数字信号处理论文
数字信号处理论文数字信号处理应用论文
数字信号处理论文数字信号处理应用论文“数字信号处理”双语教学实践与探索摘要：为培养具有高素质双语兼通的复合型人才，实施双语教学是我国高等教育发展的必然趋势。
针对“数字信号处理”课程双语教学中存在的问题，确定“数字信号处理”双语教学的定位；详细分析在“数字信号处理”双语教学实践过程中的立体化教育资源、教师队伍、教学理念与现代教育技术以及双语教学方式四个方面的建设；探讨了双语教学中的制约因素。
关键词：数字信号处理；双语教学；互动式教学国家迫切需要大量高素质的双语兼通并具有丰富专业知识的复合型人才，作为培养人才的高等院校，采用经典的英文专业教材，开展双语教学成为一种共识和发展趋势。
2001年8 月，教育部在《关于加强高等学校本科教学工作提高教学质量的若干意见》中提出：“为适应经济全球化和科技革命的挑战，本科教育要创造条件使用英语等外语进行公共课和专业课教学。
”[1]教育部已将双语教学列为考核高校教学水平的一项内容，双语教学是当前我国教学改革的研究热点。
[2，3]双语教学是教育改革发展以及大学生素质教育的必然趋势，如何有效进行双语教学是一个值得研究的现实问题。
只有在实践中不断摸索，认真研究和总结经验，才能使双语教学获得成功。
笔者结合所在院校的具体情况，通过“数字信号处理”双语教学实践，探索专业课双语教学规律和方法，建立一套较完整的“数字信号处理”课程双语教学体系，包括其教学大纲、配套的教材、双语多媒体课件和教学团队，并形成相应的双语教学模式和教学方法，使学生除了了解和掌握本课程知识体系外，同时通过双语教学，提高学生阅读和理解英文专业文献的水平，有利于应用型人才的培养，满足社会对复合型人才的需求。
一、“数字信号处理”双语教学定位及存在的问题1.“数字信号处理”双语教学定位推行“数字信号处理”双语教学的目标：将英语学习和专业课学习融为一体，使学生能够用英文熟练地检索、阅读、理解有关的理论、方法以及各种数据手册，并能用英文娴熟地撰写比较好的学术论文、技术报告和文档，掌握最新的专业知识和国际先进科技，逐步实现教学内容与国际接轨，增强学生的社会竞争力。
数字信号处理技术论文
数字信号处理技术论文数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
下面是店铺整理的数字信号处理技术论文，希望你能从中得到感悟!数字信号处理技术论文篇一语音数字信号处理技术【摘要】数字信号处理技术是将模拟信息(如声音、视频和图片)转换为数字信息的技术。
DSP通常指的是执行这些功能的芯片或处理器。
它们可能也用于处理此信息然后将它作为模拟信息输出。
本文利用这些方法结合起来，同时利用MATLAB工具对语音信号进行了分析，解决实际工程技术问题的能力。
【关键词】数字信号处理;音频信号;信号分析;滤波处理中图分类号：TN911.72 文献标志码：A 文章编号：1673-8500(2013)12-0034-01处在一个高速发展，日新月异的社会中，科学技术无疑扮演着重要的角色。
众所周知，语音信号的处理分析已变得非常流行，基于语音处理分析技术的产品也开始流入市场，充满人们的生活。
一、语音信号分析对语音信号分析可以从时域分析和频谱分析两个方面来进行。
语音的时域分析包括：短时能量、短时过零率、语音端点检测以及时域方法求基音等。
语音的时域分析还包括语谱图、共振峰等。
短时能量分析作为语音信号时域中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。
由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的，在端点检测的时候很容易漏掉的重要信息，短时能量是对语音信号强度的度量参数。
对语音信号进行fourier变换后，我们可以得到对应信号的频谱进而画出其频谱图，于是我们就可以很方便地在频域上对语音信号进行分析，对语音信号进行反fourier变换后，我们又可以得到相应的语音信号，于是通过对频谱的改变，在进行反fourier变换，我们就能知道频域对时域的影响。
二、语音信号的频谱分析当我们知道人的声音频谱范围大致在[300，3500]左右后，我们就能马上说明为何电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率了。
由乃奎斯特采样定理我们知道采样频率，即只需使采样频率大于7KHz 即可，所以电话对语音信号的采样频率采用8KHz是完全合理的。
数字信号处理应用论文
摘要：介绍了DSP技术(器件)的主要特点．总结了DSP在家电、办公设备、控制和通信领域的主要应用及其发展趋势。
关键词：数字信号处理；音频／视频；控制；通信DSP数字信号处理技术(Digital Signal Processing)指理论上的技术；DSP数字信号处理器(Digital Sig—hal Processor)指芯片应用技术。
因此，DSP既可以代表数字信号处理技术，也可以代表数字信号处理器，两者是不可分割的，前者要通过后者变成实际产品。
两者结合起来就成为解决实际问题和实现方案的手段DsPs一数字信号处理解决方案。
DSP运用专用或通用数字信号处理芯片，通过数字计算的方法对信号进行处理，具有精确、灵活、可靠性好、体积小、易于大规模集成等优点。
DSP芯片自从1978年AMI公司推出到现在，其性能得到了极大的提高。
1 DSP的特点1．1 修正的哈佛结构DSP芯片采用修正的哈佛结构(Havardstructure)，其特点是程序和数据具有独立的存储空间、程序总线和数据总线，非常适合实时的数字信号处理口]。
同时，这种结构使指令存储在高速缓存器中(Cache)，节约了从存储器中读取指令的时间，提高了运行速度。
如美国德州仪器公司——TI(Texas Instruments)的DSP芯片结构是基本哈佛结构的改进类型。
1．2 专用的乘法器一般的算术逻辑单元AI U(Arithmetic and Logic Unit)的乘法(或除法)运算由加法和移位实现，运算速度较慢。
DSP设置了专用的硬件乘法器、多数能在半个指令周期内完成乘法运算，速度已达每秒数千万次乃至数十亿次定点运算或浮点运算，非常适用于高度密集、重复运算及大数据流量的信号处理。
如MS320C3x系列DSP芯片中有一个硬件乘法器：TMS320C6000系列中则有两个硬件乘法器。
1．3 特殊的指令设置DSP在指令系统中设置了“循环寻址”(Circular addressing)及“位倒序”(bit—reversed)等特殊指令，使寻址、排序及运算速度大大提高引。
数字信号处理论文
数字信号处理论文摘要数字信号处理是现代通信、音频处理、图像处理等领域中的重要技术。
本文将探讨数字信号处理的基本概念、原理以及在各个领域中的应用。
同时还将介绍数字信号处理在实际项目中的应用案例和未来的发展方向。
引言随着数字技术的发展，数字信号处理在通信、音频、图像等领域中的应用越来越广泛。
数字信号处理技术通过对信号进行数字化处理，可以实现信号的压缩、滤波、噪声消除等功能，为现代社会的信息传输和处理提供了重要支持。
数字信号处理原理数字信号处理的基本原理是将连续时间信号转换为离散时间信号，并通过算法来处理这些离散时间信号。
常见的数字信号处理算法包括傅立叶变换、滤波器设计、数字滤波器等。
这些算法能够有效地处理信号，提高信号的质量和准确性。
数字信号处理的应用数字信号处理在通信、音频处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。
在通信领域，数字信号处理可以实现信号的编解码、信道估计、自适应调制等功能；在音频处理领域，数字信号处理可以实现音频的压缩、降噪、均衡等功能；在图像处理领域，数字信号处理可以实现图像的增强、去噪、压缩等功能。
数字信号处理的发展趋势随着科技的不断发展，数字信号处理技术也在不断演进。
未来，数字信号处理技术将更加智能化、自适应化，能够更好地适应各种复杂环境下的信号处理需求。
同时，数字信号处理技术在人工智能、物联网等领域中的应用也将得到进一步拓展和深化。
结论数字信号处理作为一种重要的信号处理技术，在现代社会中有着广泛的应用。
本文介绍了数字信号处理的基本原理、应用领域和发展趋势，希望能够为读者对数字信号处理技术有更深入的理解，并为数字信号处理技术的发展做出贡献。
以上便是关于数字信号处理的论文，希望对您有所帮助。
数字信号处理课程教学实践与探索论文
数字信号处理课程教学实践与探索论文数字信号处理课程教学实践与探索论文【摘要】随着数字化和信息化的快速发展，对信号处理要求也逐渐提高。
文章分析了数字信号处理课程教学中存在的问题，探讨了数字信号处理课程教学实践，旨在为今后的研究提供理论基础和技术指导。
【关键词】数字信号处理;教学实践;教学探索随着科学研究和工程技术等领域广泛的应用信号处理，其对信号处理要求也逐渐提高，但在实际应用的过程中，模拟信号处理存在诸多的问题，故现在开始采用数字的方法对信号进行处理。
随着经济的发展，数字信号处理也成为信号与信息处理学科中的重要部分，且也得到了快速的发展。
一、数字信号处理课程教学中存在的问题随着数字化和信息化的快速发展，数字信号处理课程在电子信息类专业的地位越来越重要。
目前，我国数字信号处理课程教学中存在以下的诸多问题：首先，课程教学的过程中主要是以系统分析为主的，重视对原理与方法的讲解，忽略了信号分析的重要性，这满足不了现代市场对人才的需要。
其次，忽视了数字信号处理的应用。
在教学的过程中，一味的强调理论课程的学习，忽视了学生对实践知识的需求，造成了其教学内容与应用的脱节，最后，由于数字信号处理课程本身的繁杂性无法调动学生的学习兴趣，在学生学习的过程中，经常会遇到各种各样的问题，阻碍了学生在大学阶段能全面学习数字信号处理课程的专业知识。
二、数字信号处理课程教学实践与探索2.1考核方式的改革改变考核方式，是当前高等院校数字信号处理课程改革的一项重要内容。
数字信号处理课程的考核应该理论与实践相结合，既要检查学生的理论知识，又要考查学生的实践能力，从而提高学生的综合能力。
教学评价在学校教学中占有重要的地位，高等院校数字信号处理课程也不例外。
在高等院校数字信号处理课堂教学过程中，教师应当给予学生科学评价。
教师可根据学生完成的程度的个体差异、显性指标及隐性指标等进行评价。
或按照学生在学习过程中与别人的合作程度及学习的努力程度进行学生间的互评，促进高等院校数字信号处理教学有效地开展。
数字信号处理设计论文
数字信号处理设计论文课程设计论文――基于matlab的低通数字滤波器的设计课程名称：数字信号处理完成日期：2021年12月4日题目：基于matlab的T3700S数字滤波器的设计摘要：本文分析了国内外低通数字滤波技术的应用现状与发展趋势，介绍了低通滤波器的基本结构及常见的几种低通滤波器的设计比较，比如低通butterworth型滤波器，i型chebyshev滤波器，ii型chebyshev滤波器，elliptic（cauer)滤波器，等等。
在分别讨论了iir与fir数字滤波器的设计方法的基础上，指出了传统的数字滤波器设计方法过程复杂、计算工作量大、滤波特性调整困难的不足，提出了一种基于matlab软件的数字滤波器设计方法。
文中深入分析了该滤波器系统设计的功能特点、实现原理以及技术关键，阐述了使用matlab进行低通滤波器设计及仿真的具体方法。
给出了使用matlab语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的fdtool工具进行界面设计的简单步骤。
利用matlab设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。
本文还介绍了如何利用matlab环境下的仿真软件simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。
关键词：高通数字滤波器matlabfdatoolsimulinkabstract:thispaperanalyzesthesituationofapplicationanddevelopmentofusethetoolsimulinkinmatlabenvironmenttoprocesstheanalogsimulink.keywords:digitallowpassfiltermatlabfdatoolsimulink1.introduction在信号处理过程中，所处理的信号往往混有噪音，从接收到的信号中消除或减弱噪音是信号传输和处理中十分重要的问题。
数字信号处理论文
数字信号处理论文引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用数字技术对连续时间信号进行采样、量化和处理的一种信号处理方法。
随着计算机技术的发展，数字信号处理在多个领域得到了广泛应用，包括音频和视频处理、通信系统、雷达和成像等。
本文旨在通过介绍数字信号处理的基本概念、原理和应用，为读者提供一个全面了解数字信号处理的框架。
数字信号处理的基本概念1. 数字信号与模拟信号数字信号是以离散值表示的信号，而模拟信号是以连续值表示的信号。
数字信号可以通过采样和量化从模拟信号中获得。
2. 采样和量化采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，采样定理指出采样频率要大于信号最高频率的2倍，以避免采样失真。
量化是将连续幅度信号转换为离散幅度信号的过程，通过将信号幅度划分成有限个级别来实现。
3. 信号的时域和频域表示信号的时域表示了信号在时间上的变化情况，可以通过时域图像展示。
频域表示了信号在频率上的变化情况，可以通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域表示。
数字信号处理的原理1. 傅里叶变换和逆变换傅里叶变换是将信号从时域转换为频域的一种数学工具。
通过傅里叶变换，我们可以将信号的频域特性分析出来，以便进行后续的处理。
逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号。
2. 滤波器设计滤波器是数字信号处理中常用的一种工具，用于增强或抑制信号的特定频率成分。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
滤波器设计的目标是使得滤波器在频域上满足一定的要求，通常使用巴特沃斯、切比雪夫等方法来实现。
3. 时域和频域处理算法数字信号处理中有许多常见的时域和频域处理算法，如加法、减法、乘法、卷积、相关等。
这些算法可以对信号进行的处理包括增加、减少、平滑、增强等各种操作。
数字信号处理的应用1. 音频和视频处理数字信号处理在音频和视频处理中有着广泛的应用。
例如，音频信号处理可以用于音频的音质改进、语音识别、音频压缩等。
数字信号处理系统—课程论文
本科生课程设计论文题目：数字信号处理学生姓名：学号：专业：通信工程班级：指导教师：2013年12 月27日内蒙古科技大学课程设计答辩书1.1.(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<10x (t )tSa 函数曲线x=linspace(-10,10); y=sinc(x); plot(x,y); ylabel('x(t)'); xlabel('t');title('Sa 函数曲线');1.2.(3) 已知LTI 离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n) x=[1,1,1,]; h=[0,1,2,3,]; y=conv(x,h);subplot(2,2,1);stem([0:length(x)-1],x); ylabel('x(n)');xlabel('Time index n'); subplot(2,2,2);stem([0:length(h)-1],h); ylabel('h(n)');xlabel('Time index n') subplot(2,2,3);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*h(n)');xlabel('Time index n');x (n )Time index nh (n )Time index ny (n )=x (n )*h (n )Time index n2.1.2．用DFT 计算下列信号的频谱： （1） )48cos(5)(ππ+=t t xN=30; %数据的长度 L=1024; %DFT 的点数 f=1/16;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=5*cos(2*pi*f*t+pi/4); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱2.1.(3) )8sin()3sin(2)(t t t x ππ+-=N=30; L=1024;f1=0.5;f2=4;fs=600; T=1/fs; ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=2*sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t); X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度谱')幅度谱第三章5．采用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯数字低通滤波器，满足下列指标：通带边缘频率：0.4π，通带衰减：0.5dB ;阻带边缘频率：06π，阻带衰减：50dBWp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=1;wp=Wp*Fs;ws=Ws*Fs;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=impinvar(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));-3Wp=04*pi;Ws=0.6*pi;Ap=0.5;As=50;Fs=0.5;wp=0.7265;ws=1.3764;N=buttord(wp,ws,Ap,As,'s');wc=wp/(10^(0.1*Ap)-1)^(1/2/N);[numa,dena]=butter(N,wc,'s');[numd,dend]=bilinear(numa,dena,Fs);w=linspace(0,pi,512);h=freqz(numd,dend,w);norm=max(abs(h));numd=numd/norm;plot(w/pi,20*log10(abs(h)/norm))w=[Wp,Ws];h=freqz(numd,dend,w);fprintf('Ap=%.4\n',-20*log10(abs(h(1)))); fprintf('As=%.4\n',-20*log10(abs(h(1))));第四章3．已知一含有平稳高斯白噪声的序列x[k]= sin (0.8πk) + s [k]，试分别用L －D 算法和Burg 算法实现该序列的功率谱估计，并估计其AR 模型参数。
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DSP技术在生物信号检测中的应用【摘要】论述了生物信号的基本特征和生物医学信号的检测方法，详细阐述了生物医学信号检测中的干扰和噪声，其来源、抑制、与处理方法。
说明了DSP技术及其在生物医学中的应用，重点介绍了DSP的数据处理部分和USB2.0的通讯接口。
利用 DSP 的高性能数据处理能力 ,使得从微弱信号中提取生物信号并检测，保证较高的精度成为可能,并利用其USB2.0高速接口,实现了与 PC之间即插即用和高速，可靠的通信。
【关键词】生物医学信号检测数字信号处理通用串行总线【Abstract】Biological signal and the basic characteristics of biomedical signal detection method are discussed in this thesis, biomedical signal detection of interference and noise are thoroughly elaborated, including its source, inhibition, and processing method. We made a description of the DSP technology and its application in biomedicine area and focus on the data processing portion of DSP and a USB2.0 communication interface. Using the powerful data processing capability of DSP, it is possible for us to extract the biological signal from weak signal and make sure it’s high precision. By using the high-speed USB2.0 interface, PNP and high speed, reliable communication to PC is realized.【Key words】Biomedical Signal Detection DSP USB1 引言生物医学信号的采集和处理是生物医学工程的一个重要领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要应用方面。
由于人体的脉象、心跳等信号具有信号微弱，噪声干扰严重、随机性强等特点，因此对于脉象、心跳等生物医学信号的采集和处理具有十分重要的意义。
该系统通过预处理电路对信号进行放大和滤波，放大有用信号、滤除噪声和工频干扰等，然后送入AD 进行采集，最后通过DSP 进行后续处理。
实验证明该系统可以成功检测到脉象和心跳信号，并具有精度高，电路结构简单、系统功耗低等特点。
生物信号检测是检测技术中的一个综合性的技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。
微弱信号检测技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号，探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
2 DSP技术的基本介绍数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。
数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。
DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。
其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。
再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。
它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。
它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。
DSP技术在生物医学信号应用中的举例：CT：计算机X射线断层摄影装置。
CAT：计算机X射线空间重建装置。
出现全身扫描，心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像重建。
心电图分析。
3 DSP数据处理部分由于模拟元器件本身的精度问题 ,造成了模拟滤波器本身会随温度漂移和时间漂移等问题 ,这对要保证微弱的生物信号高精度采样几乎不可能,所以本系统采用数字滤波技术来达到要求。
AD转换后的数据信号送DSP处理器进行运算处理。
DSP作为采集系统的核心器件,对数据进行低通滤波、FFT和相关分析等数字信号处理运算的同时,还要与USB之间进行数据传输控制,选择DSP芯片时,需要考虑运算速度、总线宽度、性价比以及功耗等因素。
本设计采用了TMS320C6201数据处理器,该芯片是一种高性能的定点数字信号处理器,当工作频率达到200MHz时,每个指令周期为5ns,运算速度可达到1600MIPS。
1套256位的程序总线,2套32位的程序总线和1套32位的DMA专用总线。
采用了先进的超长指令字(VLIW)体系结构,在单指令周期内8条32位指令可并行执行,指令获取、分配、执行和数据存储需要多级流水线完成。
VLIW还具有类似RISC结构,具有良好的编译性能。
外部存储器接口(EMIF)支持与各种外部存储器件的无缝连接,包括同步动态存储器(SDRAM)、同步突发静态存储器(SBSRAM),以及与直接异步存储器接口,包括静态存储器、SRAM、EPROM 等。
此外,C6201内部的模块中还包括有2个相互独立的可编程的DMA处理器,还有16B的主机接口的辅助通道(HBI),DMA可对CPU进行分频处理,即可独立于CPU 进行工作,且按CPU时钟速率进行数据吞吐。
4 USB2.0通信接口USB接口是一种通用的高速串行接口。
为了满足实时数据采集、传输、处理,USB2.0可以达到480Mbps,它可以很好地解决大数据量的数据在嵌入式系统与PC机之间的互传问题,同时支持热插拔,并且最多同时支持127个外设，非常适合嵌入式系统的应用。
本系统采集处理的数据要上传至 PC机进行进一步的信号分析,才能为医学研究所用。
高速、实时采集必然导致大量的数据,所以与上位PC之间要实现高速、实时通信。
本设计采用的 USB接口芯片为 Cypress公司的CY68013。
CY68013的 FIFO与外部设备的接口有两种方式。
一种是 CY68013作为主控芯片 ,由 GPIF单元产生各种控制信号 ,外部器件作为从片 ,这种方式适合于外部无控制器的情况;另一种是 GPIF单元设置成从片状态 ,为 FIFO提供相应的时序信号 ,由外部设备的控制器对 FIFO进行读写控制。
5 生物检测技术5.1 生物信号的检测介绍随着科学技术的发展，医学科学已经进人了崭新的阶段，从定性医学走向定量医学。
在这一过程中，生物医学信号的检测是最基础并且又是最重要的工作。
本节将向读者介绍生物医学信号检测的基本概念和一般方法。
生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质、变量和成分等信息进行检测和量化的技术。
在生命科学研究中，在医学研究及临床诊断、病人监护、治疗控制中，在人工器官及其测评中，以及在运动医学研究中，生物医学信号测量都是一种最重要的基础性技术。
在生物医学工程的所有领域，包括生物力学、生物材料、生物医学电磁学、生理系统的建模与仿真等，都必须直接或间接应用生物医学检测技术。
生物医学信息是基础医学研究和临床诊断治疗的重要依据，也是现代生物医学仪器进行分析处理的信号源。
生物医学信息检测包括获取以上各种可靠而有意义的测量数据，将其输入到医学仪器中进行信号的放大处理，最后将结果通过仪器输出装置记录或显示出来。
检测质量的好坏，直接影响医学仪器的可靠性和成败，是现代生物医学仪器在病状收集、数据采集中至关重要的首要步骤。
生物医学测量的对象是一个复杂的不断运动着的生命体，因而测量的方法与技术呈现多样化，涉及的现代科学技术领域之多是十分罕见的，这就必须从方法学的角度加以分类，以便建立生物医学测量的科学体系。
生物医学测量的分类方法很多，根据信号测量的不同途径可分为：无创测量和有创测量；无线测量和有线测量；直接测量和间接测量；在体测量和离体测量；体表测量和体内测量；单维测量和多维测量；生物电测量和非生物电测量；形态测量与功能测量等。
由于受到教材篇幅的限制，这里仅向读者简单介绍与电子学密切相关的一些测量技术，以便读者初步了解利用电子学手段对生物医学信号检测的一般方法。
5.2 生物信号的基本特征认识生物医学信号的基本特征，对于信号的测量与分析具有重要的作用。
一般来讲，生物医学信号具有如下特征:(1)信号具有强烈的随机性。
随机性强是指影响生物信号的因素很多，它们所遵循的规律又尚未被人类清楚地认识。
因此，生物信号一般不可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分析，辨识随机信号和估计它的特征。
意判别变异是由样本数据不足造成的假象，还是确实反映着某一客观规律。
(2)信号的噪声背景和干扰性强。
所谓噪声是指不是研究对象的信号在观察中的表现。
一般，电生理信号总是伴随着由于肢体动作、精神紧张等而带来的伪迹，而且还常混有较强的工频共模干扰。
诱发的脑电(不论视觉或听觉诱发)总是伴随着较强的自发脑电；母腹电极上取得的胎儿心电常被比它强一个数量级的母亲心电所淹没。
超声波之类的被动信号则常被其他部分(不在研究范围内的)反射杂波所干扰。
因此，从比较强的噪声背景中提取所需要的信号是一个比较困难的工作。
(3)生物医学信号具有高度的动态性或不可重复性。
生物信号与可用数学方法决定的信号不同，绝大多数无法只用几个参数就可描述，它们的特点是往往具有很大的变化性。
如果产生信号的生理过程处于动态即处于不断变化状态中，那么它们的状态就很难精确预测，描述该信号的参数也在不断改变。
例如，特护病房的病人心脏及循环功能参数、肺及呼吸功能参数、血液生化及激素水平参数在不断变化。
因此，从这种过程中提取的信号反映了该过程的动态和非固定的特征。
(4)由于生物系统复杂的生命运行机理，生物医学信号具有复杂的频率谱带。
5.3 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系结构与功能的研究，二是协助对疾病进行诊断和治疗。