生物医学信号采集分析
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。
生物医学信号的处理与分析
生物医学信号的处理与分析生物医学信号是指在人体内产生的各种信号，包括心电信号、脑电信号、肌电信号、血压信号等。
这些信号反映着人体正常和异常的生理活动，通过对这些信号的处理和分析，可以帮助医生诊断和治疗各种疾病。
本文将介绍一些生物医学信号的处理方法和分析技术。
一、生物医学信号的采集和预处理生物医学信号的采集需要使用专门的仪器和传感器。
例如，心电图需要使用心电图仪采集，脑电图需要使用脑电图仪采集。
采集的生物医学信号通常存在噪声和干扰，需要进行预处理。
最常见的预处理方法是滤波。
滤波可以去除信号中的高频和低频成分，以裁剪信号的频率范围和增强信号的清晰度。
常用的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波。
二、生物医学信号的特征提取生物医学信号中包含着非常重要的信息，例如心电信号中的QRS波、ST段和T波，脑电信号中的脑电节律和事件相关电位等。
特征提取是指从生物医学信号中提取这些关键信息的过程。
常用的特征提取方法有时域分析和频域分析。
时域分析是指对信号的时间波形进行分析，例如计算信号的均值、标准差、峰值和波形参数等。
频域分析是指对信号进行傅里叶变换，将信号转换到频域中进行分析。
例如，可以计算信号的功率谱密度、频率成分和相干性等。
三、生物医学信号的分类和诊断生物医学信号的分类和诊断是指将信号进行分类，并根据分类结果进行医学诊断。
例如，医生可以通过对心电信号进行分类，确定患者是否存在心律失常等心脏疾病。
又如，医生可以通过对脑电信号进行分类，确定患者是否存在癫痫等脑部疾病。
生物医学信号的分类和诊断通常利用机器学习算法。
机器学习是一种人工智能技术，主要用于训练计算机模型，使计算机根据已知数据进行预测和决策。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络和随机森林等。
四、生物医学信号的应用生物医学信号的处理和分析在临床医学和生物医学工程中有着广泛的应用。
在临床医学中，生物医学信号的处理和分析可以帮助医生诊断和治疗各种疾病。
例如，心电信号的诊断可以帮助医生判断心脏病的类型和严重程度，从而指导治疗方案的制定。
生物医学工程师中的生物信号采集
生物医学工程师中的生物信号采集随着科技的进步和应用场景的不断扩大，生物信号采集作为生物医学工程领域的重要研究方向逐渐成为人们关注的焦点。
本文将从生物信号采集的定义、应用、技术原理等方面进行探讨。
一、生物信号采集的定义生物信号采集是指利用生物传感器采集和测量人体或动物体内的各种生理信息的过程。
其中，常见的生物传感器包括心电图、脑电图、电生理信号、生物力学信号、光学信号等。
生物信号采集可直接或间接地测量生命体征，获取与生理状态相关的信息，并对生物系统的结构与功能进行研究与评估。
二、生物信号采集的应用生物信号采集在生物医学、运动医学、康复医学、心理学等领域具有广泛的应用。
其主要应用有以下几个方面：1.临床医学领域：生物信号采集可用于医疗诊断和疾病监测，如心电图可用于心脏病的诊断；基于脑电信号处理和分析的研究可用于癫痫、失眠等领域的诊断和治疗。
2.体育科学领域：生物信号采集可用于运动员的生理监测和运动表现的评估，如跑步时的心电图可以判断运动员的运动时身体所承受的压力大小；运动员的运动表现可以用运动生物力学系统进行监测。
3.康复医学领域：生物信号采集可用于康复医学，如肌电图可用于运动复原训练，神经功能评估等。
4.科研领域：生物信号采集可用于从分子到生物系统的基础研究，如基于小鼠心电图的研究可以更好地了解心脏的电生理特性。
三、生物信号采集的技术原理生物信号采集的技术原理主要包括信号采集、信号放大、滤波及A/D转换等多个方面。
首先，信号采集是指将感知生物信号的传感器转换为电信号。
然后信号放大是为了对微弱信号进行增益，使信号更容易被检测。
接着是滤波，滤波可以去除掉掉落在频带外或不需要的信号，将需要的生物信号提取出来，更好的利用信号特征信息。
最后，将放大后的生物信号数字化为能够计算机识别的信号，以供后续处理。
四、结论生物信号采集技术仍处于不断发展的阶段，但随着新技术的不断涌现，生物信号采集技术将在医疗诊断和治疗、运动表现评估、神经康复等领域得到更广泛地应用。
医学研究中的生物医学信号处理方法
医学研究中的生物医学信号处理方法一、引言生物医学信号处理是指通过对生物体内产生的信号进行采集、分析和处理，从中获取有关生物体健康状况和疾病诊断的信息。
在医学研究中，生物医学信号处理方法的应用已经成为了一种重要的手段。
本文将介绍几种常见的生物医学信号处理方法及其在医学研究中的应用。
二、生物医学信号的采集生物医学信号的采集是指通过传感器等设备将生物体内产生的信号转化为电信号或数字信号，以便进一步的分析和处理。
常见的生物医学信号包括心电信号、脑电信号、肌电信号等。
采集这些信号的设备包括心电图机、脑电图机、肌电图机等。
三、生物医学信号的预处理生物医学信号采集后，往往会受到各种噪声的干扰，如基线漂移、电源干扰等。
因此，对生物医学信号进行预处理是非常必要的。
常见的预处理方法包括滤波、去噪等。
滤波是指通过滤波器对信号进行滤波，以去除不需要的频率成分。
去噪是指通过数学方法对信号进行降噪处理，以提高信号的质量。
四、生物医学信号的特征提取生物医学信号的特征提取是指从信号中提取出与疾病诊断相关的特征。
常见的特征包括时域特征、频域特征、小波变换等。
时域特征是指在时间上对信号进行分析，如平均值、标准差等。
频域特征是指在频率上对信号进行分析，如功率谱密度、频率峰值等。
小波变换是一种时频分析方法，可以同时提取信号的时域和频域特征。
五、生物医学信号的分类与识别生物医学信号的分类与识别是指将信号分为不同的类别，并对其进行自动识别。
常见的分类与识别方法包括支持向量机、人工神经网络等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，可以通过构建分类超平面将信号分为不同的类别。
人工神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型，可以通过训练网络参数实现信号的分类与识别。
六、生物医学信号的时频分析生物医学信号的时频分析是指对信号进行时间和频率上的联合分析。
常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换、小波变换等。
短时傅里叶变换是一种将信号分解为时域和频域的方法，可以用于分析信号的瞬时频率变化。
【生物医学】生物医学信号分析
生物医学信号也可以用于健康监测，如健 康手表、手机APP等，帮助人们及时发现身 体异常情况。
02
生物医学信号的检测与 特征提取
生理信号的检测方法
01
02
03
侵入式检测
通过插入人体内部的传感 器或电极进行信号采集， 如脑电信号采集。
非侵入式检测
通过外部传感器，如心电 图机、血压计等，进行信 号采集。
脑电信号分析
总结词
脑电信号是大脑神经元放电活动的结果 ，对于研究大脑功能和诊断脑部疾病具 有重要意义。
VS
详细描述
脑电信号分析主要包括时域分析和频域分 析。时域分析可以反映大脑神经元的放电 情况和大脑皮层的活动状态，而频域分析 则可以反映大脑神经元的放电频率和能量 分布情况。通过对脑电信号进行分析，医 生可以诊断出癫痫、帕金森等疾病，并制 定相应的治疗方案。
【生物医学】生物医 学信号分析
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目 录
• 生物医学信号概述 • 生物医学信号的检测与特征提取 • 生物医学信号的分析方法 • 生物医学信号的应用案例 • 生物医学信号分析的挑战与未来发展
01
生物医学信号概述
生物医学信号的定义与分类
生物医学信号的定义
生物医学信号是生物体内产生的，反映生命活动信息特征的 物理量。
遥感式检测
利用无线传感器网络等远 程监测技术进行信号采集 。
生理信号的特征提取
时域特征提取
基于信号的时间序列特征 进行提取，如均值、方差 、峰值等。
频域特征提取
将信号转换为频谱图，提 取其中的频率特征。
时频域特征提取
利用短时傅里叶变换等方 法，提取信号的时频特征 。
病理信号的检测与特征提取
生物医学信号采集与处理方法
生物医学信号采集与处理方法近年来，生物医学信号采集与处理在医学领域中应用越来越广泛，成为医学研究中不可或缺的重要组成部分。
生物医学信号指的是人体所产生的各种信号，如心电图、脑电图、肌电图、血氧饱和度、呼吸率等等。
这些信号可以反映出人体内部的生理活动情况，帮助医生诊断疾病，并有效提高诊断和治疗的精度。
本文将会介绍生物医学信号采集与处理的方法。
一、生物医学信号采集基础生物医学信号的采集需要使用相应的仪器设备，如心电图机、脑电图机、肌电图机等。
这些仪器可以将不同波段的生物医学信号转换成电信号，并实现以可视化的方式展现这些信号。
但是，由于人体的复杂性和信号的弱度，仪器在采集信号时也会受到很多干扰，如电源噪声、运动等，需要通过合理的降噪和滤波技术来保证信号的质量。
在采集生物医学信号之前，需要经过一定的准备工作。
比如，心电图的采集需要让被测者脱衣，使粘贴电极能够紧贴皮肤，以确保信号质量。
而脑电信号的采集需要被测者头部稳定，避免运动等造成信号干扰。
二、生物医学信号处理基础生物医学信号的处理可以分为两部分，一是对信号进行预处理，如滤波、去除基线漂移等，以获得高质量的数据；二是进行特征提取和分析，这对于疾病的诊断和治疗有着重要的帮助。
1. 滤波在信号采集后，我们得到的数据可能受到各种噪声的干扰，如电源噪声、肌肉干扰等。
因此，我们需要对数据进行滤波来剔除这些噪声。
滤波的基本思想是将不需要的频段信号滤除，只保留我们需要的部分。
常使用的滤波器有IIR（Infiniate impulse response, 无限脉冲响应）滤波器和FIR（Finite impulse response,有限脉冲响应）滤波器。
其中，IIR滤波器具有更快的计算速度和更小的存储开销，但会导致频率响应不平，且存在稳定性问题；而FIR滤波器则具有更好的稳定性和响应特性，但需要更多的内存和计算时间。
2. 去除基线漂移基线漂移是生物医学信号中比较常见的一种干扰。
生物医学信号的获取和处理
生物医学信号的获取和处理生物医学信号是一种能够反映人体生理活动的信号，如心电图、脑电图、肌电信号等。
在现代医学领域中，生物医学信号的获取和处理是非常重要的一部分。
本文将介绍生物医学信号的获取和处理的相关内容。
一、生物医学信号的获取生物医学信号的获取主要是通过一系列传感器来进行，如心电传感器、脑电传感器、肌电传感器等。
这些传感器能够将生理活动转化为电信号，并通过电缆连接到一台计算机或者其他设备上来进行记录。
其中，心电图的记录是通过将电极贴在胸部和四肢上来进行，脑电图则是将电极贴在头皮上，并使用特殊的导电膏来增强信号的传递。
肌电信号则是通过将电极贴在肌肉上来进行记录。
这些传感器的应用广泛，可以用于监测病人的病情、进行医疗诊断、疗效评估等。
二、生物医学信号的处理生物医学信号的处理是将信号进行分析、提取、诠释等一系列操作的过程。
主要包括以下几个步骤：1. 信号滤波生物医学信号通常会带有噪声干扰，比如来自电源线的50Hz干扰、呼吸运动干扰、肌肉运动干扰等。
这些干扰信号会干扰到信号的准确分析，因此需要对信号进行滤波。
常用的滤波方法主要包括低通滤波、带通滤波、高通滤波等。
2. 特征提取生物医学信号中包含了一些重要的生理参数，如心率、呼吸率、脑电节律等。
这些参数可以通过特征提取的方法进行提取。
比如提取心电信号中的R波，即QRS波群，就可以计算出患者的心率。
3. 信号分类在生物医学信号的处理中，有时需要对信号进行分类。
比如在心电信号的处理中，需要对心律失常进行诊断。
这就需要对信号进行分类，将正常信号和异常信号区分开来。
常用的方法有支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等。
4. 数据可视化处理好的生物医学信号可以通过数据可视化的方法展示。
常用的方法包括绘制波形图、频谱图、柱状图等。
这些图像可以帮助医生更好地理解生物医学信号，并作出正确的诊断和治疗决策。
三、生物医学信号的应用生物医学信号的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 医疗诊断生物医学信号可以用于医疗诊断，如心电图可以诊断心律失常，肌电信号可以诊断肌肉疾病等。
生物医学信号处理
生物医学信号处理一、介绍随着科技的不断发展，生物医学信号处理近年来备受关注。
生物医学信号处理是指对生物医学信号进行采集、处理、分析和可视化呈现的技术，旨在提高医学诊断水平，辅助临床诊断和治疗。
本文将介绍生物医学信号处理的几种常见方法。
二、生物医学信号的采集与预处理1.生物医学信号的采集生物医学信号的采集有很多方法，如电极采集、超声波采集、磁共振成像、计算机断层扫描等。
电极采集是指通过接触皮肤或粘贴电极来测量生物电信号。
超声波采集是通过超声波进行成像检测器的回声强度来获取图像。
磁共振成像则是通过磁场和无线电波的相互作用来生成患者内部的图像，而计算机断层扫描可以通过获取多个角度的X射线图像进行三维可视化。
2.生物医学信号的预处理采集到的生物医学信号存在很多噪音，如器材噪音、运动伪影噪音等。
因此，预处理是信号处理前的一个重要步骤。
常用的预处理方法包括滤波、降噪和去伪影等。
滤波可以去除信号中的高频或低频噪音，从而对信号进行清洗。
降噪则是通过去除信号中的一些不必要的噪音，提高信号的清晰度和可读性。
去伪影是指对信号进行相位校正，去除运动伪影等影响。
三、信号分类生物医学信号可分为多种类型，如生物电信号、生物磁信号、超声信号、光学信号、心电图等。
每种信号都有其特定的处理方法，因此对生物医学信号进行分类十分重要。
1.生物电信号生物电信号是由生物体内的电生理活动所产生的信号。
例如电脑图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)等都属于生物电信号。
对生物电信号的处理一般包括信号滤波、归一化和频域分析等。
2.生物磁信号生物磁信号是由人体内的生物产生的磁场所产生的信号。
例如脑磁图(MEG)和磁共振成像(MRI)就属于生物磁信号。
对生物磁信号的处理一般包括信号滤波、磁场校正和图像重建等。
3.超声信号超声信号是一种通过对人体组织进行超声波辐射进行成像的技术。
超声信号在检测妊娠、乳腺癌和肿瘤方面都有广泛应用。
对超声信号的处理一般包括信号滤波、噪声去除以及图像重建等。
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T
T
T
• 平均功率定义为：
1 p lim | x (t ) |2 dt T 2T T
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T
能量信号和功率信号(2)
• 能量信号: 信号总能量E有限，
–例: 确定性的非周期信号, 持续时间有限,
• 功率信号: 信号的总能量无限，但其功率 是有限。
41
频移特性的应用
• 频移特性应用广泛于通讯技术中，如 调幅等。 • 将信号调制到一个高频信号上，控制 高频信号的幅度，在频域中与原信号 的频谱产生平移。
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42
2013-8-4
kt
f (kt )[u(t kt ) u(t (k 1)t )]
kt
[u (t kt ) u (t (k 1)t )] f (kt ) t t
f (t )
f ( ) (t )d
2013-8-4
–例: 确定的周期信号和随机信号, 持续时间 无限,
• 一个信号不能既是能量信号又是功率信号，
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实信号与复信号
• 实信号：信号是时间的函数，在各个时 刻的值为实数的信号， • 复信号：函数值为复数的信号， st f (t ) e
s j
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22
信号的描述:
27
傅立叶级数
• 当函数f(t)在区间[t1,t2]内具有连续的一阶 导数和逐段连续的二阶导数时，f(t)可以 用完备的正交集来表示。 • 满足一定条件的周期信号可以分解为傅 立叶级数的叠加，其中不同的频率成分 构成频谱。 • 频谱特点：
– 离散谱，离散间隔等于基频，基频=2pi/T, – 频谱有无穷分量， – 时域参数的影响，T增大，基频减小，谱线 28
2013-8-4 13
第一章： 绪论
• Signals and systems
2013-8-4
14
一、信号（signals）
• 信号: 自然界中信息的一种物理体现，是 信息的载体，
–在信号处理领域，信号被定义为一个随时间 变化的物理量， –信号的采集：用传感器把这些物理信号转换 为电信号, 再用电子技术采集处理.
2013-8-4
Fourier series
• For a periodical function f(t) with period (a cosnt b sin nt ) T, f (t ) a
0
n 1
n
n
1 2 a0 f (t )dt T 0 T
T
2 2 an f (t ) cos ntdt, , bn f (t ) sin ntdt T 0 T 0 1 jnt f (t ) Fn e , , , Fn f (t )e jnt dt T 0 n
2013-8-4 29
T
T
T
2013-8-4
30
2013-8-4
31
2013-8-4
32
典型非周期信号的频谱
• 冲激信号， • 矩形脉冲信号， • 直流信号，f(t)=E
F1 () 1
F2 ()
f ( t )e
jt
dt ESa( ) 2
F3 () lim F2 () 2E ()
2013-8-4 4
主要参考文献(2):（DSP）
• 信号处理技术基础，周浩敏，北京航空航天大学 出版社，2001年9月, recommended • 数字信号处理系统及应用, 刘松强, 清华大学出 版社, 1996年9月 • 数字信号处理教程, 程佩青，清华大学出版 社,1995年8月 • 数字信号处理-常见题型解析及模拟题，西北大学 出版社，2001年10月 • 生物医学信号处理, 杨福生, 高上凯, 高等教育 出版社, 1989年5月 • 生物医学信号的处理和识别, 杨福生, 吕扬生, 天津科技翻译出版公司, 1997年12月
6
2013-8-4
主要章节
• • • • • 第一章: 信号与系统的基本知识 第二章: 生物医学信号的量化采集 第三章: 数字信号处理方法 第四章: 心电信号处理 *第五章: 生物医学信号的计算机模拟
*: optional, depending on the time
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第一章： 绪论
• 一些病态下的ECG分析：
–心肌缺血下的ST段位移， –心率变异（HRV）， –QT离散度， –T波交替（TWA).
2013-8-4 11
第五章: 生物医学信号的计算 机模拟
• 数值计算的一些基本概念 • 偏微分方程的数值解法:
–FDM, FEM, BEM
• 实例, 用FDM分析心脏电兴奋的传播
What & Why?
• 生物医学信号检测?
– 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采集.
• 什么是生物医学信号处理？
– 应用并发展信息处理的基本理论, 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,识别,解释, 分类,显示,存贮和传输.
• 目的：
–用DSP方法对心电信号的分析.
2013-8-4 2
预备知识
• • • • Signals & systems Basic electronics Digital signal processing (DSP) MatLab (tool)
2013-8-4
3
主要参考文献(1): (S & S)
• 信号与系统分析基础，姜建国，曹建中， 高玉明，清华大学出版社，1994年2月 • 信号、系统与信号处理（上），吴湘淇， 电子工业出版社，1996年8月 • 信号与线性系统分析，吴大正，杨林耀， 张永瑞，高等教育出版社，1998年10月 • 数据采集与处理技术, 马明建, 周长成, 西安交通大学出版社, 1998年1月
• 两个最基本的参数是幅度和频率 (amplitude & frequency)， –在时间域内研究信号幅度随时间的 变化，即波形分析，x(t), –在频域内研究信号的频域成分, 提 供了时域无法提供的信号频谱特性, F(Ω )。
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典型信号 (typical signals)
• 模拟信号: 正弦信号、指数信号、抽样信 号 x(t)=(sint/t) (its waveform?), 单位冲 激信号(t) • 离散信号：单位样值信号或单位冲激信 u(n) 号(n)、单位阶跃序列u(n), (n)
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第三章: 数字信号处理方法
• • • • • • •
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相关技术 频谱分析 数字滤波 匹配滤波 自适应滤波 参数模型 信号的时频分析 (小波变换)
10
第四章: 心电信号处理
• 心电信号的特点 • 心电信号的噪声抑制与基线纠正 • 一些典型的心电信号分析
–QRS判别, T波判别, QT段的提取, HRV，
• 信号分类多种多样 (types of signals),
– 确定信号与随机信号, – 连续时间信号与离散时间信号, – 能量信号与功率信号等.
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确 定 信 号 和 随 机 信 号
(Deterministic vs. stochastic )
• 确定信号: 信号随时间的变化有确定的 规律, x=f(t)，或在相同条件下，能够 重复实现的信号。 • 随机信号: 信号的变化不遵循任何确定 性规律, 而是一个随机变量随时间变化 的过程；或在同样的条件下，不能重 复实现的信号。
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Comparison with other universities
• 《Biomedical Signal Processing and Analysis》in University of Pittsburgh. bioeng2510outline.htm • Biomedical signal processing 2 • Biomedical signal processing 3 • Biomedical signal processing 4 • Biomedical signal processing 5
– 目的一是对生物体系结构与功能的了解,. – 目的二是协助对疾病的诊断和治疗.
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主要内容简介:
• 生物医学信号的采集和分析,包括
–信号与系统的基本知识， –生物医学信号的特点及其量化采集, –多部位检测的多通道采集系统, –数字信号的处理方法（DSP）,
• 掌握MatLab计算工具, • 数字滤波,频谱分析等DSP方法.
–如信号在规定的离散时间上有定义， x(nT)，称为抽样信号，对均匀的离散时 间，表示为x(n)， –当幅值也离散化时，即（A/D）转换，成 为数字信号，
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模拟信号与数字信号
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19
能量信号和功率信号(1)
• 如果把信号 x(t) 视为加在1欧姆电阻两 端的电压或通过其中的电流，则单位电 阻在|t|<=T所消耗的总能量为：
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• Biomedical Signal Processing and Signal Modeling,
5
主要参考文献(3): Tools
• 掌握和精通MATLAB, 张志涌等， 北京航空航 天大学出版社，1997年8月 • 精通MATLAB综合辅导与指南, D Hanselman and B Littlefield, 西安交通大学出版社 （Prentice Hall）， 1998年1月 • 精通MATLAB 6，D. Hanselman & B. Littlefield, 清华大学出版社，2002年6月 • 数字信号处理及其MATLAB实现, VK Ingle and JG Proakis , 电子工业出版社, 1998年 9月 • MATLAB 6.x 信号处理，邹鲲，袁俊泉，龚享