《生物醫(yī)學信號處理》課程學習指南

1、PAGE PAGE 6生物醫(yī)學信號處理課程學習指南一、本課程學習方法指南生物醫(yī)學信號處理課程由理論教學內(nèi)容和實驗教學內(nèi)容組成。其中，理論授課40學時，實驗8學時。理論課教學內(nèi)容主要通過課堂教學完成，教師分八個章節(jié)按照信號處理理論與技術發(fā)展的先后順序來安排教學，先講解信號處理理論或技術，再結(jié)合某個生物醫(yī)學問題介紹該信號處理理論或技術的具體應用。建議學生抓住課堂教學環(huán)節(jié)，提高學習效率。為了理解應用部分的教學內(nèi)容，建議學生在課后積極主動補充教學內(nèi)容涉及的生物和醫(yī)學知識，如閱讀教材以外的學術資料。生物醫(yī)學信號處理課程中涉及的信號處理理論比較抽象，實驗可以幫助學生加深對理論方法的理解，提高學習效果的方法

2、建議如下：課前復習相關理論知識，預習實驗目的、實驗內(nèi)容和實驗過程等；認真聽實驗前教師對實驗項目的詳細講解，嚴格要求自己獨立完成實驗；遇到獨自不能解決的難題時，積極主動與教師和同學討論與交流；完成實驗后，總結(jié)實驗中出現(xiàn)的難點和易犯錯誤的知識點，鞏固理論知識的學習；（5）認真撰寫實驗報告。二、各章重難點學習指南第1章 生物醫(yī)學信號處理概述1生理過程自發(fā)產(chǎn)生的信號，如心電、腦電、肌電、眼電、胃電等電生理信號和血壓、體溫、脈搏、呼吸等非電生理信號；還有外界施加于人體的被動信號，如超聲波、同位素、X射線等。2生物醫(yī)學信號的主要特點：微弱、隨機性強、噪聲背景強。第2章 數(shù)字信號處理基礎傅立葉變換的意義傅立

3、葉變換在LTI系統(tǒng)分析中的思想，就是把一個無論多復雜的輸入信號分解成復指數(shù)信號的線性組合，那么系統(tǒng)的輸出也能表達成相同復指數(shù)信號的線性組合，并且在輸出中的每一個頻率的復指數(shù)函數(shù)上乘以系統(tǒng)在那個頻率的頻率響應值。離散傅立葉變換數(shù)字濾波器的設計：包括IIR和FIR法。第3章 隨機信號基礎平穩(wěn)各態(tài)遍歷的隨機過程如果隨機信號的統(tǒng)計特性與開始進行統(tǒng)計分析的時刻無關，則為平穩(wěn)隨機過程，否則為非平穩(wěn)隨機過程。對于平穩(wěn)過程，如果所有樣本在固定時刻的統(tǒng)計特征和單一樣本在全時間上的統(tǒng)計特征一致，則為各態(tài)遍歷的隨機過程。平穩(wěn)且各態(tài)遍歷是本課程分析醫(yī)學信號的一個前提假設。隨機信號通過線性系統(tǒng)的四個關系式：第4章 數(shù)字

4、相關和卷積運算估計相關函數(shù)時如果采用，估計的質(zhì)量。估計的方差當N無窮時，趨于零。因此該估計法是一致估計。卷積和相關運算的程序編寫實現(xiàn)。第5章 維納濾波相關函數(shù)法推導維納濾波器的維納霍夫方程的離散形式，以及從該方程中解出了最佳濾波器后的最小均方誤差的最簡式。維納-霍夫方程：最小均方誤差為：預白化法解維納霍夫方程有了上述的模型后，白化法求解維納霍夫方程步驟如下： 對觀測信號的自相關函數(shù)求z變換得到；利用等式，找到最小相位系統(tǒng)；利用均方誤差最小原則求解因果的G（z）；，即得到維納霍夫方程的系統(tǒng)函數(shù)解。第6章 卡爾曼濾波比較維納濾波和卡爾曼濾波方法的區(qū)別和聯(lián)系。維納濾波和卡爾曼濾波都是解決線性濾波和預

5、測問題的方法，并且都是以均方誤差最小為準則的，在平穩(wěn)條件下兩者的穩(wěn)態(tài)結(jié)果是一致的。維納濾波是根據(jù)全部過去觀測值和當前觀測值來估計信號的當前值，因此它的解形式是系統(tǒng)的傳遞函數(shù)或單位脈沖響應；卡爾曼濾波是用當前一個估計值和最近一個觀測值來估計信號的當前值，它的解形式是狀態(tài)變量值。維納濾波只適用于平穩(wěn)隨機過程，卡爾曼濾波就沒有這個限制。設計維納濾波器要求已知信號與噪聲的相關函數(shù)，設計卡爾曼濾波要求已知狀態(tài)方程和量測方程?？柭鼮V波的信號模型。根據(jù)卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和量測方程，假設和是已知的，是觀測到的數(shù)據(jù)，也是已知的，假設信號的上一個估計值已知，如何來求當前時刻的估計值？第7章 隨機信號的參數(shù)建模法AR模型參數(shù)的估計法：L-D算法。第8章 自適應濾波自適應噪聲抵消原理框圖如下，濾波后的輸出將在最小均方意義下抵消噪聲，同時，抵消后的結(jié)果將在最小均方意義下逼進信號。