数字信号处理在生物医学的应用
数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用
数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用数字信号处理系统（DSP）是电子信息工程领域中不可或缺的重要技术之一。
它广泛应用于通信、音视频处理、生物医学工程、雷达和电力系统等领域。
在电子信息工程综合实践中，数字信号处理系统的应用更是不可或缺的一部分。
本文将通过对数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用进行详细介绍，探讨其重要性和影响。
数字信号处理系统在电子信息工程中的应用是多方面的。
其主要应用领域包括但不限于数字通信系统、音视频处理系统、医学图像处理系统、雷达系统和控制系统。
在数字通信系统中，数字信号处理系统可以实现信号编解码、通道均衡、同步控制等功能，使得数据传输更加可靠、高效。
在音视频处理系统中，数字信号处理系统可以实现音频、视频信号的压缩、解码、增强等功能，提高音视频的传输质量和用户体验。
在生物医学工程中，数字信号处理系统可以用于医学图像的识别、增强和分析，帮助医生更好地诊断疾病。
在雷达系统和控制系统中，数字信号处理系统可以实现目标跟踪、数据处理、系统控制等功能，提高雷达系统和控制系统的性能。
可以看出，数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用具有广泛的应用前景和重要意义。
数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用仍然面临一些挑战。
数字信号处理系统的算法设计和优化是一个复杂的过程。
目前，数字信号处理系统的算法设计和优化仍然需要专业的知识和技能，这对工程师提出了更高的要求。
数字信号处理系统的实现和测试需要高性能的计算平台和设备。
许多数字信号处理系统需要在高性能的计算平台上进行实现和测试，这对硬件设备和软件工具提出了更高的要求。
数字信号处理系统的应用需要与其他工程领域的技术进行集成。
在通信系统中，数字信号处理系统需要与传输线路、天线等技术进行集成，这需要工程师具备跨领域的知识和技能。
数字信号处理系统在电子信息工程综合实践中的应用面临着一些挑战。
数字信号处理在生物医学中的应用
数字信号处理在生物医学中的应用数字信号处理技术是一种重要的技术手段，它可以对信号进行处理、分析和提取，广泛应用于生物医学领域。
数字信号处理可以帮助医学研究者更加准确地获取生物信号，提高相关疾病的诊断和治疗水平。
本文将列举一些数字信号处理在生物医学中的具体应用。
一、脑信号处理脑电信号是人脑神经细胞活动相互影响所产生的电信号，可以用于研究脑功能和疾病的诊断。
数字信号处理技术广泛应用于脑信号处理过程中，如信号滤波、频谱分析、时频分析等。
这些技术可以准确地检测、分析和解释脑电信号，从而为神经科学的研究提供了有力的工具。
二、心电信号处理心电信号是记录心脏电活动的一种信号，它被广泛应用于心脏病诊断和监测。
数字信号处理技术可以帮助医生从心电图中准确地检测和诊断各种疾病，如心动过速、心房颤动等。
同时，数字信号处理技术还可以对心电信号进行滤波、降噪等处理，提高信号质量。
三、声音信号处理生物医学领域中的声音信号可以包括人类语音、心脏杂音、血流声等。
数字信号处理技术可以对这些声音进行滤波、重构、分析等处理，从而提高信号质量和准确性。
例如，一些医学研究者通过对神经语音信号的数字信号处理，可以识别出患有帕金森氏病的病人。
四、医学影像信号处理数字信号处理技术在医学影像处理中也应用广泛。
根据X射线影像、CT和MRI等影像形成的数字化数据，可以使用数字信号处理技术进行图像增强、去噪和分割，从而更加准确地展示人体内部结构。
此外，数字信号处理还可以用于医学图像的三维重建和可视化，为疾病的诊断和治疗提供可靠的依据。
五、生物信号检测处理数字信号处理技术在生物医学领域中还可以用于生物信号的检测，如心跳信号、呼吸信号等。
通过对这些信号进行数字信号处理，可以更加准确地检测出疾病和异常情况，并提供个性化的治疗方案。
六、结语数字信号处理技术在生物医学中的应用具有重要的意义。
它不仅可以提高医学研究和临床诊断的准确性和有效性，还可以为疾病的诊断和治疗提供可靠的依据。
数字信号处理的基本原理与方法
数字信号处理的基本原理与方法数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是将连续时间信号转化为离散时间序列并进行数字计算的处理过程。
在现代科技的发展中，数字信号处理在各个领域都起到了重要的作用，例如音频处理、图像处理、通信系统等。
下面将详细介绍数字信号处理的基本原理与方法。
1. 数字信号处理的基本原理1.1 采样：连续时间信号首先要经过采样过程，将信号在时间轴上划分为离散时间点，并对每个时间点进行采样。
1.2 量化：采样得到的信号是连续幅度的，需要将其转化为离散幅度，即进行量化。
量化过程将连续的信号幅度划分成一个个离散级别，常用的方式是将幅度映射到固定的数值范围内。
1.3 编码：量化后的信号是一个个离散的幅度值，需要将其转化为数字形式，进一步进行处理和存储。
常用的编码方式为二进制编码。
1.4 数字信号处理：编码后的信号可以进行各种数字计算，如滤波、变换、解调等处理过程，以达到信号处理的目的。
2. 数字信号处理的基本方法2.1 时域分析：时域分析是对信号在时间域上进行分析的方法，主要包括时域图像的显示、波形分析和时域特征提取等。
时域信号处理主要是根据信号的特性和形态进行相关处理，例如加窗处理、平滑处理等。
2.2 频域分析：频域分析是将信号从时域转换为频域进行分析的方法，主要包括傅里叶变换、功率谱分析、频谱估计等。
频域分析可以提取信号的频率成分和能量分布等信息，对信号的频率特性进行研究。
2.3 滤波：滤波是数字信号处理中常用的方法，用于去除信号中的噪声或者选取感兴趣的频率成分。
滤波可以分为低通滤波、高通滤波、带通滤波等不同类型，通过设置滤波器的截止频率或者滤波器的类型来实现信号的滤波处理。
2.4 变换：变换是将信号从一个域转换到另一个域的方法，常用的变换包括傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换等。
变换可以将信号在时域和频域之间进行转换，方便对信号进行分析和处理。
2.5 解调与调制：解调与调制是数字通信中常用的方法，用于将模拟信号转换为数字信号或者将数字信号转换为模拟信号。
现阶段生物医学信号处理技术与进展
关于现阶段生物医学信号处理的技术与进展[摘要] 生物电子学的迅速发展也推动着生物医学信号处理的快速进步。
本文对生物医学信号处理的研究现状作出介绍,同时通过分析典型系统,给出基于dsp的生物医学信号采集和分析系统的模型,并对面对的技术问题做出分析。
最后指出今后的发展趋势及展望。
[关键词] 生物医学信号dsp小波虚拟仪器引言随着生物学和医学的发展,越来越多的人体和生物信号需要测定以供科研和诊断之用。
生物医学信号处理被应用于医学教学、科研、临床、监控等 ,并显示出越来越重要的地位。
生物医学信号包括各种生理参数 ,如脑电、心电、肌电等生物电信号;心跳、血压、呼吸、血流量、脉搏、心音等的非电量信号。
这些信号均是强噪声背景下的低频 (小于 200hz)微弱信号 (幅度小于 100 mv) ,这就对信号采集系统有很高的精度要求[1]。
正由于采集的信号具有生物信号特有的特点:高背景噪声,且随机性大,即影响因素很多并且不可能用确定性的数学函数来表达,信号弱等[2],故需采用各种数字信号处理的方法来提取我们需要的信号。
所以人体信号采集和分析系统的地位显得越来越重要。
一、生物医学信号处理的研究现状1.基于dsp的生物医学信号采集和分析系统现有的生物信号采集和分析系统大部分都是以pc机或工作站为核心的。
其缺点是仅适合固定场合,灵活性差。
并且计算机上用软件实现信号算法,虽然软件可以是自己编写的,也可以使用现成的软件包,但这种方法的缺点是速度太慢,不能用于实时系统,只能用于教学与仿真。
如近些年发展迅速的matlab,几乎可以实现所有数字信号处理的仿真[3]。
便携式系统目前往往多是基于单片机系统,但由于单片机采用的是冯·诺依曼总线结构,所以单片机系统复杂,尤其是乘法运算速度慢,在运算量大的实时系统中很难有所作为,难以实现复杂的算法,特别是各种数字信号处理方面的大规模运算。
近年来,随着大规模集成电路的发展,半导体制造厂商推出了高速低功耗特别适合于数字信号处理的嵌入式dsp处理器(如ti的tms320c2000/c5000等)和高增益、高共模抑制比的集成化仪用放大器等高性能芯片[4]。
生物医学数字信号处理实验-光刺激脑电信号同步化研究
15
x 10
4
O1 δ θ α β
10
5
0
1,静 息
2,刺 激
3,静 息
4,刺 激
图 11.7 左 12Hz 频率光刺激（O1 左枕区）
110
实验 11 alpha 频率光刺激脑电信号同步化研究
2.5 2 1.5 1 0.5 0
x 10
5
O2 δ θ α β
1,静 息
2,刺 激
3,静 息
4,刺 激
109
实验 11 alpha 频率光刺激脑电信号同步化研究
1、阐述完成的实验内容，将程序保存在相应的文件中。给出各个仿真实验的结果，包括数 据、图表，并对结果进行分析。 2、总结实验的主要结论和自己的体会、发现。
附录：小波变换的分析方法 一组实验的过程与介绍
波脑电频率带范围 8-13Hz，实验采用组块设计(在 波脑电频率带范围 3-7Hz 内选择光 刺激频率为 5Hz，在 波脑电频率带范围 8-13Hz 内选择光刺激频率为 12Hz)，即刺激二分钟，
图 11.3 受试者佩戴电极帽并安放电极
108
实验 11 alpha 频率光刺激脑电信号同步化研究
Fp1 F7 A1 T3 F3 C3
FPZ F4
Fp2 F8 T4 A2
C4
T5
P3 O1
P4 O2
T6
图 11.4 ―10-20‖系统电极位置。F：前额，T：颞区，C：中央，O：枕区，P：顶区，A： 耳，FPz：接地。奇数：左半脑区，偶数：右半脑区。 （4）实验数据分析的理论依据 快速傅里叶变换（FFT） 实验中获取的脑电信号是时域信号，是关于时间的函数，然而生物信号的许多重要特征并 不能在时域中表现出来。傅立叶变换为时域信号的频域化分析提供了有力的数学工具。更为重 要的是 FFT(快速傅立叶变换算法)的出现，大大降低了数据处理的计算量，为实际应用铺平了 道路。 脑电地形图成像原理：脑电地形图是利用计算机对采集的数据进行快速傅里叶变换(FFT) 后，对有意义的信号进行功率谱分析，计算出每个电极处不同频带的功率谱强度值，未放电极 部位的功率谱强度值由内插值计算方法推算出来，用不同的颜色标示不同的功率谱强度值，绘 制出二维脑电地形图。脑电地形图与常规脑电图相比，具有直观性强、敏感性高、利于定量分 析的优点。
数字信号处理技术在医学影像中的应用
数字信号处理技术在医学影像中的应用一、引言数字信号处理技术是一种涉及信号处理、数学和计算机科学的交叉学科。
其在现今社会中广泛应用于许多领域中，包括医学影像领域。
本文将探讨数字信号处理技术在医学影像中的应用。
二、数字信号处理及其在医学影像中的基本应用数字信号处理技术是指将信号转换成数字形式并对数字信号进行处理的技术。
医学影像是一种常见的信号类型，数字信号处理技术在医学影像中的应用是将医学影像转换为数字信号，并对数字信号进行处理以提取需要的信息。
数字信号处理在医学影像中的基本应用包括以下三个方面。
1.医学影像的数字化处理医学影像通常是基于光学、射线、超声波等物理原理获取的。
将这些影像数字化后，就可以对数字信号进行处理和分析。
数字化处理可以增强图像质量，包括对噪声、伪影和颜色对比度的处理。
2.医学影像的图像增强处理医学影像的图像增强处理可以通过数字信号处理技术实现。
例如，在肺部CT扫描中，采用数字信号处理技术可以对肺泡进行分割，去除病变、结节等影响图像的因素，增加肺部炎症和纤维化的可视化率。
同时，数字信号处理技术可以通过调整图像亮度和对比度来提高图像的清晰度。
3.医学影像的图像分割和分析图像分割和分析是数字信号处理技术在医学影像中的重要应用之一。
图像分割是将图像分成不同的区域，以便分析这些区域的不同特征和变化。
数字信号处理技术可以通过像素值、颜色和纹理等特征来实现图像分割。
另一方面，对于特定的医学应用，例如肺癌筛查程序，可以通过数字信号处理技术对流形算法和机器学习算法进行优化和改进，以实现更精准和更快的分析过程。
三、数字信号处理技术在医学影像中的具体应用1.医学影像的增强与剪切对于医学影像中产生的图像噪声和伪影，数字信号处理技术可以进行滤波处理来消除或减少这些噪声。
另外，数字信号处理技术还可以用于医学影像的剪切和完形填空，以去除掉不相关的图像像素和病变。
2.医学影像的分类医学影像的分类是数字信号处理技术应用于医学影像中的另一个重要领域。
信号与信息处理
信号与信息处理信号与信息处理是一门研究信号的特征和信息的提取方法的学科。
信号是指在时间、空间和频率等方面随着“信号量”变化而发生变化的某种物理现象，或者说是一种能传递信息的物理量。
信息是指表达某个事物、事件或思想的一种形式，而信号是将这种信息转化为物理量后传递的一种方式。
本文将介绍信号与信息处理领域内的一些基本概念、理论、方法以及应用。
一、基本概念1. 信号的分类在信号处理中，信号的分类是件非常重要的事情。
一般而言，信号可以按照时间域、频率域、空间域等来进行分类；也可以按照信号的性质来进行分类，如模拟信号和数字信号、有限长信号和无限长信号、周期信号和非周期信号等。
2. 信号的特征在信号处理中，对信号的特征进行描述，可以为信号处理提供必要的信息。
信号的特征包括：振幅、波形、频率、相位、能量、功率等。
信号的特征对于信号处理非常关键，可以用于信号的分析和测量。
3. 信息的表达方式在信号处理中，将信息表现成某种形式是非常重要的。
信息的表达方式可以有语言、数字、图像等等。
不同的表达方式有着不同的特点，用于不同的信息传递的场景。
4. 数字信号处理数字信号处理是将模拟信号转化为数字信号进行处理的技术。
数字信号处理其实就是一系列的数字算法，具有高效性、精确性、稳定性、可编程性等优点，并可以提供更加丰富的信号处理功能。
二、基本理论1. 傅里叶变换傅里叶变换是将一个信号从时域转化为频域的一种数学方法，可以将一个时域信号分解成若干个正弦和余弦值，便于频域分析。
傅里叶变换在信号处理中具有广泛的应用，如滤波、信号压缩、频谱分析等。
2. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是傅里叶变换的一种离散形式，将连续时间下的信号离散化后进行傅里叶变换。
离散傅里叶变换应用也非常广泛，如语音、图像、音频等领域。
3. 小波变换小波变换是将信号分解为不同的频带，从而使信号具有时频局部性质的一种信号分析工具。
小波变换在信号处理、图像处理、压缩等方面应用广泛。
数字信号处理技术与算法
数字信号处理技术与算法数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种通过数字方式对连续时间的信号进行处理和分析的技术。
在现代通信、音频与视频处理、雷达和医学图像等领域中，数字信号处理技术与算法起到了至关重要的作用。
本文将介绍数字信号处理技术的基本原理、常见算法以及应用领域。
一、数字信号处理技术的基本原理数字信号处理技术是基于数字信号的采样和量化的，它通过一系列数学运算对信号进行分析和处理。
数字信号处理的基本原理包括采样、量化、数字滤波、频域分析等。
1. 采样采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程，通过在一定时间间隔内取样信号的幅值来近似原信号。
采样频率决定了离散时间信号的精度，一般要满足奈奎斯特采样定理，即采样频率应大于信号最高频率的两倍。
2. 量化量化是将采样得到的连续幅值转换为离散的数字值。
在量化过程中，需要选择适当的量化步长来描述信号的幅值范围。
量化步长越小，数字化信号的精度越高，但同时会增加存储和处理的开销。
3. 数字滤波数字滤波是数字信号处理中的重要部分，它用于去除信号中的噪声、滤除不需要的频率成分或增强感兴趣的频率成分。
数字滤波可以分为时域滤波和频域滤波两种方法，常见的滤波算法包括FIR滤波器和IIR滤波器。
4. 频域分析频域分析是一种将信号从时域转换到频域的方法。
它通过傅里叶变换将信号从时域表示转换为频域表示，从而可以直观地观察信号的频率成分以及它们的相对强度。
常见的频域分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）和卡尔曼滤波。
二、常见的数字信号处理算法1. 快速傅里叶变换（FFT）快速傅里叶变换是一种高效计算傅里叶变换的算法，它可以将信号从时域转换到频域。
快速傅里叶变换广泛应用于图像处理、音频处理、通信等领域，能够有效地分析信号的频谱特征。
2. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，可以用于估计系统状态。
它通过对系统模型和测量结果进行加权平均来估计系统的状态，具有较好的滤波效果和递归计算的特点。
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数字信号处理在生物医学领域的应用作者：张春强 安徽农业大学工学院 车辆工程 13720482摘要:在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，信号处理立即成为解决这些问题的有效方法之一。
主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用,并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。
关键词:数字信号处理;小波分析;人工神经网络;维格纳分布 1 引言自20世纪60年代以来,随着计算机和信息学科的飞速发展,大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。
于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)技术。
经过几十年的发展,数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心,以逻辑电路为基础,以大规模集成电路为手段,利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理,其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。
而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题,特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。
它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。
本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。
2 数字信号处理在生物医学工程中的应用2.1 信号处理在DNA 序列中的应用生物序列数据在数学上以字符串表示，每个字符对应于字母表中的一个字母。
如 DNA 序列中，用 A,T,C,G 四个字母代表组成 DNA 序列的四种碱基。
对数值化后的DNA 序列进行频谱分析发现基因序列蛋白质编码区存在周期 3行为，即其功率谱在1/3频率处有一谱峰。
用傅利叶变换来分析基因序列的功率谱可以发现其蛋白质编码区，可以预测基因位置和真核细胞基因中独特的外显子。
1.1 DFT 求 DNA 序列功率谱在对基因组序列进行计算分析之前，先将其转化为数值序列。
设字母表Λ = {A ，C ，G ，T } ,取长度为N 的DNA 序列x[n]，对于Λ中每个不同的字母都形成一个指示器序列[]n x α(0≤n ≤N-1，α∈Λ),在序列[]n x α中的某一个位置i 有: []其他)(01i n x ααα=⎩⎨⎧=(位置i 处的碱基为α) 该指示器的DFT 变换为[][]n jw N n DFT k e n x k X --=∑=10αα，)10(-≤≤N k （1） 于是可以求得DNA 序列的功率谱：[][]∑=⋯412ααk X k S ，k=0,1，N/2-1 （2） 自发脑电的信号非常微弱，且存在非平稳性，极易被噪声所干扰，所以在对脑信号的采集后的必要步骤就是提高信噪比。
小波分析就是解决该问题的有效方法之一，小波分析可以根据变换尺度参数与频率的对应关系，有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声。
2.2 小波分析在生物医学工程中的应用[1～4]近年来,小波的研究受到数学家,理论物理学家和工程学家们的关注,特别是在信号处理,图象处理,语音分析,模式识别,量子物理及众多非线性科学等应用领域,被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。
所谓的小波变换是指把某一被称为基本小波(mother wavelet)的函数)(t ϕ作位移α后,再在不同尺度α下与待分析信号)(t x 作内积: dt t t x WT X )/)(()()/1(),(ατϕατα-=*⎰ 0>α其中α为伸缩因子,τ为平移因子。
等效的频域表示:ωαωψωπαταωd X WT r X j e )()()2/(),(+*⎰=式中)(ωX ,)(ωψ分别是)(t x ,)(t ϕ的傅里叶变换。
任何变换都必须能进行反变换才有实际意义,但反变换未必一定存在,对小波变换而言,所采用的小波必须满足允许条件∞<=⎰∞ωωωϕϕd C /)(02。
由此推论出0)(=ωX 或0)(=⎰dt t ϕ,即小波变换必须具有带通性质。
本来满足允许条件的)(t ϕ便可作为基本小波,但考虑到频域上的局域要求,条件就更苛刻一些:即要求小波在频域上局域性能好,应要求)(t ϕ的前n 阶矩为零,也就是0)(=⎰dt t t n ϕ,且n 越大越好。
在频域上这相当于要求)(ωX 在0=ω处有n 阶零点。
小波分析方法具有以下特点:(1)时频局部化特点,即可以同时提供时域和频域局部化信息。
(2)多分辨率,即多尺度的特点,可以由粗到细逐步观察信号。
(3)带通滤波的特点,可以根据中心频率的变化调节带宽,中心频率的高低与带宽成反向变化,可以观测出信号的低频缓变部分和高频突变部分。
这种变焦特性决定了它对非平稳信号处理的特殊功能。
在生物医学工程中的信号处理,信号压缩,医学图象处理中,小波变换均有用武之地。
适当地选择小波基,可以方便地检测出信号的奇异点,观测信号的瞬态变化以及时域分析中信号不见的信息;此外利用带通特性,将信号分解成不同频带低频分解波和高频分解波,并提取出信号中的非平稳信号。
在生物医学工程中的人体电信号,如心电信号(ECG),脑电信号(EEG),肌电信号(MUAP),视觉诱发电位信号(VEP)等均为非平稳的弱电信号,但对于这些信号的提取常因各信号的频谱相互交迭,以及信噪比较低加之工频及谐波干扰严重等而产生困难,而小波对非平稳信号的突出的处理能力,给人体电信号的提取带来了较以往各种滤波方法更为方便的手段。
此外,在CT 成象方面,如何既增强边缘又平滑噪声一直是图象处理的难题,而小波变换,由于它可以同时在时域和频域内局部化,因而可以较好地处理图象局部细节,提高边缘分辨度,因此小波方法的出现给生物医学工程中信号图象分析提供了有力的手段。
2.3 人工神经网络(ANN)在生物医学工程中的应用人工神经网络是指由大量简单元件(即神经元,可以用电子元件,光学元件等模拟)广泛相互连接而成的复杂网络系统。
神经网络有很多具体模型,其共同的基本特征是:(1)以大规模并行处理为主;(2)采用分布式存储,具有很强的容错性和联想功能;(3)强调自适应过程和学习(训练)过程。
人工神经网络的最新发展使其成为信号处理的强有力工具,对于那些用其它信号处理技术无法解决的问题,人工神经网络的应用开辟了新的领域,许多ANN 的算法和它们的应用已广泛的在自然科学的各个领域被报道,在这些网络模型中,多层感知器被认为是最有用的学习模型,广泛应用于脑电信号,心电信号的处理中。
20世纪80年代末,90年代初,神经网络的研究在国际上形成一股热潮,其原因是由于神经网络可将人脑的智能原理应用来解决工程技术及社会管理的许多复杂问题。
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、病理现象,例如:心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别,心电信号的压缩,医学图像的识别和处理等。
人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统,具有巨量并行性,分布式存贮,自适应学习的自组织等功能,可以用来解决生物医学信号分析处理中,用常规方法难以解决或无法解决的问题,神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析,听觉诱发电位信号的提取;用于Holter 系统的心电信号数据的压缩算法;医学图像的数据压缩算法等等。
这些应用大多数都是基于神经网络的多层前馈网络反向传播算法(即BP 算法)训练三层网络,该方法能解决许多信号处理中的难题,如语言合成与识别,视觉模式识别。
从输出层开始,连接到第一隐层的连接权用如下算法校正:j j ij X W ηδ=∆j j ij ij X t W t W ηδ+=+)()1(其中,)(t W ij 对应时刻t 输出层i 到隐层节点j 的连接权,j X 隐层第j 个节点的输出;η为学习率控制常数,j δ是误差。
由于神经网络可以把专家知识和先验知识结合进一个数学框架来完成提取特征和分类识别等功能,而不需要任何对数据和噪声的先验统计假设,也不需要把专家知识和经验归纳成严密清晰的条文,所以最适应于研究和分析生物医学信号。
2.4 维格纳(Wigner)分布在生物医学工程中的应用1932年Wigner 描述了一个函数Wigner 分数,为加强时域函数重建为时域图提供了最佳途径。
Wigner 分布同时提供信号时域及频域特征,更适合分析随时间变化的能量和。
Wigner 分析不需要假设信号是静止的,比FFT 及AR 分析有更高的分辨率。
限制Wigner 分布分析应用的不利特征为它只适用于单一成分的信号,如果信号中两种或者多种成分同时存在,函数中将产生伪峰,成为交叉项。
对于确定性的连续时间复值函数,其维格纳分布的定义是:τττωωπd e t x t x t WD j x -*∞∞--+=⎰)2/()2/(),(它可以看成是函数ττττωπd e t x t x t r j x -*-+=)2/()2/(),(对τ的傅氏变换,其等效频域表示是:dt e X X t WD t j x ξξωξωπω-*∞∞--+=⎰)2/()2/()2/1(),( 经过应用数学界几十年的努力,维格纳分布的理论已逐步趋于成熟。
进入20世纪80年代以来,许多学者采用维格纳分布对多种非平稳信号进行了分析。
由于生物医学信号的非平稳性比较突出,因近年来国内外都有人希望采用维格纳分布来较好地表现它们的频率特性随时间的变化,特别对较微弱的电生理信号。
维格纳分布在生物医学信号分析中的应用及发展主要包括生理节律、心电信号、血流速率波信号、体感诱发电位、超声多普勒信号、听神经电活动信号、声音信号、脑电信号、第一心音、心室晚电位、心率,血压和呼吸信号等方面。
目前国内有许多研究机构从事这方面工作。
他们的研究对象大部分是高频心电图,心室晚电位和心音信号,已有的结论表明:维格纳分布对这几种信号的特异性和灵敏度较为显著。
维格纳分布在应用中的主要困难是由于它的加法性质而引入的交叉项干扰。
有人在利用DPWD 对高频心电图和心室晚电位进行分析时,采用了在时轴上作滑动平均的方法来抑制交叉项干扰,取得比较好的效果。
另外,对信号进行迭加平均预处理和高通滤波将会取得更好的效果。
维格纳分布在多种非平稳信号分析中所表现的特异性和灵敏度已经得到证明。
但到目前为止,各种信号的维格纳分布的分析结果还只停留在定性的特征上,进一步提取能作为诊断的定量特征指标将是今后的主要研究方向。
大量研究表明,维格纳分布是分析非平稳信号的有效手段。
它的直观的时域分布和良好的频域分辨率能够较好地满足各种生物医学信号分析的要求,维格纳分布将在生物医学信号分析领域得到更广泛而有效的应用和发展。
3 前景展望数字信号处理技术的产生和发展时间并不长,但由于其处理问题的特殊技巧和特殊效果已成为理论研究和工程实际应用中强有力的工具。