工程是一个应用性的研究领域，生物医学信号处理自然应该成为该专业的主干课程之一，使学生掌握处理信号和系统的方法。 信号处理的含义比纯粹的数学运算更深更广。生物医学信号处理以严谨的组织行为方式为分析和概念化物理行为提供了一个基础框架，不管这种行为是一个电子控制系统的输出还是一次种植与周围组织的反应。 对信号/系统进行计算能够获得较精确的分析结果，但对分析过程的理解（定性的）也十分重要。例如，一名学生建议用小波来检测心电图信号中的异常，则他/她必须理解小波变换的数学概念。另一名具有神经生理学兴趣的学生希望研究全身振动对视觉功能的影响，则他/她需要理解共振的概念（即使他/她已经忘记了量化这种现象的二阶差分方程）。类似地，一名要研究心率的神经中枢控制的学生，不管他/她用哪种方法来描述心率，都需要理解记忆或相关的概念以及在能量记录中瞬时变化的原因。简言之，作为一名生物医学工程师应该掌握信号处理的定性描述并具备应用定量分析方法解决生物医学问题的技能。通过学习《生物医学信号处理》课程，学生可以达到上述要求。 更具体地说，生物医学信号处理将教给学生两种主要技能：（1）为了提取原始的生物医学信息，获取和处理生物医学信号的技能；（2）解释处理结果性质的技能。为此，《生物医学信号处理》课程应该包含以下四个重要内容： （1）测量生物医学信号，即量化和校正测量仪器对待测信号的影响。 （2）操作（即滤波）生物医学信号，即识别和分离信号中的有用成份和无用成份。 （3）定量描述生物医学信号，即揭示产生生物医学信号的本质，根据第二步得出的结果预测信号未来的行为。 （4）探测生物医学信号源，即描述一个生物医学物理系统的输入与输出信号之间内在联系。 大多数信号处理教材都很强调计算和算法。对于生物医学工程专业的学生来说，如果在生物医学信号处理课程中仍选用大量信号处理的内容，则可能是熟悉知识的枯糙重复。本教材的宗旨是通过许多具体生物医学信号处理实例，将真实世界与理论研究联系起来，并指导学生如何应用一项理论去解决一个具体的生物医学问题。 第二节信号及其类型 信息是一个过程产生的能量的测量，而信号则是信息的一种表达形式。来自于真实世界的信号各不相同，但大致可分为四种类型：（1）确定性信号；（2）随机信号；（3）分形信号；（4）混沌信号，如图1-1（a）、（b）、（c）和（d）分别是四种类型信号的一个例子。 确定性信号在教材中常作为例子给出，是学生最熟悉的一类信号，但这类信号在真实世界中则较少出现。所谓确定性信号是指在已知足够过去值的条件下，能够准确预测该信号未来值的一类信号。例如，正弦波信号A Sinωt。换句话说，只要能够用数学封闭表达式来表达的一类信号就是确定的信号。 既使信号的全部过去值已知，也不能准确预测其未来值的一类信号称为随机信号。随机信号
生物医学信号处理的方法
生物医学信号处理的方法 生物医学仪器包括了诊断仪器和治疗仪器两大类。在诊断仪器中要寻找对诊断有意义的具有某种特征的信号或信号的某种特征量。在治疗仪器中同样需要确定特征信号的存在或信号特征量的大小去控制治疗部分的工作。一般说来，信号并不能直接提供这些信息，它们需要应用信号处理方法去提取。例如，临床的常规脑电图检查可为脑损伤、脑血栓、内分泌疾病等的诊断、预防和治疗提供信息。另外脑电图也常用来作睡眠、麻醉深度的监护。但是白发脑电图的时域波形很不规则。不但它的节律随精神状态变化而改变，而且在基本节律的背景下还会不时地发生一些瞬态变化。传统的分析方法是用领域分析方法，用它的基本节律作为脑电图的基本特征量。 从信号中提取特征量的常用方法有谱分析、波形分析、建立模型等多种。有了特征量，就要根据它们进行诊断。诊断就是分类。现用的模式分类方法有统计模式识别、句法分析、模糊模式识别等。上述这些内容正是信号处理学科的主要研究对象，实际上这些方法现在也并不成熟。对于生物医学信号中大量存在的非线性、非平稳、多变量等问题的分析还很初步，还需深入地研究和探讨。 由于干扰的影响，生物医学信号往往埋藏在噪声中，因此造成信息丢失或产生虚假信息，所以通常在进行生物医学信号处理以前，要对信号施加某种处理来降低噪声、增强信息。例如，在研究大脑感觉机制，提取诱发响应时，常常采用重复刺激方法和相干平均技术来克服自发脑电活动，增强有用信息。污染信号的噪声可以是加性的(即观测等于信号的噪声之和)、相乘性的(即观测等于信号与噪声的积)；也可能有用的信息仅与信号的一部分有关，而与有用信息非相关部分也被看成噪声。总之，噪声的性质是多种多样的。数字滤波器是增强信息、抑制噪声的常用方法，然而它对于频带重叠的信号与噪声无能为力。因此消噪问题是生物医学信号处理研究的又一个重要内容。 目前生物医学信号处理中应用的抑制噪声和信号增强技术，常需要信号与噪声统计特性的先验知识，先验知识越完整，增强信号的效果越显著。然而得到这些先验知识常常又是困难的，这种要求限制了诸如维纳滤波、卡尔曼滤波等技术的应用。自适应方法可以自动调节参数来适应信号统计特性而不依赖先验知识，因而引起了广泛的注意。 在某种情况下，需要将信号从一个地点传送到另一个地点。有不少突发性疾病对患者威胁极大，例如，猝死和呼吸障碍，为了及时抢救，在患者家里安装监护系统，监护系统采集的信息经电话电路传到监护中心，使患者处于医护人员的监护之下。为了保证传输效率，或为了方便地保存、记录患者病历，需要尽量减
生物医学信号处理
1、生物医学简述 1、1生物医学信号概述 生物医学信号就是人体生命信息得体现,就是了解探索生命现象得一个途径。因此,深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法得研究对于认识生命运动得规律、探索疾病预防与治疗得新方法以及发展医疗仪器这一高新技术产业都具有极其重要得意义。国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法得研究都给予极大得重视。人体给出得信号非常丰富,每一种信号都携带着对应得一个或几个器官得生理病理信息。由于人体结构得复杂性,因此可以从人体得不同得“层次”得到各类信号,如器官得层次、系统得层次以及细胞得层次,这些信号大致分为电生理信号、非电生理信号、人体生理信号、生化信号、生物信息以及医学图像[1]。 1、2生物医学信号得特点 生物医学信号属于强噪声背景下得低频微弱信号,它就是由复杂得生命体发出得不稳定得自然信号,从信号本身特征、检测方式到处理技术,都不同于一般得信号。 ⑴信号弱,如心电信号在mV级,脑电信号在μV级,而诱发电位信号得幅度更小。 ⑵噪声强,人体就是电得导体,易感应出工频噪声;其次就是信号记录时受试者移动所产生得肌电噪声,由此引起电极移动所产生得信号基线漂移。另外,凡就是记录中所含有得不需要成分都就是噪声,如记录胎儿心电时混入得母亲得心电。 ⑶随机性强且一般就是非平稳信号,由于生物医学信号要受到生理与心理得影响,因此属于随机信号。 ⑷非线性,非线性信号源于非线性系统得输出,人体体表采集到得电生理信号都就是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加得结果,因此这些信号严格地说都就是非线性信号,但目前都就是把她们当作线性信号来处理[2]。 2、生物医学信号得检测 生物医学信号检测就是对生物体中包含地生命现象、状态、性质与成分等信
信号与系统在生物医学中的应用
信号与系统论文 题目：信号与系统在生物医学中的应用 学号：121417010133 班级：生医121班 姓名：张小鲜
信号与系统在生物医学中的应用 摘要 随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，信号与系统在实际生活中的应用越来越广泛，本文在信号与系统中占有重要分量的数字信号处理技术为例，讨论其在生物医学中的应用，从而阐述信号与系统在生物医学中的应用。数字信号处理（Digital Signal Processing DSP)是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换和识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。 数字信号处理技术一诞生就显示了强大的生命力，展现了极为广阔的应用前景。接下来主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用，并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词：生物医学；信号与系统；数字信号处理；小波分析；人工神经网络；维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来，随着计算机和信息学科学的飞速发展，大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(DigitalSignalProcessing，简称DSP)技术。经过几十年的发展，数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心，以逻辑电路为基础，以大规模集成电路为手段，利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理，其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题，特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 1.1生物医学信号特性
关于现阶段生物医学信号处理的技术与进展
关于现阶段生物医学信号处理的技术与进展[摘要] 生物电子学的迅速发展也推动着生物医学信号处理的快速进步。本 文对生物医学信号处理的研究现状作出介绍,同时通过分析典型系统,给出基于DSP的生物医学信号采集和分析系统的模型,并对面对的技术问题做出分析。最后指出今后的发展趋势及展望。 [关键词] 生物医学信号DSP小波虚拟仪器 引言 随着生物学和医学的发展,越来越多的人体和生物信号需要测定以供科研和诊断之用。生物医学信号处理被应用于医学教学、科研、临床、监控等,并显示出越来越重要的地位。生物医学信号包括各种生理参数,如脑电、心电、肌电等生物电信号;心跳、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等的非电量信号。这些信号均是强噪声背景下的低频(小于200Hz)微弱信号(幅度小于100 mV) ,这就对信号采集系统有很高的精度要求[1]。正由于采集的信号具有生物信号特有的特点:高背景噪声,且随机性大,即影响因素很多并且不可能用确定性的数学函数来表达,信号弱等[2],故需采用各种数字信号处理的方法来提取我们需要的信号。所以人体信号采集和分析系统的地位显得越来越重要。 一、生物医学信号处理的研究现状 1.基于DSP的生物医学信号采集和分析系统 现有的生物信号采集和分析系统大部分都是以PC机或工作站为核心的。其缺点是仅适合固定场合,灵活性差。并且计算机上用软件实现信号算法,虽然软件可以是自己编写的,也可以使用现成的软件包,但这种方法的缺点是速度太慢,不能用于实时系统,只能用于教学与仿真。如近些年发展迅速的Matlab,几乎可以实现所有数字信号处理的仿真[3]。便携式系统目前往往多是基于单片机系统,但由于单片机采用的是冯·诺依曼总线结构,所以单片机系统复杂,尤其是乘法运算速度慢,在运算量大的实时系统中很难有所作为,难以实现复杂的算法,特别是各种数字信号处理方面的大规模运算。近年来,随着大规模集成电路的发展,半导体制造厂商推出了高速低功耗特别适合于数字信号处理的嵌入式DSP处理器(如TI 的TMS320C2000/C5000等)和高增益、高共模抑制比的集成化仪用放大器等高性能芯片[4]。为研制新一代的采集和实时分析系统提供了物质基础。 2.基于虚拟仪器技术的生物医学信号采集和分析系统 作为一种新兴的计算机技术,虚拟仪器技术的发展为生物医学仪器的发展带来了广阔的前景。建立在通用计算机和数据采集(DAQ)设备基础上的虚拟仪器技术具有开发周期短、
生物医学信号处理-小论文
基于Matlab的心电信号分析与处理 摘要： 本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。直接采用Matlab语言编程对 输入的原始心电信号进行处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频 域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试, 得出一定的结论。 (This topic has designed a simple ECG analysis system. Direct use of Matlab programming language original ECG signal input is processed, and its waveform spectrum analysis of the time domain and frequency domain matlab language programming through design, prepared in accordance with specific design requirements to complete the system of procedures, debugging and functional testing, too a certain conclusion.) 关键字：matlab、心电信号、滤波 一、课题目的及意义 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物 电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学 的发展。 然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析 来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助 信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊 断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电 信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了亟待解 决的焦点问题。本课题通过matlab语言编程，对原始心电信号进行一定的分析 处理。(ECG is the first human study and one biological signal applied to clinical medicine, it is easier to detect than other biological signals, and has a more intuitive regularity, thus ECG analysis technology for the development of medical science. However, ECG automatic diagnosis has not been widely used in clinical, ECG machine detection analysis from home and abroad, the accuracy of the automatic analysis can replace the doctor has not yet reached the level of aid can only provide information to the clinician. The main reason is not allowed to identify the ECG waveform and ECG diagnostic criteria are not uniform. Therefore, to explore new ways to improve the accuracy of waveform recognition, searching for computer-implemented but also with the diagnostic value of the diagnostic criteria,
生物医学信号处理期末重点
一、生物医学信号处理绪论 生物医学信号处理的对象：由生理过程自发产生的；把人体作为通道，外界施加于人体产生的电生理信号和非电生理信号。 生物信号的主要特点：复杂性，随机性强，噪声干扰强，非平稳性等 二、数字信号处理基础 傅立叶变换的意义：把一个无论多复杂的输入信号分解成复指数信号的线性组合，那么系统的输出也能通过图2.1的关系表达成相同复指数信号的线性组合，并且在输出中的每一个频率的复指数函数上乘以系统在那个频率的频率响应值。使得分析、处理信号变得简单。 数字滤波器的设计：IIR滤波器的设计：利用传统的模拟滤波器设计方法。 切比雪夫低通滤波器： %低通滤波器设计0~35Hz wp=35;ws=45; %WP通带截止频率，WS阻带截止频率 Rp=1;Rs=71; %Rp通带内的最大衰减,Rs阻带内的最小衰减 fs=1000; %采样频率 [N,wn]=cheb1ord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),Rp,Rs); [B,A]=cheby1(N,Rp,wn); freqz(B,A,[],fs) %幅频特性 FIR滤波器设计：多采用窗函数和频率取样设计法。椭圆带通滤波器 [b_alpha,a_alpha] = ellip(5,1,40,[8 13]*2/500); freqz(b_alpha,a_alpha,[],500) 例题2-11选择合适的窗设计FIR低通滤波器，画出滤波器的单位脉冲响应和该滤波器的幅度响应： 解： wp = 0.2*pi; ws = 0.3*pi; %给出通带频率和阻带频率 tr_width = ws-wp; %求过渡带宽度 %，hamming window即可满足该条件，查表求得窗长度 M = ceil(6.6*pi/tr_width) ; n=[0:1:M-1]; wc = (ws+wp)/2; %求截止频率 b= fir1(M,wc/pi); %求FIR低通滤波器的系数，默认就是hamming window h=b(1:end-1); [hh,w] = freqz(h,[1],'whole'); %求滤波器的频率响应 hhh=hh(1:255);ww=w(1:255); %由于对称性，画一半图即可 % 画图 subplot(1,2,1); stem(n,h);title('实际脉冲响应') axis([0 M-1 -0.1 0.3]); xlabel('n'); ylabel('h(n)') subplot(1,2,2); plot(ww/pi,20*log10(abs(hhh)));title('幅度响应（单位：dB）');grid axis([0 1 -100 10]); xlabel('频率（单位：pi）'); ylabel('分贝') set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1]) set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,0]) 例2-12】最常碰到的信号处理任务是平滑数据以抑制高频噪声。求几个数据点的平均值是减弱高频噪声的一种简单方法，这种滤波器被称为平滑滤波器或中值滤波器。 Y = MEDFILT1(X,N)， 如果没有给出N的值，则默认N=3；
生物医学信号处理
1.生物医学简述 1.1生物医学信号概述 生物医学信号是人体生命信息的体现，是了解探索生命现象的一个途径。因此，深入进行生物医学信号检测与处理理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法以及发展医疗仪器这一高新技术产业都具有极其重要的意义。国内外对于生物医学信号检测处理理论与方法的研究都给予极大的重视。人体给出的信号非常丰富，每一种信号都携带着对应的一个或几个器官的生理病理信息。由于人体结构的复杂性，因此可以从人体的不同的“层次”得到各类信号，如器官的层次、系统的层次以及细胞的层次,这些信号大致分为电生理信号、非电生理信号、人体生理信号、生化信号、生物信息以及医学图像[1]。 1.2生物医学信号的特点 生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。 ⑴信号弱，如心电信号在mV级，脑电信号在μV级，而诱发电位信号的幅度更小。 ⑵噪声强，人体是电的导体，易感应出工频噪声；其次是信号记录时受试者移动所产生的肌电噪声，由此引起电极移动所产生的信号基线漂移。另外，凡是记录中所含有的不需要成分都是噪声，如记录胎儿心电时混入的母亲的心电。 ⑶随机性强且一般是非平稳信号，由于生物医学信号要受到生理和心理的影响，因此属于随机信号。 ⑷非线性，非线性信号源于非线性系统的输出，人体体表采集到的电生理信号都是细胞膜电位通过人体系统后在体表叠加的结果，因此这些信号严格地说都是非线性信号，但目前都是把他们当作线性信号来处理[2]。 2.生物医学信号的检测 生物医学信号检测是对生物体中包含地生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化地技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域。绝大部分生物医学信号都是信噪比很低地微弱信号，
数字信号处理在生物医学的应用
数字信号处理在生物医学领域的应用 作者：张春强 安徽农业大学工学院 车辆工程 13720482 摘要:在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，信号处理立即成为解决这些问题的有效方法之一。主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用,并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词:数字信号处理;小波分析;人工神经网络;维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来,随着计算机和信息学科的飞速发展,大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)技术。经过几十年的发展,数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心,以逻辑电路为基础,以大规模集成电路为手段,利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理,其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。 而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题,特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 2 数字信号处理在生物医学工程中的应用 2.1 信号处理在DNA 序列中的应用 生物序列数据在数学上以字符串表示，每个字符对应于字母表中的一个字母。如 DNA 序列中，用 A,T,C,G 四个字母代表组成 DNA 序列的四种碱基。对数值化后的DNA 序列进行频谱分析发现基因序列蛋白质编码区存在周期 3行为，即其功率谱在1/3频率处有一谱峰。用傅利叶变换来分析基因序列的功率谱可以发现其蛋白质编码区，可以预测基因位置和真核细胞基因中独特的外显子。 1.1 DFT 求 DNA 序列功率谱 在对基因组序列进行计算分析之前，先将其转化为数值序列。设字母表Λ = {A ，C ，G ，T } ,取长度为N 的DNA 序列x[n]，对于Λ中每个不同的字母都形成一个指示器序列[]n x α(0≤n ≤N-1，α∈Λ),在序列[]n x α中的某一个位置i 有: []其他)(01i n x ααα=???=(位置i 处的碱基为α) 该指示器的DFT 变换为 [][]n jw N n DFT k e n x k X --=∑=1 0αα，)10(-≤≤N k （1） 于是可以求得DNA 序列的功率谱：
生物医学信号处理习题集详解
生物医学信号处理习题集 第一章 生物医学信号处理绪论 ..................................................................................................... 1 第二章 数字信号处理基础 ............................................................................................................. 1 第三章 随机信号基础 ..................................................................................................................... 5 第四章 数字卷积和数字相关 ......................................................................................................... 9 第五章 维纳滤波 ........................................................................................................................... 10 第六章 卡尔曼滤波 ....................................................................................................................... 13 第七章 参数模型 ........................................................................................................................... 16 第八章 自适应信号处理 (19) 第一章 生物医学信号处理绪论 1. 生物医学信号处理的对象是什么信号？ 解答： 包括生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；还有外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X 射线等。 2. 生物信号的主要特点是什么？ 解答： 随机性强，噪声背景强。 第二章 数字信号处理基础 You can use Matlab where you think it ’s appropriate. 1.FIR 滤波器和IIR 滤波器的主要区别是什么？ 解答： FIR 滤波器的单位脉冲响应是有限长的序列，该滤波器没有极点，具有稳定性。 IIR 滤波器的单位脉冲响应是无限长的序列，该滤波器有极点，有可能不稳定。 2.两个滤波器级联，第一个的传递函数为2-11z 2z 1)z (H -++=，第二个为-12z 1)z (H -=，当输入为单位脉冲时，求输出序列，画出级联滤波器的频率响应。 解答： )z 1)(z 2z 1()z (H 12-1---++==32-1z z z 1----+ h(n)=[1,1,-1,-1]，n=0，1，2，3。即输入单位脉冲时的输出序列值。 freqz(h,1)
生物医学信号处理方法综述
小波变换与生物医学信号处理 摘要：生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,从信号本身特征、检测方式到处理技术,都不同于一般的信号。小波变换是近年来应用数学中发展壮大起来的新领域,由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,因此特别适合于图像信号这一类非平稳信号的处理。作为数字信号处理领域的一个重要分支, 生物医学信号处理理论与技术的研究一直受到国内外科技工作者的高度重视。本文结合生物医学信号与小波变换的特点,探讨了小波变换在生物医学信号处理领域的应用前景。 关键词：傅立叶变换；小波变换；生物医学信号处理 心血管病是危害人民身体健康的一大常见病,是人类的头号杀手,约占2003年全 球总死亡人数的29.2%,死亡人数达1670万人。由心脏病引发的死亡约80%发生在中低 收入国家,且多在壮年时期侵袭人们的健康。 在中国等国家,因心脏病而产生的花费将十分庞大，这不仅是因为治疗心脏病需要 巨额花费,对患者及其家庭来讲,由此引发的经济负担也很严重。心血管疾病会带来巨 大的经济和社会负担。如果我们现在不采取措施,像中国这样的国家将会面临急剧增长 的用于心脏病发作和中风的急救费用,另外还需支付每年数百万人的康复费用，再加上 长期的治疗费用,可能还包括家庭护理开支,由此将会引发诸多问题。预计2010年以前 的中国,中年人患心脏病的机率将会和美国人持平,与我们以前的数据相比较,这是一 个巨大的增长，心血管疾病必须引起亚洲地区的优先关注。更重要的是,应该立即引起 重视,因为在今后的二十年中,它将给亚洲人的健康和亚洲的经济带来很大威胁。因此, 对心脏病的治疗刻不容缓,而对心电信号的研究是治疗心脏病的依据。 因此,心脏病的治疗不仅关系到人类的生命健康,而且关系到国家的经济发展"ECG 信号的参数提取和波形识别是ECG分析诊断系统的关键,其准确性、可靠性的好坏决定 着诊断与治疗心脏病患者的效果,乃至挽救病人生命的成败。因此,心电信号的处理对 于提高我们国家的社会效益和经济效益有重要的意义。 1 生物医学信号的简介[1] 1.1生物医学信号的特点 生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点。(1)信号弱。例如从母体腹部取到的胎儿心电信号10~50μV，脑干听觉诱发响应信号小于1μV。(2)噪声强。由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。如胎儿心电混有很强噪声,它一方面来自肌电、工频等干扰；另一方面,在胎儿心电中不可避免地含有母亲心电,母亲心电相对我们要提取的胎儿心电则变成了噪声。(3)频率范围一般较低。除心音信号频谱成份稍高外,其他电生理信号频谱一般较低。(4)随机性强。生物医学信号不但是随机的,而且是非平稳的。正是因为生物医学信号的这些特点,使得生物医学信号处理成为当代信号处理技术最可发挥其威力的一个重要领域。 1.2生物医学信号的分类 生物信号如从电的性质来讲,可以分成电信号和非电信号。如心电、肌电、脑电等属于电信号;其它如体温、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等属于非电信号,非电信号又可分为:(1)机械量,如振动(心音、脉搏、心冲击、血管音等)、压力(血压、气压和消化道内压等)、力(心
(书)生物医学信号处理
《生物医学信号处理》课程教学大纲 刘海龙、曾绍群、黄敏 一、名称：生物医学信号处理Biomedical Signal processing 二、课程编码:0700942 三、学时与学分：40/2.5 四、先修课程：随机过程与数理统计、微机原理、信号与线性系统、 数字信号处理 五、课程教学目标 本课程为生物医学工程专业的一门专业课，它是在随机信号的基本分析方法基础上，结合生物医学信号的特点介绍常用的统计处理方法，包括生物电磁信号的起源及测量、离散随机信号、检测、估计、匹配滤波、维纳滤波、参数模型与自适应处理方法及上述方法的具体应用。通过本课程的学习，使学生理解信号处理在提取生物弱电信号中的作用，并掌握运用计算机数据处理技术分析处理心电、脑电等随机生理信号。 六、适用学科专业 生物医学工程专业 七、基本教学内容与学时安排 ●前言(0.5学时) 物医学信号处理的任务 物医学信号的特点 ●检测方法的基本概念(1.5学时) 各种检测准则（检测判椐） 极大后验概率准则 最小失误率准则 贝叶斯准则 ●纽曼—皮尔逊准则(2学时) 纽曼—皮尔逊准则 多次观察 观察是离散型随机变量时的情况 观察是连续型随机变量时的情况 多元检测 ●参数估计的基本原理(2学时) 贝叶斯估计 极大似然估计 矢量引申 应用举例 估计的进一步举例 估计量的性质 非随机参数的克拉美-劳下限和极大似然估计 随机参数的克拉美-劳不等式及极大后验概率估计 均方估计的无偏性质 ●线性估计(2学时) 线性估计概述
线性均方估计 ●递归的线性最小均方误差估计(2学时) 递归线性估计的初步概念 递归线性估计算法的推导 最小二乘估计 ●功率谱估计的现代方法(2学时) 谱估计的参数模型方法 AR 模型的Yule-Walker 方程 Levinson-Durbin 算法 ● AR 模型的稳定性及其阶的确定(2学时) AR 谱估计的性质 AR 谱估计隐含着自相关函数的外推 AR 谱估计与线性预测谱估计等效 AR 谱估计与最大熵谱估计等效） AR 谱估计等效于最佳白化处理 AR 谱估计的界 …… ●格形滤波器(2学时) AR 模型参数提取方法 Yule-Walker 法 协方差法 Burg 法 ● AR 谱估计的异常现象及其补救措施(2学时) 虚假谱峰 谱线分裂 噪声对AR 谱估计影响 MA 和ARMA 模型谱估计 ●白噪声背景下的匹配滤波器(2学时) 概论 离散时间形式下的匹配滤波器 相关检测——似然比检验的扩展 ●非白噪声下的匹配滤波器(2学时) 预白化滤波器)(1z H 的设计 匹配滤波器)(2z H 的设计 应用实例 相干平均法提取诱发响应 基本原理 噪声相关的情况 响应波形随机性的影响 潜伏期随机性的影响 减少累加次数 ●波形线性均方估计的正交原理(2学时) 维纳——霍夫（Wiener-Horf ）积分方程 非因果的维纳滤波器
生物医学信号处理方法综述
生物医学信号处理方法综 述报告 姓名：武振宇____ 学校：山东科技大学__ 专业名称：信号与信息处理_ 学号： 151320042_ _ 指导教师：刘守山______ 完成日期：2015年12月24日 提交日期：2015年12月26日 小波变换与生物医学信号处理 武振宇 （山东科技大学电子通信与物理学院 151320042 山东青岛 266500） 摘要：生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,从信号本身特征、检测方式到处理技术,都不同于一般的信号。小波变换是近年来应用数学中发展壮大起来的新领域,由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性,因此特别适合于图像信号这一类非平稳信号的处理。作为数字信号处理领域的一个重要分支, 生物医学信号处理理论与技术的研究一直受到国内外科技工作者的高度重视。本文结合生物医学信号与小波变换的特点 ,探讨了小波变换在生物医学信号处理领域的应用前景。 关键词：傅立叶变换；小波变换；生物医学信号处理
心血管病是危害人民身体健康的一大常见病,是人类的头号杀手,约占2003年全 球总死亡人数的29.2%,死亡人数达1670万人。由心脏病引发的死亡约80%发生在中低 收入国家,且多在壮年时期侵袭人们的健康。 在中国等国家,因心脏病而产生的花费将十分庞大，这不仅是因为治疗心脏病需要 巨额花费,对患者及其家庭来讲,由此引发的经济负担也很严重。心血管疾病会带来巨 大的经济和社会负担。如果我们现在不采取措施,像中国这样的国家将会面临急剧增长 的用于心脏病发作和中风的急救费用,另外还需支付每年数百万人的康复费用，再加上 长期的治疗费用,可能还包括家庭护理开支,由此将会引发诸多问题。预计2010年以前 的中国,中年人患心脏病的机率将会和美国人持平,与我们以前的数据相比较,这是一 个巨大的增长，心血管疾病必须引起亚洲地区的优先关注。更重要的是,应该立即引起 重视,因为在今后的二十年中,它将给亚洲人的健康和亚洲的经济带来很大威胁。因此, 对心脏病的治疗刻不容缓,而对心电信号的研究是治疗心脏病的依据。 因此,心脏病的治疗不仅关系到人类的生命健康,而且关系到国家的经济发展"ECG 信号的参数提取和波形识别是ECG分析诊断系统的关键,其准确性、可靠性的好坏决定 着诊断与治疗心脏病患者的效果,乃至挽救病人生命的成败。因此,心电信号的处理对 于提高我们国家的社会效益和经济效益有重要的意义。 1 生物医学信号的简介[1] 1.1 生物医学信号的特点 生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点。(1)信号弱。例如从母体腹部取到的胎儿心电信号10~50μV，脑干听觉诱发响应信号小于1μV。(2)噪声强。由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。如胎儿心电混有很强噪声,它一方面来自肌电、工频等干扰；另一方面,在胎儿心电中不可避免