生物医学信号处理综述
数据采集与信号处理技术综述
数据采集与信号处理技术综述随着科技的不断发展，数据采集和信号处理技术也在不断提升，这不仅对社会产生了积极的影响，也为各行各业带来了便利和效率的提升。
在本文中，我们将针对数据采集与信号处理技术进行一些综述和探讨。
一、数据采集技术1. 什么是数据采集？数据采集可以理解为在特定环境下，对要获取的数据进行识别、解码和传输的过程。
按照其特点，数据采集可以分为模拟信号采集和数字信号采集两种方式。
2. 模拟信号采集的特点模拟信号采集主要是指以连续形式存在的信号，通过对这些信号的处理和转换，把其转换成为能被计算机识别和处理的数字信号。
3. 数字信号采集的特点数字信号采集是指将模拟信号通过模数转换器转换成数字信号的过程。
数字信号的主要特点是信号处理速度快、噪声抗干扰性能好等优点。
4. 数据采集应用领域数据采集技术应用领域十分广泛，包括传感器数据采集、环境数据采集、工业数据采集、医疗数据采集等，这些领域都是数据采集技术的应用重点。
二、信号处理技术1. 什么是信号处理？信号处理，是指对信号进行采集、处理、改善或变换等过程，使得信号在给定的应用场合下能够产生出最佳的效果。
2. 信号处理的分类信号处理可分为模拟信号处理和数字信号处理两种方式。
其中，模拟信号处理主要是针对模拟信号的处理，涉及的领域较广泛，包括音频处理、图像处理、生物医学信号处理等；数字信号处理则是在模拟信号采样后，将数字信号进行处理，常见的应用包括噪声过滤、滤波器设计、时域滤波等。
3. 数字信号处理的发展数字信号处理的发展随着计算机和数码化技术的发展而飞速发展，数字信号处理技术已经成为信息处理、通信、语音、图像、生物医学等领域不可或缺的技术手段。
三、数据采集与信号处理技术的优势1. 数据采集与信号处理技术的优势数据采集与信号处理技术的优势是实现高效率和低成本操作，节约人力、物力和财力，使得在实用性和经济性方面取得一个很好的平衡。
2. 数据采集与信号处理技术在实践中的应用在医疗领域，数据采集和信号处理技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高治疗效果。
数字信号处理综述
数字信号处理综述数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是指对数字信号进行采样、量化和运算等处理的技术领域。
它在现代通信、图像、音频、视频等领域中起着重要的作用。
本文将对数字信号处理的基本原理、应用领域和未来发展进行综述。
一、数字信号处理的基本原理数字信号处理基于离散时间信号，通过数学运算对信号进行处理。
其基本原理包括采样、量化和离散化等步骤。
1. 采样：将连续时间信号转换为离散时间信号，通过对连续时间信号进行等间隔采样，得到一系列的采样值。
2. 量化：将连续幅度信号转换为离散幅度信号。
量化是对连续幅度信号进行近似处理，将其离散化为一系列的离散值。
3. 离散化：将连续时间信号的采样值和离散幅度信号的量化值进行结合，形成离散时间、离散幅度的数字信号。
通过采样、量化和离散化等步骤，数字信号处理能够对原始信号进行数字化表示和处理。
二、数字信号处理的应用领域数字信号处理广泛应用于各个领域，其中包括但不限于以下几个方面。
1. 通信领域：数字信号处理在通信中起着重要作用。
它能够提高信号的抗干扰性能、降低信号传输误码率，并且能够实现信号压缩和编解码等功能。
2. 音频与视频处理：数字信号处理在音频与视频处理中具有重要应用。
它可以实现音频的降噪、音频编码和解码、语音识别等功能。
在视频处理中，数字信号处理可以实现视频压缩、图像增强和视频流分析等功能。
3. 生物医学工程：数字信号处理在生物医学工程中的应用越来越广泛。
它可以实现医学图像的增强和分析、生物信号的滤波和特征提取等功能，为医学诊断和治疗提供支持。
4. 雷达与成像技术：数字信号处理在雷达与成像技术中有重要的应用。
通过数字信号处理，可以实现雷达信号的滤波和目标检测、图像的恢复和重建等功能。
5. 控制系统：数字信号处理在控制系统中起着重要作用。
它可以实现控制信号的滤波、系统的辨识和控制算法的优化等功能。
三、数字信号处理的未来发展随着科技的进步和应用需求的不断增加，数字信号处理在未来有着广阔的发展空间。
生物小综述钙离子第二信使-
Ca2+在信号传导中对植物生理的影响一、摘要本文简要分析Ca2+在信号传导中作为第二信使配合钙调蛋白和钙依赖型蛋白激酶的机制原理，并概述其对植物生长生理的影响。
二、关键词：Ca2+钙调素 CDPK 第二信使三、引言我们知道，矿质元素对植物的生长发育和生理过程起着重要作用，Ca2+就是其中最为重要的离子之一。
Ca2+既是植物细胞壁的重要组成部分，大部分Ca2+在细胞壁中与果胶酸形成果胶酸钙，起支持和加固作用；Ca2+对维持膜结构的稳定性也有一定作用；同时，Ca2+作为第二信使配合钙调蛋白和CDPK在植物生理的信号传导过程中具有重要作用。
四、正文1、钙稳态在静息态的胞质中Ca2+浓度≤0.1μmol/L，而通常在细胞壁、ER、液泡、线粒体中的浓度会高2~5个数量级。
细胞壁是植物细胞的最大钙库[1]。
细胞中各处的钙离子浓度梯度在未受刺激时是保持相对稳定的，当受到刺激时，由于胞外Ca2+浓度高与胞内，此平衡就会被打破。
信号分子与受体结合通常引起跨膜的离子流动，从而引起膜电位的改变。
在质膜上，存在Ca2+通道，类似于水通道，引起Ca2+的内流；同时存在Ca2+泵，是Ca2+外流的通道。
在胞内钙库如液泡、ER等结构的膜上也存在相应的结构，其上的Ca2+通道是从钙库流向胞质的通道，Ca2+泵、Ca2+/nH+反向运输体是Ca2+从胞质流向钙库的通道。
因此细胞质中的游离Ca2+的浓度主要受质膜和内膜系统上的Ca2+通道和Ca2+泵的调节。
任何一种外界刺激或激素所引起的细胞反应通过Ca2+作为第二信使传递的直接证据是细胞质中是否有游离Ca2+的浓度变化。
2、Ca2+的作用方式有两种：第一种是游离Ca2+的浓度直接或间接影响植物的生理过程；第二种是胞质里的Ca2+与钙结合蛋白，如钙调蛋白CaM（也叫钙调素）、钙依赖型蛋白激酶（CDPK）结合而起作用。
3、钙调素3.1 钙调素( Calmodulin, CaM)是一种分布最广，功能最重要的钙依赖性调节蛋白。
信号分析与处理1信号概述综述
信号分析与处理1信号概述综述信号是通过改变其中一种物理属性或电磁波传输而传递信息的载体。
在日常生活中，我们遇到的许多现象和现象都有信号的存在，比如声音、图像、视频、电流等。
信号分析与处理是一门研究信号的特性和行为的学科，其目的是从信号中提取有用的信息，并对信号进行处理，以满足特定的需求。
在信号分析与处理过程中，需要对信号进行采样、滤波、变换和重构等操作。
采样是将连续时间的信号转换为离散时间的信号，滤波是通过滤波器对信号进行频率选择，变换是对信号进行数学变换，如傅里叶变换和小波变换，重构是将离散时间的信号转换为连续时间的信号。
通过这些操作，我们可以将信号从时域、频域、时频域等不同的角度进行分析和处理，以满足不同的应用需求。
在信号分析与处理中，时域分析是最常用的方法之一、时域分析是对信号在时间上的变化进行分析，常用的时域分析方法有幅度谱分析、自相关分析和互相关分析等。
频域分析是对信号在频率上的变化进行分析，其基础是傅里叶变换。
傅里叶变换可以将信号从时域转换为频域，得到信号的频谱信息。
时频分析是对信号在时间和频率上的同时变化进行分析，它可以揭示信号的瞬时频率、瞬时幅度和相位等信息，常用的时频分析方法有短时傅里叶变换和小波变换等。
信号处理是对信号进行数学和算法处理的过程。
信号处理的目的是提取有用的信息，并降低信号中的噪声和干扰，以改善信号的质量和准确度。
常用的信号处理方法包括滤波、降噪、特征提取、模式识别等。
滤波是对信号进行频率选择的处理，可以去除干扰和噪声，保留感兴趣的频率成分。
降噪是对信号进行去噪的处理，常见的降噪方法有均值滤波、中值滤波和小波降噪等。
特征提取是从信号中提取有用的信息以描述信号的特性，常用的特征提取方法有能量、频率、时长等。
模式识别是通过对信号的特征进行分析和匹配，判断信号所属的类别或类别。
常见的模式识别方法有人脸识别、语音识别和指纹识别等。
信号分析与处理在很多领域都有广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理、生物医学、自动控制等。
信号处理技术在生物分子序列分析中的应用
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中图分类号 ： ６ Ｑｌ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：６２ ５ ６ 【 ） ４ ８ 一ｏ １７ — ５ ５２ 加８ 一ｏ —１０ ３
Ａｐ ｕ ０ ｓｏ 罂ｌｌ ｒｃｓｉｇｔｃＩｉ ｓ Ｉａｌｌｓ ｆ ｉｌｌ ｕａ ｅ ｌ Ｉ ｅ ｐ ｎ ｆ ｉ ａ ０ ｅｓ ｅｌ＝ ｅ Ｉ Ｉ ｙｉ ０ Ｉ０ｅ ｌｒｓｑｌ Ｉ ｓ ｓ ｐ ｎ ｌｑ ｉ ａ ｓ ｂ ｌ ｃ ｌ ｅｃ
Ｄ Ａ序列会有 １．ｂ（ ． ×３ｐ 的周期 ， Ｎ ０５ ｐ３５ ｂ） 这就是蛋 白质 螺
１ 生物 序列 的表示方 法
在信 号处理 的方法 中， 生物序列 经常需要被转化为数字
旋诱导的周期性 。 螺旋 的典 型长度为 ５ ５个残基 ， —１ 所以 单 核苷相关函数在 ２ 个周期后迅速衰减 （ｉ．） 】 —３ Ｆ １ 。 ｇ
摘要 ： 号处理技术在生物分子序 列分析 中的应 用主要 包括周期分析 、 因预 测、 信 基 相似和重复序列分析、 白质 分子 结构预测 蛋
等。 涉及 的技 术方法有 ：０ ｒ Ｆ ｅ 变换 、 小波 变换、 关分析、 相 分形技术、 非线性信号处理技术等。本文将全面回顾这些应用。 关键词 ： 周期分析 ； 因预测 ； 基 长程相关
生物信息学综述
生物信息学在肿瘤研究中的作用二十世纪是生命科学大发展的时代，人类相继发现了DNA双螺旋结构、遗传密码，揭示了蛋白质的多级结构，进入二十一世纪，随着人类基因组计划的完成，生命科学又跨入了后基因组时代。
使得“基因序列”及其表达产物的信息海量出现，大量模式生物全基因组序列的获得，大量cDNA序列的出现(cDNA文库大规模测序)呼唤生物信息学(Bio informatics)的支持和发展。
随着生物信息学的迅猛发展，计算机技术与生命科学紧密相连，使计算机代替部分实验，大大提高了科研效率，促进了生物学的快速发展，基于生物信息学数据库的筛选方法也日益得到科研工作者的应用。
肿瘤是由环境和遗传因素相互作用的多基因、多蛋白质参与的疾病。
生物信息学可全面、动态、定量地分析比较正常与癌变标本中蛋白质种类和数量的改变，不仅有助于肿瘤发病机制的阐明，还能筛选和鉴定蛋白质特异性标记和特异性抗原,在肿瘤的早期诊断、治疗和新药研制方面，具有广阔的应用前景。
[ 1 ]一、生物信息学的主要工作及在肿瘤蛋白质组学中的应用生物信息学主要是指核酸和蛋白序列和结构数据的计算机处理和分析，包括：数据的采集/序列测定、结构测定等；储存/硬盘+光盘+磁带、管理/数据库*(注释、检索)传播/Internet网络分析手段/算法及分析工具/软件。
其最终目标是从浩如烟海的序列数据和结构数据中提取理性知识。
生物信息学是建立在人类基因组计划基础上的快速高通量的测定人体和病理组织的基因(DNA 或RNA 水平) 和蛋白质表达水平的方法。
主要包括基因芯片为主的基因组学( genomics)和快速分离加检测的蛋白质组学(proteomics)方法。
这类方法的最大特点是提供每一个生物大分子在肿瘤等病理组织中的实际水平和变异表达情况。
生物信息学在肿瘤蛋白质组中的研究有两个重要应用：构建和分析双向凝胶电泳图谱；数据库的搜索与构建。
在后基因组时代，生物信息学的研究内容已经从对基因组和蛋白质组数据的高效分析，转移到比较基因组学、代谢网络分析、基因表达谱网络分析、蛋白质结构与功能分析以及药物靶点筛选等，分别与功能基因组、蛋白质组、结构基因组等研究领域互相配合、紧密相关，成为目前极其热门的系统生物学研究的重要基石。
可变剪接的生物信息数据分析综述
可变剪接的生物信息数据分析综述章天骄【摘要】前体mRNA的可变剪接是扩大真核生物蛋白质组多样性的重要基因调控机制.可变剪接的错误调节可以引起多种人类疾病.由于高通量技术的发展,生物信息学成为可变剪接研究的主要手段.本文总结了可变剪接在生物信息学领域的研究方法,同时也分析并预测了可变剪接的发展方向.%Alternative pre - mRNA splicing is an important gene regulation mechanism for expanding proteomic diversity in higher eukaryotes. The misregulation of alternative splicing underlies many human diseases. With the development of high - throughput technology, bioinformatics becomes to the main method in study of alternative splicing. This article summarizes the bioinformatics methods in alternative splicing research, as well as analyzes and predicts the direction of alternative splicing.【期刊名称】《生物信息学》【年(卷),期】2012(010)001【总页数】4页(P61-64)【关键词】可变剪接;高通量技术;生物信息学【作者】章天骄【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】Q811可变剪接是指一个前体mRNA通过不同的剪接方式(选择不同的剪接位点组合)产生不同mRNA剪接异构体的过程。
生物医学信号处理方法综述
生物医学信号处理方法综述生物医学信号处理是一门研究如何利用数字信号处理方法对生物医学信号进行分析和处理的学科。
生物医学信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号、生理信号等等，这些信号在医学领域有着广泛的应用。
目前，生物医学信号处理方法已成为生命科学和医学领域的重要研究方向之一。
本文将对生物医学信号处理方法进行综述。
一、生物医学信号特征提取方法传统的生物医学信号特征提取方法主要基于滤波和数字信号处理技术，可以用于提取特定频率和幅值范围内的信号。
常见的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。
数字信号处理技术应用于信号处理中可以提供更全面的信号信息。
常见的数字信号处理技术包括时域分析技术、频域分析技术和时频分析技术等。
现代生物医学信号特征提取方法，如小波分析技术、奇异值分解技术等，则更加全面、细化和灵活。
小波分析技术能够将信号划分成不同的频带和时间区间进行分析，并从中提取出不同的信号特征。
奇异值分解技术能够通过将信号分解成多个子信号，并利用子信号的奇异值和左、右奇异向量来分析信号。
二、生物医学信号分类方法生物医学信号分类是指将生物医学信号按照一定的分类规则进行分类。
传统的分类方法主要基于统计和机器学习技术进行分类，如支持向量机、人工神经网络等。
这些方法通过对信号进行特征提取和分析，将信号分类为不同的类别。
近年来，深度学习技术在生物医学信号分类中也得到了广泛应用。
深度学习技术具有强大的特征提取和分类能力，能够通过网络训练来自动学习信号特征并进行分类。
常见的深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。
三、生物医学信号重建方法生物医学信号的重建是指对信号进行精细处理和修复，以解决信号质量不佳或受污染的问题。
常见的信号重建方法包括数字滤波方法、小波去噪方法、时域插值方法等。
数字滤波方法是最为基础的信号重建方法。
数字滤波器可对信号进行特定频率和幅值范围内的滤波操作，以达到信号重建的目的。
小波去噪方法则通过小波分析技术对信号进行分析，并去除其中的噪声和冗余信号。
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生物医学信号处理综述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。
1 生物医学信号的特点生物医学信号由于受到人体诸多因素的影响,因而有着一般信号所没有的特点。
(1)信号弱。
例如从母体腹部取到的胎儿心电信号10~50μV，脑干听觉诱发响应信号小于1μV。
(2)噪声强。
由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。
如胎儿心电混有很强噪声,它一方面来自肌电、工频等干扰；另一方面,在胎儿心电中不可避免地含有母亲心电,母亲心电相对我们要提取的胎儿心电则变成了噪声。
(3)频率范围一般较低。
除心音信号频谱成份稍高外,其他电生理信号频谱一般较低。
(4)随机性强。
生物医学信号不但是随机的,而且是非平稳的。
正是因为生物医学信号的这些特点,使得生物医学信号处理成为当代信号处理技术最可发挥其威力的一个重要领域。
2 生物医学信号的分类生物信号如从电的性质来讲,可以分成电信号和非电信号。
如心电、肌电、脑电等属于电信号;其它如体温、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等属于非电信号,非电信号又可分为:(1)机械量,如振动(心音、脉搏、心冲击、血管音等)、压力(血压、气压和消化道内压等)、力(心肌张力等);(2)热学量,如体温;(3)光学量,如光透射性(光电脉波、血氧饱和度等);(4)化学量,如血液的pH值、呼吸气体等。
如从处理的维数来看,可以分成一维信号和二维信号,如体温、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等属于一维信号;而脑电图、心电图、肌电图、X光片、超声图片、CT图片、核磁共振(MRI)图像等则属于二维信号。
3 生物医学信号的检测方法生物医学信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、性质、变量和成份等信息的信号进行检测和量化的技术。
生物医学信号处理的研究,是根据生物医学信号的特点,对所采集到的生物医学信号进行分析、解释、分类、显示、存贮和传输,其研究目的一是对生物体结构与功能的研究,二是协助对疾病进行诊断和治疗。
生物医学信号检测技术是生物医学工程学科研究中的一个先导技术,由于研究者所站的立场、目的以及采用的检测方法不同,使生物医学信号的检测技术的分类呈现多样化,具体介绍如下:（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）一次量检测、二次量分析检测;（11）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。
4 生物医学信号的处理技术自然界中广泛的生物医学信号是连续的,人们处理生物医学信号的程序一般是先经A/D 转换,将其转换成数字信号,然后送到计算机中进行处理。
4. 1 时域方法——AEV方法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。
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准点。
4. 2 频域滤波方法频域滤波是数字滤波中常用的一种方法,是消除生物医学信号中噪声的另一种有效方法。
当信号频谱与噪声频谱很小时,可用频域滤波的方法来消除干扰,频域滤波器可分为两类:FIR(FiniteImpulseResponse)滤波器, FIR滤波器的设计方法主要有:窗函数法,频率采样法; IIR( Infinite ImpulseResponse)滤波器, IIR滤波器的主要设计方法有:冲激响应不变法,双线性变换法。
4. 3 自适应滤波方法自适应滤波器能够跟踪和适应系统或环境的动态变化,它不需要事先知道信号或噪声的特性,通过采用期望值和负反馈值进行综合判断的方法来改变滤波器的参数。
自适应滤波器的设计有两种最优准则,一种准则是使滤波器的输出达到最大的信噪比,称为匹配滤波器;另一种准则是使滤波器的输出均方估计误差为最小,这就是维纳(W iener)滤波器。
维纳滤波器是从噪声中提取信号的一种有效的方法,它是根据全部过去和当前的观测数据来估计信号的当前值,维纳滤波器要求解著名的WienerHopf方程,它是期望存在情况下的线性最优滤波器。
卡尔曼(Kalman)从状态空间模型出发,提出了基于状态空间模型的线性最优滤波器即卡尔曼滤波器。
Kalman滤波理论是W iener滤波理论的发展,它最早用于随机过程的参数估计,后来很快在各最优滤波和最优控制问题中得到了广泛的应用。
值得提出的Kalman滤波器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架,实际上广泛使用的最小二乘算法即是kalman算法的一个特例。
4. 4 混沌(Chaos)和分形(Fractal)方法混沌和分形理论是一种非线性动力学课题,混沌系统的最大特点是初值敏感性和参数敏感性,即所谓的蝴蝶效应。
混沌学研究的是无序中的有序,许多现象即使遵循严格的确定性规则,但大体上仍是无法预测的,比如大气中的湍流、人心脏的跳动等。
混沌事件在不同的时间标度下表现出相似的变化模式,与分形在空间标度下表现十分相象,但混沌主要讨论非线性动力系统的不稳、发散的过程。
混沌与分形在脑电信号处理的应用中尤为引人注目。
自本世纪二十年代发现脑电信号以来,人们对其已进行了大量的研究,然而由于脑电信号的随机性很强,始终难以找到其规律性,无法使脑电信号成为认识大脑思维以及某些属性的有用信息。
究其原因是脑电信号是神经元动作电位的无规则的脑电活动,实际上只由少数独立的动力学变量控制着,因此可以用研究混沌动力学的方法来研究人脑的功能。
4. 5 小波分析(WaveletAnalysis)方法小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展。
由于小波的多分辨分析(Multi-resolution Analysis)具有良好的空间域和频率域局部化特性,对高频采用逐渐精细的时域或空域取样步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,从这个意义上讲,它已被人们誉为数学显微镜。
目前,在心电数据的压缩、生物医学信号的信噪分离、QRS波的综合检测、脑电图EEG的时频分析、信号的提取与奇异性检测等方面有了广泛的应用。
4. 6 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)分析方法人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法,是由大量简单的基本单元(神经元)相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统,其特点是：（1）并行计算,因此处理速度快;（2）分布式存贮,因此容错能力较好;（3）自适应学习。
生物医学工程工作者采用神经网络的方法来解释许多复杂的生理现象,例如心电和脑电的识别,心电信号的压缩和医学图像的识别和处理。
神经网络在微弱生理电信号的检测和处理应用主要集中在对自发脑电EEG的分析和脑干听觉诱发电位的提取。
心电测量举例心电图是一种记录心脏产生的生物电流的技术。
临床医生可以利用心电图对患者的心脏状况进行评估，并做出进一步诊断。
ECG记录是通过对若干电极(导联)感知到的生物电流进行采样获得的。
图1中显示了典型的单周期心电图波形。
图1 典型的单周期心电图波形通常说来，记录的心电信号会被噪声和人为引入的伪影所污染，这些噪声和伪影在我们感兴趣的频段内，并且与心电信号本身有着相似的特性。
为了从带有噪声的心电信号中提取出有用的信息，我们需要对原始的心电信号进行处理。
从功能上来说，心电信号的处理可以大致分为两个阶段：预处理和特征提取(如图2所示)。
预处理阶段消除和减少原始心电信号中的噪声，而特征提取阶段则从心电信号中提取诊断信息。
图2 典型的心电信号处理流程图使用LabVIEW和相关工具箱，如高级信号处理工具箱(ASPT)和数字滤波器设计工具箱(DFDT)等，用户可以方便地创建针对两个阶段的信号处理应用，包括消除基线漂移、清除噪声、QRS综合波检测、胎儿心率检测等。
本文着重讨论使用LabVIEW进行典型的心电信号处理的方法。
心电信号预处理心电信号预处理可以帮助用户去除心电信号中的污染。
广义上讲，心电信号污染可以分为如下几类：•电源线干扰•电极分离或接触噪声•病人电极移动过程中人为引入的伪影•肌电（EMG）噪声•基准漂移在这些噪声中，电源线干扰和基准漂移是最为重要的，可以强烈地影响心电信号分析。
除了这两种噪声，其它噪声由于可能是宽频带的且复杂的随机过程，也会使心电信号失真。
电源线干扰是以60 Hz (或 50 Hz)为中心的窄带噪声，带宽小于1Hz。
通常，心电信号的采集硬件可以消除电源线干扰。
但是，基准漂移和其它宽带噪声通过硬件设备很难抑制。
而软件设计则成为更为强大而可行的离线式心电信号处理方法。
用户可以使用以下方法来消除基准漂移和其它宽带噪声。
消除基准漂移基准漂移的产生通常源于呼吸，频率在0.15 到 0.3 Hz之间，可以通过使用高通数字滤波器进行抑制。
用户还可以使用小波变换通过消除心电信号的趋势来消除基准漂移。
1. 数字滤波器方法LabVIEW 的DFDT工具箱提供了图形化和交互式的方法，用于快速而高效地设计和实现有限冲击响应(FIR)或无限冲击响应(IIR)滤波器。
例如，用户可以使用Classical Filter Design Express VI设计Kaiser窗FIR高通滤波器消除基准漂移。
图3显示了一个高通滤波器的实例，用户可以使用这个实例VI的程序框图来消除基准漂移。
图3 设计并使用高通滤波器消除基准漂移2．小波变换方法除了数字滤波器，小波变换也是一种消除指定频带内信号的有效方法。
LabVIEW ASPT 工具箱提供了WA Detrend VI，它可以消除信号的低频趋势。
图4显示了使用WA Detrend VI 消除基准漂移的实例。
图4 使用WA Detrend VI消除基准漂移这个实例使用了Daubechies6 (db06)小波，因为这种小波与实际的心电信号相似。
在这个实例中，心电信号的采样周期为60秒，共1200个采样点。
这样根据如下公式，趋势级别为0.5：其中，t是采样周期而N为采样点数。
图5显示了原始的心电信号，以及由基于数字滤波器方法和基于小波变换方法处理后得到的心电信号。