第二章医学信号采集系统-2
人体生理信号的采集与分析技术研究
人体生理信号的采集与分析技术研究第一章：引言人体生理信号采集与分析技术是生物医学工程领域的重要研究方向。
它的主要目的是通过非侵入式或最小伤害的方式采集各种生理信号数据，分析和提取这些数据中所包含的有用信息，以促进人体健康和医疗诊断的发展。
本文将从生物信号采集技术、信号处理方法和应用实例三个方面对人体生理信号的采集与分析技术进行较详细的介绍。
第二章：生物信号采集技术生物信号采集技术一般包括传感器选择和放置、采集设备选择和信道设计两个方面。
合适的传感器和传感器放置位置对信号采集的准确性和可靠性至关重要。
目前可用的传感器主要包括电极、光电传感器、压力传感器、声音传感器等。
生物信号采集设备的选择应根据采集的信号种类和采样频率而定。
例如，心电图信号采集常用的设备是心电图机，脑电波信号采集常用的设备是电极帽或电极贴片。
信道设计包括各种信号模拟和数字化技术。
在信号模拟步骤中，可将传感器输出的信号进行滤波和放大处理以进一步减小噪声干扰并提高信号的强度。
数字化技术包括模数转换和信号压缩等。
现代生物信号采集技术的发展使得无线数字化传感器一度被大力推广，极大地方便了生物信息的采集。
第三章：生物信号处理方法目前最常见的生物信号处理方法包括信号滤波、时频分析、模式识别及源定位等。
其中，信号滤波技术用于去除噪声和伪迹，保留有用信息和准确的特征，其基本思路是通过低通滤波器和高通滤波器对信号进行滤波处理。
时频分析技术可以从时域和频域两个角度对信号进行分析，从而识别出信号的时间位置和频率特征。
模式识别技术一般基于人工智能和机器学习方法，可以识别复杂的生物信号，并进行分类和诊断。
源定位技术用于确定信号来源的位置，因此可以有效获得信号的空间分布特征。
同时，基于深度学习的生物信号处理也进入了更为前沿的兴趣领域。
例如基于自编码器的方法可以提取复杂的生物信号特征，用于医疗诊断和健康监测等方面。
第四章：应用实例生物信号采集和处理技术在医疗、运动生理学、老年人和儿童健康监测等领域具有广泛应用。
脉搏信号采集系统的设计46页word
第一章绪论脉诊传统中医中最具有特色的诊断方法之一，是中医理论体系中必不可少的组成部分。
脉象（脉搏信号）能反馈出人体各部分的生理与病理信息，是反映人体内部各种功能变化窗口，可以为疾病的诊断提供重要的参考依据。
脉诊在临床医学的运用十分广泛，涉及到医学很多领域，医生根据脉象的变化，可以测知人体的健康状况，推断病源的出处，以便为开处方提供依据。
但是中医的把脉全凭借的是多年的经验的积累，存在主观上因数素，有时候很容易出现失误。
如果客观的对人体的脉搏信号进行采集处理，最后送到上位机进行分析，研究就可以尽可能减少人为判断上的主观失误，从而为医学上病理的诊断提供更安全可靠地依据。
1.1 课题提出的意义脉搏是人体生理参数中重要非常重要的参数之一，它包含了人体丰富的病理和生理信息，具有十分重要的生理和临床诊断参考价值。
但脉搏信号是一种含有很强噪声的低频微弱信号，含有随机性强、频率低等特点，极易受到检测系统内部噪声和外界刺激(环境、温度)的于扰，必须对检测到的脉搏信号做一系列的处理，如滤波、放大，才可获取高精确度，不失真的脉搏信息，从而为医学分析研究提供准确、有效的脉搏数据源口。
当代以来，随着电子技术和计算机技术的发展。
人们能够将人体脉搏信号提取出来，直观地显示在各种显示器上。
特别是人体脉搏测量仪的出现．大大地推动了医学的发展，为人类的健康做出了巨大贡献。
人们通过观察和分析人体脉搏波形，能够更快更精确地诊断各种病症。
当前。
虽然人们已经制造出了各种各样的脉搏测量仪，但人们对脉搏测量仪的进一步研究依然在火热进行中，我认为设计一个，简单、实用、准确的脉搏信号采集系统十分必要，也具有很强的实用意义。
本论文设计的人体脉搏信号提取系统是参考国内外先进的信号采集系统的基础上，进行进一步开发，优化得到的脉搏信号提取系统，具有很强的实用性。
1.2 课题所要达到的指标本课题所要达到的指标为：(1)对脉搏传感器输出的信号通过信号调理电路对脉搏信号进行滤波、放大，提升的处理以便得到干净的信号。
生物信号采集系统的使用讲解
生物信号采集系统的使用讲解计算机生物信号采集处理系统的认识及使用计算机是一种现代化、高科技的自动信息分析、处理设备。
随着电子计算机技术在生物、医学领域的广泛应用，使原先不易进行的某些生物信息的检测，变得简易可行。
利用计算机采集、处理生物信息，让计算机进入机能学实验室已成为必然趋势。
计算机生物信号采集处理系统就是以计算机为核心，结合可扩展的软件技术，集成生物放大器与电刺激器，并且具备图形显示、数据存储、数据处理与分析等功能的电生理学实验设备。
对生物信号采集系统的了解和熟练使用，是今后对完成生理学实验的数据和图形采集、储存和处理所必须具备的基本技能之一。
一、目的要求1、熟悉计算机生物信号采集处理系统的基本原理及组成；2、熟悉并掌握计算机生物信号采集处理系统的基本操作与使用方法。
二、内容1、学习计算机生物信号采集处理系统的组成及原理；2、计算机生物信号采集处理系统的基本操作与使用。
三、计算机生物信号采集处理系统的工作原理现代生物机能实验系统的基本原理是：首先将原始的生物机能信号，包括生物电信号和通过传感器引入的生物非电信号进行放大（有些生物电信号非常微弱，比如减压神经放电，其信号为微伏级信号，如果不进行信号的前置放大，根本无法观察）、滤波（由于在生物信号中夹杂有众多声、光、电等干扰信号，这些干扰信号的幅度往往比生物电信号本身的强度还要大，如果不将这些干扰信号滤除掉，那么可能会因为过大的干扰信号致使有用的生物机能信号本身无法观察）等处理，然后对处理的信号通过模数转换进行数字化并将数字化后的生物机能信号传输到计算机内部，计算机则通过专用的生物机能实验系统软件接收从生物信号放大、采集硬件传入的数字信号，然后对这些收到的信号进行实时处理，一方面进行生物机能波形的显示，另一方面进行生物机能信号的实时存贮，另外，它还可根据操作者的命令对数据进行指定的处理和分析，比如平滑滤波，微积分、频谱分析等。
对于存贮在计算机内部的实验数据，生物机能实验系统软件可以随时将其调出进行观察和分析，还可以将重要的实验波形和分析数据进行打印。
[预防医学]2_常见的医学信号及其检测
![[预防医学]2_常见的医学信号及其检测](https://img.taocdn.com/s3/m/d5ba8864b0717fd5370cdc0f.png)
27
• 脑电信号的分类与特点
– 脑电信号的幅度和频率随着在头皮上的记录位置和人体 生理状态的不同而有所不同。
– 按照频率脑电信号的波形基本上可以分为δ波、θ波、α波 和β波等，如图2.5所示。
2020/12/21
大连理工大学
28/21
大连理工大学
29
• δ波
– 在正常的体表心电图中，P-R间期的值约为0.12~0.2 秒，其中大部分时间是兴奋在房室交界区内传导所需 要的时间；
– P-R间期也称为房室传导时间。
2020/12/21
大连理工大学
14
• 心电信号的特点（P-R段）
– P-R段（P-R segment）是指P波终点和QRS波群起点 之间所跨越的时间；
2020/12/21
大连理工大学
17
• 心电信号的特点（T波）
– T波由心室肌细胞的复极化产生； – 其幅度大约为0.1~0.8mV，持续时间约为0.05~0.25秒； – 由于复极化差异的存在，T波的方向和QRS波群主波
的方向一致。
– 在R波向上的情况下，T波的幅度一般都超过R波幅 度的1/10。
[预防医学]2_常见的医学信号及其检 测
第2章 常见的医学信号及其检测
2020/12/21
大连理工大学
2
• 心电信号（ECG） • 脑电信号（EEG） • 诱发电位信号（EP） • 肌电信号（EMG） • 胃电信号（EGG） • 心音信号 • 脑磁图 • 常见的医学图像
2020/12/21
大连理工大学
2020/12/21
大连理工大学
20
• 心电图机
– 心电信号的采集通过心电图机 （electrocardiograph）来实现。 – 在心电采集中，首先在体表放置多个测量电极，每两
医学信号采集与处理系统特色与实验步骤讲解
医学信号采集与处理系统特色与实验步骤讲解★能动态或静态对原始信号或记录进行微分、积分、频谱、相关环、直方图等分析处理。
能动态或静态进行数据压缩。
★放大器的增益、时间常数、滤波、交直流转换、50Hz抑制、直流平衡、快速回零、座标滚动等功能实现全部程序控制。
任意通道窗口大小任意控制，同时波形幅度自动随窗口大小而变化。
★具有丰富的数据测量功能：包括移动测量、两点测量、区间测量、实时测量等，可测量波形上的最大值、最小值、峰—峰值、平均值、斜率、周期、频率等差数。
★具有灵活的量纲转换功能，满足各种实验需要。
★采样频率任意可调，在同样的采样频率下，各通道扫描速度独立可调。
★丰富的标记和定时器功能，标记词条可任意增删，词条编辑对用户开放。
可利用标记自动查找数据和反演。
★具有灵活的程控记录功能。
★独特的数据记录板功能，可将测量数据、实验记录、评注、实验备忘录等独立生成文件，可被其它通用软件调用，也可单独进行编辑、打印等。
★可对数据进行“数据剪辑”和“图形剪辑”，并具有强大的数据导出功能。
★波形颜色任意可调，适应不同用户的习惯。
ZL-620I医学信号采集处理系统做神经干兴奋传导速度的测定神经干受到有效刺激兴奋以后，产生的动作电位以脉冲的形式按一定的速度向远处扩布传导。
不同类型的神经纤维其传导速度是各不相同的。
总体说来，直径粗的纤维传导速度快，直径相同的纤维有髓纤维比无髓纤维传导快。
蛙类的坐骨神经干属于混和性神经，其中包含有粗细不等的各种纤维，其直径一般为3～29µm，其中直径最粗的有髓纤维为A类纤维，传导速度在正常室温下大约为35～40m/s。
测定神经纤维上兴奋的传导速度（v）时，在远离刺激点的不同距离处分别引导其动作电位，两引导点之间的距离为m，在两引导点分别引导出的动作电位的时差为s。
再按照下面的公式来计算其传导速度：v=m/s在本实验中，需使用二对引导电极。
【实验步骤】A、打开外置仪器电源，启动计算机，在Windows环境用鼠标双击系统软件图标进入系统环境，用鼠标点开显示屏上端的“实验”菜单，然后用鼠标单击“肌肉神经”栏目中的“神经干兴奋传导速度的测定”项，系统即自动设置好实验参数、弹出刺激器对话框，并处于示波状态；用鼠标在刺激器对话框中选择同步触发，然后点击“开始刺激”键，稍等片刻屏幕上通道一和通道二均出现“双相动作电位”波形，可看到两个波形之间存在时间差。
生物医学信号采集与处理方法
生物医学信号采集与处理方法近年来，生物医学信号采集与处理在医学领域中应用越来越广泛，成为医学研究中不可或缺的重要组成部分。
生物医学信号指的是人体所产生的各种信号，如心电图、脑电图、肌电图、血氧饱和度、呼吸率等等。
这些信号可以反映出人体内部的生理活动情况，帮助医生诊断疾病，并有效提高诊断和治疗的精度。
本文将会介绍生物医学信号采集与处理的方法。
一、生物医学信号采集基础生物医学信号的采集需要使用相应的仪器设备，如心电图机、脑电图机、肌电图机等。
这些仪器可以将不同波段的生物医学信号转换成电信号，并实现以可视化的方式展现这些信号。
但是，由于人体的复杂性和信号的弱度，仪器在采集信号时也会受到很多干扰，如电源噪声、运动等，需要通过合理的降噪和滤波技术来保证信号的质量。
在采集生物医学信号之前，需要经过一定的准备工作。
比如，心电图的采集需要让被测者脱衣，使粘贴电极能够紧贴皮肤，以确保信号质量。
而脑电信号的采集需要被测者头部稳定，避免运动等造成信号干扰。
二、生物医学信号处理基础生物医学信号的处理可以分为两部分，一是对信号进行预处理，如滤波、去除基线漂移等，以获得高质量的数据；二是进行特征提取和分析，这对于疾病的诊断和治疗有着重要的帮助。
1. 滤波在信号采集后，我们得到的数据可能受到各种噪声的干扰，如电源噪声、肌肉干扰等。
因此，我们需要对数据进行滤波来剔除这些噪声。
滤波的基本思想是将不需要的频段信号滤除，只保留我们需要的部分。
常使用的滤波器有IIR（Infiniate impulse response, 无限脉冲响应）滤波器和FIR（Finite impulse response,有限脉冲响应）滤波器。
其中，IIR滤波器具有更快的计算速度和更小的存储开销，但会导致频率响应不平，且存在稳定性问题；而FIR滤波器则具有更好的稳定性和响应特性，但需要更多的内存和计算时间。
2. 去除基线漂移基线漂移是生物医学信号中比较常见的一种干扰。
生物医学信号采集传输与处理系统研究
生物医学信号采集传输与处理系统研究随着科技的不断进步和医学的发展，生物医学信号采集传输与处理系统在医疗领域中扮演着至关重要的角色。
这些系统能够采集生物体内产生的各种信号，如心电图、脑电图、肌电图等，并将其传输到计算机进行处理和分析，从而提供医生对患者进行准确诊断和治疗的依据。
生物医学信号采集传输与处理系统主要由以下三个部分组成：信号采集设备、信号传输设备和信号处理设备。
首先，信号采集设备是生物医学信号采集传输与处理系统的关键组成部分。
这些设备利用传感器将生物体内产生的信号转化为可被计算机处理的电信号。
例如，心电图仪通过电极将人体心脏产生的电信号转换为图形化的数据，脑电图设备通过电极将脑内的电信号转换为数字信号，这些设备需要具备高灵敏度和低干扰的特点，以确保准确采集到生物信号。
其次，信号传输设备是将采集到的信号传输到计算机或其他设备进行进一步分析处理的媒介。
常见的信号传输方式包括有线传输和无线传输。
有线传输通过数据线将信号传输到计算机中，需要保证传输过程中数据的完整性和稳定性。
无线传输则通过无线通讯技术将信号传输到接收器中，免去了繁琐的有线连接，但需要解决信号干扰和数据丢失等问题。
最后，信号处理设备是对采集到的生物医学信号进行滤波、放大、去噪等处理的设备。
在信号处理过程中，通常需要使用数字滤波器、放大器和计算机算法等工具。
数字滤波器用于去除信号中的噪声和干扰成分，放大器用于增强信号的强度，提高信噪比。
计算机算法则用于对信号进行进一步的分析和特征提取，以实现对患者的生理状态进行评估和诊断。
生物医学信号采集传输与处理系统在医疗领域中有着广泛的应用。
例如，心电图监护系统可用于监测心脏疾病患者的心电活动，帮助医生及时发现心脏问题；脑电图监测系统可用于评估脑功能，帮助医生诊断癫痫等脑部疾病；肌电图监测系统可用于评估肌肉活动和神经疾病。
此外，生物医学信号采集传输与处理系统还用于研究领域，如生理学和神经科学等。
医学信号数据采集系统设计
人工智能应用
结合人工智能技术，实现医 学信号的自动分析和诊断， 提高医疗服务的智能化水平 。
THANKS
感谢观看
01
02
03
数据清洗
去除异常值、缺失值和重 复值，确保数据质量。
滤波处理
采用数字滤波器对信号进 行滤波，消除噪声和干扰 。
去噪技术
采用小波变换、形态学等 方法对信号进行去噪处理 ，提高信号的清晰度。
数据存储与传输模块设计
数据存储方案
选择合适的数据库和存储 设备，确保数据的安全性 和可扩展性。
数据压缩技术
总结词
心电信号是医学信号中最常见的一种，用于诊断心脏疾病。
详细描述
心电信号采集系统通常包括前端信号采集模块、信号处理模 块和数据分析模块。前端采集模块负责从人体获取心电信号 ，信号处理模块对信号进行预处理和特征提取，数据分析模 块则对提取的特征进行分类和诊断。
脑电信号采集与分析
总结词
脑电信号是大脑活动的电生理表现，用于研究大脑功能和诊断脑部疾病。
医学信号数据采集 系统设计
contents
目录
• 引言 • 医学信号基础知识 • 医学信号数据采集系统设计 • 医学信号数据采集系统实现 • 医学信号数据采集系统应用案例 • 总结与展望
01
CATALOGUE
引言
目的和背景
目的
设计一个高效、准确的医学信号数据采集系统，以满足临床诊断和科研需求。
详细描述
脑电信号采集系统通常包括头皮电极、放大器和信号处理模块。头皮电极用于接 触头皮表面，放大器对微弱的脑电信号进行放大，信号处理模块则对信号进行滤 波、去噪和特征提取。提取的特征可以用于分析大脑活动的状态和异常。
- 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)。
串并行比较型ADC
Principle
被转换的电压Ux一方面加到高3位并行比较型ADC的输入端，产 生高3位的数字输出，再经3位DAC转换为模拟电压U’x，另外输 人模拟电压Ux经模拟延迟得U”x，其延迟时间与高3位转换时间相 等。U’x与U”x同时加到运算放大器的输入端，其输出电压为U”x －U’x，然后将其差值通过低位并行ADC转换出低3位的数字，存 人输出数字锁存器，就可以获得6位分辨率的数字输出。
阶段2：数字调零阶段
模拟部分的开关S2-1，S2-2，S2-3和S1-5闭合，其余开 关断开。本电路设计时令比较器两输入端不对称，即输入端 之间有一设定的失调电压△UOS3。因此，当比较器的反相 端输入为零电平时，其输出为低电平。在这个阶段，模拟部 分的输入端加有基准电压UR，因而积分器的输出将负向斜 变，当达到–△UOS₃值时，比较器翻转，输出高电平。在 此阶段计数器记录下的时钟数被锁存在锁存器中，其值由失 调电压△UOS₂决定。
t2时刻，转换器进入比较阶段。到输出Uo降到零的时刻t3， 通过控制逻辑电路将计数器关闭。这一段时间为t3－t2＝Tx 此时积分器输出电压为零，即：
2）逐次比较式ADC
A/D转换器的分类
易于获得较高的转换速度、 高分辨率及较高的 精度，也易于和微机接口 。 比较常.2 ADC芯片的分类及原理
根据转换的原理来分，常用的ADC有： ①积分式ADC ③逐次逼近式ADC ③快速ADC
A/D转换器的分类
1）积分式ADC 以高精度、高分辨率和低转换速度为其特点。在—些有强电 干扰，而信号变化极其缓慢的应用场合
Principle
A
B
N
A/D转换器的分类
触发时刻t1开始到计数器计满发出溢出脉冲的时刻t2为止， 这段时间T1称为采样阶段。T1等于Tcp*Nmax是定值。 这时积分运算放大器的输出电压U为：
微处理器控制双积分式 A/D转换器的原理图
控制流程框图
2. MC14433 A/D芯片及其接口
双积分式A/D转换器与微处理器的接口有两种方法：第 一种方法是采用微处理器直接实现对双积分式A/D转换器全 部转换过程的控制；第二种方法是采用含有逻辑控制电路的 单片式双积分式A/D转换器芯片，其接口的任务主要是在双 积分A/D转换结束之后读取结果
阶段1：模拟调零阶段
阶段2：数字调零阶段
阶段3：第二次模拟调零
阶段4：对被测电压Ui积分阶段
阶段5：对比较器的失调电压进行补偿
阶段6：对基准电压UR积分阶段
阶段1：模拟调零阶段
MC14433 内部转换电路中的模拟开关S1-1，S1-2，S1-3， S1-4和S1-5闭合，其余模拟开关都断开。由图可见，在这 个阶段A1和A2都接成全负反馈形式，因而A1和A2两者的失 调电压都存储在电容C0上。这个阶段占用的时间为4000个时 钟脉冲。
阶段3：第二次模拟调零
MC14433转换结果以BCD码形式，分时按千、百、十、个位由 Q0～Q3端送去，相应的位选通信号由DS1～DS4提供。每个选 通脉冲宽度为18个时钟周期，相邻选通脉冲之间的间隔为2个时 钟脉冲，其输出时序如下图所示。
在DS2，DS3，DS4选通期间，Q0～Q3分时输出三个完整的BC D码数，分别代表百位、十位、个位的信息。但在DS1选通期间， 输出端Q3～Q0除表示千位信息外，还有超欠量程和极性标志信 号，具体规定为：Q3表示千位数，低电平“0”表示千位为1， 高电平“1”表示千位为0；Q2代表被测电压的极性，“1”表示 正，“0”表示负；Q0为超欠量程标志，“1”表示超或欠量程， 其中Q3为1时为欠量程，Q3为0时为超量程。
2.1.3 仪器设计时A/D转换器的选取
在设计微机化仪器时，正确选用AD转换器的关键，在于合 理选择其字长、变换速度及确定采样／保持器是否必要。
Example
AD转换器的字长直接影响量化精度
在信号的变化范围内，不能因AD转换器分辨率过低造成 测量“死区”。如信号|x(t)|的最大值为Xmax，最小值为 Xmin，对舍入量化来说，必须满足
A/D转换器的分类 3）快速ADC
快速ADC分为两种：并行比较型ADC、串-并行比较型ADC
并行比较型ADC
Principle
A/D转换器的分类
并行比较型ADC是利用2n－1个电压比较器，使输入 电压同时与2n－1个参考电压进行比较，其中n为二进 制的位数。如n＝8，则需要255个参考电压和比较器， 同时与对应Ux比较，再经过译码输出。下图表示一个 n＝3的并行比较型ADC的原理电路图。被测电压Ux接 在7个比较器的“+”端，而参考电压按二进制比例分 出了7级，用分压器分别接入7个比较器的“－”端。 若Ux大于被比较的参考电压，比较器输出电平“1”； 若Ux低于被比较的参考电压，则输出电平“0”。7路 信号输出经寄存器送到二进制译码电路的输出端形成 与Ux对应的三位二进制代码。
q/2 ≤ X min
2.3 各种AD转换芯片及其接口 2.3.1 双积分式AD芯片及其接口
1.微处理机控制双积分式A/D转换器
双积分式A/D转换器与微处理器的接口有两种方法：第 一种方法是采用微处理器直接实现对双积分式A/D转换器全 部转换过程的控制；第二种方法是采用含有逻辑控制电路的 单片式双积分式A/D转换器芯片，其接口的任务主要是在双 积分A/D转换结束之后读取结果
当未知电压Ux接入后，由CPU给出START＝1信号启动A／D 转换，随即芯片输出/BUSY信号，表示ADC正在转换。ADC 转换时先使高位数字DN-1＝1，经片内的数模转换环节转换 成对应一个整量程一半的权值基准电压Uc，与输入电压Ux 相比较：若Ux>Uc，则保留此位；若Ux<Uc，则此位清零。 然后令下一位数字为1，即DN-2＝1，与上一次结果一起经D AC后转换成Uc，与Ux相比较，重复进行二进制各位的搜索 比较，直到最后确定最低位D0后，给出状态面/BUSY＝“1”， 并允许转换的信号数字输出。逐次比较式ADC经过移位寄存 器后容易获得串行数字输出。