生物医学信号处理ppt
【医学英文课件】 《生物医学信号处理(双语)》精品课件
另外注意连续时间和离散时间的傅里叶变换是否具有 周期性: X(ejω)具有周期性, 周期2π。X(jω)不具有周期性。
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连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换间的联系
奥本海姆《 信号与系统》在 “第7章 采样”的“7.4 Discrete-Time Processing of Continuous-time Signals”一 节中, 因对连续时间信号xc(t)进行采样(得到xd[n]), 在分 析频谱时需要同时涉及到连续时间信号的傅里叶变换和
Time Signal
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4.0 Introduction
➢Continuous-time signal processing can be implemented through a process of sampling, discrete-time processing, and the subsequent reconstruction of a continuous-time signal.
ifs a m p lin g p e r io d T 1 6 0 0 0 .
Solution:
x n x c n T c o s 4 0 0 0 T n c o s 2 3 n c o s w 0 n
T h e h i g h e s tf r e q u e n c y o ft h e s i g n a l : 0 4 0 0 0
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连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换间的联系
在奥本海姆的《信号与系统》教材里, 在 “第7章 采样”
内容之前，连续时间傅里叶变换X(jω), 和离散时间傅里
叶变换X(ejω)中涉及的频率都用相同的频率符号ω表示,
没有加以区分, 各说各话。
生物医学信号处理
生物医学信号处理在医学研究中，生物信号处理技术被广泛应用于生物医学信号的获取、分析和诊断。
这些信号可能来自于人体各个器官系统，如心脏、肌肉、神经等。
生物信号处理技术可以帮助专业医生对患者进行疾病诊断和治疗，带来精确、快速、可靠的结果，进一步提升临床医学的可靠性和准确性。
一、生物信号获取生物信号获取是一项十分重要的工作，它通常需要许多先进的技术，如生物传感器、放大器、滤波器、放大器等。
这些技术可以帮助医生们精确地测量生物信号，从而开展相关的医学研究。
以心电图信号为例，心电图信号是记录心脏活动的重要生物信号。
在获取心电图信号时，我们需要使用心电图设备，将心电图信号放大和过滤，去掉杂波和干扰，最终获得清晰准确的心电图。
通过对心电图的分析，专业医生可以判断患者的心脏是否出现了异常，以及异常的部位。
二、信号处理信号处理是指对采集的生物信号进行数字化处理，利用先进的算法和技术进行分析和提取有用信息。
从而可以得出患者的状态和疾病情况。
生物医学信号的处理方法包括数据预处理、特征提取和分类器设计。
数据预处理是指通过滤波、降噪等技术对生物信号进行预处理，提高信号质量和准确性。
特征提取是指通过从信号中提取出与疾病相关的生物数据特征，实现患者状态的分析和诊断。
分类器设计是指通过建立分类模型对数据进行分类，实现精确诊断。
三、应用领域生物医学信号处理技术已成为医学界一项重要的研究领域。
它广泛应用于心电图、脑电图、胃肠电图和脉搏波等生物医学信号处理上。
应用生物医学信号处理技术可以帮助医生更快速地进行疾病追踪、预测和防治。
心电图信号的处理是最常见的应用领域。
心电图信号可以帮助医生了解患者的心脏状况包括有问题的部位和程度。
通过特定的数据处理和算法分析，可以检测出心脏的异常情况，从而开展相关的治疗措施。
脑电图信号也是广泛应用的应用领域之一。
脑电图信号可以帮助医生进一步理解患者的神经系统情况，尤其是在神经科研究中具有重要的价值。
对于某些神经病患者，通过对脑电图的分析，也可以辅助医生对疾病的治疗和诊断。
生物医学信号处理
第一章1、随机信号与混沌信号的异同：相同：不能准确预测未来值；不同：A、理论上，混沌信号是确定的，有下列特征：非渐近周期性无Lyapunov指数消失最大Lyapunov指数为正相同的初始值产生相同的轨迹C、随机信号是非确定的即使初始状态相同，一个随机过程也会产生不同的信号。
无确定的Lyapunov指数2、什么是生物医学信号？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。
3、外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号有哪些？超声波、同位素、X射线、CT图像等4、随机信号与确定性信号的不同确定信号：有确定的函数关系，能准确预测未来随机信号：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5、什么是信号？信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。
6、由生理过程自发产生的主动信号有哪些？举例说明心电（ECG），脑电（EEG），肌电（EMG），眼电（EOG），胃电（EGG）等电生理信号还有体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号。
第二章1、混叠、泄露、栅栏现象是如何产生的？如何避免？当采样频率比信号最高频率的两倍要小时就会发生混叠现象，可以提高采样率来避免混叠现象。
如果要分析的信号是周期连续信号，就必须对该信号截取一段来进行分析，即加了一个窗，便会发生泄露现象。
要减少泄露可以通过加不同的窗函数来截取信号。
离散傅立叶变换是对离散时间傅里叶变换的采样，它只给出频谱在离散点上的值，而无法反映这些点之间的频谱内容，这就是栅栏现象。
改善栅栏效应的一种方法是信号后面补若干个零。
2、动计算的相位谱和使用FFT计算出来的为什么结果不一致?FFT为了快速计算进行了取舍，是存在误差的3、高密度谱和高分辨谱有啥区别呀？为什么补零不能提高分辨率呢？频域分辨率只和采样时间长度有关，采样时间越长，频域分辨率越高；时域分辨率只和采样率有关，采样率越高，时域分辨率越高补零仅是减小了频域采样的间隔。
生物医学信号处理(全套课件362P)
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
带限信号
最高频率
fc又叫截止频率
为有限值的信号
采样频率
又叫采样率
单位时间内获取的数据点数是采样时间间隔的倒数即
采样频率fs1△t
0赖奎斯特频率fN等于两倍信号截止频率的频率fc即
fN 2fc
1赖奎斯特条件fs fN即fs 2fc采样定理若模拟信号xt是带限信号且采样频率满足赖奎斯
特条件则可由获得的数字信号xn完全确定原始信号xt
的关键技术隔离浮置1隔离
接入人体的测量回路与其
余电路隔离隔离技术有光隔离变压器隔离
场隔离采用发射与接收分离的方式2浮置
检查床和设备有良好的
本地接地接地电阻01Ω与人体测量回路
不能共地
医学资料 26放大器的主要性能参数有6个1共模抑制比
定
义为差模信号放大倍数与共模信号放大倍数之比通常用分
贝dB数表示如CMRR 90dB 表示差模信号放大倍数与
大倍数要求高的如大于90dB共模抑制比
的非时变线性系统
4模数数模转换子系统模拟量转换为数字量现有8位12位
16位及更多位转换精度及各种采样速率的器件或系统可选用
5计算机子系统 信号的处理分析保存显示等包括主机
和外设如打印机绘图仪鼠标器等
医学资料 24
2024生物医学信息学PPT课件
生物医学信息学PPT课件•生物医学信息学概述•生物信息学基础知识•医学图像处理技术•生物信号处理与分析目录•生物医学数据挖掘与应用•生物医学信息学伦理与法规01生物医学信息学概述定义与发展历程定义生物医学信息学是生物医学与计算机科学、信息科学等学科的交叉领域，旨在研究生物医学信息的获取、处理、存储、分析和应用等方面的理论和技术。
发展历程生物医学信息学经历了从早期的医学图像处理、生物信号处理到现代的生物信息学、临床信息学等阶段，随着大数据、人工智能等技术的发展，生物医学信息学的研究和应用领域不断拓展。
研究内容及方法研究内容生物医学信息学的研究内容包括生物医学数据的采集、处理、分析和挖掘，生物医学知识的表示、推理和应用，以及生物医学信息系统的设计、开发和应用等。
研究方法生物医学信息学采用多种研究方法，包括数学建模、统计分析、机器学习、自然语言处理等，以实现对生物医学数据的深入挖掘和有效利用。
应用领域及前景展望应用领域生物医学信息学在医疗、科研、教学等领域具有广泛的应用，如医学影像诊断、基因测序数据分析、临床决策支持、生物医学知识库构建等。
前景展望随着生物医学数据的不断积累和技术的不断进步，生物医学信息学将在精准医疗、智能诊疗、健康管理等方面发挥越来越重要的作用，为人类的健康和医疗保健事业做出更大的贡献。
02生物信息学基础知识基因组学与蛋白质组学基因组学01研究生物体基因组的组成、结构、功能及演变的科学领域，涉及基因测序、基因注释、比较基因组学等方面。
蛋白质组学02研究生物体内所有蛋白质的表达、功能、相互作用及调控的科学领域，与基因组学相辅相成，共同揭示生物体的生命活动规律。
基因组学与蛋白质组学的关系03基因组学提供生物体的遗传信息，蛋白质组学则研究这些遗传信息的表达产物，二者相互关联，共同揭示生物体的生理和病理过程。
基因表达调控与表观遗传学基因表达调控生物体内通过一系列机制调节基因的表达水平，包括转录调控、转录后调控、翻译调控等多个层面，以确保生物体在不同环境和发育阶段下能够正常生长发育。
生物医学信号处理-5.2-周期图及其估计质量课件
可以证明，两种途径所得的结果是一致的口
周期图法的功率谱估计公式
令 m=k-n, 即k=m+n，则
上式中的方括号部分正是有偏自相关函数的计算公式, 因此得到
周期图的估计质量
理想的情况是,随着数据记录长度的增加,周期图Sper(ejw)应收敛于随机 过程的真实功率谱Gxx (ejw) 。必须从统计的观点讨论周期图的收敛问题 ,或者说,讨论下式是否成立的问题
Res[Sper(ejw)]=0.89(2 π/N)≤ 0.05π 由上式求出N≥36。现在来对周期图的频率分辨率做一个测试。假设上例 式子给出的随机过程中,取A1=A2=A=5, ω1=0.4π, ω2=0.45π, σv2 =1；对该随 机过程采集50组数据,每组N=40个取样值。 下图 (a)所示的是相应的50个周期 图的图像,由该图看出,其中有的周期图能够分辨出位于0.4π和0.45π附近的 两个正弦分量,但有的周期图则不能。图(b)所示的是50个周期图的平均,可以 看到两个主峰合并在一起了。若将每组数据量由N=40增至N=64,相应的50个周 期图及其平均的图像如图(c)和(d)所示，可以看出,两个正弦分量总是能清晰 地分辨出来。
周期图的随机起伏 从下图 (a)、 (c)和(e)已经看到,任何一组数据计算得到的周期图,都在真实功 率谱附近随机起伏,这种随机起伏并不会因为数据记录长度的增加而减弱。实 际上可以看到,数据越多,这种随机起伏反而越密集。
这样,仅通过一个周期图来估计功率谱是不可靠的,因此通常要将许多周期图进 行平均,例如图中的(b)、 (d)和(f)3个平均后的周期图,就与真实功率谱比较接 近。但是,从3个平均周期图上仍然看到了随机起伏,而且数据记录长度越长,这 种随机起伏越密集。现在对这种随机起伏的产生原因进行分析。
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，且一般都是伴随着噪声和干扰地信号,对于此类信号必须采用抑制噪声地处理技术。
生物医学信号处理基础
生物医学信号处理基础
》
一、基本概念
1、生物医学信号处理
生物医学信号处理是一门复杂的学科，它系统性的研究生物医学信号的检测、隔离、采集、解析、存储、显示、处理和分析，以提取特定的物理、生理和活动信息，以支持临床诊断和科学研究。
2、生物医学信号处理的基础
(1)基本概念：生物医学信号是指在生物物质生物活动过程中所产生的电信号，它以简单的二进制编码的格式组成，指的是由其他信号分析和处理系统把检测到信号的时间特性转化为数字形式的振幅，用于有效表达特征性，研究生命现象，也可以用于模拟模型的建立和验证。
(2)物理概念：生物信号处理的根本是物理学，物理学有关的知识可以帮助我们更好的理解临床现象，并把信号处理过程中所产生的数据更有效地分析处理，使我们更好的了解生物系统。
(3)生理学概念：生理学概念是生物医学信号处理的基础，它包括了生物体的细胞、器官和系统，以及各种生理活动状态和参数的描述，如失衡参数、非平衡参数等。
这些概念可以帮助我们理解生物活动的基本过程。
二、信号源与检测原理
1、信号源
生物医学信号的源是生物体内的电活动，如心电、脑电、肌电等。
2、信号检测原理
(1)模拟信号检测：
模拟指示器的信号检测原理是：用模拟量的传感器，将物理量（温度、压力、电阻、流量等）转换成模拟电压信号，再将模拟电压信号转换成数字信号，以便更方便的进行后续处理。
(2)数字检测：
数字指示器的信号检测原理是：直接把物理量转换成数字信号，再进行处理，这种信号可以直接作为计算机的输入信号，进行计算处理。
生物医学信号处理
生物医学信号处理一、什么是生物医学信号处理生物医学信号处理是一种利用计算机对采集到的生物医学信号进行分析与处理的技术。
生物医学信号是指由人体的生理活动所产生的电信号、声波信号、磁信号等，其包含着人体的生理状况及病理变化信息，并可以用于诊断、预防和治疗疾病。
生物医学信号处理可分为两个方面：一是对生物医学信号的采集、预处理、特征提取和分类诊断等，另一个方面是对生物医学图像的分析与处理。
这两个方面都为生物医学领域的医学研究与临床应用提供强大的技术支持。
二、生物医学信号处理中的主要技术1.生物医学信号处理的采集技术生物医学信号的采集要求高精度、高灵敏度和高可靠性。
生物医学信号采集系统必须保证信号源的生物完整性和安全，但又不能对信号进行干扰或改变。
同时，采集系统还需要具有高分辨率、低噪声和高速采集等特点。
目前广泛使用的采集设备包括脑电、心电、心音、肌电、血氧和血压等。
2.生物医学信号处理的预处理技术生物医学信号处理的预处理技术是指在采集到信号后，先对其进行预处理以提高信号的质量和对后续处理步骤的准确性。
预处理技术主要包括滤波、降噪、降采样和放大等技术。
其中，滤波技术可以用于滤除不必要的噪声和干扰信号，降采样则可以降低采样率并减少信号数据量，放大可以将信号放大到适合后续处理步骤的水平。
3.生物医学信号处理的特征提取技术特征提取技术是指从复杂的生物医学信号中提取有用的信息。
这些信息可以用于特征识别和分类器中。
常见的特征提取技术包括时域分析、频域分析、小波分析和模型拟合。
这些技术可以用于提取生物医学信号的幅度、频率、相位、功率谱和特征点等信息。
4.生物医学信号处理的分类诊断技术分类诊断技术可以把生物医学信号划分为正常和异常信号，并根据信号的特征和分类规则进行病情诊断。
常见的分类技术包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类和决策树等。
5.生物医学图像处理技术生物医学图像处理技术主要指对由各种设备如X射线、CT、MRI、PET等采集到的各种图像进行处理和分析。
3生物医学信号处理 ppt课件
生物医学传感器
应用化学传感器可检测血、尿等体液 中多种离子浓度；
用于检测酶、抗原、抗体、神经递质、 激素、受体、DNA和 RNA等生物活 性物质的生物传感器亦在研究及迅速 发展之中；
心磁、脑磁等生物磁信号的检测方法 的研究正在受到重视。
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生物医学信号检测的发展趋向
发展微型化、多参数生物医学传感器， 特别是加强化学传感器和生物传感器 的实用化研究；
亲心电所淹没。这给信号的检测与处理带 来了困难。 因此要求采用一系列有效去除噪声的算法。
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1 生物医学信号的特点
频率范围一般较低：经频谱分析可知， 除声音信号（如心音）频谱成分较高 外，其它电生理信号的频谱一般较低。 如心电的频谱为0.01～35Hz，脑电 的频谱分布在l～30Hz之间。
因此在信号的获取、放大、处理时要 充分考虑对信号的频率响应特性。
随机性强：生物医学信号是随机信号，一 般不能用确定的数学函数来描述
它的规律主要从大量统计结果中呈现出来， 必须借助统计处理技术来检测、辨识随机 信号和估计它的特征。
而且它往往是非平稳的，即信号的统计特 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。
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生物医学信号处理的主要任务
• 主动的 • 被动的 • 电的和非电的人体物理信息。
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1 生物医学信号的特点
1．信号弱 2．噪声强 3．频率范围一般较低 4．随机性强
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1 生物医学信号的特点
信号弱：直接从人体中检测到的生理 电信号其幅值一般比较小。
• 如从母体腹部取到的胎儿心电信号仅为 10～50μV，
• 脑干听觉诱发响应信号小于1μV， • 自发脑电信号约5～150μV， • 体表心电信号相对较大，最大可达5mV。
生物医学信号处理-1.2 生物医学信号分类
• 上述信号是由人体自发生产的，称为“主动性”信号。 • 另外，还有一种“被动性”信号，即人体在外界施加某种刺 激或某种物质时所产生的信号。如诱发响应信号，即是在刺激下所 产生的电信号，在超声波及X 射线作用下所产生的人体各部位的超 声图像、X 射线图像等也是一种被动信号。这些信号是我们进行临 床诊断的重要工具。
所有生命体，从细胞到器官组织都可成为生物信号源。这些生物信号 可被用于诊断、病人监护和生物医学研究 。
按照生物信号的性质分类：
化学信息
是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 所研究的范畴。 各种体液中含有的电解质和微量元素 血液、尿液、唾液、各种组织液
物理信息
是指人体各器官运动时所产生的信息。
Байду номын сангаас信号
心电、脑电、肌电、眼电、胃电、神经电 还有其它生物信号不是电信号，但是可以通过传感器转换为电信
号.
语音、心音、吞咽音、肠鸣音、牙齿叩击音 血压、血流、脉搏、呼吸、体温 指纹、掌纹、虹膜、还有步态
磁信号
心磁、脑磁等生物磁场
电信号是最便于检测、提取和处理的信号。
3生物医学信号处理-PPT课件
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
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1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产 生的电信号，在超声波及X 射线作用 下所产生的人体各部位的超声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
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生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
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数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
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3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
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3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
生物医学信号处理
百年总计(1901-2000)91（届次）100%Ⅰ属于BME范畴1618 %Ⅱ与BME密切相关1314 %Ⅲ不采用BME方法、技术、3943 %设备与材料就不能完成的Ⅳ与BME无关的2325%第一章生物医学信号处理概述一、生物医学信号的分类常见信号举例心电信号（ECG）Waves and intervals：心室肌细胞动作电位的Schematic representationof normal ECGAnimation of a normal ECG wave几种主要的EEG波形棘波和尖波脑电信号（EEG）发作间期癫痫样波形（左侧前颞有散在3Hz尖慢复合波）肌电信号（EMGEMG 信号在康复工程中得到应用。
心音是由心肌、血液、瓣膜和大血管的机械振动所产生，心血管病变常首先引起心音成分的改变。
和快波两种成分。
狗的胃窦上记录到的胃电波形耳声发射信号：(Otoacoustic Emission，幅度为均值为0，方差为的白噪声。
),0(:2σN A 2σ离子通道电流信号：pA(皮安，10-12A)被干扰的心电信号a.工频干扰；b.肌电干扰；c.呼吸的干扰间隔、Q-T间段形态检测和计算；Noise reduction of ECG举例2：生物特征识别(Biometrics)⏹利用人体自身所固有的生理/行为特征，对每一个具体的人作鉴别。
⏹生理特征：指纹、步态、语音、虹膜⏹优点：不会丢失、遗忘和伪造The basic block diagram of a biometric system。
《生物医学信号处理课件》
生物医学信号容易受到来自环境 和设备的噪声干扰，如电压波动 和电磁干扰。
多模态数据
生物医学信号处理常涉及多种类 型的数据，如生理信号、影像数 据和基因信息，需要进行多模态 数据的融合。
生物医学信号处理的未来
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人工智能
人工智能技术将在生物医学信号处理中发挥越来越重要的作用，如基于机器学习的信号分类和疾病 预测。
信号处理方法
• 滤波：去除噪声和干扰，突出信号的特征。 • 特征提取：从信号中提取有用的特征，如频率、振幅和时域特征。 • 时频分析：通过时频分析方法，如小波变换，从信号中获取时间和频率的信息。
生物医学信号处理的挑战
数据量大
生物医学信号通常包含大量的数 据，对数据的高效处理和存储提 出了挑战。
噪声干扰
《生物医学信号处理课件》
欢迎来到《生物医学信号处理课件》。本课程将带领你深入探索生物医学领 域中的信号处理技术，揭示其在医疗诊断和治疗方面的重要性。
什么是生物医学信号处理？
生物医学信号处理研究如何分析和处理来自人体的电生理信号、生物光学信 号和其他生物医学信号，提取有用的信息以支持诊断和治疗的决策。
生物医学信号处理的应用
医疗பைடு நூலகம்断
通过分析生物医学信号，如心 电图和脑电图，可以辅助医生 进行疾病诊断，提高诊断准确 性。
生理监测
生物医学信号处理使得能够对 人体各种生理信号进行实时监 测，如血压、血氧饱和度和呼 吸频率等。
健康管理
通过持续监测个体的生物医学 信号，可以提供个性化的健康 管理指导，帮助人们保持健康 和预防疾病。
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可穿戴设备
随着可穿戴设备的发展，通过对个体的生物医学信号进行实时监测和分析，实现个性化的健康管理 将变得更加可行。
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<,>为广义的内积运算
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傅立叶变换
基底（“滤波镜片”）的基本运算只有时间上的缩放， 本质是调节镜片的透光频率。
e jt cost j sin t
13
基底的缩放 20
f 10 Hz
12
f 6Hz
60
f 30Hz
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傅立叶变换举例
电话机数字键“2”的波形 F(10*pi)=0, 不包含5Hz F(300*pi)=0, 不包含150Hz F(1394*pi)=20, 包含697Hz F(2672*pi)=20, 包含1336Hz
生物医学信号的分类
（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心 电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、 眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和 体温、血、脉博、呼吸等非电生信号。它们是 对人体进行诊断、监护和治疗的重要依据。 （2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以 进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X 射线等。关于生理、病理状况的信息将通过被 动信号的某些参数来携带。
频率分辨率取1000Hz也可。
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傅立叶变换举例
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傅立叶变换举例
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干扰和噪声
• 随机信号或随机过程(random process)是普遍存在 的。一方面，任何确定性信号经过测量后往往就 会引入随机性误差而使该信号随机化；另一方面， 任何信号本身都存在随机干扰，通常把对信号或 系统功能起干扰作用的随机信号称之为噪声。
学中去。
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傅立叶变换 Fourier Transform
傅里叶变换的基本思想是将信号分解成 一系列不同频率的连续正弦波的叠加，或 者从另外一个角度来说是将信号从时间域 转换到频率域。
f (t) Ak coskt k 0
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傅立叶变换的定义
待处理的信号
F () f (t), e jt f (t)e jtdt
Байду номын сангаас20
傅立叶变换 Fourier Transform
傅里叶变换的频率分辨率=fs/N fs为信号抽样频率， N是信号的抽样数目
傅里叶变换的频率分辨率在信号的低频段和高频段是不变的。 不足：无法兼顾低频和高频，与人类的相关不一致。 譬如：
低频段：要区分10Hz和11Hz，频率分辨率必须<1Hz。 高频段：100,000Hz和100,001Hz本质上没有区别，
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典型的生物医学信号处理
自发脑电信号物处理
（脑电图瞬态的提取、准平稳分段、特征提取）
诱发脑电信号的处理
（听觉诱发响应信号的提取与处理、视觉诱发电位 信号的处理）
肌电信号的处理
（肌电信号的模型、对表面肌电做模式分类、 肌肉 力的连续估计与疲劳分析）
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信号处理的数学工具
傅立叶变换(Fourier Transform) Z变换( Z Transform) 小波分析 (Wavelet Analysis) 主成分分析（Principal Component Analysis） 独立成分分析（Independent Component Analysis） 稀疏成分分析（Sparse Component Analysis） 智能信息处理
数字信号处理领域的里程碑。
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傅立叶变换 Fourier Transform
傅里叶变换严重的不足 傅里叶变换时丢掉了时间信息，无法 根据傅里叶变换的结果判断一个特定的信 号是在什么时候发生的。也就是说，傅里 叶变换只是一种纯频域的分析方法，它在 频域里的定位是完全准确的（即频域分辨 率最高），而在时域无任何定位性（或无 分辨能力）
分布传播问题，成为分析学在物理
傅立叶
中应用的最早例证之一，对19 世纪 数学和理论物理学的发展产生深远
（Fourier,Jean Baptiste 影响。傅立叶级数（即三角级数）、
Joseph,1768-1830 ）
傅立叶分析等理论均由此创始, 其 后，由泊松（Poisson）、高斯
（Gauss）等人把这一成果带入电
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血细胞信号
当一束超声照射一个动目标时，反射波束的 频率不同于入射波束的频率，既存在多普勒频移。 该频移称正比于目标的速度。高频超声信号能够 穿透硬生物组织（如较簿的骨头）。超声的这种 特性为不可触及或不可进入的生物组织（如血细 胞）提供了一种测速工具。
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心率信号
100 次连续心跳的瞬时心率信号（跳/分）
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时域与频域(1)
傅里叶变换
时域 Time Domain
10
f (Hz)
频域
Frequency Domain
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时域与频域(2)
傅里叶变换
时域 Time Domain
30 f (Hz)
频域 Frequency Domain
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时域与频域(3)
10 30 f (Hz)
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FFT
在20 世纪60 年代中期，库利 （Cooley）和图基（Tukey）独立发表了 一篇论文，也就是快速傅立叶变换算法 （Fast Fourier Transform,FFT）。
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生物医学信号处理的目 的
（1）去除不需要的信号成份，因为它们污染了 感兴趣的信号； （2）用更明显或更有用的形式表达提取的信息； （3）为了预期信号源的行为，预测信号的未来 值。 处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在 此基础上诊断疾病的存在。这种处理过程就像 医生用听诊器来检查异常心声或肺声一样。生 物医学工程师常将信号分解为基本信号类型的 和，以检查异常信号并发现疾病。这些方法中 有许多需要利用付里叶变换中的特性。
模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 人工神经网络(Artificial Neural Networks)
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傅立叶变换 Fourier
Tran法s国fo数r学m家及物理学家。 最早
使用定积分符号，改进符号法则及
根数判别方法。 傅立叶级数（三角
级数）创始人。
1822年在代表作《热的分析理论》
中解决了热在非均匀加热的 固体中
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心电信号（ECG）
ECG 记录了胸部电极上的电位（或两个电极 之间的电位差），反映了心肌中的时变电活动， 这些电活动与动作电位的产生和传播相关。每 一次心跳产生一个电波（P、Q、R、S 和T 波） 序列。
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肌电信号（EMG）
把电极放在肌肉上或其附近记录EMG 信号， 再放大电位（或两个电极之间的电位差）。EMG 信号由肌肉纤维周围的动作时间电位而引起。一 个多单元EMG 记录了来自多块肌内纤维的电位 信号。EMG 信号在康复工程中得到应用。