4生物医学信号处理 PPT课件
【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。
9
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
2
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
8
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-4.1 检测理论
=P H0 P H1 | H0 P H1 P H0 | H1
PH0
X0
f0 (x)dx+P H1
X0 -
f1(x)dx
适当地选择判决区域（即阈值X0）使PE极小，称为最小失误率准则。
推导：
X0 -
f1(x)dx 1
解：已知
f (n)
1
2 n
exp
n2
2
2 n
H0假设下s=0,所以x=n。这时x的概率密度函数就是n的概率密度函数,即
f0(x)
1
2 n
exp
x2
2
2 n
H1假设下s=A,所以x=A+n。因此这时x是均值为A、方差为σn2的高斯型随 机变量
H0
取对数并化简得：
H1
x A 2
H0
可见,当观察值x=0.7A时应判定为H1,即有信号。下图所示为本题结果的
图像说明,由该图可见
f
当x>A/2时,f0(x)<f1(x),判为H1；
f0(x)
f1(x)
当x<A/2时,f1(x)<f0(x),判为H0。
一般情况下P(H0)≠P(H1),令
A/2
问题提出： 设观察值x是已知信号s=A和噪声n的和，则x=s+n有两种可能
H0：观察中没信号，即x=n H1：观察中有信号，即x=s+n 且假设已知P（H1）、P（H0）及噪声的概率密度函数f（n）。 现在做单次观察x=x1，试根据观察结果做出选择，属于H1还是H0。
测得x值后情况属于H1的后验概率为P（H1|x），情况属于H0的后验概 率P（H0|x），哪个概率大，则判为哪种情况：
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
《生物医学信号处理》PPT课件
2．噪声强：噪声是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 发脑电信号中总是伴随着较强的自发脑 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。
信号分类：
（1）按信号取值的确定性与否 ，分为：
– 确定性信号：x(t)可确切的表示成时间的函数
周期信号： x(t)x(nT t) T为周期，n是任意整数 非周期信号
– 随机信号：不能确定在某一给定时间的确切取值
平稳随机信号 非平稳随机信号
（2）按信号的时间取值特点，分为：
– 连续时间信号 – 离散时间信号
5.2.2 生物医学信号处理方法
生物医学信号处理是研究从被干扰和噪 声淹没的信号中提取有用的生物医学信 息的特征并作模式分类的方法。
由于生物医学信号具有随机性强和噪声背景强 的特点，采用了诸多数字处理技术进行分析：
如对信号时域分析的相干平均算法、相关技术；
对信号频域分析的快速傅立叶变换算法、各种 数字滤波算法；
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。
5.2.3 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）。
单位冲激函数与单位脉冲序列 ：
连续时间单位冲激函数δ(t)定义为：
(t)dt1
生物医学信号处理(1)
信号数字化:模数转换器 (Signal digitalization：converter)
• 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 统计里的数据采集。 • 数据采集功能是将通过放大器放大到足够大的 模拟电信号变换成能为计算机识别的数字电信 号。
什么是生物医学信号处理
根据生物医学信号特点，应用信 息科学的基本理论和方法，研究如何 从被干扰和噪声淹没的观察记录中提 取各种生物医学信号中所携带的信息 ，并对它们进步分析、解释和分类。
信号的基本概念
• 什么是信息？
社会和日常生活中，人们借助语言、文字、图象和数据等媒体表达 的感觉、思想、意见等统称为信息。显然，同一信息可用不同媒体来表 达。
信号放大:放大器 (Signal amplification：amplifier)
• 高性能的放大器是获得生物医学信号的关键设备 之一。 • 对于医学放大器首要的是其安全性。保证安全性 的关键技术隔离、浮臵： • （1）隔离(isolation)：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）浮臵(floatation)：检查床和设备有良好的 本地接地（接地电阻<0.1Ω），与人体测量回路 不能共地。
• 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。
医学信号的性质
• 对医学信号而言，有的主要属于确定性信 号（在有限的时间内），如心电、心音、 阻抗等，有的似乎含随机成分多，如脑电 、肌电、胃电（平滑肌电）等。 • 因此，对医学信号的处理涉及对确定性信 号的处理及对随机信号的处理。除此之外 ，近来还开展了信号混沌性的分析。
《生物医学工程》课件
生物医学工程在医学领域的应用
生物医学工程在医学领域的应用涵盖了医学成像、诊断、治疗和监测等多个方面。
医学成像技术
利用不同的成像技 术如X射线、MRI和 超声波等来获取和 分析人体内部的图 像信息。
医学诊断技术
开发各种诊断方法， 如基因检测和生物 标记物检测，帮助 医生做出准确的诊 断。
医治疗技术
利用先进的技术和 设备进行治疗，例 如手术机器人和药 物传输系统。
医学监测技术
开发各种监测设备， 如心率监测器和血 糖仪，帮助监测疾 病状态并进行实时 的健康监护。
生物医学工程的未来发展趋势
生物医学工程在不断发展，未来将朝着更高的目标前进。
1 基因编辑技术
2 人工智能技术
利用CRISPR等技术对人类基因进行编辑， 以治疗遗传疾病。
将人工智能应用于医学诊断和治疗，提高 效率和准确性。
2 生物信号处理技术
从生物体获取、分析和 处理生物信号，例如心 电图和脑电图。
3 分析化学技术
应用化学原理来进行生 化分析和生物检测，例 如血液分析和药物检测。
4 细胞和组织工程技术
5 生物材料技术
利用工程方法培养和修复组织和器官，例 如干细胞治疗和人工器官。
开发和应用材料来替代或增强生物体的功 能，例如人工关节和心脏起搏器。
3 生物纳米技术
4 医学信息化技术
利用纳米技术来制造更小、更精准的医疗 设备和药物。
整合医疗数据和信息，实现电子医疗记录 和智能医疗系统。
结论
生物医学工程在提高医学技术和改善人类健康方面具有重要的意义和价值，未来将继续引领医学技术的 发展和应用。
总结：生物医学工程是一门融合多种学科的交叉学科，具有重要的现实意义和前景。未来，生物医学工 程将继续引领医学技术的发展和应用。
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。
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。
26
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。
12
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。
16
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。
9
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
10
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4 ppt课件
M i 1
(xi s)2
2
2 n
上式取对数求导并令导数为0得： sˆML
1 M
M
xi
i 1
sˆMAP ：由于 ln p(s | X )
0
s
s sˆMAP
p(s
|
X)
1 2 p(X
)
p(X
|
s0 )
(s
s0 )
1 2 p(X )
p(X
|
s0 ) (s
s0 )
24
医学信号处理：参数估计
s s0
4
医学信号处理：参数估计
非线性估计方法经典，计算复杂，估计质量较好，但 是要求先验概率知识。
二、线性估计——在估计参数a为观察值x的线性 函数，基于最小均方误差准则进行估计。
前提条件：估计aˆ 必须是观察值x的线性函数。
线性估计方法计算简便，只要求一、二阶统计知识， 故先验知识要求低，估计质量较差，近年来发展较快。
p(s |
x)ds dx
[ ]号中的后面一项为：
sˆ
sˆ
2
[
p(s
2
|
x)
p(sˆ
2
s
sˆ
2
|
x)]ds.
当此式最大，即p(s|x)最大时，平均代价最小。
此时 sˆMAP称为最大后验估值(Maximum a Posteriori)
采用对数函数，即满足 p(s | x)
ln p(s | x)
P( X s0 ) P( X s0 )
s s0
M
化简后为 2 exp(
xi s0
i 1
2 n
)
s s0
1
生物医学信号处理 (全套课件343P)ppt课件
（2）有限功率信号
医学资料
6
第二节 信号及其类型
（c）从信号的表现形式： （1）模拟信号 （2）离散信号 （3）数字信号
（d）按信号的性质：
（1）确定性信号 （2）非确定性信号
医学资料
7
第二节 信号及其类型
按信号的性质又可以分为： （1）确定性信号 （2）随机信号 信号 （4）混沌信号 （3）分形
《生物医学信号处理》是该专业的主干课程
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。
医学资料
5
第二节 信号及其类型
信号的分类： （a）被探测信号的产生方式： （1）内源信号 （2）外源信号 （3）感生信号 （b）从能量的观点： （1）有限能量信号
（1）从信号中提取信息； （2）提取有关两个信号（或更多关系的 信息；
（3）产生一种信号的表达式。
医学资料
17
第四节 处理生物医学信号的目的
处理生物医学信号的动机可归纳如下 : （1）去除不需要的信号成份，因为它们 兴趣的信号； （2）用更明显或更有用的形式表达提取 污染了感 的信息；
Biomedical Signal Processing 生物医学信号处理
Z
医学资料
1
概述
教授内容:
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 概述 随机信号基础 数字信号处理基础 数字相关和数字卷积 维纳滤波 随机信号的参数建模法 自适应滤波
生物医学信号处理(全套课件351P)ppt课件
为随机过程X(t)的二维概率密度。 医学资料
对于任意的时刻t1,t2,…, tn， X(t1),X(t2),…, X(tn)是一组随机变
量，定义这组随机变量的联合分布为随机过程 X(t) 的 n 维概率分 布，即定义
FX ( x1 , x2 ,, xn ; t1 , t2 ,, tn )
医学信号处理
医学资料
1
本课程主要内容
一、随机信号的特征和描述方法； 二、随机信号及线性时不变系统；
三、信号检测和信号的参数估计；
四、功率谱估计； 五、自适应滤波； 六、维纳滤波和卡尔曼滤波； 七、小波变换和小波滤波；
医学资料
2
第一章 绪论
一、生物医学信号处理的特点； 二、生物医学信号处理系统框图；
(t T ) ei S
eS
定 义 2 ： 设 有 一 个 过 程 X(t) ， 若 对 于 每 一 个 固 定 的 时 刻 tj(j=1,2,…)，X(tj)是一个随机变量，则称X(t)为随机过程。
医学资料
7
2.1.1 随机过程的分类
1) 按照时间和状态是连续还是离散来分类： 连续型随机过程 随机过程 X(t) 对于任意时刻 ， X(ti) 都是连续型 ti T 随机变量，即时间和状态都是连续的情况，称这类随机过程为 连续型随机过程。
为随机过程 n,维概率分布函数。 P{ X (t1X(t) ) 的 x1 X (t2 ) x2 ,, X (tn )
n
xn }
FX ( x1, x2 ,, xn ; t1, t2 ,, tn ) f X ( x1, x2 ,, xn ; t1, t2 ,, tn ) x1x2 xn
医学资料
9
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。