生物医学信号处理(医学)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。
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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。
生物医学信号处理的新技术
生物医学信号处理的新技术第一章：简介随着现代医学技术的发展，生物医学信号处理已经成为医学领域中非常重要的一环。
生物医学信号处理是指将从生物体中获得的各种信号（例如心电图、脑电图、血压等）进行数字化处理，以便于医生们更加直观地了解患者的病情并制定出更为合理的治疗方案。
随着计算机技术与数据处理技术的不断进步，生物医学信号处理的新技术也日趋成熟。
本文将介绍一些目前最新的生物医学信号处理技术。
第二章：基于人工智能的生物医学信号处理技术随着人工智能的发展，越来越多的生物医学信号处理技术开始基于机器学习算法进行。
人工智能可以通过对大量医学数据的分析，判断病情并提供治疗建议。
例如，在医疗诊断领域，许多公司已经开始研发基于人工智能的自动诊断系统。
这些系统可以通过对医学数据的深入分析，比传统医生更快地进行诊断并制定合理的治疗方案，从而加快患者的治疗进程。
第三章：基于深度学习的生物医学信号处理技术深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它可以通过对大量医学数据的分析，进行模型训练从而实现诊断和预测。
例如在心电图信号处理中，深度学习技术可以对心电图信号人工神经网络进行训练，实现快速自动诊断。
通过对信号进行深度学习，医生们可以在更短的时间内取得更准确的结果。
第四章：基于玻色-爱因斯坦调制的生物医学信号处理技术玻色-爱因斯坦调制是一种新型的量子调制技术，可以实现在低信杂比情况下高效的信号传输。
在生物医学信号处理中，玻色-爱因斯坦调制技术可以用于医学图像的传输和处理。
通过使用这种技术，医生们可以更准确地明确患者的病情，并在更短的时间内制定出更为合理的治疗方案。
第五章：基于深度学习和生物安全的生物医学信号处理技术生物安全是一个重要的问题，对于医学领域尤其重要。
基于深度学习技术，可以有效地进行生物安全监测，提高医疗安全性。
例如，基于深度学习技术开发出了一种能够识别医院传染病风险的系统。
这种系统可以通过分析医疗数据，及时识别出患者与患者之间的关系，有效地降低医院交叉感染的风险。
【生物医学】生物医学信号分析
生物医学信号也可以用于健康监测，如健 康手表、手机APP等，帮助人们及时发现身 体异常情况。
02
生物医学信号的检测与 特征提取
生理信号的检测方法
01
02
03
侵入式检测
通过插入人体内部的传感 器或电极进行信号采集， 如脑电信号采集。
非侵入式检测
通过外部传感器，如心电 图机、血压计等，进行信 号采集。
脑电信号分析
总结词
脑电信号是大脑神经元放电活动的结果 ，对于研究大脑功能和诊断脑部疾病具 有重要意义。
VS
详细描述
脑电信号分析主要包括时域分析和频域分 析。时域分析可以反映大脑神经元的放电 情况和大脑皮层的活动状态，而频域分析 则可以反映大脑神经元的放电频率和能量 分布情况。通过对脑电信号进行分析，医 生可以诊断出癫痫、帕金森等疾病，并制 定相应的治疗方案。
【生物医学】生物医 学信号分析
汇报人： 日期:
目 录
• 生物医学信号概述 • 生物医学信号的检测与特征提取 • 生物医学信号的分析方法 • 生物医学信号的应用案例 • 生物医学信号分析的挑战与未来发展
01
生物医学信号概述
生物医学信号的定义与分类
生物医学信号的定义
生物医学信号是生物体内产生的，反映生命活动信息特征的 物理量。
遥感式检测
利用无线传感器网络等远 程监测技术进行信号采集 。
生理信号的特征提取
时域特征提取
基于信号的时间序列特征 进行提取，如均值、方差 、峰值等。
频域特征提取
将信号转换为频谱图，提 取其中的频率特征。
时频域特征提取
利用短时傅里叶变换等方 法，提取信号的时频特征 。
病理信号的检测与特征提取
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）IIR滤波器的通用表达式；简单单极点实例；积分器；双极点滤波器的设计方法第七章整数型滤波器（4学时）基本设计概念；低通整数型滤波器；高通整数型滤波器；带通和带阻整数型滤波器；滤波器级联效应；其他快速设计方法；设计举例和设计工具第八章自适应滤波器（3学时）基本的噪声消除模型；消除60Hz干扰的模型；自适应滤波器的其他应用第九章信号平均（1学时）信号平均的基础；典型的平均器；信号平均的局限性；信号拟合及其应用第十章数据压缩技术（0学时）第十一章其他时域及频域分析方法（1学时）傅立叶变换；相关；卷积；功率谱第十二章ECG的QRS复波的检测（3学时）ECG的功率谱；带通滤波法；差分法；模板匹配法；QRS复波检测算法第十三章ECG分析系统（1学时）ECG分析；ST段分析；便携式心律失常监护仪第十四章VLSI在数字信号处理中的应用（1学时）VLSI在医学中的应用；用于生物医学信号的传感器；VLSI开发工具；设计方案的选择五、教学方法及手段（含现代化教学手段及研究性教学方法）理论教学（课堂讲授）六、实验（或）上机内容实验一：ECG模拟滤波器（2学时）必做实验二：MIT ECG数据获取（2学时）必做实验三：整数型滤波器设计（2学时）必做实验四：ECG 的频域分析（2学时）必做实验五：信号转换（2学时）选做实验六：数字滤波器设计（2学时）选做实验七：50Hz自适应滤波器（2学时）选做实验八：ECG 信号平均（2学时）选做实验九：QRS复波检测（2学时）选做七、先修课程先修课程：数字信号处理。
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。
(书)生物医学信号处理
《生物医学信号处理》课程教学大纲刘海龙、曾绍群、黄敏一、名称：生物医学信号处理Biomedical Signal processing二、课程编码:0700942三、学时与学分：40/2.5四、先修课程：随机过程与数理统计、微机原理、信号与线性系统、数字信号处理五、课程教学目标本课程为生物医学工程专业的一门专业课，它是在随机信号的基本分析方法基础上，结合生物医学信号的特点介绍常用的统计处理方法，包括生物电磁信号的起源及测量、离散随机信号、检测、估计、匹配滤波、维纳滤波、参数模型与自适应处理方法及上述方法的具体应用。
通过本课程的学习，使学生理解信号处理在提取生物弱电信号中的作用，并掌握运用计算机数据处理技术分析处理心电、脑电等随机生理信号。
六、适用学科专业生物医学工程专业七、基本教学内容与学时安排●前言(0.5学时)物医学信号处理的任务物医学信号的特点●检测方法的基本概念(1.5学时)各种检测准则（检测判椐）极大后验概率准则最小失误率准则贝叶斯准则●纽曼—皮尔逊准则(2学时)纽曼—皮尔逊准则多次观察观察是离散型随机变量时的情况观察是连续型随机变量时的情况多元检测●参数估计的基本原理(2学时)贝叶斯估计极大似然估计矢量引申应用举例估计的进一步举例估计量的性质非随机参数的克拉美-劳下限和极大似然估计随机参数的克拉美-劳不等式及极大后验概率估计均方估计的无偏性质●线性估计(2学时)线性估计概述线性均方估计●递归的线性最小均方误差估计(2学时)递归线性估计的初步概念递归线性估计算法的推导最小二乘估计●功率谱估计的现代方法(2学时)谱估计的参数模型方法AR 模型的Yule-Walker 方程Levinson-Durbin 算法● AR 模型的稳定性及其阶的确定(2学时)AR 谱估计的性质AR 谱估计隐含着自相关函数的外推AR 谱估计与线性预测谱估计等效AR 谱估计与最大熵谱估计等效）AR 谱估计等效于最佳白化处理AR 谱估计的界 ……●格形滤波器(2学时)AR 模型参数提取方法Yule-Walker 法协方差法Burg 法● AR 谱估计的异常现象及其补救措施(2学时)虚假谱峰谱线分裂噪声对AR 谱估计影响MA 和ARMA 模型谱估计●白噪声背景下的匹配滤波器(2学时)概论离散时间形式下的匹配滤波器相关检测——似然比检验的扩展●非白噪声下的匹配滤波器(2学时)预白化滤波器)(1z H 的设计匹配滤波器)(2z H 的设计应用实例相干平均法提取诱发响应基本原理噪声相关的情况响应波形随机性的影响潜伏期随机性的影响减少累加次数●波形线性均方估计的正交原理(2学时)维纳——霍夫（Wiener-Horf ）积分方程非因果的维纳滤波器因果的维纳滤波器●预测问题(2学时)信号预测后验维纳滤波和互补维纳滤波应用实例●自适应处理横向结构的随机梯度法(2学时)随机梯度法应用实例自适应噪声抵消自适应谱线增强自适应系统辨识●格形结构(2学时)随机梯度法的引申格形结构的随机梯度法●递归最小二乘法(2学时)递归最小二乖法的含义传统算法的推导进一步讨论●自发脑电信号处理(2学时)脑电图瞬态的提取准平稳分段特征提取-传统方法时域波形的直接分析从频域上提取脑电特征●特征提取——现代方法 (2学时)参数模型递归估计●听觉诱发响应信号的提取与处理(2学时)BAEP信号的提取客观的听力阈值检测●视觉诱发电位信号的处理(2学时)从噪声中提驭VEP信号的几种方法VEP信号的分解八、教材及参考书：教材：生物医学信号处理,刘海龙编,化学工业出版社,2005年参考书：1．生物医学随机信号处理，沈凤麟、陈和晏编，中国科学技术大学出版社，1999年2．生理系统分析白噪声法，P.Z. 马黑雷斯，V.Z. 马黑雷斯著，钟延炯等译，科学出版社，1990年3．现代生物医学工程，朱翠玲等编，中国科学技术出版社， 1992年九、考核方式笔试。
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。
生物医学工程PPT课件
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第一章 导论
生物物理：
运用物理学理论，技术和方法研究生物体和生命现象中的物质结构、 性质和运动规律及各种物理因子对生物体和生命过程影响的学科。
应用超导量子干涉仪测量人体中由生物电产生的磁信号，绘制出表现 人体磁场随时间变化关系曲线—人体磁图。
生物力学：
力学与生物学、医学等学科之间相互渗透的边缘学科，试图从力学的 角度来了解生命。利用力学知识解释生物现象，定量分析生命体的构 造关系及功能。
材料； 1963年，美国物理学家Corrmark把图像重建理论应用于放射医学研究
中，由英国电子工程师Hounsfield引入计算机技术于1970年研制成功首 台X射线计算机断层扫描装置.
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第一章 导论
BME研究内容：
生物物理 生物力学 生物技术 生物工程 电生理诊断和监护 生物材料 生物医学传感技术 生物医学影像技术
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第一章 导论
BME的特点：
1. 大跨度、多学科的综合性应用学科。 2. 依赖于各个相关学科，但其具有自己的独特方法学，既有基础理论
的交叉也有技术方法的交叉结合。如人工心瓣的研制。 3. 其不同于一般的工程学，而是以工程学为主要手段，专门研究和解
决医学问题的一门独立的学科。如根据某种疾病的发病机制和病灶及 治疗特点，所开发的医疗器械产品，譬如血管导管。 4. 其可提升人体生理、病理等个方面的研究。更好地揭示疾病的发病 机制和人体科学。
药理：研究药物与机体相互作用及其规律和作用机制 。如青
霉素通过抑制COX-1和COX-2，治疗感染和炎症。
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相关医学知识
医学
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基础医学
临床医学
检验医学
预防、公共卫生医学
【生物医学】生物医学信号分析
建议在未来的研究中，加强对生物医学信号采集和实验设计方面的研究，以提高研究结果的准确性和可靠性。
针对生物医学信号的复杂性和多变性，进一步研究和改进信号处理方法，提高诊断准确性和可靠性。
结合多学科领域的知识和技术，例如人工智能、机器学习、深度学习等，探索更加高效和准确的生物医学信号处理和分析方法。
基于真实临床数据进行实验验证，以便更好地将研究成果应用于实际临床中。
总结研究内容与成果
分析研究的限制与不足
本研究主要集中于理论分析和模拟实验，未对真实临床数据进行充分验证，可能存在一定偏差。
在研究过程中，未考虑到生物医学信号的复杂性和多变性，未来需要进一步研究和改进。
本研究主要关注了信号处理方法的研究，未对生物医学信号的采集和实验设计等方面进行深入研究，可能影响研究结果的准确性和可靠性。
生物医学信号的定义
根据信号的性质和来源，生物医学信号可分为电信号、化学信号、光信号等。
根据信号在医学领域中的应用，生物医学信号可分为心电图、肌电图、脑电图等。
生物医学信号的分类
1
生物医学信号的特点
2
3
生物医学信号具有复杂性和多维性，其产生机制复杂，影响因素多。
生物医学信号具有节律性和随机性，信号的变化与人体生理、病理状态密切相关。
生物医学信号具有个体差异性和动态性，不同个体之间存在差异，同一信号在不同时间也可能发生变化。
02
生物医学信号的采集
信号采集前的准备工作
信号的获取与记录
数据预处理
信号采集的基本流程
不同类型生物医学信号的采集方法
采用心电图机或导联系统，通过心电电极采集心电信号。
心电信号采集
血压信号采集
脑电信号采集
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。
生物医学信号
人体每时每刻都存在着大量的生命 信息 ，生命信号概括分为两大类：化学 信息和物理信息。物理信息所表现出来 的信号又可分为电信号和非电信号。
上述信号是由人体自发产生的，为称 “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。 我们这里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。
生物医学信号处理方法
生物医学信号处理是研究从被干 扰和噪音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。
采用的数字处理技术
信号时域分析 信号频域分析 平稳随机信号分析 非平稳随机信号分 析 信号的非线性处理 相干平均算法、相关技术 快速傅立叶变换算法、各种数字滤波 算法 功率谱估计算法、参数模型方法 短时傅立叶变换、时频分布、小波变 换、时变参数模型、自适应处理等算 法 混沌与分形、人工神经网络算法
步骤：
生物医 学信号 电极 传感器放大器 预处理器
数字信 号处理
计算机
A/D 转换器
生物医学传感器是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。
生物医学信号检测技术的发展趋势
发展微型化、多参数生物医学传感器，特备 是加强化学传感器和生物传感器的实用化研究； 发展以生物电和生物磁力为代表的无创检测技术； 发展植入式、动态检测式技术和生物遥测技术； 发展细胞和分子水平的检测技术。
生物医学信号的主要特点
信 号 弱
噪 音 强
随 机 性 强
频 率 范 围 一 般 较 低
生物医学信号检测方法
生物医学信号检测是对生物体中包 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、低噪音和抗干扰技术、信息 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）研究的发展。
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)
生物医学工程中的电生理信号处理与分析
生物医学工程中的电生理信号处理与分析第一章介绍生物医学工程领域中，电生理信号处理与分析是一项关键技术。
电生理信号包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、肌电图(EMG)等，这些信号记录了生物体在不同情况下的电活动，对于了解和诊断生物体的生理状态具有重要意义。
电生理信号处理与分析的目标是提取和分析电信号中的有用信息，以便进一步的研究和应用。
第二章电生理信号处理的方法1.预处理在预处理阶段，我们需要对原始电生理信号进行噪声抑制、滤波和放大处理。
噪声抑制是为了减少来自环境干扰的影响，滤波是为了去除高频与低频的干扰信号，放大是为了增强信号的弱度。
2.特征提取特征是电生理信号中的有用信息，通过特征提取可以将复杂的信号转化为可处理的数据形式。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和小波分析等。
时域特征包括振幅、能量和斜率等指标，频域特征包括功率谱和频率等。
3.分类与识别分类与识别是电生理信号处理的重要任务，其目标是将不同类型的电信号进行分类和识别。
常用的分类方法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和卷积神经网络(CNN)等。
这些方法可以根据特征向量将电信号分为不同的类别，实现电生理信号的自动分类与识别。
第三章电生理信号分析的应用1.脑机接口脑机接口是将脑电信号与外部设备连接起来实现人机交互的技术。
通过分析脑电信号，并将其转化为控制信号，可以实现残疾人的康复训练和生活辅助。
脑电信号的分析包括脑电模式识别和脑电特征提取等。
2.心律失常识别心电图是心脏电活动的记录，通过分析心电图可以判断心脏的健康状况以及识别心律失常。
心电图的分析包括测量心电图的波形特征、心率变异性的分析等。
3.肌肉控制与康复肌电图记录了肌肉电活动的变化，通过分析肌电图可以了解肌肉的收缩情况和力量变化。
肌电图的分析可以用于肌肉控制和康复训练，如矫正姿势、评估康复进展等。
第四章电生理信号处理与分析的挑战与展望1.噪声与干扰电生理信号通常伴随着许多噪声和干扰信号，如电磁干扰、肌电交叉干扰等。
生物医学信号的分析与处理
生物医学信号的分析与处理在现代医学领域中，生物医学信号的分析与处理是一项至关重要的工作。
这些信号可以来自于诸如心脏、脑部、肌肉和神经系统等各种生物学系统，它们提供了许多关键信息，帮助医生进行正确的诊断和治疗。
因此，生物医学信号的分析与处理已成为医学领域内的一个重要分支。
1. 信号的采集和处理生物医学信号的采集是一项基本任务。
在大多数情况下，这些信号是通过传感器来收集的。
传感器可以是电极、微型机械设备或其他各种形式的传感器。
当信号收集后，它们会被数字化并存储在计算机中。
然后，这些数字信号可以被处理，以便从中提取出目标数据。
在生物医学信号处理的过程中，提取信号特征是一个基本的工作。
信号特征可以是形态特征、时间或频率特征等等。
特征提取的目的是为了将复杂的信号数据简化，并提取包含的信息以供进一步分析。
2. 生物医学信号的分类生物医学信号可以分为多个不同的类型。
其中最常见的有心电图、脑电图、肌电图和电生理监测等。
不同的信号类型有其独特的特征和处理方法。
例如，心电图通常被用于诊断心脏病，而脑电图则常用于诊断脑部疾病。
因此，在生物医学信号处理中，分类是一个至关重要的任务。
分类可以通过各种不同的手段来实现。
其中一些最常见的方法是基于模型的方法、机器学习方法和深度学习方法。
模型基于现有的物理学知识和经验，用于描述生物医学信号的特征。
机器学习和深度学习方法可以从数据中自动学习特征并分类。
3. 生物医学信号的应用生物医学信号的应用非常广泛。
利用生物医学信号，医生可以进行各种不同的诊断，例如诊断心脏病、脑部疾病、肌肉疾病以及神经系统疾病等等。
此外，生物医学信号还可以用于研究基础科学问题。
例如，在神经系统中，生物医学信号可以用于研究神经信号传递的机制以及不同神经元之间的信号传递。
4. 生物医学信号处理的挑战和应对生物医学信号处理面临着多个挑战。
其中最大的挑战之一是信号的噪声和干扰。
生物医学信号通常受到各种干扰因素的影响，例如电磁干扰、运动伪像、肌肉伪像等。
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n0
w1
式中： W w2,
x1( j)
X(j)Fra bibliotek x2
(
j)
w3 此处大写代表矩阵
xN ( j)
求均方误差：( j) d( j) y( j) d( j) W T X ( j)
E[ 2 ( j)] E[d ( j) W T X ( j)]2
E d 2 ( j) 2d ( j)[W ][ X ( j)] [W ]T [ X ( j)][ X ( j)]T [W ] E[d 2 ( j)] 2 E[d ( j)[ X ( j)]T ][W ] E[[W ]T [ X ( j)][ X ( j)]T [W ]]
• 寻找一个W的递推式，由W=W0，起始值开始， 沿着趋于W*的正确方向逐步递推，直至W=W*， E[ε2(j)]=min为止。
LMS算法递推式
设w(j)是j时刻的权矢量，w(j+1)是j+1时刻的权矢量；
( j) : 是j时刻的均方误差梯度。
则LMS算法的递推公式为：
W (j 1 ) W (j) (j)
X1(j) X2(j) XN(j)
w1 w2 wN
y(j)
- ε(j)
+ d(j)
自适应算法 要找出E[ε2(j)]=min时的各wi值，首先推导出自适应线性组合 器均方误差E[ε2(j)]与加权系数wi的关系式。
写成矩阵形式：
N 1
y( j) Wi xi ( j) X ( j)T W WT X ( j)
最小误 E[差 2(j)] 为 E[d2： (j) ][W *]P []
已[R 知 ][,P]即 , 可[以 W *]求出
LMS递推算法
实际上，设计自适应DF无需知道R和P。关键： 找到LMS算法，寻找一个W的递推式，由W=W0， 起始值开始，沿着趋于W*的正确方向逐步递推，直 至W=W*，E[ε2(j)]=min为止。这就是最小均方误差 算法，简称LMS算法。
R为对称方阵，[R] [R]T
dE[ 2 (
dw1
j)]
2PT
1 0
21,0,00[R][W ]
均方误差梯度为：
( j) 2[P] 2[R][W ] 2[R][W ] 2[P]
当( j) 0时， E[ 2 ( j)]为最小，[W ]达最佳值。
[R][W * ] [P] 或 [W * ] [R]1[P] 这是著名的维纳 霍夫方程 结论：最小权 [W 矢 *][R 量 ]1[P]为：
由于均方误差为：
E[2(j)]E[d2(j)]2[P]T[W][W]T[R]W [ ]
N1 N1
N1
dd(0)
W iWmxx(im)2 W id(i)
i1m1
i1
看出：均方误差E [ε2(j)]是加权系数W的二次函数，它
是一个中间上凹的超抛物形曲面，是具有唯一最小值
的函数。
E[ 2( j)]
E[2( j2)]
自适应滤波 Adaptive Filters
• 维纳滤波参数是固定的，适用于平稳随机 信号。卡尔曼滤波器参数是时变的，适用 于非平稳随机信号。然而，只有对信号和 噪声的统计特性先验已知条件下，这两种 滤波器才能获得最优滤波。
• 所谓的自适应滤波，就是利用前一时刻已获 得滤波器参数等结果，自动地调节现时刻的 滤波器参数，以适应信号或噪声未知的或随 时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。 设计自适应滤波器时可以不必要求预先知道 信号和噪声的自相关函数，而且在滤波过程 中信号与噪声的自相关函数即使随时间作慢 变化它也能自动适应，自动调节到满足最小 均方差的要求（因此实际同WF及KF是一致 的）。这些都是它突出优点。
自适应DF(digital filter)：以均方误差最小为准则，能自动 调节单位脉冲响应h(n),以达到最优滤波的时变最佳DF
期望响应或 理想响应
自适应DF的要害在于按照ε(j)和各xi(j)的值，通过某种算法寻找 出E[ε2(j)]=min时的各wi值，从而可自动地调节各wi值。
设x(k-1), x(k-2) , x(k-3) …… x(k-M) ,为同一信号的不同延时组成的延时单元。
dE [ 2 ( j )]
( j)
dw 1
dE [ 2 ( j )
dw N
对均方误差梯度求导
求最佳权矢量，则令 ( j) 0
即：dE[ 2 (
dw1
j)]
0
2PT
1 0
1
1,0,00[R][W ] [W ]T [R]0
1 T
[W
]T
[
R]0
1,0,00[W ]T [R] T 1,0,00[R]T [W ]
最小均方误差（LMS)自适应DF的基本原理
统计方法：大量数求平均时，提出均方误差最小 准则，即输出信号与期望输出之间误差最小。其 定义为：
E 2(n ) E (s(n )s ˆ(n ))2
测量数据越多，则越准确。
x(n)=s(n)+w(n)
y(n)sˆ(n)
h(n)
N 1
输y 出 (n )h ( ： n )x(n ) h (n )x(n m ) m 0
•概念: 利用前一时刻已获得的滤波器参数等结果,自动 的调节(更新)现时刻的滤波器参数.以适应信号 和噪声未知的统计特性,或者随时间变化的统计 特性,从而实现最优滤波.
这个概念是从仿生学中引伸出来的，生物能 以各种有效的方式适应生存环境，生命力极强。
几种重要的自适应滤波器: • 最小均方(LMS)自适应滤波器; • 递推最小二乘(RLS)自适应滤波器. • 格型结构自适应滤波器. 前两种最常用。
令[P] E[d ( j)[ X ( j)]]， [R] E[[ X ( j)][ X ( j)]T ]，
E[d 2 ( j)] dd (0)
代入式中求得 均方误差为：
E[ 2 ( j)] E[d 2 ( j)] 2[P]T [W ] [W ]T [R][W ]
E [ε2(j)]与[W]的关系
B
E[2( j1)]
A
W ( j1)
W( j2 )
w
调节加权系数W使均方误差最小，相当于沿超抛物形曲面下降 到最小值。
梯度法
• 在数学上，可用梯度法沿着该曲面调节权矢量 的各元 素 得到这个均方误差E [ε2(j)]的最小值。
• 将对上式 E[2( j)]均方误差对权矢量的各wi进行求导， 得到均方误差梯度：