生物医学信号处理(全套课件362P)
合集下载
【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(全套课件362P)
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
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
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
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。
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
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
【医学英文课件】 《生物医学信号处理(双语)》精品课件
Xs j in terms of
X e jw
7
Representation of Xejw in terms of Xsj , Xc j
xstxctst xcn TtnT
n
Xs(j )xcnTtnTej tdt
n
e
xc nT ejTn
n
T
x[n] jnX(ej)
x[n]xc(nT)
率, ω是模拟频率。Xd(ej)T 1k Xc jks
也就是说两种变换的频率含义并非完全相同, 而是既区 别又有联系。也恰恰是因为采样的缘故, 建立起了两种 变换的频率之间的表达式关系: Ω=ωT。
《 信号与系统》第7章7.4节中的538页最上面一段中解 释了Ω=ωT的比例关系: 用“4.3-5 Time and Frequency Scaling” 性质解释。
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
离散时间序列的傅里叶变换。
换X(ejω)中的ω值越大, 频率却未必越高：X(ejω)中的ω的
值是π的奇数倍的时候, 表示频率最高; ω的值是π的偶数
倍的时候, 表示频率最低。
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
的频率符号加以区分(仅7.4一节, 其他章节没有区分):
10
连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换间的联系
X e jw
7
Representation of Xejw in terms of Xsj , Xc j
xstxctst xcn TtnT
n
Xs(j )xcnTtnTej tdt
n
e
xc nT ejTn
n
T
x[n] jnX(ej)
x[n]xc(nT)
率, ω是模拟频率。Xd(ej)T 1k Xc jks
也就是说两种变换的频率含义并非完全相同, 而是既区 别又有联系。也恰恰是因为采样的缘故, 建立起了两种 变换的频率之间的表达式关系: Ω=ωT。
《 信号与系统》第7章7.4节中的538页最上面一段中解 释了Ω=ωT的比例关系: 用“4.3-5 Time and Frequency Scaling” 性质解释。
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
离散时间序列的傅里叶变换。
换X(ejω)中的ω值越大, 频率却未必越高：X(ejω)中的ω的
值是π的奇数倍的时候, 表示频率最高; ω的值是π的偶数
倍的时候, 表示频率最低。
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
的频率符号加以区分(仅7.4一节, 其他章节没有区分):
10
连续时间傅里叶变换和离散时间傅里叶变换间的联系
第七章h 生物医学信号处理
r 1
F1 a0 S1 a1S2 a2 S3 a1S2
F2 a0 S2 a1S3 a2 S4 a0 S2 a2 S4
2 a0 ( S 4 F0 S 2 F2 ) /( S0 S 4 S 2 )
r2
可解得中心点
(34F0 10F2 ) / 70 (17F0 5F2 ) / 35
高通滤波：ST段的抬高或降低有重要的生理和临床诊 断意义，而高通滤波对ST段电压值有严重影响，因此 慎用 去均值技术：心电信号基线非对称轴，去均值也会影 响ST段，因此慎用。
多项式法
基线漂移属低频成分，即趋势项。多项式法中， 一般用二次三项式作为趋势项的模型。 在相邻三个心动周期的P-R段分别选取三点 P1(m1, n1)，P2(m2, n2)，P3(m3, n3)。 其中m代表幅度，n代表时间。根据二次三项 式模型 m a bn cn2
-0.5
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
-1
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
Daubechies16阶
1.5 1
双正交6.8
0.5
0
-0.5
-1
莫斯科草帽
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
周期平均滤波
按心动周期以R峰点对齐，进行叠加、平均， 则可检出微弱的心室晚电位信号。
3生物医学信号处理 ppt课件
25
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
18
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
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
随机信号基础 生物医学信号处理 教学PPT课件
• 今后我们所提到的平稳随机过程均认为是广 义平稳随机过程，只有一阶，二阶统计特征 具有平稳性即可。
如果随机信号的统计特性与开始进行统计分析 的时刻无关，则为平稳随机过程。
如果所有样本在固定时刻的统计特征和单一样 本在全时间上的统计特征一致，则为各态遍历 的随机过程。
例如：如果x是平稳的E[x（n）x（n+2）]与 E[x（n+1）x（n+3）]是否相等？ 都表示R（2）
(3-20)
y i n i i1
是另外一个平稳随机过程的样本，
是它m的ˆ y样本平均值，当x
i
i i
n 1
与
y i
i n i 1
相同时，上式求到的就是样本自
协方差。
样本相关函数
Rˆ xy (m )
1 n
n i 1
xi yim
(3-21)
【例3-1】图3.3所示是随机产生的符合高斯 分布的100点样本序列，并且均值为零，方
医学信号属于哪种类型的信号？
• 确定性信号 • 随机信号 • 混沌信号
ECG
EEG-v
随机信号有以下性质：
• 1)随机信号中 的任何一个点 上的取值都是 不能先验确定 的随机变量。
抛掷硬币
随机过程的 一个样本
表3.1 抛掷硬币的统计结果
实验者 摩根 摩根 摩根 摩根 蒲丰
皮尔逊 皮尔逊
维尼
抛掷次数n 2048 2048 2048 2048 4040 12000 24000 30000
2)随机信号可以用它的统计平均特征来表征。
用柱状图表示摩根的四个样本：
出现正面 次数 1061
1048
出现反面 次数 987
1000
如果随机信号的统计特性与开始进行统计分析 的时刻无关，则为平稳随机过程。
如果所有样本在固定时刻的统计特征和单一样 本在全时间上的统计特征一致，则为各态遍历 的随机过程。
例如：如果x是平稳的E[x（n）x（n+2）]与 E[x（n+1）x（n+3）]是否相等？ 都表示R（2）
(3-20)
y i n i i1
是另外一个平稳随机过程的样本，
是它m的ˆ y样本平均值，当x
i
i i
n 1
与
y i
i n i 1
相同时，上式求到的就是样本自
协方差。
样本相关函数
Rˆ xy (m )
1 n
n i 1
xi yim
(3-21)
【例3-1】图3.3所示是随机产生的符合高斯 分布的100点样本序列，并且均值为零，方
医学信号属于哪种类型的信号？
• 确定性信号 • 随机信号 • 混沌信号
ECG
EEG-v
随机信号有以下性质：
• 1)随机信号中 的任何一个点 上的取值都是 不能先验确定 的随机变量。
抛掷硬币
随机过程的 一个样本
表3.1 抛掷硬币的统计结果
实验者 摩根 摩根 摩根 摩根 蒲丰
皮尔逊 皮尔逊
维尼
抛掷次数n 2048 2048 2048 2048 4040 12000 24000 30000
2)随机信号可以用它的统计平均特征来表征。
用柱状图表示摩根的四个样本：
出现正面 次数 1061
1048
出现反面 次数 987
1000
- 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)。
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Hale Waihona Puke 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
统的信号正确地提取信号特征寻求信号特征与系
统状态的关系从分析信号的特征确定系统的状态正
常病理以便作出医学决策因此医学信号处理的
重点不在于实时传输而在于时频域特征提取以
便作辨识正常大致正常异常严重异常等
医学资料 21
三医学信号处理系统的组成处理医学信号的装置叫医学信号处理系统
完整的医学处理系统可分为硬件及软
医学资料 16人体非电信号
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
医学资料 17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
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
医学资料 6
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
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
医学资料 18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
医学资料 19
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
医学资料 1
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
医学资料 2
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
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
医学资料 15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
达什么是信号 为了有效地传播和利用信息常需要将信息转换成便于传输和处理
的信号信号是信息的载体是信息的表现形式一般表现为随时间变
化的某种物理化学和生物量在各种信号中电信号是一种最便于传
输控制和处理的信号由于医学中的许多非电信号通过前面讲的传感
器几乎都能转化成电信号因此在信号处理领域一般所说的信号就是
指电信号信号怎样描述 在数学上可以描述为一个或多个独立变量的函数如体温随时间
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
医学资料 20
二医学系统的特点
1人体系统 严格说来人体系统是非线性移变系统
一般不能用工程中测量输入输出信号以确定线性系
统的特性的办法来确定人体系统特性或状态
2医学信号处理的根本任务 在于有效地分析来自系
件两个方面在硬件方面又可分为模拟部分和数
字部分医学信号有的是电信号但多数是非电信号故
医学信号处理系统应包括将非电量转换成电量的信
号换能部分或叫信号变换器
由于医学信号的微弱低频及高噪的特点医学信
号处理系统还包括有抗干扰性能强的模拟放大器
最后是将模拟量变换成数字量
或数字量变换成模拟量的模数数模转换器
""
及计算机系统
医学资料 22
三医学信号处理系统的组成框图表示
图1-1 医学信号处理系统的组成
医学资料 23
四医学信号处理系统各部分功能
1人体子系统产生医学信号信号源
2信号感知和变换子系统拾取信号如果是非电信号则将非电
学量转变成电学量以便后续处理要求该系统是非时变线性系统
3模拟放大子系统放大微弱的医学信号最高应达10 6以上的放
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
变化时间的函数平面图像可描述为像素的灰度变化随坐标xy变化
的函数信号还可以用图形测量数据或统计数据进行描述
医学资料 3
信号的基本概念信号的分类1确定性信号与随机信号 确定性信号任一由确定时间函数描述的信号对于这种信号给
定某一时刻后就能确定一个相应的信号值 随机信号信号是时间的随机函数事先无法预知它的变化规律2连续信号和数字信号 连续信号在某个时间区间内除有限个间断点外都有定义称该信
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5150μV
体表心电信号相对较大最大可达5mV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
医学资料 5
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
号在此区间为连续信号 数字信号仅在离散时刻上有定义而且信号幅值只能取某些规定
值的信号3周期信号和非周期信号信号的基本特征 时间特性信号持续时间的长短变化速度的快慢信号幅值的大
小以及随时间改变呈现出来的变化规律等时域分析 频率特性信号的频带宽度各正旋分量振幅相位随频率的分布
情况 频域分析
医学资料 4
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
低如心电的频谱为00135Hz脑
电的频谱分布在l30Hz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
医学资料 7
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
改变这给生物医学信号的处理带来了困难
医学资Hale Waihona Puke 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
统的信号正确地提取信号特征寻求信号特征与系
统状态的关系从分析信号的特征确定系统的状态正
常病理以便作出医学决策因此医学信号处理的
重点不在于实时传输而在于时频域特征提取以
便作辨识正常大致正常异常严重异常等
医学资料 21
三医学信号处理系统的组成处理医学信号的装置叫医学信号处理系统
完整的医学处理系统可分为硬件及软
医学资料 16人体非电信号
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
医学资料 17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
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
医学资料 6
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
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
医学资料 18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
医学资料 19
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
医学资料 1
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
医学资料 2
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
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
医学资料 15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
达什么是信号 为了有效地传播和利用信息常需要将信息转换成便于传输和处理
的信号信号是信息的载体是信息的表现形式一般表现为随时间变
化的某种物理化学和生物量在各种信号中电信号是一种最便于传
输控制和处理的信号由于医学中的许多非电信号通过前面讲的传感
器几乎都能转化成电信号因此在信号处理领域一般所说的信号就是
指电信号信号怎样描述 在数学上可以描述为一个或多个独立变量的函数如体温随时间
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
医学资料 20
二医学系统的特点
1人体系统 严格说来人体系统是非线性移变系统
一般不能用工程中测量输入输出信号以确定线性系
统的特性的办法来确定人体系统特性或状态
2医学信号处理的根本任务 在于有效地分析来自系
件两个方面在硬件方面又可分为模拟部分和数
字部分医学信号有的是电信号但多数是非电信号故
医学信号处理系统应包括将非电量转换成电量的信
号换能部分或叫信号变换器
由于医学信号的微弱低频及高噪的特点医学信
号处理系统还包括有抗干扰性能强的模拟放大器
最后是将模拟量变换成数字量
或数字量变换成模拟量的模数数模转换器
""
及计算机系统
医学资料 22
三医学信号处理系统的组成框图表示
图1-1 医学信号处理系统的组成
医学资料 23
四医学信号处理系统各部分功能
1人体子系统产生医学信号信号源
2信号感知和变换子系统拾取信号如果是非电信号则将非电
学量转变成电学量以便后续处理要求该系统是非时变线性系统
3模拟放大子系统放大微弱的医学信号最高应达10 6以上的放
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
变化时间的函数平面图像可描述为像素的灰度变化随坐标xy变化
的函数信号还可以用图形测量数据或统计数据进行描述
医学资料 3
信号的基本概念信号的分类1确定性信号与随机信号 确定性信号任一由确定时间函数描述的信号对于这种信号给
定某一时刻后就能确定一个相应的信号值 随机信号信号是时间的随机函数事先无法预知它的变化规律2连续信号和数字信号 连续信号在某个时间区间内除有限个间断点外都有定义称该信
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5150μV
体表心电信号相对较大最大可达5mV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
医学资料 5
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
号在此区间为连续信号 数字信号仅在离散时刻上有定义而且信号幅值只能取某些规定
值的信号3周期信号和非周期信号信号的基本特征 时间特性信号持续时间的长短变化速度的快慢信号幅值的大
小以及随时间改变呈现出来的变化规律等时域分析 频率特性信号的频带宽度各正旋分量振幅相位随频率的分布
情况 频域分析
医学资料 4
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
低如心电的频谱为00135Hz脑
电的频谱分布在l30Hz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
医学资料 7
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