信号与系统在生物医学中的应用
生物医学信号采集与处理系统的研究
生物医学信号采集与处理系统的研究一、引言生物医学信号采集与处理是医学领域中的重要研究方向之一。
随着科技的不断发展，生物医学信号的采集和处理系统也逐渐得到了极大的改进，能够更加准确、实时地获取和处理生物医学信号。
本文将对生物医学信号采集与处理系统的研究进行阐述。
二、生物医学信号采集与处理系统的概述生物医学信号是指在生物体内产生的一些具有特定意义的信号，如心电信号、脑电信号、眼电信号等。
这些信号对于疾病的诊断和治疗非常重要。
因此，生物医学信号的采集和处理是医学领域中的一个重要环节。
生物医学信号采集与处理系统是采集、分析和处理生物医学信号的重要工具。
其主要由信号采集设备、信号处理器和数据处理软件等组成。
信号采集设备通常包括生物传感器、数据转换器和信号放大器等，其作用是将生物体内的信号转换为数字信号，并放大信号强度。
信号处理器是对采集数据进行滤波、放大、去噪等处理的设备，一般包括FFT（快速傅里叶变换）、小波变换、卡尔曼滤波器等。
数据处理软件主要是对采集到的信号进行分析和处理，如频谱分析、事件检测、信号识别等。
三、生物医学信号采集与处理系统的应用领域生物医学信号采集与处理系统被广泛应用于医学、生物工程、神经科学、生理学等领域。
在医学领域中，生物医学信号采集与处理系统广泛应用于疾病的诊断和治疗，如心血管疾病、神经系统疾病、肌肉损伤等。
在生物工程领域，生物医学信号采集与处理系统被用于开发生物传感器、人机交互技术等。
在神经科学和生理学领域，生物医学信号采集与处理系统被用于研究人类和动物生理学，包括大脑活动、肌肉运动、心脏功能等。
四、生物医学信号采集与处理系统的研究进展生物医学信号采集与处理系统的研究一直是医学领域的一个热点。
近年来，随着微电子技术、计算机技术和生物学技术的不断发展，生物医学信号采集与处理系统也取得了显著的进展。
（一）微电子技术在生物医学信号采集与处理中的应用微电子技术是实现生物医学信号采集与处理的基础。
《信号与系统》课程标准
《信号与系统》课程标准第一部分课程概述一、课程名称中文名称：《信号与系统》英文名称：《Signals and Systems》二、学时与适用对象课程总计90学时,均为理论课。
本标准适用于四年制、五年制生物医学工程专业。
三、课程性质地位《信号与系统》是生物医学工程专业开设的一门必修的专业基础课程。
它是以数学方法研究电信号与电系统的分析与求解，在现代电子类理工科的学科发展中，起着建立数学研究方法和实际工作桥梁的重要作用。
对信号与系统知识的理解和掌握，将为学员以后的实际工作打下基础。
预修课程为《高等数学》、《线性代数》、《电路原理》等，主修完本门课程后，学员将进一步学习《数字信号处理》、《医学图像处理》等后续课程。
四、课程基本理念1．准确把握本课程在人才培养方案中的作用和地位，教学内容、方法、手段的选择必须以人才培养目标和规格为依据。
2．坚持学员为主体，教员为主导的教学理念。
教学过程渗透素质教育、动手能力的培养等现代教育思想和观念。
3．在具体教学中应注意以下几个问题：（1）理论联系实际作为一门专业基础课，理论与实际的结合尤为重要。
由于这门课是利用数学工具来分析信号求解系统，所以在一开始接触时很多学员会不适应，将理论从实际中抽象出来需要一个思想转变的过程。
教学活动中，教员应该有意识地找出实际学习生活中学员可能接触到的一些例子，通过对这些实例的分析帮助学员完成这一思想转变，从而使学员开始学会使用理论工具来分析实际问题，使理论与实际通过数学这座桥梁联系到一起。
在教员的启发引导和实例教学的作用下，建立用数学方法解决实际工程问题的思维模式，培养学员分析问题、解决问题的能力。
（2）重视教与学的结合从课程的设计到评价的各个环节，在注意发挥教员教学主导作用的同时，还要特别注意学员学习的主动性，以充分发挥学员的积极性和学习潜能。
提高学习的主动性，就要求教员能够在这门看起来枯燥的理论课程教学中，能够让学员发现乐趣，形成适合自己的学习方法。
信号与系统在生物医学工程中的应用
信号与系统在生物医学工程中的应用信号与系统是一门重要的学科，其应用领域之一就是生物医学工程。
生物医学工程利用工程学原理和技术来解决医学领域中的问题，包括研究和开发医疗设备、设计生物传感器等。
在这个领域中，信号与系统发挥了至关重要的作用。
第一节：信号与系统概述信号是指随时间或空间变化的某一量，如电流、压力、温度等。
系统是指对信号进行加工、处理或传输的设备或装置。
信号与系统的学科研究信号在系统中的变化和传递规律，从而解决各种问题。
第二节：信号处理在生物医学工程中的应用1. 信号采集与处理在生物医学工程中，采集并处理生物信号是非常重要的一环。
例如，心电图(ECG)和脑电图(EEG)等生物电信号的采集和处理可以帮助医生监测病人的心电活动和脑电活动，从而对病情做出判断。
信号处理技术可以帮助滤除噪音、增强信号质量，提高分析的准确性。
2. 生物传感器生物传感器是一种能够将生物信号转化为电信号的装置。
这些传感器可以监测和测量人体各种生理参数，如体温、血压、血氧饱和度等。
信号与系统的应用可以帮助设计和优化生物传感器，使其更加灵敏和准确。
3. 图像处理图像处理是信号处理的重要分支，可以用于医学图像的处理和分析。
例如，医学影像学中的X射线、CT扫描、MRI等技术生成的图像可以通过信号处理方法进行增强、分割和识别，从而帮助医生准确诊断疾病。
第三节：信号与系统在生物医学工程研究中的应用案例1. 生物电信号处理研究者使用信号处理技术处理心电图信号，准确地识别和预测心脏病变，帮助提前预防和治疗心脏疾病。
2. 医学图像处理通过信号与系统的方法，研究者可以对医学图像进行分析和处理，以帮助医生进行病变检测、定位和分析，提高诊断的准确性和效率。
3. 生物传感器的设计与优化信号与系统的理论可以用于生物传感器的设计和优化，提高生物传感器的灵敏度、准确性和稳定性，以更好地监测病人的生理参数。
总结：信号与系统在生物医学工程中的应用不仅仅局限于信号的采集和处理，还包括生物传感器设计与优化、医学图像处理等多个方面。
基于OBE理念的医学院校生物医学工程专业信号与系统课程改革
基于OBE理念的医学院校生物医学工程专业信号与系统课程改革作者：许佳王凤宁旭徐林陈明生来源：《大学教育》2023年第17期［摘要］为满足新形势下医学院校生物医学工程专业应用型人才的培养需求，课题组针对目前课程存在的理论教学体系陈旧、专业结合性差、实践应用性不够等问题，采用OBE作为课程改革理念，对信号与系统课程进行教学改革，进一步明确课程的学习成果目标，达到课程教学设计优化、教学内容重构的目的，并获得确保学习成果产出的有效教学方法以及客观评价方法。
［关键词］成果导向教育；信号与系统；课程改革；生物医学工程［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）17-0047-04近年来，教育部积极推进新工科建设 [1]。
2018年，教育部发布了《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，其原则和理念是以学生为中心，在成果导向下，对教育教学进行持续改进，这一标准及理念对高等院校专业应用型人才培养起到指导作用。
陆军军医大学（以下简称我校）自2018年来面向地方招收生物医学工程专业学生，基于贴近实战、满足军队卫生装备任职的需求，培养服务企业和行业并推动社会经济发展的创新型专业应用型人才[2]。
信号与系统课程（以下简称本课程）作为生物医学工程专业学生的专业基础课程，在教学环节中起到承上启下的作用，能够有效提高本课程教学质量，为后续课程的学习和专业应用型人才的培养奠定基础。
一、当前课程教学的主要问题（一）课程内容多，学时有限，课程理论性强本课程的特点是理论性强，这与课程本身学科特点有关[3]，其涉及大量的数学公式和理论推导研究，课堂教学中多以理论教学为主，这在一定程度上造成学生对抽象概念理解困难，影响学生学习的积极性和主动性，不利于学生工程、信息思维的培养。
（二）教学内容新颖性不足，专业结合不紧密课程教学主要依托教材进行，医学工程的前沿技术问题引入课堂较少。
由于本课程传统开设对象为电子信息技术、通信专业学生，现有课程内容案例多是为这类专业设置，与我校生物医学工程专业需要不符，缺少医学及军事特色的应用实例，导致学生学习目标不够明确，不了解课程的具体应用价值，学习动力不足。
信号与系统基础概述
信号与系统基础概述信号与系统是电子工程、通信工程以及其他相关领域中的重要基础知识，它涉及信号的产生、处理、传输及其在系统中的应用。
本文将基于这一主题，对信号与系统的基础概念、特性和应用进行探讨。
一、信号的定义与分类信号是信息的表达方式，它可以是电压、电流、光强等物理量的变化。
根据信号的特性和使用环境，我们可以将信号分为以下几类：1. 连续时间信号：连续时间信号是指在时间上连续存在的信号，可以用数学函数表示。
例如，声音信号就是一种连续时间信号，可以用声音波形来表示。
2. 离散时间信号：离散时间信号是在时间上离散存在的信号，只在某些时间点有定义。
例如，传感器输出的数字信号就是一种离散时间信号。
3. 连续振幅信号：连续振幅信号的振幅是连续变化的，可以是正弦波、方波等形式。
4. 离散振幅信号：离散振幅信号的振幅在离散时间点上有定义，只能取离散的数值。
二、系统的定义与分类系统是对输入信号进行处理的过程，它可以是物理系统、电子电路、计算机算法等。
根据系统对信号的处理方式和系统的特性，我们可以将系统分为以下几类：1. 线性系统：线性系统的输入和输出之间存在线性关系，满足叠加原理。
即系统对多个信号的加权叠加等于对这些信号分别加权后的输出信号加权叠加。
2. 非线性系统：非线性系统的输入和输出之间不存在线性关系，不满足叠加原理。
3. 时不变系统：时不变系统的输出只依赖于当前时刻的输入信号，与输入信号的历史无关。
4. 时变系统：时变系统的输出依赖于输入信号的历史，与时间有关。
三、信号与系统的时域分析时域分析是对信号与系统在时域上的行为进行分析，通过研究信号和系统的时域特性，可以推导出系统的稳定性、响应等重要信息。
常用的时域分析方法有以下几种：1. 冲击响应：冲击响应是指将单位冲激信号输入系统后的输出响应，通过求解冲击响应可以得到系统的单位冲击响应函数。
2. 阶跃响应：阶跃响应是指将单位阶跃信号输入系统后的输出响应，通过求解阶跃响应可以得到系统的单位阶跃响应函数。
信号与系统基础
信号与系统基础引言信号与系统是电子工程、通信工程、自动化工程等领域中的重要基础学科。
它研究信号的产生、传输、处理和分析，以及系统对信号的响应和处理。
信号与系统基础是这门学科的入门课程，本文将全面、详细、完整且深入地探讨信号与系统基础的相关内容。
信号的概念信号是一种随时间、空间或其他独立变量而变化的物理量。
信号可以是连续的或离散的，可以是周期的或非周期的。
常见的信号类型包括连续时间信号、离散时间信号、周期信号和非周期信号。
连续时间信号连续时间信号是在连续时间范围内定义的信号。
它可以用连续函数表示，例如正弦信号、方波信号等。
连续时间信号可以用微分方程或积分方程描述。
离散时间信号离散时间信号是在离散时间点上定义的信号。
它可以用序列表示，例如脉冲序列、阶跃序列等。
离散时间信号可以用差分方程描述。
周期信号周期信号是在一定时间间隔内重复出现的信号。
它可以用周期函数表示，例如正弦信号、方波信号等。
周期信号的周期是重复出现的最小时间间隔。
非周期信号非周期信号是没有重复出现的信号。
它可以是连续时间信号或离散时间信号，但不具有周期性。
系统的概念系统是对信号进行处理或操作的装置或过程。
系统可以是线性的或非线性的，可以是时不变的或时变的。
系统的输出可以通过输入信号和系统的特性来确定。
线性系统线性系统满足叠加原理，即输入信号的线性组合会产生相应输出信号的线性组合。
线性系统的特性可以用线性差分方程或线性微分方程表示。
非线性系统非线性系统不满足叠加原理，输入信号的线性组合不一定会产生相应输出信号的线性组合。
非线性系统的特性通常用非线性方程描述。
时不变系统时不变系统的特性不随时间变化。
即系统对于延迟输入信号的输出也会延迟相同的时间。
时变系统时变系统的特性随时间变化。
即系统对于延迟输入信号的输出会随时间发生变化。
信号与系统的表示与分析信号与系统可以通过数学工具进行表示和分析。
常用的数学工具包括傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换。
数字信号处理技术的应用领域
数字信号处理技术的应用领域数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是对模拟信号进行数字化处理的一种技术方法，已经广泛应用于各个领域。
本文将重点介绍数字信号处理技术的应用领域，并分点阐述各个领域的应用情况。
一、通信领域1.1 无线通信：数字信号处理技术在无线通信系统中起到了至关重要的作用。
通过数字信号处理，可以提高通信信号的质量，降低误码率，并实现各种调制解调、编解码等功能。
1.2 移动通信：数字信号处理技术在移动通信中的应用也非常广泛。
例如，通过数字信号处理可以实现信道估计、自适应调制等功能，提高移动通信系统的性能。
1.3 光纤通信：数字信号处理技术在光纤通信中的应用同样不可或缺。
通过数字信号处理，可以实现光纤信号的调制解调、光纤信号增强等功能，提高光纤通信的传输速率和稳定性。
二、音频与视频领域2.1 音频处理：数字信号处理技术在音频领域的应用也非常广泛。
例如，在音频信号处理过程中，可以利用数字滤波器消除噪声，实现均衡器调节音频频率响应，以及实现音频编解码等功能。
2.2 视频处理：数字信号处理技术在视频领域的应用同样重要。
通过数字信号处理，可以实现视频压缩编码，提高视频传输效率；还可以实现视频增强、去噪等功能，提高视频图像的质量。
三、医疗领域3.1 生物医学信号处理：数字信号处理技术在生物医学领域中的应用非常广泛。
例如，通过数字信号处理可以对生物医学信号进行滤波、去噪，以及进行心电图、脑电图等生物信号的分析和识别。
3.2 影像诊断：数字信号处理技术在医学影像诊断中也发挥着重要的作用。
例如，通过数字信号处理可以对医学影像进行去噪处理、增强对比度，以及实现图像分割、特征提取等功能，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
四、雷达与遥感领域4.1 雷达信号处理：在雷达系统中，数字信号处理技术可以实现雷达信号的去噪、目标检测与跟踪等功能，提高雷达系统的性能。
4.2 遥感图像处理：数字信号处理技术在遥感图像处理中也扮演着重要的角色。
信号与系统定义知识点总结
信号与系统定义知识点总结一、信号的基本概念1. 信号的定义：信号是指随时间或空间变化的某一物理量，它可以是电压、电流、声压、光强等。
信号可以是连续的，也可以是离散的。
2. 基本信号类型：常见的信号类型包括连续时间信号、离散时间信号、周期信号、非周期信号等。
3. 基本信号操作：信号的加法、乘法、平移、缩放等操作对信号的表示和分析非常有用。
二、连续时间信号的表示和分析1. 连续时间信号的表示：连续时间信号可以用数学函数来表示，如正弦函数、余弦函数、指数函数等。
2. 连续时间信号的性质：连续时间信号的周期性、奇偶性、能量和功率等性质对信号的分析和处理至关重要。
3. 连续时间信号的分析方法：傅里叶级数和傅里叶变换是分析连续时间信号最常用的方法，它可以将信号分解成一系列正弦、余弦函数的和，方便对信号进行分析。
三、离散时间信号的表示和分析1. 离散时间信号的表示：离散时间信号可以用序列来表示，如离散单位冲激函数、阶跃函数等。
2. 离散时间信号的性质：离散时间信号的周期性、能量和功率等性质对信号的分析和处理同样十分重要。
3. 离散时间信号的分析方法：离散傅里叶变换和Z变换是分析离散时间信号最常用的方法，它可以将离散时间信号转换成频域表示，方便对信号进行分析。
四、系统的基本概念1. 系统的定义：系统是对信号进行输入输出转换的装置或过程，它可以是线性系统、非线性系统，时变系统、时不变系统等。
2. 系统的性质：系统的稳定性、因果性、线性性、时不变性等性质对系统的分析和设计至关重要。
3. 系统的表示和分析：系统可以用微分方程、差分方程、传递函数、状态空间等不同方法进行表示和分析。
五、线性时不变系统的性质与分析1. 线性时不变系统的特点：线性时不变系统具有线性性质和时不变性质，这使得对其进行分析和设计更加方便。
2. 线性时不变系统的表示：线性时不变系统可以用微分方程、差分方程、传递函数、状态空间等不同方法进行表示。
3. 线性时不变系统的分析方法：冲激响应、频域分析、零极点分析等方法对线性时不变系统的分析非常重要。
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信号与系统论文题目：信号与系统在生物医学中的应用学号：************班级：生医121班姓名：***信号与系统在生物医学中的应用摘要随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，信号与系统在实际生活中的应用越来越广泛，本文在信号与系统中占有重要分量的数字信号处理技术为例，讨论其在生物医学中的应用，从而阐述信号与系统在生物医学中的应用。
数字信号处理（Digital Signal Processing DSP)是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换和识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。
数字信号处理技术一诞生就显示了强大的生命力，展现了极为广阔的应用前景。
接下来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：生物医学；信号与系统；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学的飞速发展，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(DigitalSignalProcessing，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。
1.1生物医学信号特性人体中每时每刻都存在着大量的生命信息，在不断地实现着物理的、化学的及生物的变化，因此所产生的信息是极其复杂的。
我们可以把生命信号概括为两大类：化学信息和物理信息。
化学信息是指组成人体的有机物在发生改变时所给出的信息，它属于生物化学研究的范畴。
物理信息则是指人体各器官运动时所产生的信息。
物理信息表现出来的信号又可分为电信号和非电信号两大类。
人体电信号，如体表心电（ECG）信号、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）和胃电（EGG）等，在许多领域取得了不同程度的应用。
4钟典型的生物医学信号参见图1。
人体磁信号检测，近年来也引起了国内外研究者和临床的高度重视。
我们把磁信号也归为人体信号。
人体非电信号，如体温、血压、心音、心输出量及肺潮气量等，通过相应的传感器，即可转变成电信号。
电信号是最便于检测、提取和处理的信号。
图1 生物医学信号（a心电，b肌电，c血细胞信号，d心率信号）上述信号是由人体自发产生的，称为“主动性”信号。
另外，还有一种“被动性”信号，即人体受到外界施加某种刺激或某种物质时所产生的信号。
如诱发响应信号，即是在刺激下所产生的电信号，在超声波及X射线作用下所产生的人体各部位的超生图像、X射线图像等，也是一种被动信号。
通常所研究的生物医学信号，即是上述包括主动的、被动的、电的和非电的人体物理信息或化学信息。
1.2信号处理信号处理是对信号进行运算和变换提取信息的过程，处理项主要包括滤波、变换、频谱分析、压缩、识别和合成等[3]。
信号处理有着悠久的历史，在各个不同的领域，如生物医学工程、声学、声纳、雷达、地震学、语音通信、数据通信和核科学等领域，都充分显示出它的重要性。
在许多应用场合下，例如脑电图与心电图分析，或语音传输与语音识别系统中，我们可能希望提取某些特征参数。
另外，我们希望剔除混在信号中的噪声和干扰，或者是把信号转换成专业人士更易理解的形式。
又例如信号在甜心信道上传输时，会受到各种干扰，其中包括信道失真、衰落、和混入背景噪声，接收机的任务之一，就是要补偿掉这些干扰。
在上述每种情况下，都要对信号进行处理。
数字信号处理过程必定涉及数字化处理系统，由数字化处理器或程序完成对数字信号的处理。
数字化处理系统不是孤立的数字系统，一般是以数字处理系统为核心，结合ADC和DAC转换器、滤波和放大器等子系统构成，如图2所示。
图2 典型数字信号处理系统数字信号处理技术主要是通过计算机算法进行数值计算，与传统的模拟信号处理相比，具有算法灵活、运算精确、抗干扰性强、速度快等特点。
此外，数字系统还具有设备尺寸小，造价低，便于大规模集成，便于实现多维信号处理等突出优点。
在生物医学信号处理领域，数字信号处理技术发挥着极其重要的作用。
生物医学信号处理是根据生物信号的特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究从被干扰和噪声淹没的信号中提取各种生物医学信息中所携带的信息，并对它们进行分析、解释、分类和应用。
综上所述，我们简要介绍了生物医学信号处理的典型基本方法。
当然，信号处理的内容非常丰富，例如多采样率信号处理、非平稳信号的时频分布、同态滤波、自适应滤波、小波变换、人工神经网络、混沌与分形等方法，在生物医学信号处理领域皆得到应用。
2 数字信号处理在生物医学工程中的应用2.1 小波分析在生物医学工程中的应用近年来，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(motherwavelet)的函数ψ(t)作位移τ后，再在不同尺度α下与待分析信号x(t)作内积结合傅里叶变换处理可知小波变换必须具有带通性质。
本来满足允许条件的ψ(t)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ψ(t)的前n 阶矩为零，且n越大越好。
在频域上这相当于要求Ψ(ω)在ω=0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。
图3 心电信号图 4 脑电信号图5 肌电信号图6 视觉信号此外，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。
2.2 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。
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。
2.3 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，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。