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生物醫(yī)學(xué)信號的處理分析
生物醫(yī)學(xué)信號處理是國內(nèi)外近年來迅速發(fā)展的一個數(shù)字信號領(lǐng)域，以下是小編搜集整理的一篇關(guān)于生物醫(yī)學(xué)信號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。生物醫(yī)學(xué)信號可以定義為源于一個生物系統(tǒng)的一類信號，像心音，腦電，肌電信號等，這些信號通常包含有與生物系統(tǒng)生理和機構(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，因而有著一般信號所沒有的特點，主要特點是隨機性和強背景噪聲。本文從生物醫(yī)學(xué)信號處理的發(fā)展過程，發(fā)展現(xiàn)狀的角度，著重于對生物醫(yī)學(xué)信號的提取濾波和處理分析兩個方面，研究探索數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展及其所起的作用，并探索未來數(shù)字信號處理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)信號處理的發(fā)展方向和發(fā)展前景。
一、生物醫(yī)學(xué)信號的提取濾波
1、常規(guī)濾波。噪聲與信號的結(jié)合方式對濾波的處理方式有個根本性的影響。通常情況下將信號看作是噪聲與信號本身兩者的加法性結(jié)合，即接收到的信號a(t)=信號x(t)+噪聲n(t)。如果兩者頻譜不混疊或者交疊范圍很小，那么用常規(guī)的濾波器就可以取得很好的效果。最常用的是頻域濾波法。
頻域濾波器分為兩類：線性相位FIR數(shù)字濾波器，它的設(shè)計方法主要有窗函數(shù)法，頻率采樣法等。還有一種是IIR濾波器，它的主要設(shè)計方法為脈沖響應(yīng)不變法和雙線性變換設(shè)計法。但這種方法的前提是信號的頻率是已知的。
2、相干平均法。相干平均法是提高信噪比的一種疊加平均法，在醫(yī)學(xué)研究中也叫平均誘發(fā)反應(yīng)法，簡稱AEV方法。
AEV方法是可保證信號不失真從噪聲中分離出信號的數(shù)字技術(shù)。它的原理是信號平均將重疊的時間位置求和。若信號的時間位子十分一致，則信號將直接組合在一起，另一方面，無關(guān)聯(lián)的噪聲被平均，從而信噪比得到提高。AEV方法常用來檢測醫(yī)學(xué)微弱的生物醫(yī)學(xué)信號，如希氏束電圖，腦電圖等。
該方法要求噪聲是隨機的，并且協(xié)方差為零。信號是周期或重復(fù)出現(xiàn)的，這樣經(jīng)過N次平方疊加，信噪比將提高N倍。
3、自適應(yīng)濾波。近年來，自適應(yīng)處理技術(shù)受到人們重視，在數(shù)字信號處理領(lǐng)域發(fā)展十分迅速。它的特點是在沒有關(guān)于待提取信息的先驗統(tǒng)計知識的條件下，直接利用觀測的數(shù)據(jù)根據(jù)某種判據(jù)在觀測過程中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)信號的處理分析
1、傅里葉變換。傳統(tǒng)的信號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三棱鏡，它將一個信號函數(shù)分解成多個頻率成分，吧信號從時域變?yōu)轭l域上研究，其理論描述為
傅里葉變換可以獲得信號的整體頻譜，但卻不能將二者有機的結(jié)合起來，信號的時域波形中不包含任何的頻域信息，而傅里葉譜是信號的統(tǒng)計特性，是時域內(nèi)的積分，積分區(qū)間為無窮大，沒有局部化分析信號的功能，由于這個局限性，它對生物醫(yī)學(xué)信號這種非平穩(wěn)型很強的處理功能很差。
2、小波變換。像心電信號這種具有較強的隨機性和強背景噪聲，而且又屬于非平穩(wěn)非線性的弱信號的生物醫(yī)學(xué)信號的處理，小波分析較之傅里葉變換顯示出了強大的優(yōu)越性。
小波變換定義如下：
如果某函數(shù)滿足一下條件：
葉變換)，我們就說ψ(t)滿足小波變換的允許條件，小波變換是指把這一基本小波的函數(shù)ψ(t)作位移之后，再在不同尺度下與待分析信號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)的相互交叉，相互滲透和相互促進是近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展的一個顯著特點，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種模擬人腦信息處理機制的網(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)的一般計算能力，而且還具有處理只是的思維，學(xué)習(xí)和記憶能力。近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展使其成為信號處理強有力的工具，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以把專家知識和先驗知識結(jié)合成一個數(shù)學(xué)框架來完成提取和識別功能，不需要任何對數(shù)據(jù)和噪聲的先驗假設(shè)，所以最適合用于研究和分析生物醫(yī)學(xué)信號。
三、發(fā)展前景
對數(shù)字信號處理技術(shù)的未來發(fā)展，在生物醫(yī)學(xué)信號處理方面，我認為應(yīng)減小其應(yīng)用的局限性，加強對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析的研究，研究分析利用小波理論開發(fā)具有真正意義的生物醫(yī)學(xué)信號分析軟件。面對現(xiàn)在就醫(yī)難，醫(yī)院病床緊張的問題，應(yīng)致力于以小波變換的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)及遠程醫(yī)療和家庭醫(yī)療監(jiān)護數(shù)據(jù)的存儲問題，讓一些病人可以在家里完成監(jiān)護功能，緩減醫(yī)院病床緊張問題。
參考文獻：
[1]劉海龍生物醫(yī)學(xué)信號處理化學(xué)工業(yè)出版社2006
[2]C.SidneyBurrus,RameshA.Gopinath機械工業(yè)出版社2008
[3]劉明才小波分析及其應(yīng)用清華大學(xué)出版社2005
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