生物医学信号处理_饶妮妮_习题与解答

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

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

成都电子科技大学2012级通过初选的硕博连读研究生名单公示

博导所属专业材料科学与工程材料科学与.匸程材料科学与1：程材料科学与工程材料科学与工程电子科学与技术电子信息材料与元器件电子信息材料与元器件电子信息材料与元器件电子信息材料与元器件
博导所属学院微电子与固体电子学院微屯子与固体屯子学院微电子与同体电子学院微电子与固体电子学院微屯于与同体屯子"；"'：院微电子与同体电子？院微电子与同体电子学院微屯子与固体屯子学院微屯子与同体电子学院微电子与同体电子学院
1
9克祥
刘沛鑫干金鑫
张!?， 201221020274 女林先其
10 过方舟 11 于家伟 12 梁志鹏 13 张凡 14 16 17 易欢闻彰李娆 15 张樊
Байду номын сангаас
18 梅腾达 19 高敏 20 过继新 21 李群 22 任田 3 23 胡天涛 24 26 王朋王峰 25 余益明 27 张靓靓 28 贾逢德 29 千霄 30 卢术平 31 王明阳 32 33 李威马雷
2012级通过初选的硕博连读研究生名单公示
各博士生培养单位：经过研究生本人申请，指导教师的推荐，博士生指导教师的考评和学院学科审查小组的审核，并经学院同意，研究生院审核通过，共有158名2012级硕士研究生通过初选，现将名单（见附件）予以公示。：
请通过初选的硕士研究生根据《硕博连读研究生实施办法》中的相关规定，并在博士生导师指导下认真做好硕博连读专题研究报告。只有通过硕博连读专题研究报告考核，并经研究生院审核合格后方能被录取为博士研究生。

(完整word版)心电信号处理

心电信号处理方法探究

胡林生物医学工程专业0802班

引言：近些年来，随着人们生活节奏的加快和工作压力的加大,心脏病逐渐成为危害人类健康的主要疾病之一。据统计，全世界死亡人数中约有三分之一死于该疾病，而在我国因心血管疾病而死亡的人数也占总死亡人数的44％，可见心脏病已成为危害人类健康和生命安全的“第一杀手”。

心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，与其他生物电信号相比,它更易于检测并具有较直观的规律性，而且它是心脏电活动在体表的综合反映，临床心电图检查对于检测和诊断心脏疾病具有重要意义.在实际应用中，心电信号的去噪处理和波形检测是心电信号分析诊断系统的关键,其准确性、可靠性决定着诊断和治疗心脏病患者的效果。本文结合吉林省科技发展项目“可穿戴人体参数无创连续监测仪器研制”中心电监测模块的研制任务，提出对心电信号去噪处理算法和波形检测算法进行研究,其具有重要的理论意义和实用价值。

目前世界上还没有满足临床要求的计算机心电图识别与诊断方法和相应的程序,特别是心电图波形识别方面, 还存在许多有待解决的问题P波的波峰和起止点的识别尚未得到很好解决就是一例。

心电图诊断的常见流程：

图1心电图诊断的常见流程

获取心电信号后的预处理主要是抑制干扰, 以获得便于识别的心电信号）波形识别主要提取心电信号中各波段的特征（如峰点、起止点）并加以识别) 波形参数测量是在波形识别基础上计算出各波的幅度与时间间隔）诊断是根据诊断标准对测量得到的参数作分析, 判断出波形中所含的病变因素.从图∗可以看出，波形的预处理与波形识别在心电图自动诊断中占着极其重要的位置，它们是心电图自动诊断过程的基础和重要组成部分。

《生物医学信号处理》课程教学大纲

课程编号：

适用专业：生物医学工程、生物信息学、生物信息技术以及相关专业

学时数：48

学分数：3

先修课程：《线性代数与空间解析几何》、《人体解剖生理学》、《信号与系统》、《数字信号处理》等

执笔者：《生物医学信号处理》课程组

编写日期：2013年5月

一、课程性质和任务

《生物医学信号处理》是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的重要专业基础课。本课程培养学生熟练掌握离散时间信号和系统的基本理论和基本分析方法，使学生了解如何应用数字频谱分析、最优滤波器等技术解决生物医学领域中的具体问题。本课程对于生物医学工程、生物信息学等专业的学生是必备的重要专业基础课。

二、理论课程教学内容和要求（40学时）

第1章生物医学信号处理概述

1．教学内容

（1）学习生物医学信号处理的理由

（2）信号及其类型

（3）一些典型的生物医学信号简介

（4）处理生物医学信号的目的

2．教学要求

（1）了解本课程背景，包括整个课程的教学内容、学习方法、与其他课程之间的联系、学习要求和考核要求；

（2）掌握确定性、随机、分形和混沌等4种类型信号的定义以及相互之间的联系与差别；

（3）理解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；

（4）了解外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X射线等；

（5）掌握生物医学信号的主要特点。

第2章数字信号处理基础

1．教学内容

（1）傅立叶变换及其意义

（2）傅立叶变换的性质

（3）频域分析和谱图表示

（4）频域分辨率

（5）数字滤波器的设计和实现

生物医学信号处理(全套课件362P)

2高共模抑制比目的抑制人体所携带的工频干扰及所测量参
数以外的其他生理作用的干扰
3低噪声和低漂移目的提高测量的信噪比
4设置保护电路保护被测量人体的安全
医学资料 29
信号数字化模数转换器
数据采集的目的是获得有效的能被计算机处理
的数据计算机数字信号处理中的数据采集
就实时性复杂性目的性自动化及数据量
的庞大等各个方面都大大不同于传统的医学
特征如均值方差等随时间变化而
改变这给生物医学信号的处理带来了困难
医学资料 8
表1 一些医学信号的特点
医学资料 9
医学资料 10
医学资料 11
人体心脏磁信号
医学资料 12听神经动作电位
医学资料 13正常人心电信号
医学资料 14
生物医学信号分类化学信息指组成人体的有机物在发生
变化时所给出的信息它属于生物化学
单位为赫兹
5线性
输出信号的幅度和相位与输入的对
应量有线性关系
6输入阻抗
放大器的输入电压与
输入电流之比医学放大器要求有高的输入阻抗如
一般的几MΩ106ΩGΩ109Ω 甚至TΩ1012Ω的
量级
医学资料 28选用医学信号放大器总体要求
1高输入阻抗生物信号源是高内阻的微弱信号源所以需要放大
器也是高阻抗以达到阻抗匹配否则会出现低频失真
的关键技术隔离浮置1隔离

上海市考研生物医学工程学复习资料生物医学信号处理与像分析技术

生物医学工程学作为一门交叉学科，涵盖了生物学、工程学和医学等多个领域，其中生物医学信号处理与像分析技术是该学科的一个重要分支。本文将对生物医学信号处理与像分析技术的相关知识进行解读和总结，为考研生物医学工程学的复习提供资料。

一、生物医学信号处理技术

1. 生物医学信号的概念和分类

生物医学信号是生物体内或来自医学设备的信号，如心电图、脑电图、血压信号等。根据信号的特点和产生的方式，可以将其分为几类，如时域信号、频域信号和时频域信号等。

2. 生物医学信号处理的方法

生物医学信号处理的目的是提取和分析信号中的有用信息，常用的方法有滤波、特征提取、频谱分析等。通过这些处理方法，可以对信号进行降噪、增强、分类等操作，帮助医学研究和临床诊断。

3. 常用的生物医学信号处理工具和软件

在生物医学信号处理过程中，常用的工具和软件有MATLAB、Python等。它们提供了丰富的信号处理函数和算法库，帮助研究人员进行数据处理和分析。

二、生物医学像分析技术

1. 生物医学图像的获取和处理

生物医学图像包括医学影像、显微图像等，获取这些图像的方式

有X射线、CT、MRI等。在图像处理过程中，常用的技术包括图像增强、边缘检测、图像分割等，旨在提高图像质量和提取感兴趣的区域。

2. 生物医学图像分析的应用

生物医学图像分析在医学诊断和研究中有着广泛的应用，如肿瘤

检测、病变区域标定、器官分割等。通过对图像进行分析和处理，可

以辅助医生进行诊断和治疗，提高医疗水平和效率。

3. 常用的生物医学图像分析软件

基于labVIEW的生物医学信号虚拟实验平台设计

本栏目责任编辑：谢媛媛

软件设计开发

基于labVIEW 的生物医学信号虚拟实验平台设计

孙金平，刘爱丽，刘迢迢，颜菲

（天津医科大学生物医学工程与技术学院，天津300070）

摘要：为加强学生的理论学习效果，提高学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，开发了基于LabVIEW 的多功能生物

医学信号处理实验平台，实现心电信号和脑电信号的滤波、特征提取、频谱分析等功能，方便学生直观了解常用生物医学信号处理方法，更好的服务理论教学。关键词：心电；脑电；实验平台；labVIEW 中图分类号：G642

文献标识码：A

文章编号：1009-3044(2021)05-0096-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：

Design of Comprehensive Experimental Platform for Biomedical Signal Processing SUN Jin-ping,LIU Ai-li,LIU Tiao-tiao,YAN Fei

(Shool of Biomedical Engineering and Technology,Tianjin Medical University,Tianjin 300070,China)

Abstract:In order to strengthen students'effect of the theoretical learning and improve the ability to solve practical problems by us⁃ing their knowledge comprehensively,a multi-functional biomedical signal processing experimental platform based on LabVIEW is developed to realize the filtering,feature extraction,spectrum analysis and other functions of ECG and EEG signals,so as to facili⁃tate students to intuitively understand common biomedical signal processing methods and better serve the theory Teaching.Key words:ECG;EEG;experimental platform ；labVIEW

生物医学信号处理考试试题

1. 问题描述：生物医学信号处理考试试题

2. 背景介绍：生物医学信号处理是指对与生理、病理或药理相关的信号进行提取、分析和解释的过程。考试试题将围绕该领域的基本概念、方法和应用展开。

3. 信号处理基础知识

3.1 信号与系统

3.1.1 信号的定义和分类

3.1.2 系统的定义和性质

3.1.3 时域和频域分析方法

3.2 数字信号处理基础

3.2.1 采样和量化

3.2.2 数字滤波器设计

3.2.3 快速傅里叶变换

4. 生物医学信号处理方法

4.1 生物信号特征提取

4.1.1 峰值检测与边界检测

4.1.2 时频分析方法

4.1.3 统计特征提取

4.2 信号降噪与增强

4.2.1 线性滤波方法

4.2.2 非线性滤波方法

4.2.3 小波变换在信号降噪中的应用 4.3 信号压缩与重建

4.3.1 数据压缩算法

4.3.2 信号重建方法

5. 生物医学信号处理应用

5.1 生物电信号处理

5.1.1 脑电图处理

5.1.2 心电图处理

5.1.3 肌电图处理

5.2 医学图像处理

5.2.1 X射线图像处理

5.2.2 核磁共振图像处理

5.2.3 超声图像处理

5.3 信号处理与疾病诊断

5.3.1 癫痫诊断

5.3.2 心律失常诊断

5.3.3 肺部疾病诊断

6. 结论：生物医学信号处理作为一门交叉学科，对医学诊断和研究具有重要意义。掌握信号处理方法对生物医学领域的进一步发展具有积极促进作用。

以上是《生物医学信号处理考试试题》的试题内容。通过对该试题的学习和研究，我们能够深入了解生物医学信号处理的基础知识、方法和应用，对于将来从事相关工作或研究具有重要的指导意义。希望你能认真对待这些试题，全面准确地回答，取得好成绩！

第七章h 生物医学信号处理

信号的性质和类型

确定性信号

线性非线性（混沌与分形）

随机信号
确定性信号
在教材中常作为例子给出，是最熟悉的一类信号，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ASin（ω t）。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。

时域锁时（叠加）平均滤波

诱发电位和事件相关电位的提取
叠加平均的条件

目标信号为确定信号且干扰为白噪声

目标信号不完全确定时

背景噪声不完全随机时

诱发电位叠加平均提取中，主要背景是自发脑电和环境工频电磁干扰，本质都不是随机信号。临床经验表明，诱发电位不完全符合确定信号的条件，特别是在病理条件下，或刺激次数过多产生阈值提高，潜伏期变化等。

平移(shifting)
时刻k1
时刻k2
原始信号
F(j,k1)=0.0001
F(j,k2)=3.5000
相同的j，不同的k
小波变换举例
原始信号
傅立叶结果
小波结果（频率=100Hz）
小波结果（频率=300Hz）

心电信号的小波滤波

用小波变换进行去噪的过程，首先是对信号进行小波分解，识别其中的噪声分量所在的尺度，去除这些噪声成分以后再对信号进行重建，这种方法叫做线性去噪方法(Linear De-noising Approach)。这种方法假设噪声和信号分量可以在不同尺度内完全分开。而仅去除细节信号中超过一个确定界线的信号成分的方法叫做非线性阈值方法(Non-Linear Threshold Approach)。这种方法可以解决噪声和信号分量分布在相同频段内的情况。

电子科技大学研究生2012年春季课表

学时学分 60 60 50 40 2 2 2.5 2
任课教师邢青汤朝菊陈勇梁迪飞、陈远富
教室二教310 二教301 二教305 三教107
备注（周次） 1~15，A级班 (直博生优先选课) 1~15，B级班 1~13 1~10
1 星 ~ 期 2 二节
03036005 磁性功能材料及应用
时间
课程代码课程名称（教学班） 13005001 硕士生英语阅读与翻译(B27班) 03016001 VHDL语言与数字集成电路设计(1班) 04027003 强流电子光学
学时学分 60 40 40 2 2 2
任课教师李京南张鹰刘迎辉、李天明
教室二教301 二教308 三教104
备注（周次） 1~15，B级班 1~10 11~20
7 星 ~ 期 8 一节
04057001 等离子体电子学 05017005 显示技术导论 09027009 计算机辅助药物设计 11026001 库存理论 11026012 物流设施规划与设计 11028002 电子商务和供应链管理研究专题 16005005 自然辩证法(3班) 10006005 高等数值分析 00005015 调查抽样与数据分析(1班)
时间
课程代码课程名称（教学班） 13005001 硕士生英语阅读与翻译(C3班) 03016001 VHDL语言与数字集成电路设计(1班) 03046005 有机功能材料合成技术 05016016 空间光信息系统

生物医学信号处理课程研究性教学的探索与实践

（０７５（２）的学术论文 “ ｔｂｉｈｎｕａｉ２０，４１）上ＥｓａｌｉｇＣａｓｌｓ－ｔｉｈＷｈｔｎｄＣｒｓ — Ｃｏｒｌｔｏａｙｉ ” ｙＷｔｉｅｅｏｓｒｅａｉｎＡｎｌｓｓ作
处理的研究。
收稿日期：０１２１２１一Ｏ —２
一
、
引言
ｎｌｓｓｏｎｍLeabharlann Baidu Ｓｑｅｃｓ作为教材。为了帮助ａｙｉｆＧｅｏｃｅｕｎｅ ”
学生理解补充的教学内容，师在课堂上又讲解了教相关分子生物学知识和论文中基于功率谱理论设计的科学研究方法，现了教学内容的延伸，时提升实同了学生的学术视野，养了学生的研究能力和阅读培英文学术文献的能力；介绍相关技术解决生物医在学问题的章节时，师适度增加了本章教学内容的教深度和难度，入了一篇发表在《ＥＥＥＴＲＡＮＳ引ＩＡＣ—
备获取、理和解释生物医学信号的能力。处

0904053生物医学信号处理课程教学大纲

《生物医学信号处理》课程教学大纲

一、课程基本信息

课程编号：0904053

课程中文名称：生物医学信号处理

课程英文名称：Biomedical Signal Processing

课程性质：专业主干课程

考核方式：考试

开课专业：生物医学工程

开课学期：7

总学时：32 （其中理论20学时，上机12学时）

总学分： 2

二、课程目的

本课程是生物医学工程专业的专业主干课程。通过讲述生物医学信号数字处理的基础知识、处理方法及其具体应用等内容，使学生了解生物医学信号处理的理论，掌握信号转换、数字滤波器的设计、时域和频域的分析等技术和方法，具有解决生物医学信号检测中具体问题的能力。

三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求）

1、了解生物医学信号的特点、生物医学信号处理的特殊要求。

2、掌握生物医学数字信号时域处理、频域处理的基本原理和方法。

3、掌握ECG信号处理的基本方法，具有编写程序进行信号分析的基本能力。

四、教学内容与学时分配

第一章计算机在医学中的应用（0.5学时）

医学数据的特点；一些典型生物医学信号的介绍；数字滤波器的软件设计

第二章心电图（0.5学时）

基本的心电图；ECG导联系统；ECG信号特点

第三章信号转换（1学时）

采样技术基础；简单信号转换系统；生物医学信号的转换要求；信号转换电路

第四章数字滤波器基础（2学时）

Z变换；数字滤波器的组成、类型；差分方程的传递函数；Z平面极零分布图

第五章有限冲激响应滤波器（1学时）

FIR滤波器的特性；平滑滤波器；陷波滤波器；窗的设计；频率采样；最小设计

第六章无限冲击响应滤波器（1学时）

生物医学信号处理课程重点难点指导

第1章生物医学信号概述

一．重点

#确定信号# 指有确定的函数关系，能准确预测未来；或者已知其过去值，就能准确预测其未来值。如正弦波。

#随机信号# 指即使知道它过去的全部信息，也不能预测其未来值的一类信号。

#分形信号# 指在各种尺度下看上去都很类似，具有所谓的“尺度不变性”的一类信号。

#混沌信号# 指不能准确预测其未来值的确定性信号。

#心电图（electrocardiogram， ECG）# 心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，通过心电描记器从

体表引出多种形式

的电位变化的图形。心电图是心脏兴奋的发生、传播及恢复过程的客观指标，可以被描记到特殊的记录纸上，也可通过示波器显示出来。

#脑电图（electroencephalogram, EEG）# 是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性诱发性、节律性的电活动。EEG是许多大脑疾病诊断和治疗中最重要的一项检查工具。

#人体医学信号特点# 非常微弱（ V，mV, PA 量级）、频率很低（如：0.05Hz – 1 Hz (胃电）、干扰与有用信号之间频带重复、复杂性、随机、非平稳性以及噪声背景强。

二．难点

1．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．生物医学信号的主要特点：微弱、随机性强、噪声背景强。

3．采用一定的方法或技术识别和分离生物医学信号中的有用成分和无用成分、建立多个生物医学信号之间的关系、用更明显或更有效的方

基于快速傅里叶变换的心电模板匹配算法设计

周酥

【摘要】[摘要] 目的：研究心律失常患者的心电信号特征，设计一种能够准确识别正常与异常信号的心电模板匹配算法，以辅助医师诊断心血管疾病。方法：利用快速傅里叶变换计算待测心电与正常模板之间的归一化相关系数，当系数大于某一预设阈值时，判断信号正常；否则提示可能存在异常，建议患者做进一步检查。结果：利用MIT-BIH数据库的心律失常数据进行算法仿真，以正常心拍作模板信号，对10例待测异常心拍进行检测，其中3例心室融合心跳被误判为正常，其余均能正确检测；对12组正常信号进行检测，肢体Ⅱ导联采集的信号全部判断正确，胸导联V1有3例被误判。结论：该算法对肢体Ⅱ导联信号具有较好的适用性，且对室性早搏的检出率较高。

【期刊名称】医疗卫生装备

【年(卷),期】2014(035)005

【总页数】4

【关键词】[关键词] 心律失常；快速傅里叶变换；归一化相关系数；模板匹配

0 引言

心血管疾病严重威胁着人类健康。心血管疾病，尤其是心律失常的检测依赖于心电图。实现心电图（electrocardiogram，ECG）的智能分析和自动识别，对心血管疾病的辅助诊断具有重要的临床意义。ECG智能分析技术包括心电信号预处理、波形检测、心电诊断等。预处理重在对含有噪声的心电信号消除干扰、滤除噪声；波形检测的目的在于寻找信号特征点，提取特征参数；而心电诊断技术则主要依据心电波形特征点的识别结果，对信号进行分类。其中ECG

的自动识别方法包括特征提取、模板匹配、支持向量机、人工神经网络等[1-4]。模板匹配算法在ECG自动识别中具有较高的应用价值，心电模板匹配算法包括线性预测算法和波形形态分类算法等。线性预测算法采用的基本思想是通过多组ECG样本数据的线性组合来估计某一未知ECG数据；波形形态分类算法则比较待测心电与原规定（或学习到）的心电模板或规则的近似程度，据此判断待测信号与模板是否属于同一类别。基于信号波形形态特征分析的算法，能对具有相似特征参数（如QRS复波幅度、宽度等）不同形态特征的心电进行区分，与医生进行人工诊断时所使用的方法具有一致的思想[5-7]。本文采用基于波形形态分类的模板匹配算法来进行心律失常研究。

生物医学信号处理3

4
x中无信号
医学信息工程《医学信号处理》
后验概率：P (H1| x), P (H0| x) 总失误率：PE= P(D1|H0) P(H0)+ P(D0|H1) P(H1) 检测概率： PD=1- PM=1-P(D0|H1)
仅仅根据检测概率PD和PM说明判断的优劣，未必客观。比如，如果不管是否有信号，都判断为“有”，则必有P(D0|H1) =0，因而PD=1，但这时总失误率PE也不低。
医学信息工程《医学信号处理》
医学信号处理
—第四章信号检测
1
医学信息工程《医学信号处理》
第一节
§1.1
概述
信号检测（Detections）的基本任务
主要解决在受噪声干扰的观测x中判断信号是否存在的问题。例如：判断观测数据x(t)=s(t)+n(t) （即假设 H1 ：x中既有信号又有噪声。）还是 x(t)=n(t) （假设H0：x中只有噪声没有信号）? x(t)----观测信号 n(t)----噪声
P ( H1 x ) P( H 0 x)
H1
1
10
H0
医学信息工程《医学信号处理》
进一步推导：利用贝叶斯公式将式中后验概率用先验概率来表示，以便于应用。
于是，极大后验概率判决准则为：
11
医学信息工程《医学信号处理》
也就是：