生物医学信号处理
生物医学信号的处理与分析
生物医学信号的处理与分析生物医学信号是指在人体内产生的各种信号，包括心电信号、脑电信号、肌电信号、血压信号等。
这些信号反映着人体正常和异常的生理活动，通过对这些信号的处理和分析，可以帮助医生诊断和治疗各种疾病。
本文将介绍一些生物医学信号的处理方法和分析技术。
一、生物医学信号的采集和预处理生物医学信号的采集需要使用专门的仪器和传感器。
例如，心电图需要使用心电图仪采集，脑电图需要使用脑电图仪采集。
采集的生物医学信号通常存在噪声和干扰，需要进行预处理。
最常见的预处理方法是滤波。
滤波可以去除信号中的高频和低频成分，以裁剪信号的频率范围和增强信号的清晰度。
常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波。
二、生物医学信号的特征提取生物医学信号中包含着非常重要的信息，例如心电信号中的QRS波、ST段和T波，脑电信号中的脑电节律和事件相关电位等。
特征提取是指从生物医学信号中提取这些关键信息的过程。
常用的特征提取方法有时域分析和频域分析。
时域分析是指对信号的时间波形进行分析，例如计算信号的均值、标准差、峰值和波形参数等。
频域分析是指对信号进行傅里叶变换，将信号转换到频域中进行分析。
例如，可以计算信号的功率谱密度、频率成分和相干性等。
三、生物医学信号的分类和诊断生物医学信号的分类和诊断是指将信号进行分类，并根据分类结果进行医学诊断。
例如，医生可以通过对心电信号进行分类，确定患者是否存在心律失常等心脏疾病。
又如，医生可以通过对脑电信号进行分类，确定患者是否存在癫痫等脑部疾病。
生物医学信号的分类和诊断通常利用机器学习算法。
机器学习是一种人工智能技术，主要用于训练计算机模型，使计算机根据已知数据进行预测和决策。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络和随机森林等。
四、生物医学信号的应用生物医学信号的处理和分析在临床医学和生物医学工程中有着广泛的应用。
在临床医学中，生物医学信号的处理和分析可以帮助医生诊断和治疗各种疾病。
例如，心电信号的诊断可以帮助医生判断心脏病的类型和严重程度，从而指导治疗方案的制定。
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。
医学研究中的生物医学信号处理方法
医学研究中的生物医学信号处理方法一、引言生物医学信号处理是指通过对生物体内产生的信号进行采集、分析和处理，从中获取有关生物体健康状况和疾病诊断的信息。
在医学研究中，生物医学信号处理方法的应用已经成为了一种重要的手段。
本文将介绍几种常见的生物医学信号处理方法及其在医学研究中的应用。
二、生物医学信号的采集生物医学信号的采集是指通过传感器等设备将生物体内产生的信号转化为电信号或数字信号，以便进一步的分析和处理。
常见的生物医学信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号等。
采集这些信号的设备包括心电图机、脑电图机、肌电图机等。
三、生物医学信号的预处理生物医学信号采集后，往往会受到各种噪声的干扰，如基线漂移、电源干扰等。
因此，对生物医学信号进行预处理是非常必要的。
常见的预处理方法包括滤波、去噪等。
滤波是指通过滤波器对信号进行滤波，以去除不需要的频率成分。
去噪是指通过数学方法对信号进行降噪处理，以提高信号的质量。
四、生物医学信号的特征提取生物医学信号的特征提取是指从信号中提取出与疾病诊断相关的特征。
常见的特征包括时域特征、频域特征、小波变换等。
时域特征是指在时间上对信号进行分析，如平均值、标准差等。
频域特征是指在频率上对信号进行分析，如功率谱密度、频率峰值等。
小波变换是一种时频分析方法，可以同时提取信号的时域和频域特征。
五、生物医学信号的分类与识别生物医学信号的分类与识别是指将信号分为不同的类别，并对其进行自动识别。
常见的分类与识别方法包括支持向量机、人工神经网络等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，可以通过构建分类超平面将信号分为不同的类别。
人工神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型，可以通过训练网络参数实现信号的分类与识别。
六、生物医学信号的时频分析生物医学信号的时频分析是指对信号进行时间和频率上的联合分析。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换等。
短时傅里叶变换是一种将信号分解为时域和频域的方法，可以用于分析信号的瞬时频率变化。
生物医学工程中的信号处理方法
生物医学工程中的信号处理方法生物医学工程是应用物理、化学、生物学等多学科知识，研究医学系统、医用设备和技术系统、医学图像处理等方面的学科。
其中，信号处理在生物医学工程中扮演着至关重要的角色。
本文将从信号处理的基本概念入手，探讨生物医学工程中常用的信号处理方法。
一、信号处理基本概念信号是指物理、化学、生物学等不同领域中的某种可测量的现象，例如光、声、电磁波等。
信号处理是对信号的预处理、滤波、分析、压缩和恢复等操作过程。
信号处理旨在提高信号的可视化、可读性和可理解性，以及增强有用信息的提取和刻画。
在生物医学工程中，信号处理被广泛应用于生理信号（例如脑电图、心电图、肌电图等）和医学图像（例如CT、MRI等）。
为了更好地利用这些信号，需要用到一些常见的信号处理方法。
接下来，我们将介绍其中几种常用信号处理方法。
二、滤波方法在信号处理中，滤波常常是必不可少的操作。
滤波的目的是去除噪声、滤除不必要的信息，从而保留对研究有用的波形特征。
滤波方法的选择取决于信号本身的特点和应用要求。
在实际应用中，常用的滤波方法包括：低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波等。
低通滤波主要是去除高频噪声，保留低频信息。
高通滤波则相反，去除低频噪声，保留高频信息。
带通滤波可以选择特定的频带，滤除不需要的频率外，保留信号中的特定频率范围。
陷波滤波主要用于去除特定频率的干扰噪声，比如50Hz交流电干扰。
三、功率谱分析方法生理信号经常具有复杂的波动性质，可以通过功率谱分析来研究其频域特征。
功率谱是指在一段时间内信号的能量分布情况，是描述信号频率特征的工具。
信号功率谱可以通过傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。
通过对频域信号进行处理，可以得出信号的功率谱密度函数。
功率谱密度函数表示在特定频率上的信号功率，可以帮助分析信号的周期性和波动性。
功率谱分析在心率变异性研究、EEG信号频域分析等领域有着广泛的应用。
四、小波分析方法小波变换是一种分析信号时间-频率表示的方法，常常用于信号去噪和特征提取等方面。
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
生物医学信号处理一、介绍随着科技的不断发展，生物医学信号处理近年来备受关注。
生物医学信号处理是指对生物医学信号进行采集、处理、分析和可视化呈现的技术，旨在提高医学诊断水平，辅助临床诊断和治疗。
本文将介绍生物医学信号处理的几种常见方法。
二、生物医学信号的采集与预处理1.生物医学信号的采集生物医学信号的采集有很多方法，如电极采集、超声波采集、磁共振成像、计算机断层扫描等。
电极采集是指通过接触皮肤或粘贴电极来测量生物电信号。
超声波采集是通过超声波进行成像检测器的回声强度来获取图像。
磁共振成像则是通过磁场和无线电波的相互作用来生成患者内部的图像，而计算机断层扫描可以通过获取多个角度的X射线图像进行三维可视化。
2.生物医学信号的预处理采集到的生物医学信号存在很多噪音，如器材噪音、运动伪影噪音等。
因此，预处理是信号处理前的一个重要步骤。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和去伪影等。
滤波可以去除信号中的高频或低频噪音，从而对信号进行清洗。
降噪则是通过去除信号中的一些不必要的噪音，提高信号的清晰度和可读性。
去伪影是指对信号进行相位校正，去除运动伪影等影响。
三、信号分类生物医学信号可分为多种类型，如生物电信号、生物磁信号、超声信号、光学信号、心电图等。
每种信号都有其特定的处理方法，因此对生物医学信号进行分类十分重要。
1.生物电信号生物电信号是由生物体内的电生理活动所产生的信号。
例如电脑图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)等都属于生物电信号。
对生物电信号的处理一般包括信号滤波、归一化和频域分析等。
2.生物磁信号生物磁信号是由人体内的生物产生的磁场所产生的信号。
例如脑磁图(MEG)和磁共振成像(MRI)就属于生物磁信号。
对生物磁信号的处理一般包括信号滤波、磁场校正和图像重建等。
3.超声信号超声信号是一种通过对人体组织进行超声波辐射进行成像的技术。
超声信号在检测妊娠、乳腺癌和肿瘤方面都有广泛应用。
对超声信号的处理一般包括信号滤波、噪声去除以及图像重建等。
生物医学信号处理方法
生物医学信号处理方法在生物医学领域，信号处理是一项关键性的技术。
它可以帮助人们理解和分析生物医学数据，以便更好地诊断和治疗各种疾病。
本文将介绍几种常见的生物医学信号处理方法，包括滤波、时频分析和特征提取等。
一、滤波滤波是生物医学信号处理中常用的方法之一。
其主要目的是去除信号中的噪声，从而提高信号的质量和可靠性。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器可以去除高频噪声，使得信号变得平滑。
它常用于心电图（ECG）信号处理中，以去除电源干扰和肌肉运动等导致的噪声。
高通滤波器用于去除低频噪声，突出信号中的快速变化。
在脑电图（EEG）信号处理中，常用高通滤波器剔除呼吸和眼动等低频噪声，以突出脑电活动。
带通滤波器可以选择性地保留某一频段内的信号。
例如，在心音信号处理中，带通滤波器可以提取特定频率范围内的心音信号，有助于诊断心脏疾病。
二、时频分析时频分析是一种将时间和频率结合起来分析信号特征的方法。
它可以揭示信号的瞬时频率和能量变化情况，对于非平稳信号具有重要意义。
常见的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换和Wigner-维尔曼分布等。
STFT通过将信号分段，并对每个片段进行傅里叶变换，得到时间频率分布。
它能提供不同时间段内的频率成分信息，适用于分析非平稳信号，如呼吸信号和心跳信号。
小波变换是时频分析的另一种方法，它可以提供更好的时间分辨率和频率精度。
小波变换对信号的局部特征进行分析，适用于分析包含尖峰或瞬变的信号，如脑电图中的脑电活动。
Wigner-维尔曼分布是一种基于联合时频分析的方法，可以得到信号的瞬时频率和时频相干性。
它适用于对非线性和非平稳信号进行分析，如心电图中的心律失常。
三、特征提取特征提取是从信号中提取有用信息的过程，常用于生物医学信号分类和识别。
通过选择合适的特征，可以实现对信号的有效表征。
常见的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征是对信号在时间域内的统计量进行分析，如均值、方差和时域幅度等。
生物医学信号处理方法综述
生物医学信号处理方法综述生物医学信号处理是一门研究如何利用数字信号处理方法对生物医学信号进行分析和处理的学科。
生物医学信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号、生理信号等等，这些信号在医学领域有着广泛的应用。
目前，生物医学信号处理方法已成为生命科学和医学领域的重要研究方向之一。
本文将对生物医学信号处理方法进行综述。
一、生物医学信号特征提取方法传统的生物医学信号特征提取方法主要基于滤波和数字信号处理技术，可以用于提取特定频率和幅值范围内的信号。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。
数字信号处理技术应用于信号处理中可以提供更全面的信号信息。
常见的数字信号处理技术包括时域分析技术、频域分析技术和时频分析技术等。
现代生物医学信号特征提取方法，如小波分析技术、奇异值分解技术等，则更加全面、细化和灵活。
小波分析技术能够将信号划分成不同的频带和时间区间进行分析，并从中提取出不同的信号特征。
奇异值分解技术能够通过将信号分解成多个子信号，并利用子信号的奇异值和左、右奇异向量来分析信号。
二、生物医学信号分类方法生物医学信号分类是指将生物医学信号按照一定的分类规则进行分类。
传统的分类方法主要基于统计和机器学习技术进行分类，如支持向量机、人工神经网络等。
这些方法通过对信号进行特征提取和分析，将信号分类为不同的类别。
近年来，深度学习技术在生物医学信号分类中也得到了广泛应用。
深度学习技术具有强大的特征提取和分类能力，能够通过网络训练来自动学习信号特征并进行分类。
常见的深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。
三、生物医学信号重建方法生物医学信号的重建是指对信号进行精细处理和修复，以解决信号质量不佳或受污染的问题。
常见的信号重建方法包括数字滤波方法、小波去噪方法、时域插值方法等。
数字滤波方法是最为基础的信号重建方法。
数字滤波器可对信号进行特定频率和幅值范围内的滤波操作，以达到信号重建的目的。
小波去噪方法则通过小波分析技术对信号进行分析，并去除其中的噪声和冗余信号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数字信号处理的特点
• • • • • 算法灵活 运算精确 抗干扰性强 速度快 此外，数字系统还具有设备尺寸小，造价 低，便于大规模集成，便于实现多维信号 处理等突出优点。
生物医学信号处理应用实例
用数字滤波器同时消除心电信号中工频干扰 和基线漂移 心电信号中的干扰噪声： （1）工频干扰 （2）电极接触噪声 （3）运动伪迹 （4）呼吸引起的基线漂移
生物医学信号处理的主要任务
• 研究不同生物医学信号检测和提取的方法； • 研究突出信号本身、抑制或除去噪声的各 种算法； • 研究对不同信号的特征的提取算法； • 研究信号特征在临床上的应用。
生物医学信号的检测处理方法概述
• 生物医学信号检测方法 • 生物医学信号处理方法 • 数字信号处理的特点
生物医学信号处理
生物医学信号简介
• 生物医学信号处理是生物医学工程学的一 个重要研究领域，也是近年来迅速发展的 数字信号处理技术的一个重要的应用方面 • 数字信号处理技术和生物医学工程的紧密 结合，使我们在生物医学信号特征的检测、 提取及临床应用上有了新的手段，因而也 帮助我们加深了对人体自身的认识。
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）。 • 数字信号处理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、识别等加工处理，从而达到 提取信息和便于应用的目的。
生物医学信号的特点
• 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。
• 因此，在处理各种生理信号之前要配置各 种高性能的放大器。
生物医学信号的特点
• 噪声强 : 噪声指其它信号对所研究对象信号 的干扰。 • 如电生理信号总是伴随着由于肢体动作、 精神紧张等带来的干扰，而且常混有较强 的工频干扰； • 诱发脑电信号中总伴随较强的自发脑电； • 从母腹取到的胎儿心电信号常被较强的母 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。
• 所谓诱发反应就是肌体对某个外加刺激所产生的 反应,AEV方法常用来检测那些微弱的生物医学信 号,如希氏束电图、脑电图、耳蜗电图等。希氏束 电图的信号幅度仅1~10μ V,它们在用AEV方法检 测之前,几乎或完全淹没在很强的噪声中,这些噪声 包括自发反应、外界干扰、仪器噪声。AEV方法 要求噪声是随机的,并且其协方差为零,信号是周期 或重复产生的,这样经过N平方次叠加,信噪比可提 高N倍,使用AEV方法的关键是寻找叠加的时间基 准点。
生物医学信号简介
• 人体电信号：
– 体表心电（ECG）信号、脑电（EEG）、肌电 （EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等在 临床上取得了不同程度的应用。 – 人体磁场信号检测近年来也引起了国内外研究 者和临床的高度重视，我们把磁场信号也可归 为人体电信号。
生物医学信号简介
• 人体非电信号：
人工神经网络分析方法
• 人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经 信息传递机理的信号处理方法,是由大量简单的基 本单元(神经元)相互广泛联接构成的自适应非线 性动态系统,其特点是：（1）并行计算,因此处理 速度快;（2）分布式存贮,因此容错能力较好;（3） 自适应学习。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现象,例如心电和脑 电的识别,心电信号的压缩和医学图像的识别和处 理。神经网络在微弱生理电信号的检测和处理应 用主要集中在对自发脑电EEG的分析和脑干听觉 诱发电位的提取。
心电信号
生物医学信号处理应用实例
工频干扰的抑制 （一）平滑滤波 要求心电信号满足满足以下两个条件： 1、采样频率fs应是工频干扰的整数倍 2、一个工频干扰周期T内,工频干扰采样点的 幅值的代数和为零
（2）Levkov（列夫科夫）滤波法及其改进
Levkov滤波方法的原理是从原始心电信号中直接减去在该线 性段中确定的干扰信号的幅值。它要求原始电信号满足三个 条件： 前两个和平滑滤波的条件相同，还要再加上：在一个线性段 中，要求滤波后相邻的心电信号采样点的差值相等，而在非 线性段不满足该条件。
频域滤波方法
• 频域滤波是数字滤波中常用的一种方法,是消除生 物医学信号中噪声的另一种有效方法。当信号频 谱与噪声频谱很小时,可用频域滤波的方法来消除 干扰,频域滤波器可分为两类:FIR滤波器, FIR滤波 器的设计方法主要有:窗函数法,频率采样法; IIR滤 波器, IIR滤波器的主要设计方法有:冲激响应不变 法,双线性变换法。
生物医学信号简介
• 人体中每时每刻都存在着大量的生命信息。 由于我们的身体整个生命过程中都在不断 地实现着物理的、化学的及生物的变化， 因此所产生的信息是极其复杂的。 • 我们可以把生命信号概括分为二大类：
化学信息 物理信息
生物医学信号的简介
• 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，它属于生物化学所研 究的范畴。 • 物理信息：指人体各器官运动时所产生的 信息。物理信息所表现出来的信号又可分 为电信号和非电信号两大类。
– 如体温、血压、心音、心输出量及肺潮气量等， 通过相应的传感器，即可转变成电信号。
• 电信号是最便于检测、提取和处理的信号。 • 上述信号是由人体自发生产的，称为 “主 动性”信号。
生物医学信号简介
• “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。
（二）基线漂移的纠正 发生基线漂移的原因有电极电阻的变化、电 极的极化电位变化、心电放大器的直流偏置 漂移、人体呼吸或其他肌肉缓慢运动等。
分段三次函数纠正法：
谢谢观赏
心电电极、心音传感器、导联线
心电、心音信号放大器
数据采集卡（A/D转换卡）
生物医学信号检测系统
生物医学传感器
• 获取生物医学信息并将其转换成易于测量 和处理的信号的关键器件 • 应用电极可检测心电、脑电、肌电、眼电 和神经电等各种生物电信号； • 物理传感器已用于血压、血流、体温，心 音、脉搏、简介
• 我们所研究的生物医学信号即是上述的包 括：
– 主动的 – 被动的 – 电的和非电的人体物理信息。
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
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 ～ 50μ V， –脑干听觉诱发响应信号小于1μ V， –自发脑电信号约5～150μ V， –体表心电信号相对较大，最大可达5mV。
混沌(Chaos)和分形(Fractal)方法
• 混沌和分形理论是一种非线性动力学课题,混沌系 统的最大特点是初值敏感性和参数敏感性,即所谓 的蝴蝶效应。混沌学研究的是无序中的有序,许多 现象即使遵循严格的确定性规则,但大体上仍是无 法预测的,比如大气中的湍流、人心脏的跳动等。 混沌事件在不同的时间标度下表现出相似的变化 模式,与分形在空间标度下表现十分相象,但混沌主 要讨论非线性动力系统的不稳、发散的过程。混 沌与分形在脑电信号处理的应用中尤为引人注目。
生物医学信号检测
• 对生物体中包含的生命现象、状态、性质 和成分等信息进行检测和量化的技术。 • 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，也依赖于生命科学（如细胞生理、神 经生理等）研究的进展。
信号检测一般需要通过以下步骤： 生物医学信号通过电极拾取或通过传感器 转换成电信号，经放大器及预处理器进行 信号放大和预处理，然后经A/D转换器进行 采样，将模拟信号转变为数字信号，输入 计算机，然后通过各种数字信号处理算法 进行信号分析处理，得到有意义的结果。
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。
生物医学信号处理方法
时域方法——AEV方法
• AEV方法原是通信研究中用于提高信噪比的 一种叠加平均法,在医学研究中也叫平均诱 发反应法,简称AEV(averaged evoked response)方法。
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。
部分生物医学信号参数
生物医学信号 心电 脑电 胃电 肌电 心磁 脑磁 动脉血压 幅值 10μ V～4mV 10～300μ V 0.01～1mV 0.1～5mV 10-10T 10-12T 3.33～53.33kPa 频率/Hz 0.05～250 0.5～100 0～1 5～2000 0.4～40 交变 0～50
小波分析方法
• 小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展。由于 小波的多分辨分析(Multi-resolution Analysis)具 有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用 逐渐精细的时域或空域取样步长,可以聚焦到分析 对象的任意细节,从这个意义上讲,它已被人们誉为 数学显微镜。目前,在心电数据的压缩、生物医学 信号的信噪分离、QRS波的综合检测、脑电图 EEG的时频分析、信号的提取与奇异性检测等方 面有了广泛的应用。