小波变换在生物医学信号中的应用
生物医学信号处理技术和应用
生物医学信号处理技术和应用随着科技的不断进步，生物医学信号处理技术也在日益完善。
生物医学信号处理技术是对生物医学信号进行数字化处理，以提取有用信息并实现自动化分析。
它是现代医学领域中不可或缺的唯一技术手段，广泛应用于医学、生命科学、物理、工程学和计算机科学等领域。
生物医学信号处理技术的种类很多，常见的有心电信号（ECG）、脑电信号（EEG）、肌电信号（EMG）、血氧信号（SpO2）和生物声音信号等。
典型的处理流程包括预处理、特征提取和分类等步骤。
1.预处理在处理生物医学信号之前，首先需要对原始信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、平滑信号，以及减少信号中的干扰。
对于ECG信号，预处理步骤通常包括信号去噪、信号滤波和基线漂移的去除。
对于EEG信号，预处理步骤通常包括噪声去除、信号滤波和去除眼球运动和脸部肌肉运动等因素导致的干扰。
2.特征提取特征提取是为了从信号中提取出能够反映生物医学特征的信息。
常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和小波变换等方法。
其中小波变换已经成为信号分析领域中最为流行的特征提取方法。
3.分类通过分类方法，将提取出的特征与已知的模板进行匹配，从而实现自动化判别。
对于ECG信号，分类涉及检测心率、检测心律不齐和心肌梗塞等疾病。
对于EEG信号，分类涉及识别脑电波的频率和幅度，在帮助医生诊断脑损伤和其他相关疾病方面起到重要作用。
生物医学信号处理技术的应用非常广泛。
在心电图领域，生物医学信号处理技术可以检测心率、检测心律不齐和心肌梗塞等疾病。
在脑电信号领域，生物医学信号处理技术可以帮助医生诊断脑损伤和其他相关疾病。
在肌电信号领域，生物医学信号处理技术可以帮助诊断肌肉疾病和肌肉萎缩症等疾病。
在生物声音信号方面，生物医学信号处理技术可以帮助医生诊断声音疾病和语音障碍。
总的来说，生物医学信号处理技术是现代医学领域中不可或缺的重要技术手段，它为医生提供了快速、准确的数据处理和合理的分析，为病人的诊断和治疗提供了重要支持和指导，为人类健康事业的发展做出了巨大的贡献。
小波分析与应用
小波分析与应用小波分析是一种数学工具，用于研究信号和数据的频率特性和时域特性。
它的发展源于20世纪70年代，随着数字信号处理和数据分析的普及，小波分析也逐渐得到广泛的应用。
本文将探讨小波分析的基本原理、算法和应用领域。
一、小波分析的基本原理小波分析是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同频率的成分，并且可以根据需要在时域和频域之间进行转换。
小波分析与傅里叶分析相比，不仅可以提供信号的频率信息，还可以提供信号的时域信息，因此在研究非平稳信号和脉冲信号方面具有很大的优势。
小波分析的基本原理是将信号与一组小波函数进行相关计算，通过对小波函数的不同尺度和平移进行变换，可以得到信号在不同频率下的时域表示。
小波分析中使用的小波函数可以是多种形式，常用的有Morlet小波、Daubechies小波和Haar 小波等，每种小波函数有不同的频率特性和时域特性，可根据信号的特点选择合适的小波函数。
二、小波分析的算法小波分析的算法主要包括离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)两种。
离散小波变换是指将信号离散化后进行小波分解的过程。
首先，将信号进行一系列的低通滤波和高通滤波操作，得到两个低频和高频信号序列。
然后，将低频信号继续进行低通和高通滤波，得到更低频的信号序列和更高频的信号序列。
这个过程可以一直进行下去，直到得到满足要求的分解层数。
最后，将分解得到的低频和高频序列进行逆变换，得到重构后的信号。
连续小波变换是指将信号连续地与小波函数进行相关计算，得到信号的时频表示。
连续小波变换具有尺度不变性和平移不变性的特点，可以对不同尺度和平移位置下的信号成分进行分析。
然而，连续小波变换计算复杂度高，在实际应用中往往采用离散小波变换进行计算。
三、小波分析的应用领域小波分析因其在时频分析和信号处理中的优势，得到了广泛的应用。
以下是小波分析在不同领域的应用示例：1. 信号处理：小波分析可以用于去噪、压缩和特征提取等信号处理任务。
小波在脉搏波信号以及水印图像嵌入和提取中的应用
小波重构不仅去除了大量高频噪声，且比起小波阈 值法去噪和模极大值法去噪计算量要小。
小波四层分解频带划分图
小波基选取
对于上述提取的0~7.75 Hz频段内有用脉搏波信号频段，基 线信号存在于脉搏波信号中。对于基线，一般频率小于0.5 Hz，不 存在与脉搏信号频谱重叠的区域。因此采用基于sym8小波函数对 信号进行八层分解，提取0~0.1 Hz内的基线信号。
幅值（ V）
0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05
0
去除基线漂移后的脉搏波信号
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
采样点
I. 背景简介 II. 水印嵌入 III. 水印提取
通过在被保护的数字对象（如静止图像、视频、音 频等）中嵌入某些秘密信息——水印（watermark）来证 明版权归属或跟踪侵权行为。
小波的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起 的。它主要应用于图象和信号处理。处理的目的就是：准确的 分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构。
对于平稳随机过程信号，处理的理想工具仍然是傅里叶 分析。但是在实际应用中的绝大多数信号是非平稳的，而小波 分析特别适用于非平稳信号的处理。
（2）下降段A，左心室排空量和主动脉排空量相等，射血后 期动脉压开始下降，由于外周动脉受到左心室喷血的冲击形 成反射波B，随后主动脉瓣关闭，由于血管的回弹，动脉血液 由远心端向近心端回流形成重博波C，重博波C与反射波B形 成波谷D。
实验中采用的数据为利用多波长光电脉搏波采集系统采集的数据解调出
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]。
数字信号处理中的小波变换
数字信号处理中的小波变换数字信号处理是一种数字化处理技术，主要用于对连续信号进行采样和转换，以便在数值计算设备上进行处理。
在数字信号处理中，小波变换是一种重要的技术，可以用来分析和处理信号。
一、小波变换的定义和基本原理小波变换（Wavelet Transform）是一种数学变换方法，它将原始信号分解为不同尺度和频率的小波成分。
与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时域和频域分辨率，并且能够捕捉信号的瞬态特性。
小波变换的数学定义如下：∫f(t)ψ*(t-k)dt其中，f(t)表示原始信号，ψ(t)是小波函数，*表示复共轭，k表示平移参数。
小波变换通过在时域内对小波函数进行平移和缩放来分析信号的不同频率成分。
二、小波变换的应用领域小波变换在数字信号处理中有广泛的应用，下面是一些常见领域：1. 信号处理：小波变换可以用于信号去噪、信号压缩和谱分析等方面。
通过对信号进行小波分解和重构，可以提取信号的主要特征信息，去除噪声干扰，实现信号的有效处理和分析。
2. 图像处理：小波变换可以应用于图像压缩、图像去噪和图像分析等方面。
通过对图像进行小波分解和重构，可以实现图像的压缩存储、去除图像中的噪声，并提取图像的局部特征。
3. 视频处理：小波变换可以用于视频压缩、视频去噪和视频分析等方面。
通过对视频信号进行小波分解和重构，可以实现视频的高效压缩和去除视频中的噪声，提取视频的运动特征。
4. 生物医学工程：小波变换可以应用于生物信号处理和医学图像分析等方面。
通过对生物信号和医学图像进行小波分解和重构，可以实现生物信号的识别和分类，以及医学图像的分割和特征提取。
三、小波变换与傅里叶变换的比较小波变换和傅里叶变换都是信号分析的重要工具，它们之间存在一些区别和联系。
1. 分辨率：小波变换具有局部分辨率，可以捕捉信号的瞬态特性，而傅里叶变换具有全局分辨率，适用于分析信号的频率成分。
2. 多尺度性：小波变换可以分解信号为不同尺度的小波成分，可以提取信号的多尺度信息，而傅里叶变换只能提取信号在不同频率上的分量。
同步辐射小波转换 需要的数据
同步辐射小波转换需要的数据同步辐射小波转换及其应用探究引言：同步辐射小波转换（Synchronous Radiation Wavelet Transform, SRWT）是一种基于小波变换的信号分析方法，通过将信号分解成不同频率的小波分量，可以实现信号的时频分析和特征提取。
本文将介绍SRWT的原理和方法，并探讨其在不同领域的应用。
一、SRWT的原理和方法1. 小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，将信号分解成不同频率的小波分量，能够捕捉信号在时间和频率上的变化特征。
小波变换的基本原理是将信号与一组小波基函数进行内积运算，得到小波系数，从而实现信号的分解和重构。
2. SRWT的原理SRWT是一种改进的小波变换方法，主要解决了传统小波变换中频率和时间分辨率的矛盾。
SRWT通过引入同步辐射技术，将信号和参考信号进行同步辐射，使得小波基函数的频率与信号的频率保持一致，从而提高了时间和频率的分辨率。
3. SRWT的方法SRWT的方法主要分为两个步骤：同步辐射和小波分解。
（1）同步辐射：选择合适的参考信号，并通过同步辐射器将其辐射到被测信号上。
（2）小波分解：将同步辐射后的信号与一组小波基函数进行内积运算，得到小波系数。
常用的小波基函数有Morlet小波、Haar小波等。
二、SRWT在信号处理中的应用1. 语音信号处理SRWT可以用于语音信号的时频分析和特征提取。
通过SRWT可以提取出语音信号的共振峰、谐波等特征，用于语音识别、语音合成等应用。
2. 图像处理SRWT在图像处理中常用于边缘检测、纹理分析等任务。
通过SRWT可以提取出图像的边缘信息和纹理特征，用于图像分割、图像检索等应用。
3. 生物医学信号处理SRWT可以用于生物医学信号（如心电信号、脑电信号等）的分析和识别。
通过SRWT可以提取出生物医学信号的频率特征、时频特征，用于疾病诊断、生理状态监测等应用。
4. 振动信号处理SRWT可以用于振动信号的分析和故障诊断。
信号处理中的小波分析方法
信号处理中的小波分析方法信号处理是一门研究如何对信号进行采集、处理和分析的学科，而小波分析则是信号处理领域中一种重要的方法。
本文将介绍信号处理中的小波分析方法及其应用。
一、小波分析的基本原理小波分析是一种基于数学小波理论的信号处理方法。
它的基本思想是利用小波函数将非平稳信号分解为不同频率的多个小波成分，并用于信号的时域和频域分析。
小波分析与傅里叶分析不同的是，它不依赖于正弦余弦基函数，而是利用小波函数，如Daubechies小波、Morlet小波等，进行信号的变换和分析。
小波函数具有时域局部性和频域局部性的特点，可以更好地处理非平稳信号。
二、小波分析的应用1. 信号压缩与去噪小波分析在信号压缩与去噪方面有广泛的应用。
通过将信号分解为不同频率的小波成分，可以对信号进行压缩和去除噪声。
小波分析相比于传统的傅里叶分析方法，能够更准确地捕捉信号的瞬态特征，提高信号的压缩和去噪效果。
2. 图像处理小波分析在图像处理中也具有重要的应用。
通过对图像进行小波变换，可以实现图像去噪、图像压缩和边缘检测等功能。
小波变换能够更好地保持图像的边缘信息，避免出现模糊和失真情况。
3. 语音信号处理在语音信号处理中，小波分析可以用于语音信号的压缩、语音识别和语音变换等方面。
小波变换可以提取语音信号的特征参数，并用于语音识别和语音变换算法中。
4. 生物医学信号处理小波分析在生物医学信号处理中也有广泛的应用。
例如，在心电图分析中，小波变换可以提取心电信号的特征波形，用于疾病的诊断与监测。
在脑电图分析中，小波变换可以提取脑电信号的频谱特征，帮助研究人员研究大脑的功能活动。
三、小波分析方法的发展与挑战小波分析作为一种新兴的信号处理方法，近年来得到了广泛的研究和应用。
在发展过程中，小波分析方法也面临一些挑战。
首先，小波分析方法在计算上比较复杂，需要进行多次尺度和平移变换，计算量较大，对计算资源要求较高。
因此，在实际应用中需要寻求更高效的算法和技术。
人体生理信号的采集与分析
人体生理信号的采集与分析人体生理信号的采集与分析是一项重要的研究领域，它对于理解人体健康状况、疾病诊断和康复治疗等方面具有重要意义。
本文将介绍人体生理信号的常见采集方法和分析技术，并探讨其在医学临床、生物医学研究和健康监测等方面的应用。
人体生理信号是指人体在正常生理状态下产生的各种信号，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电活动（EDA）、眼动信号（EOG）等。
这些信号可以通过传感器采集到，并通过适当的信号处理和分析技术进行解读。
信号采集的过程中需要考虑到信号的质量和准确性，以保证后续的分析结果的可靠性。
人体生理信号的采集方法多种多样，常见的包括非侵入性和侵入性两种方式。
非侵入性采集方法主要通过传感器放置在皮肤表面或者穿戴设备上进行采集。
例如，心电图信号可以通过将电极放置在胸部采集，脑电图信号可以通过在头皮上放置电极阵列进行采集。
这些方法具有无创伤、方便易用等优点，但对于某些信号的采集效果可能不如侵入性方法。
侵入性采集方法是将传感器直接插入到体内，以获取更加准确、直接的信号。
例如，在进行心血管手术时，可以将心脏起搏器植入患者体内，实时采集心电图信号。
这种方法的优点是信号质量较高，但由于需要进行手术或者穿刺等侵入操作，因此需要严格的医学操作和监测。
对采集到的生理信号进行分析是理解人体健康状况和疾病诊断的重要手段。
常见的分析技术包括时间域分析、频域分析、小波变换和机器学习等。
时间域分析是分析信号的时域特征，例如信号的平均值、方差、时域均值等。
频域分析则是分析信号在频率域内的特征，例如信号的频谱密度、功率谱等。
小波变换可以用于分析信号的时频特征，能够较好地表示信号的时变性。
机器学习是一种通过训练模型并将其应用于信号分类和预测的方法，能够自动学习信号的特征，并进行自动识别和分类。
利用人体生理信号的采集与分析技术，可以应用于多个领域。
在医学临床方面，它可以用于疾病的诊断和监测。
例如，心电图信号可以用于心脏病的诊断和监测，脑电图信号可以用于癫痫的诊断等。
生物医学信号处理方法
生物医学信号处理方法在生物医学领域，信号处理是一项关键性的技术。
它可以帮助人们理解和分析生物医学数据，以便更好地诊断和治疗各种疾病。
本文将介绍几种常见的生物医学信号处理方法，包括滤波、时频分析和特征提取等。
一、滤波滤波是生物医学信号处理中常用的方法之一。
其主要目的是去除信号中的噪声，从而提高信号的质量和可靠性。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
低通滤波器可以去除高频噪声，使得信号变得平滑。
它常用于心电图（ECG）信号处理中，以去除电源干扰和肌肉运动等导致的噪声。
高通滤波器用于去除低频噪声，突出信号中的快速变化。
在脑电图（EEG）信号处理中，常用高通滤波器剔除呼吸和眼动等低频噪声，以突出脑电活动。
带通滤波器可以选择性地保留某一频段内的信号。
例如，在心音信号处理中，带通滤波器可以提取特定频率范围内的心音信号，有助于诊断心脏疾病。
二、时频分析时频分析是一种将时间和频率结合起来分析信号特征的方法。
它可以揭示信号的瞬时频率和能量变化情况，对于非平稳信号具有重要意义。
常见的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换和Wigner-维尔曼分布等。
STFT通过将信号分段，并对每个片段进行傅里叶变换，得到时间频率分布。
它能提供不同时间段内的频率成分信息，适用于分析非平稳信号，如呼吸信号和心跳信号。
小波变换是时频分析的另一种方法，它可以提供更好的时间分辨率和频率精度。
小波变换对信号的局部特征进行分析，适用于分析包含尖峰或瞬变的信号，如脑电图中的脑电活动。
Wigner-维尔曼分布是一种基于联合时频分析的方法，可以得到信号的瞬时频率和时频相干性。
它适用于对非线性和非平稳信号进行分析，如心电图中的心律失常。
三、特征提取特征提取是从信号中提取有用信息的过程，常用于生物医学信号分类和识别。
通过选择合适的特征，可以实现对信号的有效表征。
常见的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征是对信号在时间域内的统计量进行分析，如均值、方差和时域幅度等。
db4小波原理
db4小波原理小波变换是一种在信号和图像处理中广泛应用的数学工具，它可以将一个信号或图像分解成不同频率的成分。
其中，db4小波是小波变换中最常用的一种小波函数。
db4小波是由Daubechies提出的，它是一种紧支撑的正交小波基函数，具有良好的时频局部化特性。
db4小波是一种对称的小波函数，它具有4个非零系数，因此也称为db4小波。
这4个系数分别为h0、h1、h2和h3。
在小波变换中，db4小波可以通过一系列滤波和下采样操作来实现信号的分解和重构。
首先，将原始信号通过一个低通滤波器h0进行滤波，得到低频部分，然后通过一个高通滤波器h1进行滤波，得到高频部分。
接着，对低频部分进行下采样，得到一半长度的低频部分。
再次对低频部分和高频部分进行滤波和下采样操作，得到更低频和更高频的部分。
如此往复，直到得到最低频的部分。
db4小波变换的主要优点是可以提供多分辨率的信号分析。
通过不同尺度的小波函数，可以对信号的不同频率成分进行精确分解和重构。
这对于信号和图像处理中的特征提取、压缩、去噪等任务非常有用。
除了在信号和图像处理中的应用，db4小波还可以用于其他领域。
比如，在数据压缩中，可以利用小波变换的稀疏性来实现数据的高效压缩。
在模式识别中，可以利用小波变换的多分辨率分析能力来提取信号和图像的特征。
在生物医学工程中，可以利用小波变换的局部化特性来分析生物信号和图像。
总结一下，db4小波是小波变换中常用的一种小波函数，它具有紧支撑、正交和良好的时频局部化特性。
通过滤波和下采样操作，可以将信号分解成不同频率的成分。
db4小波变换在信号和图像处理、数据压缩、模式识别和生物医学工程等领域有着广泛的应用。
通过对db4小波原理的理解和应用，可以更好地处理和分析信号和图像，提取有用的信息，为各个领域的研究和应用提供支持。
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综述
Ｒｆｐｉｅｌｐ
李良成刘秋宏张壕白求恩军医学院（石家庄０５００８０
内容提要：
关键词：
小波变换是近年来发展起来的一种新的信号分析工具，本文结合生物医学信号与小波变换的特点，阐
述了小波变换在生物医学信号特别是心电信号检测与去噪、图像增强和压缩中的应用及前景。
小波变换生物医学信号图像增强
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＷａｖｅｌｅｔｓＴｒａｎＳｆＯｒｍｉｎＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＳｉｇｎａｌｓ
ＬＩＬｉａｎｇ－ｃｈｅｎｇＬＩＵＱｉｕ－ｈｏｎｇＺＨＡＮＧＪｉｎｇＢｅｔｈｕｎｅＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｉｃａｌ
Ｃｏｌｌｅｇｅ（Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００８１）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｗａｖｅｌｅｔｓｔｒａｎｓｆｏ蛐ｈａｓｂｅｅｎａｎｅｗｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｐｐｌｉｅｄｉｎａｎａｌｙｚｉｎｇｓｉｇｎａｌｓ．Ｔｈｅａｕｔｈｏｒｅｘｐａｔｉａｔｅｓｏｎｔｈｅ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ａｎｄ
ｆｏｒｅｇｒｏｕｎｄｏｆｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｄｅｔｅｃｔｉｎｇ
ｃａｒｄｉｏ—ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｓｉｇｎａｌｓ，ｉｎｄｕｃｉｎｇｎｏｉｓｅａｎｄｅｎｈａｎｃｉｎｇａｎｄ
ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｎｇｉｍａｇｅｓ．
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ｗｏｒｄｓ：Ｗａｖｅｌｅｔｓ
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ
Ｓｉｇｎａｌ—，ｓ———，———————Ｉ——ｍ——ａ．ｇ．．．ｅ．．．．．Ｅ．．．．ｎ．．．ｈ．．．．ａ．．．ｎ．．．ｃ．．．ｅ．．、ｍ．．．．．．ｅ．．．ｎ．．．ｔ．．．．．．．．．．．．．．．．——
文学编号：１００６．６５８６（２００８）０８—００２４．０３中图分类号：Ｒ３１８．０４
文献标识码：Ｂ
１引言
小波变换是傅里叶变换的继承和发展，具有良好的空间域及频率域局部化特性。适合医学图像信号处理。目前，小波分析已成功地应用于信号处理、图像处理、语音与图像编码、语音识别与合成、多尺度边缘提取和重建等科学领域。生物医学信号处理足近年来迅速发展的一个数字信号处理领域，包括心电（ＥＣＧ）、脑电（ＥＥＧ）、肌电（ＥＭＧ）等电生理信号和体温、血压、呼吸等非电生理信号。传统生物医学信号处理方法以傅立叶理论为基础，其积分区间是从一∞到＋∞，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。２小波变换如果某函数甲（ｔ）满足以下条件：ｃ甲＝ｅ咩幽锄则（％ｆ）（口，６）２Ｉ＿：ｆ（ｔ）Ｗａ，ｂ（ｔ）ｄｔ其中Ｌ．６ｏ）：｛二甲（生尘）称为小波函数，它是√ａａ南函数甲（ｔ）经过不同的时间尺度伸缩和时间平移得到的，ｒｅ（ｔ）称为母小波，ａ是时间尺度伸缩参数，ｂ是时收稿日期：２００８．０５．０５作者简介：李良成，硕士’２４‘中国医疗器械信息＞２００８年第１４卷第８期Ｖ０１．１４Ｎｏ．８问平移参数。信号“ｔ）关于ｕ／（ｔ）的小波变换就是信号在基函数系上的分解或投影，小波变换提供了一个可调
的时Ｉ＇日Ｊ、频率窗，当观察高频现象时它变窄，时间分辨
率较高；研究低频环境时它又变宽，频牢分辨率较高。
３小波变换的具体应用
３．１网像增强技术
ＦｆＩ襞微循环图像参数的测量足心血管疾病无损检
测的一种重要手段，但甲襞微循环图像为反光式图像，
噪声大，对比度差，灰阶分布范围小，给检测带来困
难。采用传统的梯度法和灰度法会带来较多的误测和
漏测，边缘出现较多断缺，需要插值光滑。小波变换
具有良好的空问局部分析功能和多尺度、多分辨分析
功能，用丁甲襞微循环图像的边缘检测可克服上述不
足，对不同子带进行线性运算，使照片中较模糊、对
比度差的细节得到增强。不仪能使图像细节清晰，还
能有效防止“粘连”、“振铃”效应，抑制噪声，有利
于医生对疾病作出正确的判断。
３．２小波变换在心电信号检测中的应用研究
人体心电信号微弱，信噪比不高，采集心电信号
易受到仪器、人体活动的影响。利用小波变换能将
原始心电信号分解为不同频率的信号，然后对信号进
万方数据
综述
Ｒ＂泐
行重建，此方法能很好地消除心电信号中的基线漂移，交、无冗余分解，可以很好地实现图像的变换编码。
抑制工频干扰和肌电干扰，同时能够获得ＱＴ问期的精
确值，为临床诊断提供更准确的依据。心音信号具有４未来发展方向
非平稳的时变特性，经典谱分析方法难以揭示出心音
小波分析理论在生物医学信号处理中的应用才刚
信号的动态变化过程，从而也就无法进行准确的临床
刚起步，其应用主要集中在信号特征提取方面。但小
诊断。而小波变换通过对基波的平移、伸缩而形成一
波理论为生物医学信号处理提供了新的思路，随着理
系列的小波，然后将其投影到由平移、伸缩小波构成论研究的日趋成熟、ＰＡＣＳ的应用、远程医疗诊断的需
的信号空间中，在不同的频率范围和时间位置对信号
要和家庭医疗保健的发展，在医学信号分析、图像增强、
进行分析，成为心音分析的有力丁具。
去噪、压缩等方面提出更高的要求，小波分析将在生
３．３图像压缩物医学信号处理中占据重要的地位。
随着图像归档与通信系统（ＰＡＣＳ）的发展，医学影
像的压缩编码技术成为当前的热门课题。生物医学信号参考文献
信息量大，而且它的一些细微特征不能在压缩过程中丢
【１】ｌ
姚成吴小培．小波变换与生物医学信号处理．生物学
失，因此采用一般的数据压缩技术无法满腰求。由于
【２】冀篓艘纂蒜在心电信号数字滤波中的应用
小波变换具有频率局部性、方向性、多分辨率性等特点，
～计算机仿真２００ｌ，（０６）７０￣７３
并与视觉特性接近，所以不仅可以利用统计特性，还可
【３】３
杨胜波于春梅．小波分析在生物医学信号／图像处理
以利用视觉特性来提高编码效率，也可以实现图像的正
中的应用仪器仪表学报２００２，（０１）１７９～１８１
＿
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相同外径时的容积较大，提高了输送效率；与药物和诊断试剂反应惰性，使治疗过程更安全；与身体组织生物相容性好，感染和过敏反应少。另外，硅橡胶还用于制作输液管输送各种液体药物进入人体，其易清洁、无毒、稳定的特性使其明显优于其他各种材料制作的输液管，是硅橡胶在医疗领域最早也是最普遍的应用。同时随着近年来各项性能的提高，硅橡胶材料也被应用于一些精密设备中，如蠕动泵管、心肺导管等。３．２喉罩喉罩要求能容易的插入人体的喉部，与口腔组织接触舒适；能反复使用，保持清洁；罩体透明，便于观察。而有机硅橡胶感觉柔软，透气性好，使之与人体接触舒适；生物相容性好，使人体不易受感染，保持清洁；稳定性好，能反复进行消毒处理而不老化；外观透明，易于满足各种形状的设计。另外，在硅橡胶外可涂布有机硅涂层，减少硅橡胶材料于人体的摩擦系数，使喉罩容易插入。所以，有机硅橡胶材料能完全满足喉罩的设计要求，成为有机硅材料在医疗领域中的一个成功的应用实例。
３．３有机硅粘接剂
在医疗领域使用的有机硅粘接剂可分为两种：有
机硅压敏胶和室温硫化硅橡胶。其中，有机硅压敏
胶因为容易移除、长时间使用而不易感染、透气性好，
可作为优良的伤口护理材料，同时也广泛应用于如止
痛胶布、运动胶带等领域。而室温硫化硅橡胶主要作
为与人体接触的粘接剂固定其他有机硅材料的部件，
能长期保持性能稳定，不易感染。
４结论
综上所述，有机硅材料以其优异的性能，如良好
的生物相容性、稳定性、舒适性，成为医用材料的一
种趋势。并且有机硅可以制成各种形式的材料，在医
疗领域的各个方面都有广泛应用。
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（中国医疗器械信息）２００８年第１４卷第８期Ｖ０１．１４
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