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：
[][]∑=?41
2ααk X k S ，k=0,1，N/2-1 （2） 自发脑电的信号非常微弱，且存在非平稳性，极易被噪声所干扰，所以在
对脑信号的采集后的必要步骤就是提高信噪比。小波分析就是解决该问题的有效方法之一，小波分析可以根据变换尺度参数与频率的对应关系，有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声。
2.2 小波分析在生物医学工程中的应用[1～4]
近年来,小波的研究受到数学家,理论物理学家和工程学家们的关注,特别
是在信号处理,图象处理,语音分析,模式识别,量子物理及众多非线性科学等应用领域,被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。
所谓的小波变换是指把某一被称为基本小波(mother wavelet)的函数)
(t ?作位移α后,再在不同尺度α下与待分析信号)(t x 作内积: dt t t x WT X )/)(()()/1(),(ατ?ατα-=*? 0>α
其中α为伸缩因子,τ为平移因子。等效的频域表示:
ωαωψωπαταωd X WT r X j e )()()2/(),(+*?=
式中)(ωX ,)(ωψ分别是)(t x ,)(t ?的傅里叶变换。任何变换都必须能进行反
变换才有实际意义,但反变换未必一定存在,对小波变换而言,所采用的小波必须满足允许条件∞<=?∞ωωω??d C /)(0
2。由此推论出0)(=ωX 或0)(=?dt t ?,即小波变换必须具有带通性质。本来满足允许条件的)(t ?便可作为基本小波,但考虑到频域上的局域要求,条件就更苛刻一些:即要求小波在频域上局域性能好,应要求)(t ?的前n 阶矩为零,也就是0)(=?
dt t t n ?,且n 越大越好。在频域上这相当于要求)(ωX 在0=ω处有n 阶零点。
小波分析方法具有以下特点:(1)时频局部化特点,即可以同时提供时域和
频域局部化信息。(2)多分辨率,即多尺度的特点,可以由粗到细逐步观察信号。
(3)带通滤波的特点,可以根据中心频率的变化调节带宽,中心频率的高低与带宽成反向变化,可以观测出信号的低频缓变部分和高频突变部分。这种变焦特性决定了它对非平稳信号处理的特殊功能。在生物医学工程中的信号处理,信号压缩,医学图象处理中,小波变换均有用武之地。
适当地选择小波基,可以方便地检测出信号的奇异点,观测信号的瞬态变化
以及时域分析中信号不见的信息;此外利用带通特性,将信号分解成不同频带低频分解波和高频分解波,并提取出信号中的非平稳信号。在生物医学工程中的人体电信号,如心电信号(ECG),脑电信号(EEG),肌电信号(MUAP),视觉诱发电位信
号(
VEP)等均为非平稳的弱电信号,但对于这些信号的提取常因各信号的频谱
相互交迭,以及信噪比较低加之工频及谐波干扰严重等而产生困难,而小波对非平稳信号的突出的处理能力,给人体电信号的提取带来了较以往各种滤波方法更为方便的手段。
此外,在CT 成象方面,如何既增强边缘又平滑噪声一直是图象处理的难题,
而小波变换,由于它可以同时在时域和频域内局部化,因而可以较好地处理图象局部细节,提高边缘分辨度,因此小波方法的出现给生物医学工程中信号图象分析提供了有力的手段。
2.3 人工神经网络(ANN)在生物医学工程中的应用
人工神经网络是指由大量简单元件(即神经元,可以用电子元件,光学元件
等模拟)广泛相互连接而成的复杂网络系统。神经网络有很多具体模型,其共同的基本特征是:(1)以大规模并行处理为主;(2)采用分布式存储,具有很强的容错性和联想功能;(3)强调自适应过程和学习(训练)过程。
人工神经网络的最新发展使其成为信号处理的强有力工具,对于那些用其
它信号处理技术无法解决的问题,人工神经网络的应用开辟了新的领域,许多ANN 的算法和它们的应用已广泛的在自然科学的各个领域被报道,在这些网络模型中,多层感知器被认为是最有用的学习模型,广泛应用于脑电信号,心电信号的处理中。
20世纪80年代末,90年代初,神经网络的研究在国际上形成一股热潮,其原
因是由于神经网络可将人脑的智能原理应用来解决工程技术及社会管理的许多复杂问题。生物医学工程工作者采用神经网络的方法来解释许多复杂的生理、病理现象,例如:心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别,心电信号的压缩,医学图像的识别和处理等。人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统,具有巨量并行性,分布式存贮,自适应学习的自组织等功能,可以用来解决生物医学信号分析处理中,用常规方法难以解决或无法解决的问题,神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析,听觉诱发电位信号的提取;用于Holter 系统的心电信号数据的压缩算法;医学图像的数据压缩算法等等。这些应用大多数都是基于神经网络的多层前馈网络反向传播算法(即BP 算法)训练三层网络,该方法能解决许多信号处理中的难题,如语言合成与识别,视觉模式识别。从输出层开始,连接到第一隐层的连接权用如下算法校正:
j j ij X W ηδ=?
j j ij ij X t W t W ηδ+=+)()1(
其中,)(t W ij 对应时刻t 输出层i 到隐层节点j 的连接权,j X 隐层第j 个节点
的输出;
η为学习率控制常数,j δ是误差。
由于神经网络可以把专家知识和先验知识结合进一个数学框架来完成提取
特征和分类识别等功能,而不需要任何对数据和噪声的先验统计假设,也不需要把专家知识和经验归纳成严密清晰的条文,所以最适应于研究和分析生物医学信号。
2.4 维格纳(Wigner)分布在生物医学工程中的应用
1932年Wigner 描述了一个函数Wigner 分数,为加强时域函数重建为时域图
提供了最佳途径。Wigner 分布同时提供信号时域及频域特征,更适合分析随时间变化的能量和。Wigner 分析不需要假设信号是静止的,比FFT 及AR 分析有更高的分辨率。限制Wigner 分布分析应用的不利特征为它只适用于单一成分的信号,如果信号中两种或者多种成分同时存在,函数中将产生伪峰,成为交叉项。对于确定性的连续时间复值函数,其维格纳分布的定义是:
τττωωπd e t x t x t WD j x -*∞
∞--+=?)2/()2/(),(
它可以看成是函数ττττωπd e t x t x t r j x -*-+=)2/()2/(),(对τ的傅氏变换,其
等效频域表示是:
dt e X X t WD t j x ξξωξωπω-*∞
∞--+=?)2/()2/()2/1(),( 经过应用数学界几十年的努力,维格纳分布的理论已逐步趋于成熟。进入20
世纪80年代以来,许多学者采用维格纳分布对多种非平稳信号进行了分析。由于生物医学信号的非平稳性比较突出,因近年来国内外都有人希望采用维格纳分布来较好地表现它们的频率特性随时间的变化,特别对较微弱的电生理信号。维格纳分布在生物医学信号分析中的应用及发展主要包括生理节律、心电信号、血流速率波信号、体感诱发电位、超声多普勒信号、听神经电活动信号、声音信号、脑电信号、第一心音、心室晚电位、心率,血压和呼吸信号等方面。
目前国内有许多研究机构从事这方面工作。他们的研究对象大部分是高频
心电图,心室晚电位和心音信号,已有的结论表明:维格纳分布对这几种信号的特异性和灵敏度较为显著。
维格纳分布在应用中的主要困难是由于它的加法性质而引入的交叉项干
扰。有人在利用DPWD 对高频心电图和心室晚电位进行分析时,采用了在时轴上作滑动平均的方法来抑制交叉项干扰,取得比较好的效果。另外,对信号进行迭加平均预处理和高通滤波将会取得更好的效果。
维格纳分布在多种非平稳信号分析中所表现的特异性和灵敏度已经得到证
明。但到目前为止,各种信号的维格纳分布的分析结果还只停留在定性的特征上,进一步提取能作为诊断的定量特征指标将是今后的主要研究方向。
大量研究表明,维格纳分布是分析非平稳信号的有效手段。它的直观的时域分布和良好的频域分辨率能够较好地满足各种生物医学信号分析的要求,维格纳分布将在生物医学信号分析领域得到更广泛而有效的应用和发展。
3 前景展望
数字信号处理技术的产生和发展时间并不长,但由于其处理问题的特殊技巧和特殊效果已成为理论研究和工程实际应用中强有力的工具。生物医学信号是一种相当复杂的信号,其主要特点是随机性和噪声背景都比较强,随机性强是因为影响生物信号的因素很多。生物信号作为随机信号的显著特点是它的非平稳性,也即信号的统计特征随时间而变,这是因为生物系统在外因素的影响下具有适应力,使得信号的统计特征自动变化。背景强噪声是生物医学电信号的另一特点,从强背景噪声中提取有用信息并对信号的某些部分进行局部定位是医学分析和诊断所提出的要求,而数字信号处理技术的特殊处理能力使其在生物医学电信号的检测、分析和处理中显示出极大的优越性。
我们相信随着数字信号处理技术的飞速发展,数字信号处理这一新兴的理论也将不断地丰富和完善,各种新算法、新理论将不断地被提出,可以预计,在以后的时间里,数字信号处理在生物医学工程中的应用将得到更快的发展。
信号处理除了应用在以上介绍的三个方面之外，也广泛应用在肌电，胃电，耳声发射等生物信号中。数字信号处理的谱分析方法用于DNA序列分析，可以将原始数据中局部的、潜在的周期性信息变得清晰和可观察，并且通过谱分析方法可预测出DNA序列的蛋白质编码区；时频分析方法则具有从背景噪声中提取有用脑信号以及反映出心音信号中各种频率成份、出现时间、强度以及变化趋势的功能。相信数字信号处理会在将来的生物医学信号研究中发挥更大的作用。
参考文献:
[1]崔锦泰(美).小波分析导论[Ｍ].西安:西安交通大学出版社,1995.
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[4]张晓平,等.从时频分布到连续小波变换[Ｊ].电子科学学刊,1994,16:6.
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数字信号处理的应用和发展前景
数字信号处理的应用与发展趋势 作者：王欢 天津大学信息学院电信三班 摘要： 数字信号处理是应用于广泛领域的新兴学科，也是电子工业领域发展最为迅速的技术之一。本文就数字信号处理的方法、发展历史、优缺点、现代社会的应用领域以及发展前景五个方面进行了简明扼要的阐述。 关键词： 数字信号处理发展历史灵活稳定应用广泛发展前景 数字信号处理的简介 1.1、什么是数字信号处理 数字信号处理简称DSP，英文全名是Digital Signal Processing。 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备以数字的形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。 DSP系统的基本模型如下： 数字信号处理是一门涉及许多学科且广泛应用于许多领域的新兴学科。它以众多的学科为理论基础，所涉及范围及其广泛。例如，在数学领域、微积分、概率统计、随即过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具；同时与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等学科也密切相关。近年来的一些新兴学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都是与数字信号处理密不可分的。数字信号处理可以说许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一门新兴学科的理论基础。 1.2、数字信号系统的发展过程 数字信号处理技术的发展经历了三个阶段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅里叶变换的经典数字信号处理, 其系统由分立的小规模集成电路组成, 或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能, 当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理, 主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展, 理论和技术进入到以快速傅里叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段, 出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片, 例如美国德州仪器公司(TI公司) 的TMS32010 芯片, 在全世界推广应用, 在雷达、语音通信、地震等领域获得应用, 但芯片价格较贵, 还不能进 入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人, 理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段, 能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息, 硬件采用更高速的DSP 芯片, 能实时地完成巨大的计算量, 以TI 公司推出的TMS320C6X 芯片为例, 片内有两个高速乘法器、6 个加法器, 能以200MHZ 频率完成8 段32 位指令操作, 每秒可以完成16 亿次操作, 并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X 、C3X 、C5X 、C6X不同应用范围的系列, 新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用, 数字化的产品性能价 格比得到很大提高, 占有巨大的市场。 1.3、数字信号处理的特点
光电技术在生物医学中的应用一现状与发展
论文题目： 光电技术在生物医学中的应用——现状与发展 学院 专业名称 班级学号 学生 2013年12月19日
摘要： 简要介绍光电技术在生物医学应用中的发展概况，从基因表达与蛋白质——蛋白质相互作用研究方面，重点讨论了生物分子光子技术的特点与优势，阐明基于分子光学标记的光学成像技术是重要的实时在体监测手段，最后简要讨论了医学光学成像技术在组织功能成像和脑功能成像中的应用原理。 关键词：光电技术，医学诊断与治疗，分子光子学，医学成像
1.生物医学光子学发展简介 光电技术在生物医学中的应用实质上就是生物医学光子学的研究畴。生物医学光子学是近年来受到国际光学界和生物医学界广泛关注的研究热点。在国际上一般称为生物医学光子学或生物医学光学。 光子学以量子为单位，研究能量的产生、探测、传输与信息处理。光子技术在生物与医学中的应用即定义为生物医学光子学，其相应产业涉及人类疾病的诊断、预防、监护、治疗以及保健、康复等。研究容包括:光子医学与光子生物学，X-射线成像，MRI ，PET等。近年来，生物医学光子学在生物活检、光动力治疗、细胞结构与功能检测、对基因表达规律的在体观测等问题上取得了可喜研究成果，目前正在从宏观到微观多层面上对大脑活动与功能进行研究。美国《科学》杂志在最近儿年已发表相关论文近20篇。随着光子学技术的发展，生物医学光子学将在多层次上对研究生物体特别是人体的结构、功能和其他生命现象产生重要影响。 在国际上已经成立了国际生物医学光学学会(International Biomedical Optics Society)，简称IBOS。IBOS每年与国际光学工程学会(SPIE)联合举办学术会议。国外 学术交流方面，作为生物医学工程和光学工程领域重要国际会议的“生物医学光学国际学术研讨会”(International BiomedicalOptics Symposium，简称BIOS)每年在美国和欧洲各举办一次。在国，国家自然科学基金委员会生命科学部与信息科学部联合发起并承办的全国光子生物学与光子医学学术研讨会已经举办了六届。在第六届学术会议上发表学术论文75篇，论文摘要27篇。 从光电技术(或光子技术)在生物医学中的应用现状可以看到，光子医学与光子生物学的研究和应用围是广泛而且深入的，并正在形成有特色的学科和产业。例如，由于生物超微弱发光与生物体的细胞分裂、细胞死亡、光合作用、生物氧化、解毒作用、肿瘤发生、细胞和细胞间的信息传递与功能调节等重要的生命过程有着密切的联系，基于生物超微弱发光的生物光子技术在肿瘤诊断、农业、环境监测、食品监测和药理研究等方面己经得到应用。 下面主要从生物分子光子技术和医学光学成像技术两个方面介绍当前的研究现状 与发展趋势。
生物技术在医学领域的应用
微生物制药技术 工业微生物技术是可持续发展的一个重要支撑，是解决资源危机、生态环境危机和改造传统产业的根本技术依托。工业微生物的发展使现代生物技术渗透到包括医药、农业、能源、化工、环保等几乎所有的工业领域，并扮演着重要角色。欧美日等国已不同程度地制定了今后几十年内用生物过程取代化学过程的战略计划，可以看出工业微生物技术在未来社会发展过程中重要地位。 微生物制药技术是工业微生物技术的最主要组成部分。微生物药物的利用是从人们熟知的抗生素开始的，抗生素一般定义为：是一种在低浓度下有选择地抑制或影响其他生物机能的微生物产物及其衍生物。(有人曾建议将动植物来源的具有同样生理活性的这类物质如鱼素、蒜素、黄连素等也归于抗生素的范畴，但多数学者认为传统概念的抗生素仍应只限于微生物的次级代谢产物。)近年来，由于基础生命科学的发展和各种新的生物技术的应用，报道的微生物产生的除了抗感染、抗肿瘤以外的其他生物活性物质日益增多，如特异性的酶抑制剂、免疫调节剂、受体拮抗剂和抗氧化剂等，其活性已超出了抑制某些微生物生命活动的范围。但这些物质均为微生物次级代谢产物，其在生物
合成机制、筛选研究程序及生产工艺等方面和抗生素都有共同的特点，但把它们通称为抗生素显然是不恰当的，于是不少学者就把微生物产生的这些具有生理活性（或称药理活性）的次级代谢产物统称为微生物药物。微生物药物的生产技术就是微生物制药技术。可以认为包括五个方面的内容： 第一方面菌种的获得 根据资料直接向有科研单位、高等院校、工厂或菌种保藏部门索取或购买；从大自然中分离筛选新的微生物菌种。 分离思路新菌种的分离是要从混杂的各类微生物中依照生产的要求、菌种的特性，采用各种筛选方法，快速、准确地把所需要的菌种挑选出来。实验室或生产用菌种若不慎污染了杂菌，也必须重新进行分离纯化。具体分离操作从以下几个方面展开。 定方案：首先要查阅资料，了解所需菌种的生长培养特性。
数字信号处理技术的应用和发展
数字信号处理技术的应用和发展 摘要互联网信息化技术的不断进步和应用范围的持续拓宽加速了数字时代的到来。数字信号处理技术是将声音、图片或者是视频进行信息的模拟再将其转化为数字信息，该技术也是数字时代的标志性技术，目前已经在仪器仪表、通信、计算机以及图像图形处理等领域得到了广泛应用。本文结合数字处理技术的特点，就其应用现状和发展方向进行了思考。【关键词】数字信号处理数字时代计算机技术发展 计算机、机械制造、通讯等技术的进步为数字信号处理技术的发展提供了基础。数字信息护理技术可以对更大层面的数据信息进行分析处理，作为数字信号处理环节中实用性较强的应用型技术综合了数字信号处理理论、硬件技术、软件技术等。分析数字信号技术的发展现状对于技术和优化和应用水平的提高有着重要的理论意义和现实意义。 1 数字信号处理技术概述 1.1 数字信号处理技术的特点 数据提取和转化是数字信号处理技术的本质特征，该技术就是将各类信号从复杂的环境中提取出来并将其转化为更加容易识别和利用的形式。高速的运算能力和高准确性的运算结果是数字信号处理技术的显著特征。通过独特的寻址模式和流水线结构是数字信号处理技术的主要运算方法。在一个指令周期内分别进行一次乘法和一次加法就是硬件乘法累加操作，该技术应用在实际的操作中速度可以达到800Mb/s。除此之外数字信号处理技术的稳定性也十分出色，通过二值逻辑的采用使得数字信号处理技术可以保证较强的环境使用能力。在软件的作用下数字处理技术可以实现参数的修改，保证较强的灵活性。 1.2 数字信号处理技术应用的意义
各类新技术的出现与发展对于社会生产和人类生活产生了巨大的影响，数字信号处理技术作为一项发展较快且适用性强的技术，其发展迅速在各个领域的应用水平也不断提高，销售价格也随之降低。目前应用中的数字信号处理技术的总线、资源及技术结构的标准化程度不断提高，一方面这会加剧我国的电子产品行业的竞争，另一方面也会促进电子产品和其他相关行业的进步与发展。 2 数字信号处理技术的应用思考 2.1 通信领域的应用 目前数字信号技术已经在众多领域得到了应用，通信领域中信号处理技术的应用推动了通信技术的发展和通信行业的变革。数字信号处理技术显著提高了通信信号和信息的处理效率和处理质量，为通信技术的进步与变革提供了基础，数字信号处理技术已经成为了通信理论中的一个新的学科，加快了无线系统成为主流通信方式的进程，数字信号处理技术对于通信行业的发展有着重要的支撑和引导作用，可视电话以及通信扩频等都需要数字信号处理技术参与的情况下才可以实现。 2.2 图像图形技术领域的应用 数字信号处理技术在图像图形技术领域的应用主要集中在有线电视机高品位卫星广播中，除此之外在MPEG2编码器和译码器、DVD活动中的图像压缩和解压中也发挥着重要的作用。数字信号处理技术的应用有效推动了信息处理速度和处理功能的提高，科技的不断进步加快了活动影像解压技术的快速发展。 2.3 仪器仪表领域中的应用 目前仪器仪表领域中相关测量工作中也有着数字信号处理技术的应用，于此同时该技术有取代高档单片机成为主流仪器仪表测量方式的趋势。在仪器仪表的开发和测量中应用数字信号处理技术有利于产品档次的提高，相较于传统的信息处理技术数字信号处理技术的内在资源
数字信号处理应用论文
摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。 关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信 DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。 1 DSP的特点 1．1 修正的哈佛结构 DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。 1．2 专用的乘法器 一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。 1．3 特殊的指令设置 DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。另外，DSP指令系统的流水线操作与哈佛结构相配合，把指令周期减小到最小值，增加了处理器的处理能力。尽管如此，DSP芯片的单机处理能力还是有限的，多个DSP芯片的并行处理已成为研究的热点。 2 DSP在家电、办公设备中的应用 2．1高清晰度电视 传统电视采用线性扫描的信号处理方式，画面像素最高仅4O～5O万个，会带来画质的损失，而DSP数字超微点阵(Digital SuperMicro Pixe1)技术，超越传统的线性扫描，进入由“点”组成的微显示数字技术层面，从模拟的“线”飞跃到数字的“点”。DSP是逐点优化的。它运用全新的逐点扫描技术，修复并优化每一个点的质量，消降图像边缘模糊现象，细节部分的锐利度成倍提高。 2．2 A／V(Audio／Video)设备 家庭影院主要由数字化A／V(Audio／Video)设备组成，DSP不仅带来环绕声，而且提供虚拟各种现场效果。VCD(VideoCompact Disc)、DVD(Digital Video Disc)、MD(Minidiskette)、DAB(Digital Audio Brod—casting)、DVB(Digital Video Box)等数字音视频产品中，DSP的价值主要体现在音频的Hi—Fi(HighFideli—ty)处理上。目前，对MPEG(Moving Picture Expe Group)音频Layer2、I ayer3等用c语言仿真研究，在此基础上用C549实现了MP3解码器的采样；用’C6201和’C6701分别实现MP3编码器和MPEG一2AAC编解码器。MPEG 一2AAC重建的音质超过MP3和AC一3将成为直播卫星、地面DAB和SW、Mw、AM 广
(完整word版)关于数字信号处理技术的应用与发展
关于数字信号处理技术的应用与发展 摘要：在现代化科学技术发展的过程中，数字化信 号处理技术已经深入应用到各行各业的发展之中，例如工业控制、医疗卫生事业等，都有所涉猎，甚至在国防军事方面也得到了一定的应用，可以说在当前社会发展的进程中，已经完全不能脱离开数字信号处理技术的应用了。正是因为如此，本文对其应用以及今后的发展予以一定的阐述，希望在今后的应用中可以得到更加广阔的发展空间。 关键词：数字信号处理技术；实现方法；应用；发展前景 在我国近几年的发展进程中，数字信号的相关处理技术已经得到了质的的飞跃，这是一种对数字以及符号进行转化，并且排列成为有效序列的一种技术，这一技术主要应用在计算机以及其他相关设备中，并且在计算方法上具有特殊之处，主要是采用了数值计算法，可以达到方便信息应用的效果。本文主要探讨了这一技术在图形处理以及机器人控制等方 面的应用，希望在未来的时代发展中，这一技术可以具有更加广泛的应用。 1、数字信号处理技术所具有的特点以及实现方式 在数字信号的处理上，主要可以通过三种途径得以实现。
第一种途径是采用软件得以实现的，这种方式主要应用在编程的过程中，这套程序既能通过处理者的开发得到应用，也可以通过现有的程序进行处理。第二种实现方式是运用专用硬件，例如加法器或者乘法器等，将其构成一个专用的数字网络，以实现对信号处理的能力。第三种实现途径是将前两种方式进行有效的结合。这种方式目前较为普遍，广泛应用在数字信号处理的过程中。 从这一技术的优势上来看，数字信号处理的相关技术合理的应用了计算机设备，针对不同的系统具有不同的处理功能，满足各行业的需要，所以与其他技术相比具有一定的优越性。除此之外，在系统的稳定性上，这一技术得到了进一步的提升，经过对数据的耦合，有效的降低了电路中产生阻抗匹配的情况，并且在安全性方面也得到了进一步的提升，更有助于在大规模生产中的应用。同时在其他方面也具有一定的优越性，所以受到各界人士的广泛好评。 2、数字信号处理技术在当前行业中的应用 2.1图形图像领域 首先，这一技术可以应用在图形图像领域，DVD的主要工作原理是运用了图像压缩技术，将活动图像进行压缩与转码，最终呈现在人们的眼前，在采用了这一技术后，整个过程得到了明显的进步，同时还可以应用在对大气甚至气象云图的研究方面。只要是与图形图像相关的领域中，都可以运
数字信号处理在语音信号分析中的应用
《数字信号处理》 课程设计报告 数字信号处理在语音信号分析中的应用 专业班级： 姓名： 学号：
目录 摘要 (3) 1、绪论 (3) 2、课程设计的具体容 (4) 2.1.1、读取语音信号的任务 (4) 2.1.2、任务分析和解决方案 (5) 2.1.4、运行结果和相应的分析 (5) 2.2、IIR滤波器设计和滤波处理 (6) 2.2.1、设计任务 (6) 2.2.2、任务分析和解决方案 (7) 2.2.3、编程得到的MATLAB代码 (7) 2.2.4、运行结果和相应的分析 (7) 2.3、FIR滤波器设计和滤波处理 (9) 2.3.1、设计任务 (9) 2.3.2、任务分析和解决方案 (9) 2.3.3、编程得到的MATLAB代码 (9) 2.3.4、运行结果和相应的分析 (11) 3、总结 (13) 4、存在的不足及建议 (13) 5、参考文献 (13)
数字信号处理设计任务书 摘要 语音信号滤波处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前 发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。本设计通过录制一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号进行加噪然后再除去噪声，进一步设计两种种滤波器即高通滤波器、带通滤波器，基于这两种滤波器设计原理，对含加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放含噪语音信号和去噪语音信号。论文从理论和实践上比较了不同数字滤波器的滤波效果。 1．绪论 通过语音传递倍息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语言是人类持有的功能，声音是人类常用的工具，是相互传递信息的最主要的手段。因此，语音信号是人们构成思想疏通和感情交流的最主要的途径。并且，由于语言和语音与人的智力活动密切相关，与社会文化和进步紧密相连，所以它具有最大的信息容量和最高的智能水平。现在，人类已开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音信号，使人们能更加有效地产生、传输、存储、获取和应用语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义。让计算机能听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法。 随着计算机越来越向便携化方向发展，随着计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚而代之以语音输人这样便于使用的、自然的、人性化的输人方式。作为高科鼓应用领域的研究热点，语音信号采集与分析从理论的研究到产品的开发已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理．工业生产部门的语声控制，、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面。可见，语音信号采集与分析的研究将是一项极具市场价值和挑战性的工作。我们今天进行这一领域的研究与开拓就是要让语音信号处理技术走人人们的日常生活当中，并不断朝更高目标而努力。数字滤波器是数字信号处理的基础，用来对信号
3数字信号处理器
Words and Expressions follow v.遵循memory n.存储器 register n.寄存器access v.访问 overlap v. 重叠pipelining n. 流水线操作multiplier n. 乘法器accumulator n. 累加器shifter n.移位器reference n. 寻址mantissa n.尾数exponent n. 指数 cycle n. 机器周期customize v.定制，用户化package v.封装 digital signal processor 数字信号处理器von Neumann architecture 冯·诺伊曼结构shared single memory 单一共享存储器program instruction 程序指令 harvard architecture 哈佛结构 fetch from 从…获取 circular buffer 循环缓冲区，环形缓冲区address generator 地址产生器 fixed point 定点 floating point 浮点 binary point 二进制小数点 available precision 可用精度 dynamic range 动态范围 scale range 量程 smallest Resolvable Difference 最小分辨率scientific notation 科学计数法assembly language 汇编语言 multi-function instructions 多功能指令parallel architecture 并行结构 looping scheme 循环机制 sampling frequency 采样频率on-chip memory 片内存储器 well-matched 非常匹配 software tools 软件开发工具 low level programming language 低级编程语言high level programming language 高级编程语言third party software 第三方软件 board level product 板级产品 data register 数据寄存器 ALU=Arithmetic Logical Unit 运算逻辑单元program sequencer 程序定序器 peripheral sections 外设 single integrated circuit 单片集成电路 cellular telephone 蜂窝电话 printed circuit board 印刷电路板 licensing agreement 专利使用权转让协定custom devices 定制器件 extra memory 附加存储器 stand alone 单机 third party developer 第三方开发商multimedia operations 多媒体操作 merged into 融合 calculation-intensive algorithm运算密集型算法
东大18年6月考试《数字信号处理器原理与应用》考核作业
https://www.sodocs.net/doc/f08798388.html, ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 东 北 大 学 继 续 教 育 学 院 数字信号处理器原理及应用 试 卷（作业考核 线下） B 卷（共 4 页） 注：请您单面打印，使用黑色或蓝色笔，手写完成作业。杜绝打印，抄袭作业。 一、判断题（2分/题） 1. 数字信号处理器（DSP ）主要针对描述连续信号的模拟信号进行运算。( ) 2. DSP 是在数字信号变换成模拟信号以后进行高速实时处理的专用处理器。( ) 3. 定点与浮点DSP 的基本差异在于它们各自表达的数值范围不同 。( ) 4. Q30格式的数据可以表达ππ~-之间的范围。( ) 5. 当采用双电源器件芯片设计系统时，需要考虑系统上电或掉电操作过程中内核和IO 供电的相对电压和上电次序。 ( ) 6. F2812处理器的所有外设寄存器全部分组为外设帧PF0，PF1和PF2。这些帧都映射到处理器的数据区。( ) 7. 当捕获单元完成一个捕获时，在FIFO 中至少有一个有效的值，如果中断未被屏蔽，中断标志位置位，产生一个外设中断请求。( ) 8. CAN 的基本协议只有物理层协议和网络层协议。( ) 9. 多处理器通信方式主要包括空唤醒（idle-line ）或地址位(address bit)两种多处理器通信模式。( ) 10. 在TMS320F2812数字信号处理器中，ADC 模块是一个12位带流水线的模数转换器。( ) 二、选择题（2分/题） 1.为避免产生短通状态可以采用两种方法：调整功率管或者 A 调整PWM 控制信号 B 调整CPU 频率 C 调整通信速率 D 调整系统时间 2.光电编码器，是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换成 的传感器 A 模拟量 B 脉冲或数字量 C 通信数据 D 输入数据 3.当电机轴上的光电编码器产生正交编码脉冲时，可以通过两路脉冲的先后次序确定电机的 A 转动方向 B 角位置 C 角速度 D 线速度 4.当使用正弦调整时，PWM 产生的交流电机的电流对称PWM 信号与非对称的PWM 信号相比 A 非对称PWM 信号小 B 一样大 C 对称PWM 信号小 D 不确定 5.如果不明原因使CPU 进入死循环，而不进行看门狗复位，看门狗将产生一个 信号 A 警告 B 错误 C 提示 D 复位 6.TMS320F2812的串口SCI 的数据帧包括 个起始位 A 2 B 1 C 0 D 1.5 7.TMS320F2812 的ADC 模块有 采样和保持(S/H)器 A 两个 B 一个 C 四个 D 三个
数字信号处理
数 字 信 号 处 理 发 展 和 应 用 学院：通信学院 专业：电子信息工程 班级：电信1103 姓名：XXX 学号：XXX
数字信号处理发展和应用 【摘要】数字信号处理（DSP）是广泛应用于许多领域的新兴学科，因其具有可程控、可预见性、精度高、稳定性好、可靠性和可重复性好、易于实现自适应算法、大规模集成等优点，广泛应用于实时信号处理系统中。本文概述了DSP 技术的发展历史，各个领域的应用状况，以及在未来的发展趋势。 【关键词】数字信号处理；数据处理；信息技术；发展趋势 一、数字信号处理（DSP）的发展历史 数字信号处理技术的发展经历了三个阶 段。 70 年代DSP 是基于数字滤波和快速傅立叶变换的经典数字信号处理,其系统由分立的小规模集成电路组成,或在通用计算机上编程来实现DSP 处理功能,当时受到计算机速度和存储量的限制,一般只能脱机处理,主要在医疗电子、生物电子、应用地球物理等低频信号处理方面获得应用。 80 年代DSP 有了快速发展,理论和技术进入到以快速傅立叶变换(FFT) 为主体的现代信号处理阶段,出现了有可编程能力的通用数字信号处理芯片,例如美国德州仪器公司(TI 公司) 的TMS32010 芯片,在全世界推广应用,在雷达、语音通信、地震等领域获得应用,但芯片价格较贵,还不能进入消费领域应用。 90 年代DSP 技术的飞速发展十分惊人,理论和技术发展到以非线性谱估计为代表的更先进的信号处理阶段,能够用高速的DSP 处理技术提取更深层的信息,硬件采用更高速的DSP 芯片,能实时地完成巨大的计算量,以TI 公司推出的TMS320C6X芯片为例,片内有两个高速乘法器、6 个加法器,能以200MHZ频率完成8 段32 位指令操作,每秒可以完成16 亿次操作,并且利用成熟的微电子工艺批量生产,使单个芯片成本得以降低。并推出了C2X、C3X、C5X、C6X 不同应用范围的系列,使新一代的DSP 芯片在移动通信、数字电视和消费电子领域得到广泛应用,数字化的产品性能价格比得到很大提高,占有巨大的市场。 二、数字信号处理（DSP）的主要应用领域 1·DSP在电力系统自动化中日益渗透 1.1数字信号处理（DSP）技术在电力系统模拟量采集和测量中的应用 计算机进入电力系统调度后，引入了EMS／DMS／SCADA的概念，而电力系统数据采集和测量是SCADA的基础部分。传统的模拟量的采集和获得，通过变送器将一次PT和CT的电气量变为直流量，再进行A/D转换送给计算机。应用了交流采样技术以后，经过二次PT、CT的变换后，直接对每周波的多点采样值采用DSP处理算法进行计算，得到电压和电流的有效值和相角，免去了变送器环节。这不仅使得分散布置的分布式RTU很快地发展起来，而且还为变电站自动化提供了功能综合优化的手段。 1.2数字信号处理（DSP）在继电保护中的应用 到目前为止，应用于我国电力系统的微机保护产品采用的CPU大多为单片机，由于受硬件资源及计算功能的限制，其采样能力及采样速度很难令人满意。因此，对非正常运行条件下的系统参数测量，在速度和精度上无法满足要求，一些复杂原理和算法的实现，基于常规CPU的保护产品也都难以胜任。基于DSP 的数据采集和处理系统由于其强大的数学运算能力和特殊设计，都使得它在继
浅谈免疫学在生物学、医学、药学等领域的应用
浅谈免疫学在生物学、医学、药学等领域的应用 摘要：免疫学技术在国内外的应用已是日趋广泛。近年来，由于任何有关抗原抗体的研究均可使用免疫技术，使免疫学技术早已超越了医学领域，广泛应用于植物学、动物学、药学、生物学等其他科学领域，免疫学技术本身也在迅速发展。免疫学是生命科学及医学领域中的前沿学科,本文仅就免疫学在某些领域的具体应用做简要的评述。 关键词：免疫酶；免疫检测；免疫和中医药 一、免疫学在分子生物学中的应用 免疫学技术已从早年应用于微生物学发展到应用于分子生物医学研究的许多方面。目前，它已成为兴学科生物学研究的重要工具之一。在此次免疫技术涉及的分子生物学应用中，我们所涉及到免疫电泳技术、放射免疫技术、免疫酶技术、免疫荧光定位技术等等，我们就免疫酶技术做一概述。 免疫酶技术是一项定位，定性和定量的综合性技术，已是将一定的酶通过共价桥而标记抗体，在抗原抗体结合时，酶与底物作用，产生有色物质，对后者可进行定位或定量检测。现已有酶免疫测定法，酶联免疫吸附试验和均向酶免疫测定等方法。后一种方法是利用游离抗原与标记抗原竞争结合抗体，如果游离抗原浓度高，就会抢去抗体，使供氢体得以接触酶而使酶的活性增加。用分光光度记可测出反应前后酶活性的变化。免疫酶技术如与新技术进一步结合，可提高其灵敏度和可靠性。
二、免疫学在医学中的应用 免疫学在医学中广泛应用于传染病预防，疾病治疗，免疫诊断。现代免疫学认为，机体的免疫功能是对抗原刺激的应答，而免疫应答又表现为免疫系统识别自己和排除非己的能力。免疫功能根据免疫识别发挥作用。这种功能大致有对外源性异物(主要是传染性因子)的免疫防御；去除衰退或损伤细胞的免疫，以保持自身稳定；消除突变细胞的免疫监视，即免疫防御，免疫自稳，免疫监视。 免疫学细胞免疫测定。 近代免疫学广泛采用了细胞生物学、免疫血清学、免疫标记、免疫组化等多方面技术，不断发展和完善了一系列细胞免疫检测技术，用于检测各类免疫细胞的表面标志(包括抗原及受体)、细胞的活化、增殖、吞噬、杀伤功能、各种细胞因子的活性或含量等方面。这些技术为深入研究和认识机体免疫系统的生理、病理改变，阐明某些疾病的发病机制和临床诊治提供了有用的手段。随着细胞免疫学的迅猛发展，时有新的细胞免疫检测技术出现。近年来，新发展的项目集中在对有关细胞因子以及细胞受体方面的检测。我们以此为例简述淋巴细胞转化试验。 淋巴细胞转化试验：人类淋巴细胞在体外与特异性抗原(如结核菌素)或非特异性有丝分裂原(如植物血凝素，PHA)等一起孵育，T细胞即被激活而向淋巴母细胞转化。T细胞转化过程可伴随有DNA、RNA、蛋白质的合成增加，最后导致细胞分裂。在光学显微镜下可计数转化后
数字信号处理的应用与发展 历程
数字信号处理的应用 数字信号处理是以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理。 自然界中存在的各种各样的信息和信号都可以通过传感器转换为电信号，例如：声音、语言和音乐可以通过传声器（如话筒）转换成音频信号；人体器官的运动信息（如心电、脑电、血压和血流）可转换成不同类型的生物医学信号；机器运转产生的一些物理变（如温度、压力、转速、振动和噪声等）可用不同类型的传感器转换成对应于各种物理量的电信号；在人造卫星上用遥感技术可得到地面上的地形、地貌，甚至农田水利和各种建筑设施的信息；雷达、声纳能探测远方飞机和潜艇的距离、方位和运行速度等信息。 总之，在现代社会里，信息和信号与人民生活、经济建设、国防建设等很多方面都有着密切的关系。 DSP芯片的应用 随着DSP芯片性能的不断改善，用DSP芯片构造数字信号处理系统作信号的实时处理已成为当今和未来数字信号处理技术发展的一个热点。随着各个DSP芯片生产厂家研制的投入，DSP芯片的生产技术不断更新，产量增大，成本和售价大幅度下降，这使得DSP芯片应用的范围不断扩大，现在DSP芯片的应用遍及电子学及与其相关的各个领域。 典型应用(1)通用信号处理：卷积，相关，FFT，Hilbert变
换，自适应滤波，谱分析，波形生成等。(2)通信：高速调制/解调器，编/译码器，自适应均衡器，仿真，蜂房网移动电话，回声/噪声对消，传真，电话会议，扩频通信，数据加密和压缩等。(3)语音信号处理：语音识别，语音合成，文字变声音，语音矢量编码等。(4)图形图像信号处理：二、三维图形变换及处理，机器人视觉，电子地图，图像增强与识别，图像压缩和传输，动画，桌面出版系统等。(5)自动控制：机器人控制，发动机控制，自动驾驶，声控等。(6)仪器仪表：函数发生，数据采集，航空风洞测试等。(7)消费电子：数字电视，数字声乐合成，玩具与游戏，数字应答机等。 在医学电子学方面的应用 如同其它数字图像处理一样，DSP芯片已在医学图像处理，医学图像重构等领域，如CT、核磁成象技术等方面得到了广泛的应用，已取得了令人满意的效果。在助听，电子耳涡等方面也取得了相当的进展(文献［1,2］)。国内、外也有关于脑电、心电、心音和肌电信号处理方面基于DSP芯片系统的报道(文献［4～7］)，我们对1996年以前国外生物医学工程的部分核心期刊，如IEEE Transactions on Biomedical Engineering,Computers and Biomedical Research等核心期刊进行检索，有关基于DSP芯片处理系统的报道很少。对国内生物医学工程的核心期刊，如《中国医疗器械杂志》、《中国生物医学工程杂志》、《生物医学工程学杂志》和《中国生物医学工程学报》等刊物进行检索，未见有关基
电子学在医学上的应用
生物医学电子学是应用电子技术解决生物医学中的问题，从生命体本身的特殊性出发，来研究生物医学信号的检测、处理、显示与记录等电子学在生物医学应用中的理论、方法与手段。 生物医学电子学作为一个独立学科是从二十世纪五十年代确立并逐步发展起来的。但是在生物医学领域中，大量的电子学的科学技术知识和成果已经获得广泛应用，激发了生物医学欧诺工作着与工程师或物理学家之间的密切合作。生物医学电子学发展十分迅速，研究领域不断括宽，地位日益重要，展示了越来越广阔的发展前景。生物医学电子学综合应用电子学和有关工程技术的理论和方法，从工程科学的角度研究生物、人体的结构和功能以及功能与结构之间的相互关系。[1] 电子学由产生的那刻，就注定是为其他学科服务，也与其他学科共同发展。特别是在生物电被发现后，生物医学和电子学更是一拍即合，相互扶持，共同为人类的健康服务和发展着。 1676年，光学显微镜的发明，使人类进入了微观的世界，推动着医学的发展。1895年，X射线的发现，使得医学更上一层楼。上世纪三十年代，电子显微镜的产生推动着微生物学的发展，也因此使医学更进入了更精微的世界。 随着生物医学电子学的发展，电子技术逐步深入医学领域：医学的电子设备、人造器官等等。如果这些技术和设备消失了，那么，很多的医疗技术也会随之消失，甚至很多小毛病也会因此没检查出来结果变大病然后死亡。 说到医疗的电子设备，很多人都了解，例如呼吸机、CT、心电图仪器等。下面，就详细讲解心图仪器： 心电图是一种经胸腔的以时间为单位记录心脏的电生理活动，并通过皮肤上的电极捕捉并记录下来的诊疗技术。这是一种无创性的记录方式
人体心脏工作产生的生物电流在身体表面不同部位产生不同电势，并且随心跳的节律呈现规律性的升降变化，通过电极将变化着的电位差检测并记录下来就是心电图（ECG）。心电信号是一种带宽为至100Hz（有时高达1kHz），幅度在10μV~5mv 的微弱交流信号，并且混杂有人体生物电干扰以及各种外部电磁干扰。如何从环境噪声中提取微弱的心电信号是设计的难点和要点。[2] 低成本低功耗便携式简易心电图仪是设计的最大考量。它顺应了保健电子产品设计的发展趋势。系统采用常见电池供电，能采集标准导联方式I或II心电信号，通过放大、滤波得模拟心电信号（ECG），并能利用液晶实时显示或存储回放ECG波形。 分析可知，简易心电图仪系统主要包括输入回路、前置放大模块、后级放大模块、滤波网络模块以及存储回放等模块。设计重点在于前置放大模块，和滤波网络模块和数字化存储回放部分。 在未来，可植入式的装置可能会应用于相性心电图的记录和诊断。这些装置还有可能通过兴奋某些神经（如，迷走神经）的方式来防止心律失常的发生。此外，这些装置还可能释放药物，如β受体阻断剂，甚至可以直接对心脏进行除颤。 作为交叉科学，生物医学电子学的研究是双向的：一方面将电子学用于生物和医学领域，使这些领域的研究方式从定性提高到定量、从宏观到微观、从静态到动态、从单向信息到多项信息；另一方面生命过程中揭示出的许多规律，特别是经过亿万年进化而形成的生物信息处理的优异特性将会给电子学科以重要的启示，这不仅会推动电子学的发展，还将会使信息科学发生革命性的变革。 参考文献： [1]李刚.生物医学电子学[M].北京：电子工业出版社，2008 [2]易淑华，胡苗苗，曹鹏.简易心电图仪[DB/OL].，2010-08-17/2012-05-24
数字信号处理的应用
数字信号处理的应用 学院：电气与电子工程学院 姓名：学号： 专业：老师：
目录 一、概述 (3) 二、数字信号处理的应用领域 (5) 1、语音信号处理 (5) 2、图像信号处理 (5) 3、振动信号处理 (5) 4、地球物理信号处理 (6) 5、生物医学信号处理 (6) 6、在金属有机涂层抗渗性测量中的应用 (7) 7、FFT在雷达信号处理中的应用 (7) 8、在汽车发动机缸壁间隙检测中的应用 (7) 参考文献： (8)
一、概述 数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多科学而又广泛应用于许多领域的新兴科学，DSP有两种含义：数字信号处理，数字信号处理器。我们常说的DSP值的是数字信号处理器。数字信号处理器是一种适合完成数字信号处理运用的处理器。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并且得到迅速发展。在过去的二十多年的时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。 数字型号处理是利用计算机或专用计算机或专用处理设备，以数据形式对信号进行采集，变换，滤波，估值，增强，压缩，识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理是以众多科学为理论基础的，他所涉及的范围及其广泛。例如，在数学领域，微积分，概论统计，随机过程，数值分析等都是数字信号处理的基本工具，于网络理论，信号与系统，控制论，通信理论，故障诊断等也密切相关。近来新兴的一些科学，如人工智能，模式识别，神经网络等，都与数字信号处理密不可分。可以说数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴科学的理论基础。 DSP主要应用在数字信号处理中，目的是为了能满足实时信号处理的要求，因此需要将数字信号处理中得常有运用执行的尽可能快，这久决定龙DSP的特点和关键技术。适合数字信号的关键技术：DSP包含乘法器，累加器，特殊地址产生器，领开销循环等；提高处理速度的关键技术：流水线技术，并行处理技术，超常指令，超标量技术，DMA等。从广义上讲，DSP，微处理器和微控制器（单片机）等都属于处理器，可以说DSP是一种cpu。DSP是数据和地址空间分开的哈佛结构。 DSP技术应用到我们的生活的每一个角落，从军用到民用，从航空航天到生产生活，都越来越多地使用DSP. DSP技术在航空方面，主要用于雷达和声纳信号处理；在通信方面，主要用于移动电话，IP电话，ADSL和HFC的信号传输；在控制方面，主要用于电机控制，光驱和硬盘驱动器；在测试/测量方面，主要用于虚拟仪器，自动测试系统，
数字信号处理与数字信号处理器
物理学与信息科学技术专题 第十讲 数字信号处理与数字信号处理器(D SP) 1) 李昌立 1, 董永宏 2 (1 中国科学院声学研究所 北京 100080)(2 闻亭数字系统(北京)有限公司 北京 100085) 摘 要 文章简要介绍了“数字信号处理”与“数字信号处理器(DSP )”的发展历史.在数字信号处理的应用中,实时实现是非常重要的,而DSP 在实时处理中,扮演了一个重要的角色.文章中还介绍了DSP 在实际应用中的一些关键技术,例如DSP 的种类和选型,DSP 的开发工具,实时软件的开发过程等.最后,还介绍了一些DSP 的应用实例,如语音编码器,视频电话和视频会议系统,用于雷达和声纳的DSP 并行处理系统 关键词 数字信号处理器(DSP ),实时信号处理,DSP 开发工具,DSP 并行处理系统. D i g it a l si gna l processi n g and processors L I Chang 2L i 1, DONG Yong 2Hong 2 (1Institute of Acoustics ,Chinese A cade m y of Sciences,B eijing 100080,China ) (2W intech D igitalsyste m s Technology corp,B eijing 100085,China ) Abstract The history of digital signal p r ocessing and the digital signal p r ocess or (DSP )is reviewed .A s is well known,real -ti me i mp lementation is crucial in the app licati ons of digital signal p rocessing in which the DSP p lays an i m portant role .Certain key techniques,such as the types and type selecti on of DSPs,their devel 2opment equipment,real -ti me s oft ware development and s o on are then described .Finally,s ome p ractical ap 2p licati ons such as s peech coding hardware,video telephone and video conference system s,DSP parallel p ro 2cessing system s for s onar and radar are als o described Keywords digital signal p r ocess or,real -ti me signal p r ocessing .development equi pment,parallel p r ocess 2ing system 1) 该专题的第一至第九讲分别发表于2005年第1—8期,第12期 《物理》———编者注 2005-09-27收到初稿,2006-03-14修回 通讯联系人.Email:li_chang_li_cn@hot m ail .com 1 数字信号处理与数字信号处理器(DSP )发展史的简要回顾[1—3] DSP 既是D igital Signal Pr ocessing 的缩写,也是D igital Signal Pr ocess or 的缩写,前者是指数字信号 处理的理论和方法,后者则是指用于数字信号处理的可编程微处理器.我们所说的DSP 技术,一般是指将DSP 处理器用于完成数字信号处理的方法和技术. 自从1965年库利(Cooley )和图基(Tukey )在 《计算数学》(《Mathe matic of Computati on 》 )上发表了《用机器计算复序列傅里叶级数的一种方法》一文以后,接着又有人发表了在计算机上用差分方程实现滤波器的算法,以及用计算机设计数字滤波器 的各种方法.此后,“数字信号处理”这一分支学科迅速发展,逐渐形成了一整套较为完整的学科领域和理论体系.到今天,“数字技术”已经渗透到各行各业,成为了高新技术的代名词.很多传统产业采用