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1、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的處理分析1900字 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理是國(guó)內(nèi)外近年來(lái)迅速開(kāi)展的一個(gè)數(shù)字信號(hào)領(lǐng)域,以下是搜集整理的一篇關(guān)于生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理探究的論文范文,供大家閱讀查看。在生物醫(yī)學(xué)研究中有各種各樣待提取和處理的信號(hào)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)可以定義為源于一個(gè)生物系統(tǒng)的一類(lèi)信號(hào),像心音,腦電,肌電信號(hào)等,這些信號(hào)通常包含有與生物系統(tǒng)生理和機(jī)構(gòu)狀態(tài)信息相關(guān)的信息,它由于受到人體諸多因素的影響,因此有著一般信號(hào)所沒(méi)有的特點(diǎn),主要特點(diǎn)是隨機(jī)性和強(qiáng)背景噪聲。本文從生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理的開(kāi)展過(guò)程,開(kāi)展現(xiàn)狀的角度,著重于對(duì)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的提取濾波和處理分析兩個(gè)方面,研究探究數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的開(kāi)展及其所起的作用,并探究將來(lái)數(shù)字信號(hào)處
2、理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理的開(kāi)展方向和開(kāi)展前景。一、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的提取濾波1、常規(guī)濾波。噪聲與信號(hào)的結(jié)合方式對(duì)濾波的處理方式有個(gè)根本性的影響。通常情況下將信號(hào)看作是噪聲與信號(hào)本身兩者的加法性結(jié)合,即接收到的信號(hào)a(t)=信號(hào)x(t)+噪聲n(t)。假如兩者頻譜不混疊或者交疊范圍很小,那么用常規(guī)的濾波器就可以獲得很好的效果。最常用的是頻域?yàn)V波法。頻域?yàn)V波器分為兩類(lèi):線性相位FIR數(shù)字濾波器,它的設(shè)計(jì)方法主要有窗函數(shù)法,頻率采樣法等。還有一種是IIR濾波器,它的主要設(shè)計(jì)方法為脈沖響應(yīng)不變法和雙線性變換設(shè)計(jì)法。但這種方法的前提是信號(hào)的頻率是的。2、相干平均法。相干平均法是進(jìn)步信噪比的一種疊加平均法,在
3、醫(yī)學(xué)研究中也叫平均誘發(fā)反響法,簡(jiǎn)稱(chēng)AEV方法。AEV方法是可保證信號(hào)不失真從噪聲中別離出信號(hào)的數(shù)字技術(shù)。它的原理是信號(hào)平均將重疊的時(shí)間位置求和。假設(shè)信號(hào)的時(shí)間位子非常一致,那么信號(hào)將直接組合在一起,另一方面,無(wú)關(guān)聯(lián)的噪聲被平均,從而信噪比得到進(jìn)步。AEV方法常用來(lái)檢測(cè)醫(yī)學(xué)微弱的生物醫(yī)學(xué)信號(hào),如希氏束電圖,腦電圖等。該方法要求噪聲是隨機(jī)的,并且協(xié)方差為零。信號(hào)是周期或重復(fù)出現(xiàn)的,這樣經(jīng)過(guò)N次平方疊加,信噪比將進(jìn)步N倍。3、自適應(yīng)濾波。近年來(lái),自適應(yīng)處理技術(shù)受到人們重視,在數(shù)字信號(hào)處理領(lǐng)域開(kāi)展非常迅速。它的特點(diǎn)是在沒(méi)有關(guān)于待提取信息的先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)知識(shí)的條件下,直接利用觀測(cè)的數(shù)據(jù)根據(jù)某種判據(jù)在觀測(cè)過(guò)程中
4、不斷地遞歸更新處理參數(shù)以逐步逼近某一最優(yōu)處理結(jié)果。二、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的處理分析1、傅里葉變換。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法一般采用傅里葉變換,從本質(zhì)上將,傅里葉變換就像一個(gè)三棱鏡,它將一個(gè)信號(hào)函數(shù)分解成多個(gè)頻率成分,吧信號(hào)從時(shí)域變?yōu)轭l域上研究,其理論描繪為傅里葉變換可以獲得信號(hào)的整體頻譜,但卻不能將二者有機(jī)的結(jié)合起來(lái),信號(hào)的時(shí)域波形中不包含任何的頻域信息,而傅里葉譜是信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性,是時(shí)域內(nèi)的積分,積分區(qū)間為無(wú)窮大,沒(méi)有部分化分析信號(hào)的功能,由于這個(gè)局限性,它對(duì)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)這種非平穩(wěn)型很強(qiáng)的處理功能很差。2、小波變換。像心電信號(hào)這種具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和強(qiáng)背景噪聲,而且又屬于非平穩(wěn)非線性的弱信號(hào)的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)
5、的處理,小波分析較之傅里葉變換顯示出了強(qiáng)大的優(yōu)越性。小波變換定義如下:假如某函數(shù)滿(mǎn)足一下條件:葉變換),我們就說(shuō)psi;(t)滿(mǎn)足小波變換的允許條件,小波變換是指把這一根本小波的函數(shù)psi;(t)作位移之后,再在不同尺度下與待分析信號(hào)x(t)作內(nèi)積。3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。信息科學(xué)與生命科學(xué)的互相穿插,互相浸透和互相促進(jìn)是近代科學(xué)技術(shù)開(kāi)展的一個(gè)顯著特點(diǎn),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的根底上開(kāi)展起來(lái)的一種模擬人腦信息處理機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它以大規(guī)模并行處理為主,不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的一般計(jì)算才能,而且還具有處理只是的思維,學(xué)習(xí)和記憶才能。近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速開(kāi)展使其成為信號(hào)處理強(qiáng)有力的工具,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以把專(zhuān)家知識(shí)和先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合成一個(gè)數(shù)學(xué)框架來(lái)完成提取和識(shí)別功能,不需要任何對(duì)數(shù)據(jù)和噪聲的先驗(yàn)假設(shè),所以最合適用于研究和分析生物醫(yī)學(xué)信號(hào)。三、開(kāi)展前景對(duì)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的將來(lái)開(kāi)展,在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方面,我認(rèn)為應(yīng)減小其應(yīng)用的局限性,加強(qiáng)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析的研究,研究分析利用小波理論開(kāi)發(fā)具有真正意義的生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析軟件。面對(duì)如今就醫(yī)難,醫(yī)院病床緊張的問(wèn)題,應(yīng)致力于以小波變換的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)及遠(yuǎn)程醫(yī)療和家庭醫(yī)療監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題,讓一些病人可以在家里完成監(jiān)護(hù)功能,緩減醫(yī)院病床緊張問(wèn)題。參考
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