生物醫(yī)學信號處理方法論文
生物醫(yī)學信號處理是指據(jù)生物醫(yī)學信號特點，應用信息科學的基本理論和方法，研究如何從擾和噪聲淹沒的觀察記錄中提取各種生物醫(yī)學信號中所攜帶的信息，并對它們進步分析、解釋和分類。以下是小編精心準備的生物醫(yī)學信號處理方法論文，大家可以參考以下內(nèi)容哦！
摘 要：生物醫(yī)學信號是人體生命信息的集中體現(xiàn)，深入進行生物醫(yī)學信號檢測與處理的理論與方法的研究對于認識生命運動的規(guī)律、探索疾病預防與治療的新方法都具有重要的意義。
關鍵詞：生物醫(yī)學信號 信號檢測 信號處理
1 概述
1。1 生物醫(yī)學信號及其特點
生物醫(yī)學信號是一種由復雜的生命體發(fā)出的不穩(wěn)定的自然信號，屬于強噪聲背景下的低頻微弱信號，信號本身特征、檢測方式和處理技術，都不同于一般的信號。生物醫(yī)學信號可以為源于一個生物系統(tǒng)的一類信號，這些信號通常含有與生物系統(tǒng)生理和結構狀態(tài)相關的信息。生物醫(yī)學信號種類繁多，其主要特點是：信號弱、隨機性大、噪聲背景比較強、頻率范圍一般較低，還有信號的統(tǒng)計特性隨時間而變，而且還是非先驗性的。
1。2 生物醫(yī)學信號分類
按性質(zhì)生物信號可分為生物電信號（Bioelectric Signals），如腦電、心電、肌電、胃電、視網(wǎng)膜電等;生物磁信號（Biomagnetic Signals），如心磁場、腦磁場、神經(jīng)磁場;生物化學信號（Biochemical Signals），如血液的pH值、血氣、呼吸氣體等;生物力學信號（Biomechanical Signals），如血壓、氣血和消化道內(nèi)壓和心肌張力等;生物聲學信號（Bioacoustic Signal），如心音、脈搏、心沖擊等。
按來源生物醫(yī)學信號可大致分為兩類：（1）由生理過程自發(fā)產(chǎn)生的主動信號，例如心電（ECG）、腦電（EEG）、肌電（EMG）、眼電（EOG）、胃電（EGG）等電生理信號和體溫、血壓、脈博、呼吸等非電生信號;（2）外界施加于人體、把人體作為通道、用以進行探查的被動信號，如超聲波、同位素、X射線等。
2 生物醫(yī)學信號的檢測及方法
生物醫(yī)學信號檢測是對生物體中包含的生命現(xiàn)象、狀態(tài)、性質(zhì)和成分等信息進行檢測和量化的技術，涉及到人機接口技術、低噪聲和抗干擾技術、信號拾取、分析與處理技術等工程領域，也依賴于生命科學研究的進展。信號檢測一般需要通過以下步驟（見圖1）。
①生物醫(yī)學信號通過電極拾取或通過傳感器轉換成電信號;②放大器及預處理器進行信號放大和預處理;③經(jīng)A/D轉換器進行采樣，將模擬信號轉變?yōu)閿?shù)字信號;④輸入計算機;⑤通過各種數(shù)字信號處理算法進行信號分析處理，得到有意義的結果。
生物醫(yī)學信號檢測技術包括：（1）無創(chuàng)檢測、微創(chuàng)檢測、有創(chuàng)檢測;（2）在體檢測、離體檢測;（3）直接檢測、間接檢測;（4）非接觸檢測、體表檢測、體內(nèi)檢測;（5）生物電檢測、生物非電量檢測;（6）形態(tài)檢測、功能檢測;（7）處于拘束狀態(tài)下的生物體檢測、處于自然狀態(tài)下的生物體檢測;（8）透射法檢測、反射法檢測;（9）一維信號檢測、多維信號檢測;（10）遙感法檢測、多維信號檢測;（11）一次量檢測、二次量分析檢測;（12）分子級檢測、細胞級檢測、系統(tǒng)級檢測。
3 生物醫(yī)學信號的處理方法
生物醫(yī)學信號處理是研究從擾和噪聲淹沒的信號中提取有用的生物醫(yī)學信息的特征并作模式分類的方法。生物醫(yī)學信號處理的目的是要區(qū)分正常信號與異常信號，在此基礎上診斷疾病的存在。近年來隨著計算機信息技術的飛速發(fā)展，對生物醫(yī)學信號的處理廣泛地采用了數(shù)字信號分析處理方法：如對信號時域分析的相干平均算法;對信號頻域分析的快速傅立葉變換算法和各種數(shù)字濾波算法;對平穩(wěn)隨機信號分析的功率譜估計算法和參數(shù)模型方法;對非平穩(wěn)隨機信號分析的短時傅立葉變換、時頻分布（維格納分布）、小波變換、時變參數(shù)模型和自適應處理等算法;對信號的非線性處理方法如混沌與分形、人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法等。下面介紹幾種主要的處理方法。
3。1 頻域分析法
信號的頻域分析是采用傅立葉變換將時域信號x（t）變換為頻域信號X（f），從而將時間變量轉變成頻率變量，幫助人們了解信號隨頻率的變化所表現(xiàn)出的特性。信號頻譜X（f）描述了信號的頻率結構以及在不同頻率處分量成分的大小，直觀地提供了從時域信號波形不易觀察得到頻率域信息。頻域分析的一個典型應用即是對信號進行傅立葉變換，研究信號所包含的各種頻率成分，從而揭示信號的頻譜、帶寬，并用以指導最優(yōu)濾波器的設計。
3。2 相干平均分析法
生物醫(yī)學信號常被淹沒在較強的噪聲中，且具有很大的隨機性，因此對這類信號的高效穩(wěn)健提取比較困難。最常用的常規(guī)提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要應用于能多次重復出現(xiàn)的信號的提取。如果待檢測的醫(yī)學信號與噪聲重疊在一起，信號如果可以重復出現(xiàn)，而噪聲是隨機信號，可用疊加法提高信噪比，從而提取有用的信號。這種方法不但用在誘發(fā)腦電的提取，也用在近年來發(fā)展的心電微電勢（希氏束電、心室晚電位等）的提取中。
3。3 小波變換分析法
小波分析是傳統(tǒng)傅里葉變換的繼承和發(fā)展，是20世紀80年代末發(fā)展起來的一種新型的信號分析工具。目前，小波的研究受到廣泛的關注，特別是在信號處理、圖像處理、語音分析、模式識別、量子物理及眾多非線性科學等應用領域，被認為是近年來在工具及方法上的重大突破。小波分析有許多特性：多分辨率特性，保證非常好的刻畫信號的非平穩(wěn)特征，如間斷、尖峰、階躍等;消失矩特性，保證了小波系數(shù)的稀疏性;緊支撐特性，保證了其良好的時頻局部定位特性;對稱性，保證了其相位的無損;去相關特性，保證了小波系數(shù)的弱相關性和噪聲小波系數(shù)的白化性;正交性，保證了變換域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成為解決實際問題的一個有效的工具。小波變換在心電、腦電、脈搏波等信號的噪聲去除、特征提取和自動分析識別中也已經(jīng)取得了許多重要的研究成果。
3。4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模仿生物神經(jīng)元結構和神經(jīng)信息傳遞機理的信號處理方法。目前學者們提出的神經(jīng)網(wǎng)絡模型種類繁多。概括起來，其共性是由大量的簡單基本單元（神經(jīng)元）相互廣泛聯(lián)接構成的自適應非線性動態(tài)系統(tǒng)。其特點是：（1）并行計算，因此處理速度快;（2）分布式存貯，因此容錯能力較好;（3）自適應學習（有監(jiān)督的或無監(jiān)督的自組織學習）。
參考文獻
[1] 邢國泉，徐洪波。生物醫(yī)學信號研究概況。咸寧學院學報（醫(yī)學版），2006，20：459～460。
[2] 楊福生。論生物醫(yī)學信號處理研究的學科發(fā)展戰(zhàn)略。國外醫(yī)學生物醫(yī)學工程分冊，1992，4（15）：203～212。
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