《生物医学信号处理》实验报告
《生物医学信号处理》PPT课件(2024版)
生物医学信号检测系统
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研究已涉及生物体各层次 的广泛的生物信息。
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；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。
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）
对数字信号处理，系统可以抽象成一种 变换，或一种运算，将输入序列x(n)变换 成输出序列y(n)。
对系统T，输入x(t)时输出是y(t)，我们称y(t)是 系统T对x(t)的响应(Response)。
当输入是单位冲激信号 x(t)(t) 时，系统的输
出称为系统的单位冲激响应，用h(t)表示。h(t) 反映了系统T的固有的本质，若系统T是线性 时不变系统，只要知道了h(t)，那么对于任意 的输入x(t)，都可以通过公式求出其输出：
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）。
维纳-霍夫方程
2015—2016 学年度第 3 学期
《生物医学信号处理》实验报告
一、 实验目的 学习求解维纳-霍夫方程，寻找最小均方误差意义下的最优滤波器。
二、实验环境
1、硬件配置：处理器：AMD A10-5750M APU with Radeon(tm) Graphics 2.50GHz 安装内存：（RAM）4.00GB 系统类型：64 位操作系统，基于 x64 位处理器 2、软件环境：Matlab R2012b
其中
H opt h0 h1 hN 1
T
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《生物医学信号处理》实验报告
R xs Rxs 0 Rxs 1 Rxs N 1
Rxx 1 Rxx 0 R 1 Rxx 0 xx R xx Rxx N 1 Rxx N 2
《生物医学信号处理》实验报告
4、s 为呼吸信号，w 强度为 0.4,1 和 2，M=1024:
信号 1000 2 1 500 0 -1 0 -2 0 500 噪声 1000 信号 4 2 0 -2 -4 0 -5 500 0 噪声 1000 信号 10 噪声
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图 4-1 N=46 error=0.1611
心电信号
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 —2017 学年第二学期）课程名称：生物医学信号处理开课实验室：信自445 设备编号：实验日期：2017.6.13一、实验目的1、对心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。
2、能利用MATLAB GUI设计简单GUI程序。
二、实验原理1、心电信号属生物医学信号，具有如下特点：信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级；属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；干扰特别强。
干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。
2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。
3、基线漂移：基线漂移是因为呼吸，肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下漂移的情况。
三、实验内容及步骤1、查询心电信号处理相关资料。
了解心电信号的记录、处理，心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂。
（1）心电信号相关资料人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号，通常最大的幅值不超过5mV，信号频率在0．05～100Hz之间。
心电信号是通过安装在人体皮肤表面的电极来拾取的。
由于电极和皮肤组织之间会发生极化现象，会对心电信号产生严重的干扰。
加之人体是一个复杂的生命系统，存在各种各样的其他生理电信号对心电信号产生干扰。
同时由于我们处在一个电磁包围的环境中，人体就像一根会移动的天线，从而会对心电信号产生50Hz左右的干扰信号。
心电信号具有微弱、低频、高阻抗等特性，极容易受到干扰，所以分析干扰的来源，针对不同干扰采取相应的滤除措施，是数据采集重点考虑的一个问题。
（2）心电信号具有以下几个特点：信号极其微弱，一般只有0.05～4mV，典型值为1mV；频率范围较低，频率范围为0.1～35Hz，主要集中在5～20Hz；存在不稳定性。
生物医学信号处理与分析
生物医学信号处理与分析生物医学信号处理与分析是一门交叉学科，聚焦于研究人体内产生的各种生物医学信号，如心电图、脑电图、医学图像等，通过对这些信号的处理和分析，从中挖掘出有价值的信息，帮助医学诊断、治疗和健康管理等方面取得更好的成果。
在现代医学领域中，生物医学信号处理与分析技术已经被广泛应用，成为了一项重要的工具。
一、生物医学信号的特点生物医学信号具有多种特点，如复杂性、多样性、动态性、非稳态性、噪声影响等。
这些特点使得生物医学信号的处理和分析变得具有挑战性。
在处理生物医学信号时，需要考虑到这些特点，采取合适的技术手段，以提高信号的质量和准确度。
二、生物医学信号处理与分析的方法生物医学信号的处理与分析方法涵盖了多个领域，如数字信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等。
这些方法可以用于生物医学信号的降噪、滤波、特征提取和分类等过程中。
数字信号处理技术是生物医学信号处理的基础。
其中，滤波技术是最常用的一种方法，可以帮助降低信号中的噪声，提高信号品质。
滤波方法包括时域滤波、频域滤波、小波变换等多种形式。
例如，在心电图信号中，可以采用带阻滤波器来抑制电源干扰信号和肌电噪声。
图像处理技术用于处理医学图像信号，在医学影像技术中它也是不可或缺的一部分。
图像处理技术与图像识别技术相结合可通过分析和提取指定区域的特征来诊断患者的病情，辅助医生在制定治疗方案时做出适当的选择。
例如，在CT图像处理中，可以在不同视角下对患者的各个器官进行分割和三维重构，辅助医生诊断患者的病情。
在MRI图像处理中，可以通过计算各个组织区域的信号强度和形态特征，对人体的情况进行准确定位。
模式识别技术应用于生物医学信号的分类和识别中。
在这方面，最常用的方法是基于特征提取和分类器设计的方法。
特征提取的目的是识别信号中的有意义的特征，常用的特征有时域特征、频域特征和小波包特征等。
分类器是用于识别出信号类型的算法，常用的分类器有人工神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等。
生物医学信号的数字特征分析实验报告
《生物医学信号处理》实习报告
图1谱分析
图2数字特征曲线图
图3概率密度分布图
总结
1.由图1得幅度谱跟功率谱左右对称。
心电图E C G频率主要集中在0-30H z，幅度在10u v-5m v,90%的心电信号频谱能量集中在0.25-35H z之间。
M A T L A B中m e a n求算术平均值。
2.由图3得r a n d函数产生的数组元素服从均匀分布；r a n d n函数产生的
数组元素服从正态分布。
思考题：
1.心电序列的概率密度函数接近什么分布？
答：心电序列的概率密度函数接近正态分布。
2.两个随机序列产生函数的区别？
答：r a n d函数产生的数组元素服从均匀分布；
r a n d n函数产生的数组元素服从正态分布。
实习报告分数：
指导教师：。
生物医学信号处理二
0
0
40 30 20 10 0 -5
1500 1000 500 0
2 1 0 -1
150 100 50 0 -1
150 100 50 0 -2000
6 4 2 0
2 L=256 N=4 7 x 10自 功 率 谱
4
0
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-500 -2000
0
-2 2000 -2000
0
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0
1
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-2 2000 -2000
5
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0
2000
-1 -2000
0
2000
0
1
0
-1 2000 -2000
0
2000
图 1.1
伪随机序列结果图
图 1.2
实际测量心电信号结果图
③实际测量脑电信号：
0.15 0.1 0.05 0 -0.05 1 1.5 直方图 2 1 0 1 0 mean 3 2 mean square 3 2 variance
图 1.4
resp 信号结果图
⑤icp 信号：
4 3 2 1 0 1
mean
15 10 5 0
mean square
1.5 1 0.5 0
variance
1.5 直方图
2
1
1.5 自相关图谱
2
1
80 60 40 20 0 0
15000 10000 5000
3 2 1 0
1.5 L=512 N=2 11 自 功率谱 x 10
0
2000
图 2.1
伪随机序列结果图
图 2.2
实际测量心电信号结果图
③实际测量脑电信号：
生物医学信号处理与数据分析
生物医学信号处理与数据分析随着现代医学的不断发展，生物医学信号处理与数据分析越来越受到人们的关注。
生物医学信号是指由不同的生物医学传感器采集的生物信号，如心电图、脑电图、肌电图、血氧饱和度信号等。
这些信号包含着丰富的信息，可以帮助医生和科研人员更好地了解人体的生理状态和异常情况。
生物医学信号处理技术是指应用数字信号处理、控制理论、图像处理等技术对生物医学信号进行分析、处理和诊断的过程。
生物医学数据分析是指通过各种统计学习方法对生物医学数据进行分析、挖掘和预测的过程。
生物医学信号处理与数据分析的主要目的是提取有用的特征、分类和预测疾病，以辅助医生做出诊断和治疗决策，改善人们的健康状况。
一、生物医学信号处理技术生物医学信号处理技术是一个复杂的过程，需要多种技术的配合。
以下介绍几种常见的生物医学信号处理技术：1.数字滤波技术数字滤波技术是指将滤波器用数字方式实现，在计算机内进行滤波处理。
通过数字滤波可以消除信号中的噪声和干扰，提高信号的质量和准确性。
2.时频分析技术时频分析技术是指将信号在时域和频域上分析，以了解信号的时频特征。
时频分析技术包括：小波变换、时频分析和乘积谱等技术，这些技术可以用于提取信号的频率成分、能量分布、时序特征等信息。
3.特征提取技术特征提取技术是指从信号中提取有用的特征，并将其用于分类和诊断。
特征提取技术有：时域特征、频域特征、时频特征和小波包特征等。
这些技术可以通过计算信号的波形、频率、幅值、相位等来提取信号的有意义的特征。
二、生物医学数据分析技术生物医学数据分析方法有很多，主要用于处理大量的多维生物医学数据，如基因组数据、表观组数据、蛋白质组数据、代谢组数据等。
以下介绍几种常见的生物医学数据分析方法：1.统计学方法统计学方法是一种常用的生物医学数据分析方法，可以用于特征选择、聚类、分类和回归等任务。
如基于概率模型的朴素贝叶斯算法、最近邻算法、径向基函数神经网络等。
2.机器学习方法机器学习方法是指利用计算机自主学习的方法来处理和分析数据。
生物医学信号实验报告
生物医学信号处理实验报告班级：111100402姓名、学号：云莉11110040230张素丽11110040231张宇11110040232赵倩男11110040233钟茂娇11110040234 指导老师：崔建国、王洪实验名称：模拟滤波器、ECG放大器及QRS检测器一、实验目的：1、学习四种模拟滤波器：低通、高通、带通和带阻滤波器的特性；2、将这些滤波器用于ECG放大器中，学会如何在QRS检测电路中应用这些滤波器。
实验仪器：双踪示波器、信号发生器、ECG电极、记录仪、ECG放大器和QRS探测电路板、模拟滤波器板。
二、实验原理步骤：采用集成四个运算放大器的LM324可构成上述的所有电路。
电路图如书上所示。
1、低通滤波器（1）打开滤波器板上的电源。
将信号发生器产生的10HZ的正弦波信号以尽可能小的幅值送到积分器的输入端，同时用滤波器观察输入和输出，计算增益。
（2）从10HZ开始，以10HZ为单位逐渐增加频率，直至200HZ位置，记录每个频率点的输出。
用这些只画出幅频特性图，然后找到输出值为10HZ处输出值的0.707倍的频率点，记录这个频率值。
（3）通过观察输入输出的相移来验证低通滤波器在高频段的积分作用，记录在高端转折频率处的相移。
2、高通滤波器（1）将信号发生器产生的最小幅值的200HZ正弦信号送到差分放大器输入端，同时用示波器观察输入和输出，（2）从200HZ频率点开始，一枚20HZ为单位逐渐减小频率，直至接近主频率为止，记录每个频率点的输出，然后找出在什么频率处的幅值喂200HZ处幅值的0.707杯，这是低端频率的3DB 点，记录下这个值。
（3）通过观察输入、输出的相移，验证噶奥通滤波器再低频段的差分结果。
3、带通滤波器对于1V的正弦信号，从10HZ到150HZ变化其频率.记录gao/di转折品路，找到这个滤波器的中心频率和带宽。
4、带阻滤波器/陷波器给本滤波器施加1V、60HZ正弦信号，测量输出电压，对于100HZ正弦信号重复此过程，记录结果。
信号处理综合实践说明书(2篇)
第1篇一、实践目的信号处理是电子工程、通信工程、生物医学工程等领域的重要基础学科。
本实践旨在通过综合运用信号处理的理论和方法，培养学生解决实际工程问题的能力，提高学生的创新意识和团队协作能力。
通过本次实践，使学生能够：1. 理解信号处理的基本概念、原理和方法；2. 掌握信号处理的基本工具和算法；3. 能够运用信号处理技术解决实际问题；4. 提高学生的实践操作能力和团队协作能力。
二、实践内容1. 信号处理基本概念与原理（1）信号的分类与表示方法；（2）信号的时域分析、频域分析；（3）信号的时域处理、频域处理；（4）采样定理与信号恢复。
2. 信号处理工具与算法（1）离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）；（2）离散余弦变换（DCT）；（3）小波变换；（4）卡尔曼滤波；（5）信号检测与估计。
3. 信号处理应用实例（1）语音信号处理：语音信号的预处理、特征提取、语音识别；（2）图像信号处理：图像增强、图像压缩、图像分割；（3）生物医学信号处理：心电图（ECG）信号处理、脑电图（EEG）信号处理；（4）通信信号处理：调制解调、信道编码与解码。
4. 综合实践项目（1）项目一：语音信号处理——实现一个简单的语音识别系统；（2）项目二：图像信号处理——实现一个图像压缩与解压缩系统；（3）项目三：生物医学信号处理——实现一个ECG信号处理与分析系统；（4）项目四：通信信号处理——实现一个基于DFT的调制解调系统。
三、实践方法与步骤1. 理论学习：通过查阅相关书籍、文献，了解信号处理的基本概念、原理和方法。
2. 工具学习：学习MATLAB、Python等编程语言，熟悉信号处理工具箱，掌握基本操作。
3. 算法实现：根据实践内容，选择合适的算法，进行编程实现。
4. 综合实践：根据项目要求，完成各个实践项目，并进行调试和优化。
5. 撰写实践报告：总结实践过程中的收获与体会，对实践结果进行分析和评价。
四、实践要求1. 实践过程中，学生应严格遵守实验室纪律，保持实验环境整洁。
生物医学信号处理作业指导书
生物医学信号处理作业指导书第一章生物医学信号处理基础 (2)1.1 生物医学信号概述 (2)1.2 信号处理基本概念 (3)第二章信号采样与量化 (3)2.1 采样定理 (3)2.2 量化误差分析 (4)2.3 数字信号处理的优势 (4)第三章滤波器设计与应用 (5)3.1 滤波器分类 (5)3.2 滤波器设计方法 (5)3.3 滤波器功能评估 (6)第四章信号频域分析 (6)4.1 傅里叶变换 (6)4.2 离散傅里叶变换 (6)4.3 快速傅里叶变换 (7)第五章信号时频分析 (7)5.1 短时傅里叶变换 (7)5.1.1 基本概念 (7)5.1.2 短时傅里叶变换的数学表达式 (8)5.1.3 短时傅里叶变换的应用 (8)5.2 小波变换 (8)5.2.1 基本概念 (8)5.2.2 小波变换的数学表达式 (8)5.2.3 小波变换的应用 (9)5.3 时频分析方法比较 (9)5.3.1 短时傅里叶变换与小波变换的优缺点比较 (9)5.3.2 时频分析方法的选择 (9)第六章信号检测与估计 (9)6.1 信号检测原理 (9)6.1.1 概述 (9)6.1.2 匹配滤波 (9)6.1.3 能量检测 (10)6.1.4 相关检测 (10)6.2 信号估计方法 (10)6.2.1 概述 (10)6.2.2 最小二乘法 (10)6.2.3 最大似然法 (10)6.2.4 卡尔曼滤波 (10)6.3 误差分析 (10)6.3.1 概述 (10)6.3.2 估计误差 (11)6.3.3 检测误差 (11)6.3.4 均方误差 (11)第七章生物医学信号特征提取 (11)7.1 特征提取方法 (11)7.2 特征选择与优化 (12)7.3 特征评价 (12)第八章信号模式识别 (12)8.1 模式识别原理 (12)8.2 分类器设计 (13)8.3 识别算法评估 (13)第九章生物医学信号处理在实际应用 (14)9.1 心电图信号处理 (14)9.1.1 心电图信号的采集 (14)9.1.2 心电图信号的预处理 (14)9.1.3 心电图信号的特征提取 (14)9.1.4 心电图信号的分类 (15)9.2 脑电图信号处理 (15)9.2.1 脑电图信号的采集 (15)9.2.2 脑电图信号的预处理 (15)9.2.3 脑电图信号的特征提取 (15)9.2.4 脑电图信号的分类 (15)9.3 其他生物医学信号处理 (16)9.3.1 肌电图信号处理 (16)9.3.2 脉搏波信号处理 (16)9.3.3 其他生物医学信号处理 (16)第十章信号处理技术在生物医学研究中的应用 (16)10.1 生物医学信号处理在疾病诊断中的应用 (16)10.2 生物医学信号处理在生物信息学中的应用 (16)10.3 生物医学信号处理在生物医学工程中的应用 (17)第一章生物医学信号处理基础1.1 生物医学信号概述生物医学信号是指生物体内各种生理和病理过程中的信息载体，通常以电信号、声信号、光信号等形式存在。
维纳滤波器实验昆明理工大学
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2017 —2018 学年第二学期）课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：一、实验目的1、掌握维纳滤波器，并能用MATLAB实现维纳滤波器。
2、通过实验学习利用维纳滤波器从噪声中估计信号，以便在工程中加以应用。
3、能用MATLA的toolbar里SPT工具处理信号。
二、实验原理纳滤波是指从连续的（或离散的）输入信号中滤除噪声和干扰以提取有用信息的过程，而相应的装置称为滤波器。
维纳滤波器（Wiener filter）是一种以最小平方为最优准则的线性滤波器，在一定的约束条件下，其输出与一给定函数的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为一个托不利兹方程的求解问题。
维纳滤波器有被称为最小二乘法或最小平方法滤波器，目前是最基本的滤波方法之一。
从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从最小噪声中分离出有用的信号是整个信号，而不是其中的几个参量。
二、实验原理1、设计维纳滤波器对噪声语言信号进行恢复。
噪声信号如下load chirp;s=y;M=length(s);N=200;n=randn(M,1)/10;Z=s+n;计算Wiener-Hof方程的最佳滤波系数，从滤波结果（滤波后波形和信噪比改善）分析滤波器的作用。
（1）源程序及其说明：（2）程序运行结果（3）其他滤波方法对噪声语音信号的处理使用SPTool工具，下图为chirp信号经pzip滤波处理的结果：下图为chirp的信号经FIRbp滤波器处理的结果。
下图为chirp信号经pzip滤波处理的结果：下图为chirp信号经维纳滤波处理结果：分析：比较维纳滤波器对于被污染的信号起到了更好的滤波作用，pzlp滤波器得到的的波形相比于firbp滤波器得到的的波形有一定的效果，但总体都没有达到我们要求的滤波效果。
2、GUI程序和图绘制输入信号s的波形function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)S=evalin('base','S');axes(handles.axes1);plot(S);绘制白噪声n的波形function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)n=evalin('base','n');axes(handles.axes2);plot(n);绘制观测信号Z的波形function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)Z=evalin('base','Z');axes(handles.axes3);plot(Z);绘制输出信号S的波形function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)s=evalin('base','s');axes(handles.axes4);plot(s);控制输入信号Z的声音function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles) Z=evalin('base','Z');sound(Z);控制输出信号S的声音function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles) S=evalin('base','S');sound(S);GUI运行图：。
生物医学信号处理与分析技术
生物医学信号处理与分析技术第一章引言生物医学信号处理与分析技术是一个在生物医学领域中应用广泛的重要领域。
随着现代医学技术的不断进步，从生物体内获取的信号越来越多样化和复杂化，如心电信号、脑电信号、生物成像信号等。
针对这些信号，如何进行处理和分析成为了生物医学研究中的关键问题。
本文将介绍生物医学信号处理与分析技术的相关内容。
第二章生物医学信号的特点生物医学信号具有以下几个特点：首先，生物医学信号通常是非平稳的，即在时间和频率上都会发生变化；其次，生物医学信号受到各种噪声的干扰，包括生理噪声、外界干扰等；再次，生物医学信号通常是多种信号的组合，需要进行分解和分析。
第三章生物医学信号处理技术3.1 信号滤波信号滤波是生物医学信号处理的基础步骤之一。
通过滤波可以去除信号中的噪声，提取出所关注的生物信息。
常用的信号滤波方法有FIR滤波器、IIR滤波器、小波变换等。
3.2 信号增强信号增强是为了增加信号的强度，使信号更容易观测和分析。
生物医学信号的增强方法有放大、运算放大器、滑动平均等。
3.3 信号分解生物医学信号通常是由多种信号组合而成，需要对其进行分解，以独立获取每种信号的特征。
常用的信号分解方法有小波分析、独立分量分析等。
第四章生物医学信号分析技术4.1 频域分析频域分析是通过将信号从时域转换为频域来进行分析。
常用的频域分析方法有傅里叶变换、功率谱密度分析等。
4.2 时间-频率分析时间-频率分析结合了时域和频域的分析方法，可以更好地揭示信号的时频特征。
常用的时间-频率分析方法有短时傅里叶变换、小波变换等。
4.3 非线性分析非线性分析是研究生物医学信号中的非线性特征和动力学行为。
常用的非线性分析方法有相空间重构、Lyapunov指数等。
第五章生物医学信号处理与分析技术的应用生物医学信号处理与分析技术在医学领域中应用广泛。
例如，心电信号处理与分析可以用于心脏病的诊断和预测；脑电信号处理与分析可以用于脑神经疾病的诊断和治疗；生物成像信号处理与分析可以用于肿瘤的早期检测和治疗等。
生物医学信号处理与分析实验报告
生物医学信号处理与分析实验报告实验目的：本实验的主要目的是研究生物医学信号的处理与分析方法，探索在实际应用中的相关问题。
通过对信号处理和分析技术的学习和应用，加深对生物医学信号的理解和认识，并应用所学知识解决实际问题。
实验材料与方法：1. 生物医学信号采集设备：使用生物医学信号采集设备采集心电图（ECG）信号。
2. 信号预处理：通过去噪、滤波和放大等预处理技术对采集到的生物医学信号进行预处理。
3. 特征提取与分析：对经过预处理后的生物医学信号进行特征提取，包括时域特征和频域特征等。
4. 信号分类与识别：利用机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别，以实现对生物医学信号的自动分析和判断。
实验结果：通过对多组心电图信号的处理与分析，得到了如下结果：1. 信号预处理：对原始心电图信号进行去噪、滤波和放大等预处理操作，使得信号更加清晰和易于分析。
2. 特征提取与分析：通过计算心电图信号的R波、QRS波群和T波等特征参数，得到了每个心电图信号的特征向量。
3. 信号分类与识别：应用支持向量机（SVM）分类器对提取到的特征向量进行分类和识别。
通过对多组心电图信号进行训练和测试，得到了较高的分类准确率。
讨论与分析：在本实验中，我们成功地应用了生物医学信号处理与分析技术对心电图信号进行了处理和分析，并取得了良好的实验结果。
通过对心电图信号的特征提取和分类识别，可以辅助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。
然而，我们也发现了一些问题和挑战：1. 信号噪声：在实际应用中，生物医学信号常受到各种噪声的干扰，如肌电噪声、基线漂移等。
这些噪声对信号的正确分析和判断造成了较大的困难，需要进一步的研究和改进去噪算法。
2. 数据采集与标注：在实验中，我们采集了一定数量的心电图信号，并手动标注了相应的类别。
然而，由于人为因素的影响，标注结果可能存在一定的主观性和误差，需要更多的数据和专业医生的参与来提高分类的准确性。
3. 数据可视化与解释：通过对心电图信号的处理和分析，我们可以得到丰富的特征信息。
医学信号处理实验报告——心脑电信号认知
电子科技大学生命科学与技术学院标准实验报告（实验）课程名称生物医学信号处理2018-2019-第2学期电子科技大学教务处制表一、实验室名称：二、实验名称：随机信号多角度认知和心电、脑电信号特征的认知三、实验学时：2四、实验原理：1.改进法估计功率谱1)平均：对同一随机过程做多次周期图法，再加以平均。
2)平滑：加窗对单一功率谱估计加以平滑。
3)Welch法：对改进的周期图法求均值，广泛使用Matlab中应用。
估计的质量：均值是渐进无偏，方差是趋于零，是一致估计。
2.阈值法检测心电R波尖峰1)对信号进行扫描，找到其中的峰值。
2)取一个阈值，阈值的设定可以很灵活。
一般与最大值，平均值有关，具体应视情况而定，通过试错获得。
3)对于所有大于阈值的峰值点作为检测到的R波尖峰。
4)由生理基础可以知道，R波间隔是相对稳定的。
可以通过检测峰值点的间隔，去除那些较高的伪迹。
3.Pan-Tompkins法检测心电R波尖峰1)将信号分别通过给定的低通滤波器、高通滤波器2)对滤波后的信号求一阶导数3)对求导之后的信号进行平方运算4)将信号通过滑动窗口进行积分，这里选取窗口长度为305)应用阈值法检测经过前四步处理之后的心电信号R波尖峰流程图如下图所示其演示效果如下图所示五、实验目的:1）周期图法的改进方法，和分段平均对图像数据的影响。
2）能够利用两种方法处理心电波形并计算一些特征值。
六、实验内容：（一）上机题3：改进周期图法估计功率谱1、接着上机题2做，任选一种窗函数，用分段、平均的思想改进周期图法，观察改进前后功率谱的差异；2、给出一段文字总结周期图法的缺点，改进法的优点。
（二）上机题4：心电R波检测和RR间隔估计使用阈值法和Pan-Tompkins的检测方法验证信号使用数据：ECG3.dat、ECG4.dat、ECG5.dat 和ECG6.dat，采样率为200Hz(参考文件ECGS.m)。
计算每个数据的RR波间隔和心率的平均值。
机能学实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景机能学实验是医学教育中一门重要的实践课程，旨在通过实验操作，让学生掌握医学基本实验技能，了解人体的生理、生化、病理等基本知识。
本次实验课程涉及多个实验项目，包括生物医学信号、刺激器、期前收缩和代偿间歇、失血性休克、小肠平滑肌生理特性观察与分析以及人体心电图描记等。
二、实验目的1. 掌握生物医学信号的基本概念、特点及处理方法；2. 熟悉刺激器的使用，了解刺激参数对实验结果的影响；3. 学习期前收缩和代偿间歇、失血性休克等生理病理现象的实验方法及观察要点；4. 观察小肠平滑肌的生理特性，分析理化环境对其舒缩活动的影响；5. 掌握人体心电图描记方法，了解心电图各个波形的正常形态及其生理意义。
三、实验内容及方法1. 生物医学信号实验（1）实验目的：观察生物医学信号的特点，了解增益、时间常数、高频滤波等概念。
（2）实验方法：通过观察放大器对微弱信号的放大效果，分析增益、时间常数、高频滤波对信号的影响。
2. 刺激器实验（1）实验目的：熟悉刺激器的使用，了解刺激参数对实验结果的影响。
（2）实验方法：设置不同刺激强度、波宽、频率等参数，观察组织对刺激的反应。
3. 期前收缩和代偿间歇实验（1）实验目的：观察期前收缩和代偿间歇现象，了解其生理及病理意义。
（2）实验方法：通过观察动物心脏的跳动，记录期前收缩和代偿间歇现象。
4. 失血性休克实验（1）实验目的：观察失血性休克现象，了解其病理生理机制。
（2）实验方法：通过给动物放血，观察其失血性休克的表现。
5. 小肠平滑肌生理特性观察与分析实验（1）实验目的：观察小肠平滑肌的生理特性，分析理化环境对其舒缩活动的影响。
（2）实验方法：通过观察离体家兔小肠平滑肌在不同药物、温度等条件下的舒缩活动，分析其生理特性。
6. 人体心电图描记实验（1）实验目的：掌握人体心电图描记方法，了解心电图各个波形的正常形态及其生理意义。
（2）实验方法：使用心电图机，按照正确的方法放置电极，记录受试者的心电图图像，分析心电图。
信号处理综合实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 深入理解信号处理的基本原理和方法。
2. 掌握信号处理在各个领域的应用，如语音信号处理、图像处理等。
3. 熟悉实验设备的使用，提高实际操作能力。
4. 培养团队协作和问题解决能力。
二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 语音信号处理（1）采集语音信号：使用麦克风采集一段语音信号，并将其转换为数字信号。
（2）频谱分析：对采集到的语音信号进行频谱分析，观察其频谱特性。
（3）噪声消除：设计并实现噪声消除算法，对含噪语音信号进行处理，提高信号质量。
（4）语音增强：设计并实现语音增强算法，提高语音信号的清晰度。
2. 图像处理（1）图像采集：使用摄像头采集一幅图像，并将其转换为数字图像。
（2）图像增强：对采集到的图像进行增强处理，如对比度增强、亮度增强等。
（3）图像滤波：设计并实现图像滤波算法，去除图像中的噪声。
（4）图像分割：设计并实现图像分割算法，将图像中的不同区域分离出来。
3. 信号处理算法实现（1）傅里叶变换：实现离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，对信号进行频谱分析。
（2）小波变换：实现离散小波变换（DWT）算法，对信号进行时频分析。
（3）滤波器设计：设计并实现低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，对信号进行滤波处理。
三、实验原理1. 语音信号处理（1）语音信号采集：通过麦克风将声音信号转换为电信号，再通过模数转换器（ADC）转换为数字信号。
（2）频谱分析：利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，分析信号的频谱特性。
（3）噪声消除：采用噪声消除算法，如维纳滤波、谱减法等，去除信号中的噪声。
（4）语音增强：利用语音增强算法，如谱峰增强、长时能量增强等，提高语音信号的清晰度。
2. 图像处理（1）图像采集：通过摄像头将光信号转换为电信号，再通过模数转换器（ADC）转换为数字图像。
（2）图像增强：通过调整图像的亮度、对比度等参数，提高图像的可视效果。
（3）图像滤波：利用滤波器去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
生物医学信号处理与分析教学设计
波形识别与分类算法
模板匹配法
通过预设的模板与待识别波形进 行匹配，实现波形的自动识别和
分类。
机器学习算法
利用支持向量机（SVM）、决策 树、随机森林等算法对提取的特征 进行学习，构建分类模型实现波形 识别。
深度学习算法
采用卷积神经网络（CNN）、循环 神经网络（RNN）等深度学习模型 对波形数据进行训练和分类，提高 识别准确率。
学生能力培养
注重学生实践能力和创新能力的培 养，增加相关教学环节
04
THANKS
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虚拟仿真实验平台介绍
虚拟仿真实验平台的概念与特点
介绍虚拟仿真技术在生物医学信号处理实验教学中的应用，以及其相较于传统实验的优 势。
平台架构与功能模块
详细阐述虚拟仿真实验平台的整体架构，包括硬件层、软件层和应用层，以及各功能模 块的作用和实现方式。
操作流程与界面展示
介绍虚拟仿真实验平台的操作流程，包括实验前准备、实验过程控制和实验结果分析等 步骤，并展示平台界面及其操作方式。
生物电信号采集方法
电极放置与固定
根据采集需求选择合适的电极 类型和放置位置，并确保电极 与皮肤紧密接触以降低接触阻
抗。
信号放大与滤波
采用高输入阻抗、低噪声的放 大器对信号进行放大，并通过 滤波器去除噪声干扰。
数字化处理
将模拟信号转换为数字信号， 便于后续处理和分析。
采集系统选择
根据需要选择合适的采集系统 ，如多导生理记录仪、动态心
故障排除与问题解决方案
针对实验中可能出现的故障和问题，提供故障排除方法和问题解决 方案，培养学生的独立思考和解决问题的能力。
创新性实验项目设计指导
创新性实验项目的选题与 设计
生物医学信号实验报告
生物医学信号实验报告生物医学信号实验报告引言生物医学信号是指人体内部的各种生理活动所产生的电信号或机械信号。
通过对这些信号的采集、处理和分析，可以帮助医学研究人员了解人体的生理状态以及疾病的发展过程。
本实验旨在通过记录和分析生物医学信号，探索其在医学领域中的应用。
实验一：心电图信号分析心电图是一种记录心脏电活动的方法，通过对心电图信号的分析，可以了解心脏的节律和异常情况。
本实验中，我们使用了心电图仪器对志愿者进行监测，得到了一段心电图信号。
首先，我们对心电图信号进行了滤波处理，去除了噪声和干扰。
接着，我们通过计算心电图信号的QRS波群的峰值和间距，得到了心率的信息。
进一步，我们将心电图信号进行了时域和频域分析，得到了心脏的节律和频率分布。
实验结果显示，志愿者的心电图信号呈现出正常的节律和频率。
这些结果表明，心电图信号可以作为一种非侵入性的方法，用于检测心脏的功能状态和异常情况。
实验二：脑电图信号分析脑电图是一种记录脑电活动的方法，通过对脑电图信号的分析，可以了解大脑的功能状态和异常情况。
本实验中，我们使用了脑电图仪器对志愿者进行监测，得到了一段脑电图信号。
首先，我们对脑电图信号进行了滤波处理，去除了噪声和干扰。
接着，我们通过计算脑电图信号的频谱和相干性，得到了大脑的频率分布和功能连接情况。
实验结果显示，志愿者的脑电图信号呈现出正常的频率分布和功能连接。
这些结果表明，脑电图信号可以作为一种非侵入性的方法，用于研究大脑的功能活动和异常情况。
实验三：肌电图信号分析肌电图是一种记录肌肉电活动的方法，通过对肌电图信号的分析，可以了解肌肉的收缩和松弛情况。
本实验中，我们使用了肌电图仪器对志愿者进行监测，得到了一段肌电图信号。
首先，我们对肌电图信号进行了滤波处理，去除了噪声和干扰。
接着，我们通过计算肌电图信号的幅值和频率，得到了肌肉的收缩力和疲劳情况。
实验结果显示，志愿者的肌电图信号呈现出正常的幅值和频率。
这些结果表明，肌电图信号可以作为一种非侵入性的方法，用于评估肌肉的功能状态和疾病情况。
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subｐｌｏt(3,1,1); plot(ｎ,w）; ｔitle(＇Noｉsｅ');
sｕbpｌot(3，1,2); plot（n,s)； title(＇Sigｎal');
ｓubplot(3,1，3); ploｔ(n，ｘ); title('Siｇｎａl ｗiｔh Noiｓe＇);
p ＝ [p,zeroｓ(1,ｌengｔh（ｘ)-lｅngtｈ(ｐ))]；
np = 0:99;％生成0到99的序列
sｗiｔch b% 输入序号,产生相应信号
％心电、脑电、颅内压、呼吸
caｓｅ １
ｌoad ecgdata;
p= ｅcgｄata (1:１00);
p=ｐ＇
ｃaｓe 2
load ｅegdaｔa;
p= ｅｅｇdatａ (1:１００)；
ｐ=ｐ＇
cａsｅ ３
load ｉcpdaｔa;
p= icpdaｔa （1:100);
p=p'
ｃasｅ 4
load rｅｓpdａtａ;
p= rｅsｐdaｔa （1:100)；
p=p'
ｃasｅ 5
p = onｅs（size(ｎp）)； % 方波
case 6
p= sin(pｉ/5*ｎp); % 正弦
ｃase 7
ｐ= ｅxp(－０.０６*ｎp); % 指数衰减
dｉsｐ（'3 --－－ 实际测量的颅内压信号')；
disp(＇4 ---－ 实际测量的呼吸信号＇);
disp('5 －--－ 方波信号');
dｉsp('６ -－-- 正弦信号');
ｄｉsｐ（'7 －--－ 指数衰减信号');
ｄisp(＇８ -－-- 指数衰减正弦信号');
b = ｉｎput('信号:＇);
《生物医学信号处理》实验报告
———————————————————————————————— 作者：
———————————————————————————————— 日期:
ﻩ
评分
大理大学实验报告
20１5—20１6学年度第3学期
课程名称生物医学信号处理
实验名称数字相关和数字卷积
专业班级２013级生物医学工程1班
%%%改变噪声类型
%%A=fspｅcｉal('aveｒage＇)；%生成均值滤波器
%％ｗ=filter2（A,w）;%用生成的滤波器进行滤波
%％w=ｍedｆilｔ1（w);%中值滤波
%%%改变噪声强度
％w ＝2＋sｑrｔ（1）*w
％w =４+sqrt(１)＊w
%w ＝sqｒt(0．5)＊ｗ
%w =ｓｑrt(2)*w
s = zerｏs(ｓｉｚe（n）);
Ａ ＝ 3;％衰减系数
%构造仿真回波信号
ｓ(100:199) ＝ ｓ(１00:１99)+A＊(p);
ｓ(500:599） ＝ s(5０0:599)＋Ａ/3*(ｐ);
s(８00:8９9) = s(8０0：899)＋A/３／3*(p）;
%构造仿真信号
x = s＋w;
2.软件环境：MAＴLABR20１２b
三、实验内容
1.实验原理
相关可以从时域角度表现信号间的相似（关联）程度，是统计信号处理最基本的一种手段之一。设有离散信号ｘ(n)和y(ｎ)，线性相关函数定义为:
实际采集的信号总是有限长度,用有限的样本估计相关（自相关）函数
求和项总数不是N而是N-｜m|,因为当n=N-|ｍ|－1时,ｎ+|m|=Ｎ－1。此时xn+m已经到了数据边沿。这种估计是渐进无偏估计和一致估计。
计算中,只要将其中一个序列反转,就可以用计算线性卷积的程序计算线性相关
因此可以用FＦＴ来加速相关运算，即对序列补零后，用循环相关计算线形相关，然后用循环卷积的快速算法计算循环相关，得到最终结果。
2.实验内容
已知发射波形,利用相关技术，在有强背景噪声的情况下检测回波的延时和强度。
首先使用已知信号模版及其若干次衰减延迟生成仿真回波波形,然后与白噪声背景叠加,构造仿真信号。然后计算模版与仿真信号的相关函数,判断回波位置及相对强度。
case 8
p= sｉｎ（pi/５*np).＊exp(－０.06＊ｎp); % 指数衰减正弦
eｎd
% 估计两个相似信号间的时间延迟
nｐ = 0：99;
ｆiguｒe;
subpｌｏt(1,１,１); plｏｔ(np,ｐ);%绘制方波函数图像
n = 0:1０0０;
w = ｒａｎdｎ(siｚe（n));%产生白噪声 均值为0方差为一
ｓｕbpｌot（３,1,1）; plｏt(ｎ2,Ｒpw）； tｉtｌｅ（＇Rｐw oｆ p(n) ａnd w（n)');
ｓuｂplot(3,1,2); plot(ｎ２,Rpｓ); ｔitle('Ｒps of p(n) ａnd ｓ(n）'）；
suｂplot（3，1，3); pｌｏt(n2,Rpx); tiｔle('Ｒｐx of ｐ（n） and x（n)');
%如果要求归一化相关系数(相干系数)，两个序列要同样长
%计算线性相关函数
Rps ＝ xcoｒｒ(s,p）;%加'ｃoｅff'求相干系数
Rｐw = xcorr(w,p）；
Rpx ＝ xcｏrr(x,p);
ｎ2 = (n（１)-n（end)）：(n(ｅnd）-n(1)）;
％绘制线性相关函数图
fｉguｒｅ;
姓 名张雪路康
学 号2０1316６1332０131６６１４8
实验日期20１6年5月13日星期五
实验地点理科楼GC６12
一、实验目的
熟悉数字相关的运算，初步在信号处理中应用相关技术。
二、实验环境
1.硬件配置：处理器（Inｔｅl（R）Penｔium（R)4 cpｕ2.８0GＨｚ）、ＣＤ-RＯＭ驱动器、鼠标、内存1GＢ(１024MB)、3２位操作系统
输出为:
请选择信号Leabharlann 1 ---- 实际测量的心电信号
2 ---- 实际测量的脑电信号
3 -－-- 实际测量的颅内压信号
４ --－- 实际测量的呼吸信号
５ -－-- 方波信号
6 －--- 正弦信号
７ ---- 指数衰减信号
８ －-－- 指数衰减正弦信号
键入1(实际测量的心电信号)
(a)(ｂ)(c）
3.思考题
尝试修改程序,包括改变仿真信号中模版的形状,噪声的强弱,噪声的类型(对白噪声滤波可以获得各种有色噪声)，哪些因素会影响相关函数的结果?
四、实验结果与分析
程序代码:
cleaｒ； clc;
ｄｉsｐ('请选择信号＇);
disｐ('1 ---- 实际测量的心电信号');
ｄisp('2 ---- 实际测量的脑电信号');