生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座

生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第1頁(yè)主要內(nèi)容5.1生物醫(yī)學(xué)信號(hào)特點(diǎn)5.2生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)處理方法概述5.3信號(hào)及其描述5.4信號(hào)處理普通方法5.5應(yīng)用實(shí)例生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第2頁(yè)5.1生物醫(yī)學(xué)信號(hào)特點(diǎn)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理是生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)一個(gè)主要研究領(lǐng)域，也是近年來(lái)快速發(fā)展數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)一個(gè)主要應(yīng)用方面，正是因?yàn)閿?shù)字信號(hào)處理技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)工程緊密結(jié)合，才使得我們?cè)谏镝t(yī)學(xué)信號(hào)特征檢測(cè)、提取及臨床應(yīng)用上有了新伎倆，因而也幫助我們加深了對(duì)人體本身認(rèn)識(shí)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第3頁(yè)人體中每時(shí)每刻都存在著大量生命信息。因?yàn)槲覀兩眢w整個(gè)生命過(guò)程中都在不停地實(shí)現(xiàn)著物理、化學(xué)及生物改變，所以所產(chǎn)生信息是極其復(fù)雜。我們能夠把生命信號(hào)概括分為二大類： 化學(xué)信息 物理信息生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第4頁(yè)化學(xué)信息是指組成人體有機(jī)物在發(fā)生改變時(shí)所給出信息，它屬于生物化學(xué)所研究范圍。物理信息是指人體各器官運(yùn)動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生信息。物理信息所表現(xiàn)出來(lái)信號(hào)又可分為電信號(hào)和非電信號(hào)兩大類。人體電信號(hào)，如體表心電（ECG）信號(hào)、腦電（EEG）、肌電（EMG）、眼電（EOG）、胃電（EGG）等在臨床上取得了不一樣程度應(yīng)用。人體磁場(chǎng)信號(hào)檢測(cè)近年來(lái)也引發(fā)了國(guó)內(nèi)外研究者和臨床高度重視，我們把磁場(chǎng)信號(hào)也可歸為人體電信號(hào)。人體非電信號(hào)，如體溫、血壓、心音、心輸出量及肺潮氣量等，經(jīng)過(guò)對(duì)應(yīng)傳感器，即可轉(zhuǎn)變成電信號(hào)。電信號(hào)是最便于檢測(cè)、提取和處理信號(hào)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第5頁(yè)上述信號(hào)是由人體自發(fā)生產(chǎn)，稱為“主動(dòng)性”信號(hào)。另外，還有一個(gè)“被動(dòng)性”信號(hào)，即人體在外界施加某種刺激或某種物質(zhì)時(shí)所產(chǎn)生信號(hào)。如誘發(fā)響應(yīng)信號(hào)，即是在刺激下所產(chǎn)生電信號(hào)，在超聲涉及X射線作用下所產(chǎn)生人體各部位超聲圖象、X射線圖象等也是一個(gè)被動(dòng)信號(hào)。這些信號(hào)是我們進(jìn)行臨床診療主要工具。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第6頁(yè)我們這里所研究生物醫(yī)學(xué)信號(hào)即是上述包含主動(dòng)、被動(dòng)、電和非電人體物理信息。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第7頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)主要特點(diǎn)1．信號(hào)弱2．噪聲強(qiáng)3．頻率范圍普通較低4．隨機(jī)性強(qiáng)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第8頁(yè)1．信號(hào)弱：直接從人體中檢測(cè)到生理電信號(hào)其幅值普通比較小。如從母體腹部取到胎兒心電信號(hào)僅為10～50μV，腦干聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)響應(yīng)信號(hào)小于1μV，自發(fā)腦電信號(hào)約5～150μV，體表心電信號(hào)相對(duì)較大，最大可達(dá)5mV。所以，在處理各種生理信號(hào)之前要配置各種高性能放大器。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第9頁(yè)2．噪聲強(qiáng)：噪聲是指其它信號(hào)對(duì)所研究對(duì)象信號(hào)干擾。如電生理信號(hào)總是伴伴隨因?yàn)橹w動(dòng)作、精神擔(dān)心等帶來(lái)干擾，而且常混有較強(qiáng)工頻干擾；誘發(fā)腦電信號(hào)中總是伴伴隨較強(qiáng)自發(fā)腦電；從母腹取到胎兒心電信號(hào)常被較強(qiáng)母親心電所淹沒(méi)。這給信號(hào)檢測(cè)與處理帶來(lái)了困難。所以要求采取一系列有效去除噪聲算法。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第10頁(yè)3．頻率范圍普通較低：經(jīng)頻譜分析可知，除聲音信號(hào)（如心音）頻譜成份較高外，其它電生理信號(hào)頻譜普通較低。如心電頻譜為0.01～35Hz，腦電頻譜分布在l～30Hz之間。所以在信號(hào)獲取、放大、處理時(shí)要充分考慮對(duì)信號(hào)頻率響應(yīng)特征。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第11頁(yè)4．隨機(jī)性強(qiáng)：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是隨機(jī)信號(hào)，普通不能用確定數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)描述，它規(guī)律主要從大量統(tǒng)計(jì)結(jié)果中展現(xiàn)出來(lái)，必須借助統(tǒng)計(jì)處理技術(shù)來(lái)檢測(cè)、辨識(shí)隨機(jī)信號(hào)和預(yù)計(jì)它特征。而且它往往是非平穩(wěn)，即信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征（如均值、方差等）隨時(shí)間改變而改變。這給生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理帶來(lái)了困難。所以在信號(hào)處理時(shí)往往進(jìn)行對(duì)應(yīng)理想化和簡(jiǎn)化。當(dāng)信號(hào)非平穩(wěn)性改變不太快時(shí)，能夠把它作為分段平穩(wěn)準(zhǔn)平穩(wěn)信號(hào)來(lái)處理；假如信號(hào)含有周期重復(fù)節(jié)律性，只是周期和各周期波形有一定程度隨機(jī)變異，則能夠作為周期平穩(wěn)重復(fù)性信號(hào)來(lái)處理。更普通性方法是采取自適應(yīng)處理技術(shù)，使處理參數(shù)自動(dòng)跟隨信號(hào)非平穩(wěn)性而改變。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第12頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理主要任務(wù)1．研究不一樣生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)和提取方法；2．研究突出信號(hào)本身、抑制或除去噪聲各種算法；3．研究對(duì)不一樣信號(hào)特征提取算法；4．研究信號(hào)特征在臨床上應(yīng)用。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第13頁(yè)5.2生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)處理方法概述5.2.1生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)方法5.2.2生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方法5.2.3數(shù)字信號(hào)處理特點(diǎn)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第14頁(yè)5.2.1生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)方法生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)是對(duì)生物體中包含生命現(xiàn)象、狀態(tài)、性質(zhì)和成份等信息進(jìn)行檢測(cè)和量化技術(shù)。包括到人機(jī)接口技術(shù)、低噪聲和抗干擾技術(shù)、信號(hào)拾取、分析與處理技術(shù)等工程領(lǐng)域，也依賴于生命科學(xué)（如細(xì)胞生理、神經(jīng)生理等）研究進(jìn)展。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第15頁(yè)信號(hào)檢測(cè)普通需要經(jīng)過(guò)以下步驟：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)經(jīng)過(guò)電極拾取或經(jīng)過(guò)傳感器轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，經(jīng)放大器及預(yù)處理器進(jìn)行信號(hào)放大和預(yù)處理，然后經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行采樣，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)，輸入計(jì)算機(jī)，然后經(jīng)過(guò)各種數(shù)字信號(hào)處理算法進(jìn)行信號(hào)分析處理，得到有意義結(jié)果。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第16頁(yè)心電電極、心音傳感器、導(dǎo)聯(lián)線生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第17頁(yè)心電、心音信號(hào)放大器生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第18頁(yè)數(shù)據(jù)采集卡（A/D轉(zhuǎn)換卡）生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第19頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第20頁(yè)生物醫(yī)學(xué)傳感器是獲取生物醫(yī)學(xué)信息并將其轉(zhuǎn)換成易于測(cè)量和處理信號(hào)關(guān)鍵器件。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究已包括生物體各層次廣泛生物信息。應(yīng)用電極可檢測(cè)心電、腦電、肌電、眼電和神經(jīng)電等各種生物電信號(hào)；物理傳感器已用于血壓、血流、體溫，心音、脈搏、呼吸等各種生理量測(cè)量；應(yīng)用化學(xué)傳感器可檢測(cè)血、尿等體液中各種離子濃度；用于檢測(cè)酶、抗原、抗體、神經(jīng)遞質(zhì)、激素、受體、DNA和RNA等生物活性物質(zhì)生物傳感器亦在研究及快速發(fā)展之中；心磁、腦磁等生物磁信號(hào)檢測(cè)方法研究正在受到重視。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第21頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究、臨床檢驗(yàn)、病人監(jiān)護(hù)、治療控制、以及人工器官和運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域，是一個(gè)基礎(chǔ)性技術(shù)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)發(fā)展趨向是：發(fā)展微型化、多參數(shù)生物醫(yī)學(xué)傳感器，尤其是加強(qiáng)化學(xué)傳感器和生物傳感器實(shí)用化研究；發(fā)展以生物電和生物磁為代表無(wú)創(chuàng)檢測(cè)技術(shù)；發(fā)展植入式、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)式技術(shù)和生物遙測(cè)技術(shù)；發(fā)展細(xì)胞和分子水平檢測(cè)技術(shù)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第22頁(yè)5.2.2生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方法生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理是研究從被干擾和噪聲淹沒(méi)信號(hào)中提取有用生物醫(yī)學(xué)信息特征并作模式分類方法。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第23頁(yè)因?yàn)樯镝t(yī)學(xué)信號(hào)含有隨機(jī)性強(qiáng)和噪聲背景強(qiáng)特點(diǎn)，采取了很多數(shù)字處理技術(shù)進(jìn)行分析：如對(duì)信號(hào)時(shí)域分析相干平均算法、相關(guān)技術(shù)；對(duì)信號(hào)頻域分析快速傅立葉變換算法、各種數(shù)字濾波算法；對(duì)平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析功率譜預(yù)計(jì)算法、參數(shù)模型方法；對(duì)非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)分析短時(shí)傅立葉變換、時(shí)頻分布（維格納分布）、小波變換、時(shí)變參數(shù)模型、自適應(yīng)處理等算法；對(duì)信號(hào)非線性處理方法如混沌與分形、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第24頁(yè)這些方法在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析、醫(yī)學(xué)圖像技術(shù)和醫(yī)學(xué)儀器中已得到了廣泛應(yīng)用。比如：采取相干平均技術(shù)已成功提取誘發(fā)腦電、希氏束電和心室晚電位等微弱信號(hào)；在心電和腦電體表標(biāo)測(cè)中采取計(jì)算機(jī)進(jìn)行多道信號(hào)同時(shí)處理并推求原始信號(hào)源活動(dòng)（逆問(wèn)題）；在心電、腦電、心音、肺音等信號(hào)自動(dòng)識(shí)別分析中應(yīng)用了各種信號(hào)處理方法進(jìn)行特征提取與自動(dòng)分類；在生理信號(hào)數(shù)據(jù)壓縮和模式分類中引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法；在腦電、心電、神經(jīng)電活動(dòng)、圖像分割處理、三維圖像表面特征提取及建模等方面引入混沌與分形理論等，已取得了許多主要研究結(jié)果并得到了廣泛臨床應(yīng)用。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第25頁(yè)5.2.3數(shù)字信號(hào)處理特點(diǎn)自1960年以來(lái)，伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)和當(dāng)代信息技術(shù)飛速發(fā)展，產(chǎn)生了一門新獨(dú)立學(xué)科體系：數(shù)字信號(hào)處理（DigitalSignalProcessing,DSP）。數(shù)字信號(hào)處理是利用計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚硇酒?，以?shù)值計(jì)算方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行采集、分析、變換、識(shí)別等加工處理，從而到達(dá)提取信息和便于應(yīng)用目標(biāo)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第26頁(yè)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)主要是經(jīng)過(guò)計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，與傳統(tǒng)模擬信號(hào)處理相比，含有以下特點(diǎn)：（1）算法靈活（2）運(yùn)算準(zhǔn)確（3）抗干擾性強(qiáng)（4）速度快另外，數(shù)字系統(tǒng)還含有設(shè)備尺寸小，造價(jià)低，便于大規(guī)模集成，便于實(shí)現(xiàn)多維信號(hào)處理等突出優(yōu)點(diǎn)。在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域，數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)發(fā)揮著極其主要作用。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第27頁(yè)5.3信號(hào)及其描述5.3.1信號(hào)5.3.2系統(tǒng)5.3.3采樣生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第28頁(yè)5.3.1信號(hào)信號(hào)(Signal)能夠描述范圍極為廣泛一類物理現(xiàn)象。在信號(hào)處理領(lǐng)域，信號(hào)被定義為一個(gè)隨時(shí)間改變物理量，比如心電監(jiān)護(hù)儀描記病人心電、呼吸等信號(hào)。信號(hào)普通能夠表示為一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)式，以x(t)表示，自變量t為時(shí)間，x(t)表示信號(hào)隨時(shí)間t改變情況。如正弦波信號(hào)：一個(gè)實(shí)際信號(hào)除了用函數(shù)式表示外，還常慣用曲線來(lái)表示。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第29頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第30頁(yè)信號(hào)分類：（1）按信號(hào)取值確實(shí)定性是否，分為：確定性信號(hào)：x(t)可確切表示成時(shí)間函數(shù)

周期信號(hào)： T為周期，n是任意整數(shù)非周期信號(hào)隨機(jī)信號(hào)：不能確定在某一給定時(shí)間確實(shí)切取值

平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第31頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第32頁(yè)（2）按信號(hào)時(shí)間取值特點(diǎn)，分為：連續(xù)時(shí)間信號(hào)離散時(shí)間信號(hào)

生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第33頁(yè)假如t是定義在時(shí)間軸上連續(xù)改變量，稱x(t)為連續(xù)時(shí)間信號(hào)（連續(xù)信號(hào)），或模擬信號(hào)。即連續(xù)信號(hào)是隨時(shí)間連續(xù)改變，在一個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)任何瞬間都有確定值。假如t僅在時(shí)間軸上離散點(diǎn)上取值，稱x(t)為離散時(shí)間信號(hào)（離散信號(hào)）。即離散信號(hào)只在離散時(shí)間點(diǎn)有確定值。普通離散時(shí)間信號(hào)記為x(n)，n取整數(shù)，這么x(n)表示為僅是整數(shù)n函數(shù)，所以x(n)又稱為離散時(shí)間序列（序列）。假如x(n)在幅度上也取離散值，即在時(shí)間和幅度上都取離散值信號(hào)稱為數(shù)字信號(hào)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第34頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第35頁(yè)普通來(lái)說(shuō)，離散信號(hào)產(chǎn)生有兩種形式：一個(gè)是信號(hào)源本身產(chǎn)生就是離散信號(hào)；而更多情況下，離散信號(hào)是經(jīng)過(guò)對(duì)連續(xù)信號(hào)采樣得到，比如在對(duì)病人監(jiān)護(hù)時(shí)每隔半小時(shí)測(cè)一次體溫，即使病人體溫是連續(xù)改變，但采樣輸出是離散信號(hào)，在一天內(nèi)得到48個(gè)采樣值，組成了一個(gè)離散體溫信號(hào)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第36頁(yè)生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第37頁(yè)單位沖激函數(shù)與單位脈沖序列：連續(xù)時(shí)間單位沖激函數(shù)δ(t)定義為： 且t≠0時(shí)，δ(t)＝0。 離散時(shí)間單位脈沖序列δ(n)定義為：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第38頁(yè)5.3.2系統(tǒng)系統(tǒng)（System）是指由若干相互作用和相互依賴事物組合而成含有某種特定功效整體。在信號(hào)處理領(lǐng)域，我們把系統(tǒng)定義為物理器件集合，它在受到輸入信號(hào)激勵(lì)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生輸出信號(hào)。輸入信號(hào)又稱為激勵(lì)，輸出信號(hào)又稱為響應(yīng)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第39頁(yè)對(duì)數(shù)字信號(hào)處理，系統(tǒng)能夠抽象成一個(gè)變換，或一個(gè)運(yùn)算，將輸入序列x(n)變換成輸出序列y(n)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第40頁(yè)對(duì)系統(tǒng)T，輸入x(t)時(shí)輸出是y(t)，我們稱y(t)是系統(tǒng)T對(duì)x(t)響應(yīng)(Response)。當(dāng)輸入是單位沖激信號(hào)時(shí)，系統(tǒng)輸出稱為系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)，用h(t)表示。h(t)反應(yīng)了系統(tǒng)T固有本質(zhì)，若系統(tǒng)T是線性時(shí)不變系統(tǒng)，只要知道了h(t)，那么對(duì)于任意輸入x(t)，都能夠經(jīng)過(guò)公式求出其輸出：

該公式稱為卷積積分。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第41頁(yè)對(duì)離散信號(hào)，當(dāng)輸入是單位脈沖信號(hào)δ(n)時(shí)，系統(tǒng)輸出稱為單位脈沖響應(yīng)h(n)。比如，體表心電信號(hào)是心臟電活動(dòng)經(jīng)過(guò)人體傳到體表，經(jīng)過(guò)電極拾取后得到心電圖信號(hào)。心臟是心電圖信號(hào)源，即x(t)，人體能夠看作是一個(gè)容積導(dǎo)體，該導(dǎo)體可看作是系統(tǒng)T，x(t)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)T后輸出y(t)即是體表心電信號(hào)y(t)。然而因?yàn)槿梭w這一容積導(dǎo)體對(duì)心電傳輸來(lái)說(shuō)是非線性，當(dāng)前還無(wú)法得出該系統(tǒng)單位沖激響應(yīng)h(t)。人們也正在研究怎樣經(jīng)過(guò)體表電位標(biāo)測(cè)由反卷積來(lái)求解心電信號(hào)源特征。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第42頁(yè)5.3.3采樣采樣是完成由連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散時(shí)間信號(hào)工具，采樣普通由A/D轉(zhuǎn)換器完成。A/D轉(zhuǎn)換器就如同一個(gè)電子開(kāi)關(guān)，假如設(shè)定采樣頻率F，則開(kāi)關(guān)每隔T=1/F秒短暫閉合一次，將連續(xù)信號(hào)接通，得到一個(gè)離散點(diǎn)采樣值。假設(shè)開(kāi)關(guān)每次閉合時(shí)間為τ秒（τ<<T），則采樣器輸出是一串周期為T，寬度為τ，幅度為在這段τ時(shí)間內(nèi)原始信號(hào)幅度脈沖，將該輸出脈沖進(jìn)行幅度量化編碼后即得到采樣數(shù)字信號(hào)。作為理想化考慮，令τ→0，采樣輸出脈沖幅度就準(zhǔn)確地代表輸入信號(hào)在該離散時(shí)間點(diǎn)上瞬時(shí)值，此時(shí)采樣稱為理想采樣。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第43頁(yè)采樣過(guò)程(a)電子開(kāi)關(guān)(b)實(shí)際采樣(c)理想采樣生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第44頁(yè)在對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采樣之前，應(yīng)了解模擬信號(hào)特征－即幅度特征和頻率特征。在知道某一信號(hào)特征后，就能夠確定采樣頻率、采樣精度。采樣頻率－－即單位時(shí)間內(nèi)采樣次數(shù)，單位為次/秒，簡(jiǎn)記為Hz。采樣精度－－對(duì)模擬信號(hào)采取多少位數(shù)字來(lái)表示，慣用有8位，10位，12位，16位等。位數(shù)越多，精度越高。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第45頁(yè)A/D分辨率（采樣精度）Codewidth=smallestdetectablechangeinvoltage=AD輸入范圍2nn=#ofADCbits

16-bitADC3-bitADCAmplitudecodewidthcTime02010012014040608010.009.757.506.255.003.752.501.250111110100011010001000生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第46頁(yè)A/D采樣頻率Nyquist采樣定理采樣率>2倍信號(hào)最高頻率AdequatelysampledAliasedduetoundersampling生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第47頁(yè)5.4信號(hào)處理普通方法5.4.1相干平均算法5.4.2相關(guān)技術(shù)5.4.3頻域分析技術(shù)5.4.4信號(hào)濾波5.4.5參數(shù)模型生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第48頁(yè)在計(jì)算機(jī)普及應(yīng)用之前，信號(hào)處理裝置或系統(tǒng)都是由模擬器件和電路組成，如RLC電路。這種系統(tǒng)輸入輸出信號(hào)都是模擬信號(hào)。伴隨計(jì)算機(jī)和數(shù)字信號(hào)處理算法發(fā)展，數(shù)字信號(hào)處理得到了飛速發(fā)展。我們?cè)诖撕?jiǎn)明介紹一下數(shù)字信號(hào)處理基本方法。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第49頁(yè)5.4.1相干平均算法相干平均(CoherentAverage)主要應(yīng)用于能屢次重復(fù)出現(xiàn)信號(hào)提取。假如待檢測(cè)醫(yī)學(xué)信號(hào)與噪聲重合在一起，信號(hào)假如能夠重復(fù)出現(xiàn)，而噪聲是隨機(jī)信號(hào)，可用疊加法提升信噪比，從而提取有用信號(hào)。疊加方法：按固定周期或固定觸發(fā)時(shí)刻進(jìn)行疊加。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第50頁(yè)效果預(yù)計(jì)：

其中yi(t)為含有噪聲待檢測(cè)信號(hào)，其中s(t)為重復(fù)出現(xiàn)有用信號(hào)，ni(t)為隨機(jī)噪聲。經(jīng)N次疊加后求平均，則：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第51頁(yè)若信號(hào)s(t)功率為P，噪聲ni(t)方差為δ2，那么對(duì)每一個(gè)yi(t)，其信噪比為P/δ2。經(jīng)N次平均后，噪聲方差變?yōu)棣?/N，所以平均后信號(hào)信噪比為N·P/δ2

，提升了N倍。比如心室晚電位為μV級(jí)，掩埋在噪聲里，如按心動(dòng)周期以R峰點(diǎn)對(duì)齊，進(jìn)行疊加、平均，則可檢出微弱心室晚電位信號(hào)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第52頁(yè)5.4.2相關(guān)技術(shù)信號(hào)相關(guān)函數(shù)反應(yīng)了兩個(gè)信號(hào)之間相互關(guān)連程度。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第53頁(yè)設(shè)有兩個(gè)信號(hào)x(n)和y(n)，定義它們相互關(guān)函數(shù)（Across-correlationFuntion）rxy為：

它表示x(n)不動(dòng)，將y(n)在時(shí)間軸上左移或右移（m為正數(shù)時(shí)左移，m為負(fù)數(shù)時(shí)右移）m個(gè)時(shí)間間隔后分別與x(n)逐點(diǎn)對(duì)應(yīng)相乘后求和，得到該m點(diǎn)時(shí)刻相關(guān)函數(shù)值rxy(m)。以m為橫軸，rxy(m)為縱軸可畫(huà)出相關(guān)函數(shù)曲線，該曲線反應(yīng)了x(n)和y(n)相同程度。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第54頁(yè)一個(gè)信號(hào)x(n)自相關(guān)函數(shù)（AutocorrelationFunction）rxx定義為：

其中，rxx(0)反應(yīng)了信號(hào)x(n)本身能量。rxx(m)是偶函數(shù)，rxx(0)是其中最大值。自相關(guān)函數(shù)曲線可反應(yīng)信號(hào)本身周期性和噪聲水平。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第55頁(yè)相關(guān)技術(shù)應(yīng)用范圍很廣，比如，我們能夠利用相關(guān)判斷在一個(gè)含有噪聲統(tǒng)計(jì)中有沒(méi)有我們所希望信號(hào)。設(shè)統(tǒng)計(jì)到信號(hào)：

其中s(n)為信號(hào)，η(n)為白噪聲（白噪聲是指其頻譜為一非零常數(shù)噪聲），現(xiàn)在我們不知道當(dāng)前統(tǒng)計(jì)到y(tǒng)(n)中是否存在s(n)，但我們依據(jù)以前工作已知道關(guān)于s(n)先驗(yàn)知識(shí)，所以我們能夠做y(n)與s(n)相互關(guān)：

通常我們認(rèn)為信號(hào)與白噪聲是不相關(guān)，所以rηs(m)等于零，于是rys(m)=rss(m)。所以我們能夠依據(jù)相互關(guān)函數(shù)rys(m)與自相關(guān)函數(shù)rss(m)是否相等來(lái)判斷在y(n)中是否含有信號(hào)s(n)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第56頁(yè)5.4.3頻域分析技術(shù)對(duì)于信號(hào)x(t)或x(n)，我們能夠在時(shí)域直接對(duì)其進(jìn)行分析，如濾波、求相關(guān)函數(shù)、相干平均、特征提取等，然而，對(duì)信號(hào)特征深入研究，往往轉(zhuǎn)換到頻域進(jìn)行分析，有利于加深對(duì)信號(hào)特征認(rèn)識(shí)。頻域分析一個(gè)經(jīng)典應(yīng)用即是對(duì)信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，研究信號(hào)所包含各種頻率成份。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第57頁(yè)我們知道，對(duì)于一個(gè)周期信號(hào)，如正弦波信號(hào)：y=sin(ωt)，含有一個(gè)單一頻譜值ω。而對(duì)于任意一個(gè)周期信號(hào)f(t)都可用傅立葉級(jí)數(shù)表示為：其中，即任何一個(gè)周期函數(shù)都能夠展開(kāi)成為頻率值為基頻ω和其m次倍頻mω三角函數(shù)和形式，系數(shù)am即為信號(hào)f(t)所包含該頻率成份頻譜。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第58頁(yè)深入推廣，若取實(shí)際有限長(zhǎng)離散采樣信號(hào)x(n)，能夠?qū)⒃撚邢揲L(zhǎng)信號(hào)看作是周期信號(hào)一個(gè)基本周期，一樣能夠應(yīng)用傅立葉級(jí)數(shù)理論，計(jì)算x(n)頻譜，得到離散傅立葉變換公式：應(yīng)用該公式計(jì)算離散傅立葉變換有一個(gè)快速算法，這就是著名快速傅立葉變換（FFT）。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第59頁(yè)傅立葉變換只能對(duì)確定性信號(hào)進(jìn)行分析，而隨機(jī)信號(hào)在時(shí)間上是無(wú)限，在樣本上是無(wú)窮多，其傅立葉變換不存在，所以，對(duì)隨機(jī)信號(hào)只能計(jì)算信號(hào)功率譜。信號(hào)功率譜能夠由信號(hào)相關(guān)函數(shù)計(jì)算得到：

所以，只要我們能求出信號(hào)相關(guān)函數(shù)rxx(m)，即可求出信號(hào)x(n)功率譜。不過(guò)，真正rxx(m)也極難求出，要靠由x(n)預(yù)計(jì)出來(lái)，這就是功率譜預(yù)計(jì)。功率譜預(yù)計(jì)在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理中應(yīng)用極為廣泛，如在心電、心音、腦電等處理中取得了良好效果。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第60頁(yè)5.4.4信號(hào)濾波在對(duì)醫(yī)學(xué)信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)分析時(shí)，因?yàn)樯镝t(yī)學(xué)信號(hào)總是不可防止伴伴隨不一樣頻率噪聲干擾，為了有效提取信號(hào)，抑制噪聲，需要使用對(duì)應(yīng)濾波器進(jìn)行濾波。數(shù)字濾波器是數(shù)字信號(hào)處理中使用最廣泛一個(gè)線性系統(tǒng)，是數(shù)字信號(hào)處理主要基礎(chǔ)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第61頁(yè)數(shù)字濾波器作為一個(gè)線性系統(tǒng)，系統(tǒng)輸入x(t)包含信號(hào)s(t)和干擾n(t)，假如s(t)和n(t)在頻譜上不重合，即可經(jīng)過(guò)一個(gè)特定濾波器系統(tǒng)濾除干擾n(t)，得到輸出y(t)近似地等于s(t)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第62頁(yè)濾波器有四種頻率響應(yīng)特征： 低通、高通、帶通、帶阻

低通濾波器有一個(gè)截止頻率ω0，只允許頻率低于ω0頻率成份經(jīng)過(guò)，凡是輸入信號(hào)中頻率成份高于ω0均被濾除，所以在輸出信號(hào)y(t)中只含有低于ω0頻率成份。

高通濾波器恰好相反，只允許頻率高于ω0頻率成份經(jīng)過(guò)。

帶通濾波器有上下邊帶截止頻率ω1和ω2，只允許ω1<ω<ω2頻率成份經(jīng)過(guò)。

帶阻濾波器阻止ω1<ω<ω2頻率成份經(jīng)過(guò)。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第63頁(yè)低通高通帶通生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第64頁(yè)5.4.5參數(shù)模型參數(shù)模型技術(shù)是近年來(lái)得到快速發(fā)展新技術(shù)，受到人們普遍關(guān)注。在對(duì)隨機(jī)過(guò)程研究中，因?yàn)槲覀儾荒艿玫揭粋€(gè)隨機(jī)過(guò)程完整描述，只能得到它們有限次有限長(zhǎng)觀察值，所以我們希望能用一個(gè)數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬我們要研究隨機(jī)過(guò)程，使該模型輸出等于或近似該過(guò)程。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第65頁(yè)我們用一個(gè)白噪聲u(n)作為輸入去激勵(lì)一個(gè)系統(tǒng)h(n)，得到輸出x(n)，假如滿足：

該系統(tǒng)稱為自回歸模型（AR模型）或線性預(yù)測(cè)模型，其物理意義是：模型現(xiàn)在輸出x(n)是由現(xiàn)在輸入u(n)和過(guò)去p個(gè)輸出線性加權(quán)得到。只要我們能求出系數(shù)，即可確定模型參數(shù)。 經(jīng)過(guò)該模型，能夠完成很多有價(jià)值研究工作，比如，能夠預(yù)計(jì)信號(hào)x(n)功率譜、進(jìn)行各種特征分析、判別分析等工作。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第66頁(yè)應(yīng)用AR模型預(yù)計(jì)信號(hào)功率譜 已知采樣信號(hào)x(n)

我們用一個(gè)白噪聲u(n)作為輸入去激勵(lì)一個(gè)系統(tǒng)h(n)，使其能夠得到輸出x(n)，建立系統(tǒng)AR模型：

若能夠求出模型系數(shù)ak和常數(shù)δ2w，則可用下式計(jì)算信號(hào)功率譜：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第67頁(yè)以上我們簡(jiǎn)明介紹了生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理幾個(gè)基本方法。當(dāng)然，信號(hào)處理內(nèi)容非常豐富，比如多采樣率信號(hào)處理、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分布、同態(tài)濾波、自適應(yīng)濾波、小波變換、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌與分形等方法，在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第68頁(yè)5.5應(yīng)用實(shí)例5.5.1心電信號(hào)計(jì)算機(jī)分析5.5.2心音信號(hào)計(jì)算機(jī)分析生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第69頁(yè)5.5.1心電信號(hào)計(jì)算機(jī)分析分析步驟心電數(shù)據(jù)采集：500Hz采樣頻率心電信號(hào)預(yù)處理：濾除干擾（基線漂移、50Hz、肌電……）特征點(diǎn)檢測(cè)：P、QRS、ST、T波自動(dòng)診療：心律失常分析與波形分類生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第70頁(yè)QRS波形檢測(cè)算法：經(jīng)典QRS波檢測(cè)算法包含三部分： ⑴線性濾波； ⑵非線性變換； ⑶決議規(guī)則。 線性濾波普通采取中心頻率在10～25Hz之間帶寬為5～10Hz帶通濾波器，用于減除ECG信號(hào)中非QRS波頻率成份，提升信噪比。 非線性變換目標(biāo)是將每個(gè)QRS波信號(hào)變換為單向正波峰。 決議規(guī)則普通用峰值檢測(cè)器或自適應(yīng)閾值檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)QRS波。生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第71頁(yè)因?yàn)樾碾娦盘?hào)是非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，利用經(jīng)典QRS波檢測(cè)算法往往受到以下兩個(gè)原因制約： ⑴QRS復(fù)合波信號(hào)帶寬對(duì)于不一樣病人乃至同一病人不一樣心搏都有所不一樣。⑵各種噪聲與QRS波通帶相互交疊。 所以，人們一直致力于采取新信號(hào)處理方法來(lái)分析QRS波，慣用有些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和小波變換算法。

生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第72頁(yè)基于小波變換QRS波形檢測(cè)算法：

實(shí)時(shí)采集心電信號(hào)x(n)以下列圖所表示：生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座第73頁(yè)

①實(shí)時(shí)采集心電信號(hào)x(n)經(jīng)過(guò)上限截止頻率15Hz三階巴特沃茲低通濾波器，濾除高頻干擾，得y1(n)；生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理專家講座