现阶段生物医学信号处理技术与进展
数字信号处理在生物医学工程中的应用及研究进展
数字信号处理在生物医学工程中的应用及研究进展数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种通过对模拟信号进行采样和数字化处理的技术，广泛应用于各个领域。
在生物医学工程中，数字信号处理在医学影像处理、生物信号处理以及医学诊断和治疗等方面发挥着重要的作用。
本文将介绍数字信号处理在生物医学工程中的应用及研究进展。
一、医学影像处理医学影像处理是数字信号处理在生物医学工程中的重要应用之一。
医学影像包括CT（Computed Tomography，计算机断层扫描）、MRI （Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像）等。
通过数字信号处理技术，可以对医学影像进行图像增强、边缘检测、降噪等处理，从而提高图像质量和分辨率，为医生提供更准确的诊断和治疗依据。
例如，在CT图像处理中，可以通过数字滤波算法对图像进行降噪处理，减少图像中的伪像和患者运动造成的伪迹。
同时，还可以利用数字图像处理技术对CT图像进行三维重建和体素分析，实现对器官和病变的精确测量和定位。
二、生物信号处理生物信号处理是数字信号处理在生物医学工程中的另一个重要应用领域。
生物信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号等。
通过数字信号处理技术，可以对生物信号进行特征提取、滤波、分析等处理，为医学研究和临床应用提供可靠的数据支持。
例如，在心电信号处理中，可以利用数字滤波技术提取心电信号的特征频率和幅值，进而实现心律失常的自动诊断和预警。
此外，还可以通过数字信号处理技术对脑电信号进行频谱分析，研究大脑的功能活动和认知机制，对神经系统疾病进行诊断和治疗。
三、医学诊断与治疗数字信号处理在医学诊断与治疗中也发挥着关键作用。
通过对医学数据的数字化处理和分析，可以提取有用的信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，在医学图像诊断中，数字信号处理技术可以对图像进行特征提取和分类，辅助医生对肿瘤、疾病等进行精确诊断。
生物医学信号处理的新技术
生物医学信号处理的新技术第一章：简介随着现代医学技术的发展，生物医学信号处理已经成为医学领域中非常重要的一环。
生物医学信号处理是指将从生物体中获得的各种信号（例如心电图、脑电图、血压等）进行数字化处理，以便于医生们更加直观地了解患者的病情并制定出更为合理的治疗方案。
随着计算机技术与数据处理技术的不断进步，生物医学信号处理的新技术也日趋成熟。
本文将介绍一些目前最新的生物医学信号处理技术。
第二章：基于人工智能的生物医学信号处理技术随着人工智能的发展，越来越多的生物医学信号处理技术开始基于机器学习算法进行。
人工智能可以通过对大量医学数据的分析，判断病情并提供治疗建议。
例如，在医疗诊断领域，许多公司已经开始研发基于人工智能的自动诊断系统。
这些系统可以通过对医学数据的深入分析，比传统医生更快地进行诊断并制定合理的治疗方案，从而加快患者的治疗进程。
第三章：基于深度学习的生物医学信号处理技术深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它可以通过对大量医学数据的分析，进行模型训练从而实现诊断和预测。
例如在心电图信号处理中，深度学习技术可以对心电图信号人工神经网络进行训练，实现快速自动诊断。
通过对信号进行深度学习，医生们可以在更短的时间内取得更准确的结果。
第四章：基于玻色-爱因斯坦调制的生物医学信号处理技术玻色-爱因斯坦调制是一种新型的量子调制技术，可以实现在低信杂比情况下高效的信号传输。
在生物医学信号处理中，玻色-爱因斯坦调制技术可以用于医学图像的传输和处理。
通过使用这种技术，医生们可以更准确地明确患者的病情，并在更短的时间内制定出更为合理的治疗方案。
第五章：基于深度学习和生物安全的生物医学信号处理技术生物安全是一个重要的问题，对于医学领域尤其重要。
基于深度学习技术，可以有效地进行生物安全监测，提高医疗安全性。
例如，基于深度学习技术开发出了一种能够识别医院传染病风险的系统。
这种系统可以通过分析医疗数据，及时识别出患者与患者之间的关系，有效地降低医院交叉感染的风险。
生物医学信号处理技术与应用
生物医学信号处理技术与应用一、引言生物医学信号处理技术指的是将生物医学信号通过特定的信号处理方式进行分析、处理和解释的技术，在临床医学、生物医学工程等领域中广泛应用。
本文将从生物医学信号的种类、信号处理技术、应用及未来发展方向等方面进行介绍。
二、生物医学信号的种类生物医学信号是指来自生物体内或体外的反映某些生理现象的信号，主要包括以下几类信号：1. 生物电信号：主要包括心电信号、脑电信号、眼电信号、肌电信号等，用于分析生物器官的功能状态。
2. 生物磁信号：主要是指脑磁信号，由于其信号量小、信噪比低等缺陷，应用还受到限制。
3. 生物光信号：此类信号主要来自皮肤、角膜、骨骼等部位，可以反映体内的代谢状况和组织结构。
4. 生物声信号：主要包括心音、呼吸音等，可反映生物体内的声学信息。
5. 生物化学信号：主要包括血液成分、体液组分等，可用于诊断病情及监测生理功能。
三、生物医学信号的处理技术生物医学信号处理技术主要包括信号采集、滤波、特征提取及分类等步骤。
1. 信号采集：要求采样率和信噪比高，同时信号采集设备要符合医疗器械的安全性和可靠性要求。
一般来说，常用的信号采集设备包括心电图仪、EEG仪、EMG仪等。
2. 滤波：为了降低信号中的噪声对信号的干扰和误差，需要采用滤波算法对信号进行消噪，较常用的算法有低通、高通、带通、带阻等滤波器。
3. 特征提取：是指从处理后的信号中提取出与生理现象相关的参数，用于对生物体的状态进行判定。
常用的特征提取算法包括时域特征、频域特征、小波分析等。
4. 分类：是指将处理后的信号进行分类，以实现病情诊断或对生理状态进行监测。
常用的分类算法有支持向量机、决策树、神经网络等。
四、生物医学信号处理技术的应用生物医学信号处理技术在临床医学及生物医学工程等领域中得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 诊断：通过对生物医学信号的分析处理，实现对疾病诊断的辅助。
如心电图在心脏病诊断中的应用。
生物医学信号处理技术的发展趋势及挑战
生物医学信号处理技术的发展趋势及挑战引言：生物医学信号处理技术在医疗领域发挥着重要作用，可帮助医生更好地了解和诊断患者的疾病情况。
随着科技的不断进步和创新，生物医学信号处理技术也在不断发展，应对着新的挑战。
本文将介绍生物医学信号处理技术的发展趋势，并讨论当前面临的挑战。
一、生物医学信号处理技术的发展趋势1. 多模态信号处理随着医学设备的不断改进，患者的多种生物医学信号可以同时被获取。
通过将不同传感器的数据进行融合和处理，可以提供更全面、准确的医学信息。
多模态信号处理技术已经成为生物医学信号处理的研究热点，例如将生物电信号和影像数据进行融合，可以更好地了解患者的疾病情况。
2. 基于机器学习的信号处理机器学习技术的迅速发展对生物医学信号处理产生了深远影响。
通过训练模型对生物医学信号进行分类、分析和诊断，可以提高准确性和效率。
例如，可以使用机器学习算法对心电图数据进行分类，帮助医生准确判断心脏疾病的类型和严重程度。
3. 实时处理与边缘计算随着物联网技术的发展，生物医学信号处理的需求从传统的离线处理转向实时处理。
实时处理可以极大地缩短诊断时间，提高医疗效率。
边缘计算技术的兴起为实时处理提供了更好的支持，通过在边缘设备上进行信号处理，可以降低传输延迟和网络负载。
二、生物医学信号处理技术面临的挑战1. 数据质量和可靠性生物医学信号往往包含噪声和干扰，数据质量会对信号处理的结果产生重大影响。
因此，如何提高生物医学信号的质量和可靠性是一个重要的挑战。
通过设计更好的传感器、采集电路和滤波算法等方式可以提高数据质量，从而提高信号处理的准确性。
2. 大数据管理和隐私保护生物医学信号的采集和处理产生了大量的数据，在面对这些大数据时，如何高效地管理和分析数据是一个挑战。
此外，隐私保护也是一个重要的问题，因为生物医学信号属于敏感个人健康信息。
如何确保数据的安全性和隐私性，同时又能够充分利用这些数据进行研究和创新，是需要解决的问题。
生物医学信号检测与处理技术的研究与应用
生物医学信号检测与处理技术的研究与应用随着科技的发展和人们对健康的关注程度不断提高，生物医学信号检测与处理技术变得越来越重要。
这项技术广泛应用于医学各个领域，帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗。
本文将介绍生物医学信号检测与处理技术的研究进展和应用案例。
生物医学信号检测是指在生物体内获取并记录各种生理参数或生理事件的信号的过程。
生物体包含了人体和其他动物体，它们的生命特征在信号中得到体现。
生物医学信号可以分为几个主要类别，包括心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）和胃肠电图（EGG）等。
这些信号通过专用的传感器采集到，然后通过放大、滤波和模数转换等处理步骤进行处理。
生物医学信号处理是指对生物医学信号进行分析和解释的过程。
目标是提取出有用的信息，帮助医生做出正确的诊断和决策。
生物医学信号处理技术包括信号滤波、时频分析、特征提取和模式识别等方法。
信号滤波主要用于去除噪声和干扰，保留有用的信号成分。
时频分析可以揭示信号的频率和时间特性。
特征提取旨在从信号中提取出与目标事件相关的特征。
而模式识别则通过对比已知模式和未知模式，识别出信号中的特定模式。
生物医学信号检测与处理技术在临床医学中有着广泛的应用。
首先，它可以用于心脏疾病的诊断和监测。
心电图是最常见的生物医学信号之一，可以通过分析心电图信号来检测心律失常、心脏缺血和心肌梗死等疾病。
其次，生物医学信号处理技术在脑科学中也发挥着重要作用。
脑电图信号可以用于诊断癫痫、睡眠障碍和认知功能障碍等疾病。
此外，肌电图信号可以帮助诊断肌肉疾病，胃肠电图信号则可以用于研究胃肠功能和诊断胃肠疾病。
生物医学信号检测与处理技术的研究也取得了许多重要进展。
随着计算机技术和算法的不断发展，处理大量生物医学信号的能力不断提高。
例如，机器学习和深度学习技术在生物医学信号处理中得到了广泛应用。
这些算法可以自动提取信号中的特征和模式，并进行分类和识别。
此外，无线传感器网络技术也为生物医学信号的长时间监测提供了便利。
生物电信号处理技术的发展趋势
生物电信号处理技术的发展趋势生物电信号处理技术是目前医学电子工程学中的一个热门研究领域，旨在通过对生体内产生的生物电信号进行采集、处理和分析，为医学疾病的诊断、预防和治疗提供科学依据。
随着医学科技的不断发展，生物电信号处理技术也得到了快速发展，在未来的发展中，将有以下三个趋势。
一、多模态信号处理技术将会得到广泛的应用在疾病诊断中，医生往往需要通过多种方式，如通过观察症状和生化指标等，来确定疾病的类型和严重程度。
而在这一过程中，生物电信号处理技术所处理的生物电信号就成为了一种重要的辅助手段。
因此，多模态信号处理技术在未来的发展中，将成为一个热点。
这种技术将采用多种信号采集设备，如脑电图、心电图、眼电图等，将各种信号进行整合处理，从而提高诊断的准确性和灵敏度。
同时，多模态信号处理技术还将帮助医生更好地理解病理生理学机制，为疾病的预防和治疗提供更全面的参考依据。
二、神经网络算法将得到广泛应用随着计算机技术的不断进步，人工智能也成为了生物电信号处理技术发展的重要工具。
其中，神经网络算法是一种非常有前途的技术。
神经网络算法是一种模拟人脑工作方式的计算方法，它可以模拟大脑的学习和记忆过程，自动发现和整合生物电信号中的信息。
以目前的医学研究为例，神经网络算法已经应用于多项医学研究，如肿瘤分类和诊断、心律失常定位和识别等。
在生物电信号处理技术中，神经网络算法也将会得到广泛的应用，从而提高技术的准确性和灵敏度，为疾病的诊断和治疗提供更加科学的依据。
三、移动监测设备将成为发展趋势目前，大多数生物电信号的采集需要在特定的地点和条件下进行，这给生物信号处理技术的应用和疾病的监测带来了不便。
而近年来，移动监测设备的研究发展，提高了对生物信号的实时监测和处理能力，这为生物电信号处理技术带来了一个新的发展方向。
移动监测设备不仅可以不受场所限制地采集生物信号，而且可以实时将这些信号发送到云端进行处理和存储，提高了监测的实时性和准确性。
生物医学信号处理技术的最新进展
生物医学信号处理技术的最新进展生物医学信号处理技术是指将接收到的生物信号进行采集、处理和分析的一种技术。
它广泛应用于医学诊断和治疗领域，通过对生物信号的分析和处理，可以为医生提供有力的诊断参考和治疗指导。
与传统的医学检测方法相比，生物医学信号处理技术具有非常高的精度和准确性，能够帮助医生更快地做出正确的诊断决策，从而实现更好的治疗效果。
现在，生物医学信号处理技术正处于不断发展和改善的阶段。
目前，该技术主要应用于以下几个方面。
心电信号处理技术心电信号是指记录到的心脏电生理信号。
通过对心电信号的采集和处理，可以诊断出各种心脏疾病。
而传统的心电图方法只具有概略的分析和检测能力，基本只有人工解读的水平。
如今，随着计算机技术和数字信号处理技术的不断发展，心电信号处理技术也获得了长足的进展。
其中，最主要的技术是 ST-T 波分析，其中的 T 波诊断技术可以在心肌缺血引起的T 波改变的情况下提供更加可靠的检测方法。
目前，基于其他算法的心电信号处理技术也在不断地被开发和研究。
这些技术可以用于智能识别不同类型的心律失常、心室扑动，以及量化评估不同的心脏病变，为心脏病的诊断和治疗提供了帮助。
脑电信号处理技术脑电信号是指记录到的大脑电生理信号。
通过对脑电信号的采集和处理，可以帮助医生诊断出脑部疾病和神经系统疾病。
与心电信号处理技术类似，脑电信号处理技术也面临着各种难题，如如何减少伪迹，如何提取有意义的信号等。
目前，脑电信号处理技术主要应用于脑电图的解读。
通过将时间序列数据转换为频域数据，可以实现更好的信号提取，快速识别出不同信号的频段和幅度等特征。
目前，这些技术已经被广泛用于研究脑亚型的振荡和大脑的功能连接，在医生、研究人员和神经科学家中的应用日益增多。
电生理信号分析和处理<br/>电生理信号分析和处理主要是指对与生物电子学相关的生物信号进行计算和处理，如 EEG、 ECG、 EMG 和 ERG 等生物电信号。
生物医学中的信号处理技术和应用
生物医学中的信号处理技术和应用在生物医学领域中，信号处理技术是一项非常重要的技术。
这种技术可以将生物信号转换为数字信号，从而方便医学专业人员进行分析和研究。
在本文中，我们将介绍信号处理技术的应用，以及该技术在生物医学中的重要性。
一、信号处理技术的应用1.生物医学成像生物医学成像技术是医学领域中非常重要的一种技术。
通过使用信号处理技术，医学专业人员可以对生物体内的活动进行可视化，并帮助医生进行诊断。
例如，计算机断层扫描（CT扫描）和磁共振成像（MRI）就是通过信号处理技术获得的。
2.生物信号分析生物信号分析也是信号处理技术的一个应用领域。
生物信号包括心电信号、脑电信号和神经肌肉信号等等。
通过使用信号处理技术，医学专业人员可以对这些信号进行分析和诊断。
3.遥测医疗信号处理技术还可以应用于遥测医疗中。
这种技术可以让医生远程监视患者的生命体征。
通过使用传感器和无线技术，医生可以随时随地监视患者的血压、心率等生命体征，并在必要时采取措施进行治疗。
二、信号处理技术在生物医学中的重要性信号处理技术在生物医学中的重要性不言而喻。
以下是其重要性的几个方面：1.对于疾病的诊断和治疗起到了重要的作用更好地理解和分析生物信号可以帮助医生更准确地诊断疾病。
通过使用信号处理技术，医生可以判断患者是否有心脏病、脑瘤等疾病。
信号处理技术还可以帮助医生制定治疗计划，从而更好地治疗疾病。
2.帮助科学家更好地研究生命体系信号处理技术还可以帮助科学家更好地研究生命体系。
例如，通过对神经活动的理解，科学家可以更好地理解认知和行为的过程。
3.提高医学领域的效率和准确性使用信号处理技术可以有效缩短诊断和治疗的时间，提高了医学领域的效率和准确性。
信号处理技术还消除了许多人为误差，从而减少了错诊的概率。
总的来说，信号处理技术在生物医学中的应用非常广泛，并发挥着不可替代的作用。
通过继续对这种技术进行研究和发展，我们可以更好地理解和治疗疾病，从而提高生命的质量。
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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]。
为研制新一代的采集和实时分析系统提供了物质基础。
2.基于虚拟仪器技术的生物医学信号采集和分析系统作为一种新兴的计算机技术 ,虚拟仪器技术的发展为生物医学仪器的发展带来了广阔的前景。
建立在通用计算机和数据采集(daq)设备基础上的虚拟仪器技术具有开发周期短、通用性强和便于维护升级等特点 ,为研究人员节省了大量的时间和精力。
与普通的分析仪器相比 , 虚拟仪器具有分析功能强大 , 图形化界面 , 操作直观方便 , 开放性能好 , 价格便宜 , 即插即用的优点[10]。
3.小波变换在生物医学信号分析中的应用传统生物医学信号处理方法以傅立叶理论为基础,其积分区间是从负无穷到正无穷,其表示的是信号的总体谱,不易得到信号在某一段时间范围内的频谱[5]。
小波变换是传统傅里叶变换的继承和发展。
由于小波的多分辨率分析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步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,因此特别适合于图像信号这一类非平稳信号源的处理,已成为一种信号/图像处理的新手段[6]。
小波变换的基本方法是选择满足时域积分为零的函数作为基本小波,通过将基本小波的伸缩,平移来生成一函数族,该函数可以构成函数空间的一个框架,将待分析的信号向该框架上投影得到分解,便能得到信号的时间——尺度表达,从而能在变换域上达到最有效的信号处理[9]。
现在小波分析理论在生物医学信号处理中的应用才刚刚起步,其应用主要集中在信号特征提取方面,已经开始用于脑电信号处理,心电信号处理以及医学图像处理。
二、典型的基于dsp的生物医学信号采集和分析的系统模型1.系统的硬件结构其中的数据采集和处理子系统是利用dsp设计的基于usb2.0总线的实时系统。
usb的优势在于不会发生中断请求以及dma、存储器和i/o冲突;具有强大的扩展能力;安装方便。
其中,usb2.0有着高达480mbps的传输速度,已经逐渐成为计算机接口的主流。
其中模数转换是使用ad9042,采样速率为12b、41mhz。
保证在20mhz带宽上,具有80db的无失真动态范围,典型的信噪比为68db。
连接4k的双口ram空间分为2个block,每采完2b数据即产生一个ext_int7中断,dsp将数据取走,dsp取数不影响a/d采样,a/d采样的下2b数据写入另一个block,2个block轮流工作。
当模数转换结束后数据信号送dsp处理器进行运算处理,本设计采用了tms320c6201数据处理器,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。
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,我们选用了ez-usb.fx2系列中的cy7c68013。
(见图3)cy7c68013的结构特点:(1)在它的独特架构中,包括一个智能串行接口引擎(sie),它可以执行所有的基本usb功能,将嵌入的mcu 解放出来用于实现其他功能,以保证持续有效高速的数据传送。
(2)芯片内具有4kb的fifo用于数据缓冲,作为从设备时,可采用fifo 接口直接与dsp连接。
(3)为了解决usb高速模式带宽的问题,usb 接口和应用环境直接共享fifo,而微控制器可不参与数据传输。
(4)8501单片机程序从ram中运行也可从外部存储器运行,当从ram 中运行时可通过ubs口从pc机中装载,也可通过e2prom装载便于软件更新。
(5)fx2可提供全面集成的解决方案,它占用更少的电路板空间,并缩短开发时间。
在fx2封装模式中我们选用了电路板空间较少的56脚sopp[6] 。
cy7c68013与外部设备的接口有2种方式,一种为slavefiso形式, 将cy7c68013设为从机方式, 另一种工作方式是以cy7c68013为主机方式, 在本方案中选用了slavefifos模式,异步读写。
2.系统的软件结构系统软件主要有上位机应用程序、dsp数据采集和处理程序、usb 固件和应用程序3个层次构成。
下面简要介绍各部分的设计内容。
usb设备的软件设计:该软件包括固件设计,usb固件驱动程序和应用程序设计。
固件程序是运行在cy7c68013上的程序,我们采用了c++语言设计。
主要设计思路:(1)cy7c68013工作于异步从fifo(slavefifo)模式,相应寄存器操作为:ifconfic=0xcb。
(2)由外部逻辑或外部dsp直接连接到fx2的端点fi-fo。
将4kb的fifo 对应endpoint2和endpoint6两个端点,相应寄存器操作ep2cfc=0xao;ep6cfc=0xf2,存放usb需要上传与接收的数据。
(3)将fifo的endpoint2和endpoint6设置为自动方式,即自动数据传输。
相应的寄存器操作为 :ep2fifocfg=0x11,ep6fifocfg=0xod。
dsp的软件设计:dsp的软件设计包括dsp系统运行主程序和数据的信号处理、采样控制、传输控制等子程序。
对于该软件的设计,我们在采样控制、传输控制等子程序用c语言完成,数据的信号处理方面,如:fft、低通滤波相关计算等,我们采用了matlab6.1。
matlab具有其它高级语言难以比拟的优点,如编程简单、编程效率高,带有各种适合多领域计算的工具箱,可直接应用。
matlab同c 语言一样能在ccs(codecomposerstudio)集成开发环境应用。
最后将程序在ccs环境中编辑、调试、代码性能测试等,编译成汇编语言应用程序。
3.系统的测试结果我们利用此系统完成了大鼠头皮层神经元群放电信号的采集与处理的实验研究。
该信号的特点为幅度很低,基本淹没在背景噪声中,于是在dsp处理上加强了信号放大、滤波降噪,fft、功率谱、小波变换等相关运算。
经过处理后的信号如下。
4.对系统的两点个人想法通过对这个典型系统的分析,包括硬件结构,软件结构以及最后的测试结果,我觉得又如下几点启示:1.生物医学信号属于微弱信号,对干扰噪声尤其敏感。
在生物医学信号检测中,系统是否良好接地,是整个检测系统能否正常工作的重要保证。
接地就是将某点与一个等电位点或等电位面之间用低电阻导体连接起来,形成电路系统的一个基准电位。
良好的接地方式不但可以统一测试系统的基准电位,保护电路系统的安全,减小各部份电路之间因多点接地形成的基准电位差,还可削弱甚至消除电路内外对目标信号的干扰。
不良的接地方式不但不能统一基准、消除干扰,还可能因此而引入干扰、破坏电路工作的稳定性和安全性,严重时甚至导致电路系统瘫痪而无法工作。
2.小波变换作为一种新的信号分析与处理技术 ,近年来在科技界引起了重视。
小波变换用逐渐精细的频率分辨率移近观察信号的快变成分 ,使用逐渐精细的频率分辨率移远观察信号1 ～3的慢变成分。
而传统的傅里叶分析只能获得信号的整体频谱 ,不能反映时域信息。
小波变换这种良好的时频分析特性非常适用于脑电信号等非平稳信号的分析 ,为我们自动检测和分析波形 ,去除干扰波 ,提供了强有力的工具,在生物医学信号特别是心电信号检测与去噪,图像增强和压缩中将有广泛的前景。
三、发展趋势及展望在医学临床和科学研究中,需要采集各种生物电信号、识别信号的主要特征,并判断其规律,特别是对于生物体发出的非周期、随机的生理电信号,需要应用数字滤波、模式识别算法等对信号进行处理。
医学信号采集、分析和处理在医学研究、临床诊断与治疗上具有重要意义。
近年来,随着计算机的普及,数字信号处理理论的深入尤其是小波变换的提出以及处理芯片(dsp)的发展,给现代生物医学信号的研究提供了更先进的手段和处理方法。
随着信息处理理论,处理芯片的不断进步,生物医学信号处理技术必将以更快的速度发展下去,得到更加广泛的应用。
参考文献:[1] 王乔, 蔡荣海, 陈光礻禹。
基于dsp的生物医学信号高速实时数据采集系统。
上海生物医学工程杂志,1994.4。
pp.2-4????[2] 邓亲恺现代医学仪器设计原理〔m〕.科学出版社,2004[3] 张志涌等matlab教程——基于6.x版本(m),背景航空航天大学出版社,2003[4] 刘海龙生物医学信号处理(m),化学工业出版社,2006[5] 李良成,刘秋宏,张璟。
小波变换在生物医学信号中的应用。
中国医疗器械信息,[6] 张阳德,周以,李小莉。