生物医学信号处理PPT课件
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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(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。
生医信号处理课件6经典功率谱
（2）方差 Var[S (e j )] Var[S (e j )] S 2 (e j ) M per x 频率分辨率及旁瓣泄漏
Re s[SM (e j )] ()3dB
二、平均法（Bartlett法）
Bartlett提出，将 x(n)分为长L，互不重叠的k段子序列，N=kL,
3、讨论
m M 2 w ( m) M
M↑偏差↓
M↑方差↑ 一般M=N/5
五、谱估计技术的性能指标
1、变异性γ （归一化方差）
2、品质因数μ
4 2 x
j
j
结论：非一致估计
例
三、周期图的随机起伏
Cov[S per (e
j1
), S per (e
j2
sin[(k l ) ] 2 )] [ ] (k l ) N sin[ ] N
4 x
一、数据加窗（修正周期图）
数据窗
6.4.3 功率谱估计的改进
E[ S per (e )]
j
j
1 E[ S BT (e )] S x ( e j ) W ( e j ) 2
j
N ,
W (e j ) ()
是渐近无偏
2、方差
if 1 M N
j
1 2 Var[ S BT (e )] S x (e j ) W 2 (e j ( u ) )du 2N 1 j S x (e ) N
Bartlett法和Welch法分别对周期图和修正周期图进行平均， 从而达到减少方差的目的。 Blackman-Tukey法为了减少周
期图的方差，对自相关序列的估计进行加窗处理，从而减
少自相关序列的估计中那些不可靠的估计值对周期图的贡 献。
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。
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。
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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。
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
3生物医学信号处理-PPT课件
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。
7
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；
32
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。
33
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
43
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。
44
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)
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
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；
32
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。
33
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
43
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。
44
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 (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
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- 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)。
• 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。
18
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。
• 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。
7
生物医学信号简介
• 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。
• 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。
27
• 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1~10μV,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
19
心电电极、心音传感器、导联线
20
心电、心音信号放大器
21
数据采集卡（A/D转换卡）
22
生物医学信号检测系统
23
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、呼吸等各种生理量的测量；
8
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
9
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。
24
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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生物医学信号处理方法
.
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时域方法——AEV方法
• 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
• 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。
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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。
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部分生物医学信号参数
生物医学信号 幅值
频率/Hz
心电
10μV～4mV
0.05～250
脑电
10～300μV
0.5～100
胃电
0.01～1mV
0～1
肌电
0.1～5mV
5～2000
心磁
10-10T
0.4～40
脑磁
10-12T
交变
动脉血压
3.33～53.33kPa 0～50
.
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ห้องสมุดไป่ตู้
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生物医学信号的特点
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11。
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。
生物医学信号处理
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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。
• 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。
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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
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生物医学信号简介
• 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。
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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。
• 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。
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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
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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。
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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
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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。
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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。
• 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。
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生物医学信号简介
• 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。
• 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。
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• 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1~10μV,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
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心电电极、心音传感器、导联线
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心电、心音信号放大器
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数据采集卡（A/D转换卡）
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生物医学信号检测系统
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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、呼吸等各种生理量的测量；
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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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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。
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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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生物医学信号处理方法
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时域方法——AEV方法
• 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
• 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。
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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。
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部分生物医学信号参数
生物医学信号 幅值
频率/Hz
心电
10μV～4mV
0.05～250
脑电
10～300μV
0.5～100
胃电
0.01～1mV
0～1
肌电
0.1～5mV
5～2000
心磁
10-10T
0.4～40
脑磁
10-12T
交变
动脉血压
3.33～53.33kPa 0～50
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ห้องสมุดไป่ตู้
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生物医学信号的特点
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11。
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。
生物医学信号处理
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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。
• 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。
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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
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生物医学信号简介
• 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。
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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。
• 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。
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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
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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。
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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
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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。