第三章信号预处理
信号处理流程顺序
信号处理流程顺序信号处理是指对信号进行采集、处理、分析和识别的过程。
信号处理流程顺序包括信号采集、信号预处理、特征提取、分类识别和结果输出等步骤。
一、信号采集信号采集是指将待处理的信号从外部环境中获取到计算机系统中。
信号采集的方式有很多种，如模拟信号采集、数字信号采集、传感器采集等。
在信号采集过程中，需要注意信号的采样率、采样精度和采样时间等参数的设置，以保证采集到的信号质量和准确性。
二、信号预处理信号预处理是指对采集到的信号进行滤波、降噪、去除干扰等处理，以提高信号的质量和准确性。
信号预处理的方法有很多种，如数字滤波、小波变换、自适应滤波等。
在信号预处理过程中，需要根据信号的特点和处理目的选择合适的方法和参数。
三、特征提取特征提取是指从预处理后的信号中提取出具有代表性的特征，以便进行分类和识别。
特征提取的方法有很多种，如时域特征、频域特征、小波特征等。
在特征提取过程中，需要根据信号的特点和处理目的选择合适的方法和参数。
四、分类识别分类识别是指将提取出的特征进行分类和识别，以实现对信号的自动识别和分类。
分类识别的方法有很多种，如支持向量机、神经网络、决策树等。
在分类识别过程中，需要根据信号的特点和处理目的选择合适的方法和参数。
五、结果输出结果输出是指将分类识别的结果输出到计算机系统中，以便进行后续的处理和分析。
结果输出的方式有很多种，如图像显示、声音播放、数据存储等。
在结果输出过程中，需要根据处理目的和用户需求选择合适的方式和格式。
信号处理流程顺序包括信号采集、信号预处理、特征提取、分类识别和结果输出等步骤。
在每个步骤中，需要根据信号的特点和处理目的选择合适的方法和参数，以保证信号处理的质量和准确性。
电生理信号预处理PPT课件
03
电生理信号预处理方法
滤波处理
01
02
03
滤波器类型
采用低通、高通、带通和 带阻滤波器，去除信号中 的高频噪声和低频干扰。
滤波器参数
根据电生理信号的频率特 性选择合适的滤波器参数， 如截止频率、阶数等。
滤波效果评估
通过比较滤波前后的信号， 评估滤波器的效果，确保 信号质量得到改善。
基线漂移校正
预处理的目的与任务
目的
去除噪声、增强有用信号，提取特征参数。
任务
滤波、放大、去噪、归一化等。
预处理流程简介
进行放大和滤波处 理，消除噪声干扰。
对信号进行归一化 处理，使其在同一 尺度上比较。
采集原始电生理信 号。
对信号进行去噪处 理，进一步提取有 用信息。
提取特征参数，为 后续分析提供数据 基础。
基于伪迹消除的脑电信号处理案例
总结词
脑电信号是一种非线性的复杂信号，容易受 到各种伪迹的干扰。伪迹消除是脑电信号处 理中的重要步骤，有助于提取真实的脑电活 动信息。
详细描述
伪迹消除可以采用独立成分分析（ICA）等 方法实现。通过ICA算法，可以将脑电信号 中的伪迹成分与真实的脑电成分分离，从而 得到更加纯净的脑电信号。提取出的脑电活 动信息有助于研究认知过程、精神疾病等领 域。
决策树分类器
决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地将数 据集划分为更小的子集，直到达到终止条件。在电生理信 号分类中，决策树可以用于构建易于理解和解释的分类模 型。
决策树的优点是易于理解和实现，但缺点是容易过拟合， 且对噪声数据敏感。通过剪枝等技术可以优化决策树性能 。
K近邻分类器
K近邻（KNN）是一种基于实例的学习算法，通过将新样本分配给与其最近的K个训练样本中多数类别的类别。在电生理信号分类 中，KNN可以用于分类问题。
基于MATLAB的音频处理技术研究
基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支，在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。
随着数字信号处理技术的不断发展，基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。
本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究，然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。
第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件，其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库，可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。
在音频处理领域，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。
2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包，可以连接各种类型的音频设备，如麦克风、音频接口等。
用户可以使用MATLAB编写程序，对音频进行实时采集和录制，并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。
2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱，如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。
用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作，以及进行各种音频信号的特征提取和分类。
2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱，如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。
用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成，例如混响效果、合成乐器音效等。
第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具，这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理，如降噪、去混响、去噪声，以及去掉杂音等。
3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰，使得信号更加清晰的重要步骤。
MATLAB提供了多种降噪算法，例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。
这些算法可以对音频信号进行有效的降噪，从而提高信号的质量，提高后续分析的准确性。
语音信号处理课件__第03章时域分析
x
xmax
)
(3-11)
3.1 语音信号的短时处理方法 脉冲编码调制
若是xmax取为4倍方差(δx)
SNRdB 6.02B 7.27
取样之位数 8 16 24
(3-12)
数字信号的信噪比 41 dB 89 dB 137 dB
3.1 语音信号的短时处理方法 脉冲编码调制
一个数字信号取样之后，变成离散时间信号，接下来就是要用数字 方式来表示这个离散时间信号上的每个取样值。 一个电位波形会有固定的电压范围，一个取样值可以是在此电压范 围内的任何电位。如果只能用固定数目的位来表示这些取样值，那 么这些二进数字就只能代表固定的几个电位值，这个转换就是量化 (quantization)，而转换之后只允许存在的几个电位值就是量化阶 数(quantization level)。 执行量化转换的硬件电路，就是量化器（quantizer)。以二进数字 表示的信号就是数字信号(digital signal)，而这种将信号波形转 变成二进数字的方法，就叫脉冲编码调制(pulse code modulation, PCM)。
3.1 语音信号的短时处理方法
预处理 平滑滤波器：D/A后面的低通滤波器是平滑滤 波器，对重构的语音波形的高次谐波起平滑 作用，以去除高次谐波失真。 预加重：
现象:由于语音信号的平均功率谱受声门激励和口 鼻辐射的影响，高频端大约在800 Hz以上按6dB/ 倍频程跌落，为此要在预处理中进行预加重。 目的:提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以 便于进行频谱分析或声道参数分析。 位置:预加重可在A/D变换前的反混叠滤波之前进行， 这样不仅能够进行预加重，而且可以压缩信号的动 态范围，有效地提高信噪比。
阵列接收信号处理流程
阵列接收信号处理流程一、信号接收阵列接收信号处理的第一步是信号接收。
在阵列中，有多个接收器同时接收信号。
这些接收器可以是天线、传感器或其他接收设备。
每个接收器都可以独立地接收到信号，并将信号传输到后续的信号处理单元。
二、信号预处理接收到的信号可能会受到噪声、干扰或其他不完美因素的影响，因此需要进行信号预处理。
信号预处理的目的是提高信号的质量和准确性。
常见的信号预处理方法包括滤波、增益控制、噪声消除和时序校正等。
滤波是信号预处理的一种常用方法。
通过滤波可以去除信号中的噪声和干扰，提高信号的清晰度和可辨识度。
常见的滤波方法有低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
增益控制是调整信号强度的方法。
通过增益控制可以使信号的强度达到最佳状态，避免信号过强或过弱的问题。
噪声消除是去除信号中噪声成分的方法。
噪声是信号中的不完美因素，可能会干扰信号的质量和准确性。
通过噪声消除可以提高信号的清晰度和准确性。
时序校正是调整信号的时序关系的方法。
在多个接收器同时接收信号时，由于信号传输路径的不同，信号到达各个接收器的时间可能存在微小的差异。
通过时序校正可以使信号的时序关系达到一致，提高信号的同步性和准确性。
三、信号合并经过信号预处理后，接收到的信号可以进行合并。
信号合并是将多个接收器接收到的信号进行综合和整合的过程。
通过信号合并可以提高信号的强度和准确性，增加信号的可靠性和鲁棒性。
常见的信号合并方法有加权平均法、最大比例合并法和最大比例合并法等。
加权平均法是将每个接收器接收到的信号按照一定的权重进行加权平均，得到综合的信号。
最大比例合并法是选择接收到信号强度最大的接收器的信号作为综合的信号。
最大比例合并法是根据接收到信号的强度比例进行综合，提高信号的强度和准确性。
四、信号解调和解码信号合并后，接下来需要进行信号的解调和解码。
信号解调是将调制信号转化为原始信号的过程。
常见的调制方式有频率调制、相位调制和振幅调制等。
通过信号解调可以恢复出原始信号的特征和信息。
神经网络在信号处理中的应用
神经网络在信号处理中的应用第一章神经网络和信号处理的概述神经网络是一种模拟大脑结构和功能的计算模型，其能够模拟人脑神经元之间的相互作用，并能够从中学习和推理复杂的信息。
与此相伴随的是信号处理技术的不断发展，如数字信号处理技术、傅里叶分析、小波变换等，这些技术提供了丰富的信号分析和处理方法。
由于神经网络具有强大的学习和自适应特性，因此在信号处理应用中得到了广泛的应用。
本文将从神经网络的基本原理、信号处理的常用方法和神经网络在信号处理中的应用三个方面对神经网络在信号处理中的应用进行论述。
第二章神经网络的基本原理2.1 感知器模型感知器模型，又称为线性感知器，是神经网络的最基础形式。
感知器由输入层、输出层和一个或多个中间层组成，其中每个中间层与前一层和后一层之间的神经元以及它们之间的权值相连。
2.2 反向传播算法反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法，其利用梯度下降法和链式规则来调整网络权值，使得网络求解的误差最小化。
反向传播算法是一种常用的监督学习算法，它要求输入数据的正确输出值必须是已知的。
第三章信号处理的常用方法3.1 傅里叶分析傅里叶分析是一种将时间或空间信号转换到频域的方法，它以正弦和余弦函数的和表示信号的频率成分。
通过傅里叶变换，我们可以将一个信号分解成一系列单一的频率成分，然后对这些成分进行分析和处理。
3.2 小波变换小波分析是一种多分辨率信号分析方法，它利用不同分辨率的波形基函数对信号进行分析，可以有效地揭示信号的细节信息。
小波变换广泛应用于信号分析、数据压缩、模式识别等领域。
3.3 过滤技术过滤技术是一种常用的信号处理方法，它利用一些特定的数字滤波器对信号进行处理，以提取信号的某些特征。
过滤技术在信号预处理、去噪、滤波等方面应用广泛。
第四章神经网络在信号处理中的应用4.1 信号分类神经网络在信号分类方面得到了广泛的应用。
例如，在医学图像识别中，神经网络可以根据不同的特征进行分类，并可以自适应地学习和调整，以获取更准确的医学诊断结果。
BCI脑电波信号处理及分析方法详解
BCI脑电波信号处理及分析方法详解BCI（脑机接口）技术是一种通过记录和分析脑电波信号来实现人机交互的技术。
脑电波信号是大脑神经元活动产生的电信号，在人脑皮层表面可以通过电极阵列进行测量。
本文将详细介绍BCI脑电波信号处理及分析的一些常用方法。
1. 信号预处理在进行脑电波信号处理之前，需要进行信号预处理，以滤除噪声并提取有效的脑电波信号。
常用的信号预处理方法包括：- 常态化：将原始脑电波信号归一化，保证信号幅值范围一致。
- 滤波：使用数字滤波器对信号进行滤波，去除低频和高频分量，以提取出我们感兴趣的频率范围内的信号。
- 去噪：使用信号处理算法，如小波变换或独立成分分析，去除由于肌肉运动、眼睛运动等造成的噪声。
2. 特征提取在信号预处理之后，我们需要从脑电波信号中提取出能够代表特定脑活动的特征。
常用的特征提取方法有以下几种：- 能量特征：计算信号的能量，用于表示脑电活动的强度。
- 谱特征：通过将信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，提取出特定频率范围内的能量。
- 时域统计特征：计算信号的统计特征，如平均值、方差等。
3. 信号分类在特征提取之后，需要将提取得到的特征用于分类，以区分不同的脑活动模式或者实现脑机接口任务。
常用的信号分类方法有以下几种：- 机器学习方法：包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，通过训练分类器来实现信号的分类。
- 模式识别方法：如模板匹配、最近邻方法等，将脑电波信号与预先定义好的模式进行匹配，以实现信号分类。
4. 实时分析对于某些脑机接口任务，需要实时分析脑电波信号并做出即时反馈。
常用的实时分析方法有以下几种：- 事件相关电位（ERP）分析：通过分析脑电波在特定任务刺激下的响应情况，实现对特定事件的实时检测和分类。
- 脑电图（EEG）分析：实时监测脑电波信号的频域和时域特征，根据预先设定的标准进行实时分析。
- 基于时间频域分析的方法：如小波变换，可以实时分析脑电波的频谱特征，从而进行实时分类和检测。
生理信号处理的技术方法
生理信号处理的技术方法生理信号是人体内部的电信号、光信号等，如脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等。
对这些信号的提取与分析对于医学、生理学等领域有着重要的作用。
但是，由于信号本身的复杂性和噪声等干扰因素，使得信号处理变得异常困难。
本文将结合现有技术，探讨一些生理信号处理的技术方法。
一、信号预处理信号预处理是一组处理操作，用于提取原始信号中的有用信息或者修正信号上的不良特征。
而信号预处理可以分为以下几个步骤：1、滤波：信号内部噪声的存在会极大地干扰信号的分析。
因此，滤波技术是预处理中最常用技术之一。
滤波分类非常多，但都有一个共同点，即去除高频噪声。
2、采样：对于连续变化的信号，数字化是必不可少的步骤。
采样是数字化的最基本步骤之一，可以把连续信号转变成离散的数据序列。
3、降噪：为了减少噪声对信号的干扰，通常需要进行降噪，例如小波变换法、信号平滑法等。
这些方法可以去除不必要的变化并保留有用的信息。
4、时频分析：信号不同频段的特征不同，因此时频分析是一种有效的处理方法，可以提取信号中频率和幅度的变化。
二、信号特征提取信号特征提取是一种用来描述信号特征的方法，可以从信号中提取特征向量，然后用作分类、识别和跟踪等用途。
信号特征提取是人体信号分析中最常用的方法之一，它的主要目的是从原始生理信号中提取地址、幅度、周期、响应、相位等相关信息。
传统的特征提取方法通常由文本或底层信号处理算法实现，比如基于统计的时域或频域特征提取，基于小波变换的特征提取等。
而这些传统的方法存在着一些不足，如处理量大、计算机资源使用率低、具有时效性等不足。
为了改弦更张，近年来，深度学习相关技术逐渐应用于信号识别领域中，比如Convolutional NeuralNetworks (CNNs) 和Long Short-Term Memory (LSTM)，取得了较为显著的结果。
三、分类与识别分类与识别是一种重要的信号分析方法，其常常用于探测、诊断、治疗和监测等领域。
滤波器的信号预处理和特征提取技术
滤波器的信号预处理和特征提取技术在信号处理领域，滤波器是一种常用的工具，用于对信号进行预处理和特征提取。
通过使用适当的滤波器，可以有效地去除噪声、增强信号的特征以及提高信号的质量。
本文将探讨滤波器的信号预处理和特征提取技术，以及其在不同领域的应用。
1. 滤波器的基本原理滤波器是一种能够对输入信号进行频率选择性处理的设备。
其基本原理是通过传递或阻断不同频率的信号成分，从而实现对信号的改变。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器可以通过去除高频成分来平滑信号，高通滤波器可以去除低频成分，带通滤波器则可以选择性地传递一定范围内的频率成分。
2. 信号预处理信号预处理是指在信号进行进一步处理之前，对其进行滤波处理以去除噪声或者不需要的成分。
预处理通常包括低通滤波、高通滤波、陷波、带通滤波等操作。
低通滤波器可以用来平滑信号，去除高频噪声或者不需要的高频成分。
高通滤波器则可以去除低频噪声或者低频成分，以提高信号的清晰度和辨识性。
陷波滤波器用于去除特定频率的噪声或者干扰信号，带通滤波器则可以选择性地提取出特定频率范围内的信号成分。
3. 特征提取特征提取是指从原始信号中提取出具有代表性的特征。
这些特征可以用来描述和区分不同类型的信号，从而实现信号的分类、识别或者其他进一步处理。
特征提取通常包括时域特征和频域特征两种。
时域特征包括信号的均值、方差、峰值等参数，可以反映信号的基本统计特性。
频域特征则是通过对信号进行傅里叶变换或者小波变换等操作，提取出信号的频谱分布特征，用于描述信号的频率成分和功率分布等信息。
4. 滤波器在不同领域的应用滤波器在各个领域都有广泛的应用。
在通信领域，滤波器被用于去除信号中的噪声和干扰，以提高信号的可靠性和质量。
在图像处理领域，滤波器可以用于图像的降噪、边缘检测和图像增强等操作。
在医学领域，滤波器可以用于心电信号的去噪和频谱分析，以及脑电信号的特征提取和分类。
3生物医学信号处理-PPT课件
上述信号是由人体自发生产的，称为 “主动性”信号。
7
1 生物医学信号的特点
“被动性”信号：人体在外界施加某种 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声图象、X 射线图象等也是一种被动信号。这些 信号是我们进行临床诊断的重要工具。
在生理信号数据压缩和模式分类中引 入了人工神经网络方法；
32
生物医学信号处理方法
在脑电、心电、神经电活动、图像分 割处理、三维图像表面特征提取及建 模等方面引入混沌与分形理论等，已 取得了许多重要的研究成果并得到了 广泛的临床应用。
33
数字信号处理的特点
自1960年以来，随着计算机技术和现代信 息技术的飞速发展，产生了一门新的独立 学 科 体 系 ： 数 字 信 号 处 理 （ Digital Signal Processing, DSP）。
• 时间上不连续，幅度连续
43
3.1 信号（signals）
如果t是定义在时间轴上的连续变化的 量，称x(t)为连续时间信号（连续信 号），或模拟信号。
即连续信号是随时间连续变化的，在 一个时间区间内的任何瞬间都有确定 的值。
44
3.1 信号（signals）
如果t仅在时间轴上的离散点上取值， 称x(t)为离散时间信号（离散信号）。 即离散信号只在离散的时间点有确定 的值。一般离散时间信号记为x(n)， n取整数，这样x(n)表示为仅是整数 n的函数，因此x(n)又称为离散时间 序列（序列）。
30-300MHz:Very High frequency
(VHF)(调频FM，甚高频电视)
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第三章信号预处理第一节模拟滤波器设计第二节非线性变换第三节电压比较器第四节模拟存储器第五节信号的运算第三章信号预处理医学信号的提取过程中需要对信号进行预处理。
这些处理方法包括：滤波、非线性变换、信号运算以心电为例：低频：去除电极干扰中频：去除50Hz高频：去除肌电干扰等模拟滤波器按通带性能分：LPF HPF BPF BEF APF 按近似方法分：契比雪夫巴特沃思贝塞尔按运算放大器作用分：无限增益有限增益由于一阶滤波器性能不理想，一般电路大多用二阶滤波电路。
第一节模拟滤波器设计阻尼系数转折频率：二阶滤波器的一般形式Q a s a s s G s T 1:)()(02002=++=ωωω模拟滤波器与放大器是任何医学仪器的必须部分。
一、二阶滤波器的传递函数20022022002020022200220)()()()()(ωωωωωωωωωωω+++=++=++=++=s a s A As s T BE s a s s Aa s T BPs a s As s T HPs a s A s T LPs G E B H L 带阻带通高通低通按其形式分为：滤波器，为滤波器，为滤波器，为体现逼近准则滤波器。
这就是归一化的，式中：归一，如频率传递函数可按某一参考Bessel a Chebyshev a h Butterwort a a LP s s s a s A s a s A s T LP rr r r r r r L r 322//'')'()/()/)(/()/()/()(0222200220=<===++=++=ωωβωβββωωωωωωωωω压控电压源式滤波器电路的一般形式无限增益多反馈环形滤波器电路的一般形式RR A Y Y A Y Y Y Y Y Y Y AY U U s H A U U U Y U Y Y U Y U Y U Y U Y Y Y Y Y i c b c a b c b i a /'1)1()()()()()(:~323144122124232132141+=−−+++==⎪⎩⎪⎨⎧==+++=++求得传递函数：法为导纳，则由节点分析二、二阶低通滤波器设计⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+=>−−+==342121112122121010)1()(1R R A C C R R R C A R R C a C C R R ω:/1/124132211代入化为标准形式低通时取：sC Y sC Y R Y R Y ====1212/)/1(1C C R R A ++<稳定条件：4/1)1/()(||/11)1411(2243214432134220211201212a A k A R R R R A R R R R R R R A R kC R a k A kC a R kC C C+−≤⎩⎨⎧−=+==++=⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=−−++==同时满足：则同时要求，以先选由于电容的种类少，所ωω高阶低通滤波器可以通过级联构成⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧++<+=>−−+======)1(110)1()(1:/1/12121342121222112121024132211C C R R A R R A C C R R R C A C C R a C C R R R Y R Y sC Y sC Y 稳定条件：代入化为标准形式ω三、二阶高通滤波器设计：图3.4⎪⎩⎪⎨⎧−−====)/)1(/2/1122112012R R A R R a R R C C C C Cω以先选由于电容的种类少，所带通滤波电路可以由低通和高通级联组合而成,现在多用数字滤波完成。
四、带通滤波电路有一定Q值的窄带滤波电路有一定Q值的窄带滤波电路⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+==−=⎩⎨⎧=−=)11(11/22//2130313012R R R C C R B R R A BQ B ωωωω五、带阻滤波电路：两种方法：模拟陷波自适应滤波：数字信号处理方法模拟陷波器的结构形式：带通转化无源双T网络有源双T网络非对称阻容网络1、信号频段与带通频段相减A1反相型带通滤波器，A2加法运算。
⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+=====−==+)11(11222)2(021303716356135713156761R R R C C R B R R R R R R A R R R R R R u u R R u R R u i i ω2、无源双T网络无源双T网络结构sRCsRC sRC s H 4)(1)(1)(:22+++=由节点变换分析法0)(1)4()(1)(1)(0202202==+⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=ωωωωωωωωωH RCH 时，在无源双T网络特性分析)134~75.18(115501)(141)(14)4()(1)(1)(0200020022202Hz Hz Hz Hz f arctg arctgH 阻带宽度的陷波对=⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧>−−<−−=+⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=ωωωωωωπωωωωωωϕωωωωωωω3、有源双T网络有源双T网络电路结构（实用电路）202220222)()1(16)(1)(1)()1(4)(1)(1)1()(ωωωωωωωk H RC k s sRC sRC KAk As H −+⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=−+++=+−=有源双T网络传递函数HzB k Hz B k k k H k H 9.398.0198024])1(162[)1(162)(21)()()1(16)(1)(1)(22222022202====−++±−+==−+⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=时，时，时，解出当ωωωωωωωωωω为反馈电压系数。
，其中：右左k RV R R RV R R S C R R R CS K R R R S C k R R R R R S C R R R CS R R S C R R s H 2133212233321132223213233321322232)]1()(2[)]1)(2(3[1)(231)(+=+=+−+++−+++++++=4、非对称阻容网络陷波实现AC-DC变换，调幅解调。
输出为零截止，导通，，放大器输出为负，120D D U i >。
放大器为反向比例状态截止，导通，，放大器输出为正，210D D U i <GND1R 2R iU2D1D 0U第二节非线性变换非线性电路用于实现信号的频率变换和振荡一、线性检波（半波整流，全波整流）iU oU ⎪⎩⎪⎨⎧<>=)0()0(012i ii oU U R R U U GND1R 2R iU2D1D 0Uio i U U R DD D D U =>，截止，导通，，433120)(02103421R R U U D D D D U i i =−=<导通，截止，导通，，R iU二、电压-频率变换(VFC)ii iT coi T coi Ti T U bU U CV R T T f T C R R T C R U CV R T T f T CR U CV R T R U I C T R I V U ∝==+==+−=+=−==+−=−=/11/11/)/(1212222212122111121，则，使调节，则输出脉冲频率为设复位时间为，所以其中HVLVTV −1T 2T通常压-频变换之后，再转换为数字量。
具有很高的抑制干扰能力，特别适用于遥测系统。
信号放大VFC计数器输出定时复位利用电压比较器判断两电位信号的相对大小。
可以作为模拟电路和数字电路的桥梁。
比较器主要有两个性能：◎响应时间：<10ns～20ns◎抗干扰性能：阈值电平附近的波动干扰。
1、单限比较器（1）输出未箝位HVLVTV iUoUoUiUTV +-第三节电压比较器（2）输出箝位oUiUTV +-H V LVTV iUo U OV（3）反馈箝位HVLVTV iUoU压和正向压降。
分别为稳压管的稳定电和，，D w rT D L o ir w H o ir U E V R V U V U R U R V E V U R U R V 12212100−=−==>+==<+1R oUiUrV2R +-2、迟滞比较器迟滞比较器的输出特性具有迟滞回线特性iUHVTHV TLV oU)(1)(12121212211221212122111T L TL TL H L T H THTH L H V R V R R R V V R R R V R R R U V V V R V R R R V V R R R V R R R U V V ++=+++=++=+++=++状态转换到比较器从状态转换到比较器从oUiU1R 2TV +-)()(1)(121121212121L H T T H THT L TL V V R R R V V R V R R R V V R V R R R V −+=Δ++=++=oUiU1R 2R TV +-HVTHV TLV oUiV在模拟电路中，信号的存储是依靠记忆元件—电容器。
某一时刻的电压值存储在电容器上，即所谓取样保持和峰值保持电路。
在生物医学信号检测过程中，这是不可缺少的处理方法。
一、采样保持电路1、组成：模拟开关、模拟信号存储电容、缓冲放大器2、性能：精度、速度oUiU+-+-第四节模拟存储器二、峰值保持电路输出跟踪输入信号峰值并保持此峰值，直到复位信号到达使输出复位到零。
tU o U RU ioU iU C2D 1D R1R +-+-V R一、信号的微分在生物信号测量中，微分用于求出生理参数的变化率。
例如在血压的测量中，除了收缩压、舒张压和平均压的测量之外，为描述心脏的机械泵血功能和血管的弹性，要对血压微分。
sRCs H dtdU dt dU RC U dtdU Ci R i iR U ii ic c −=−=−==−=−=)(00传递函数为τ第五节信号的运算C+-RoUiU→i→i C实用信号的微分，抑制高频噪声固有振荡角频率。
为基本微分电路的取传递函数为c cC R C R C sR C sR C sR s H ωω1)1)(1()(2211221112==++−=2C oUiU1C2R 1R二、信号的积分在生物信号测量中，积分用于求出生理参数的动态功率。
RCss H dt U RC U R U i i idtC U i i1)(11010−====−=∫∫传递函数为oUiUCR。