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生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的處理分析
生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理是國(guó)內(nèi)外近年來(lái)迅速發(fā)展的一個(gè)數(shù)字信號(hào)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(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，因而有著一般信號(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)處理的發(fā)展過(guò)程，發(fā)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，研究探索數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展及其所起的作用，并探索未來(lái)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理的發(fā)展方向和發(fā)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)。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?yàn)V波法。
頻域?yàn)V波器分為兩類：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(jiǎn)稱AEV方法。
AEV方法是可保證信號(hào)不失真從噪聲中分離出信號(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。若信號(hào)的時(shí)間位子十分一致，則信號(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，從而信噪比得到提高。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，信噪比將提高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)域發(fā)展十分迅速。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，其理論描述為
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)有局部化分析信號(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)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：
如果某函數(shù)滿足一下條件：
葉變換)，我們就說(shuō)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(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)的相互交叉，相互滲透和相互促進(jìn)是近代科學(xué)技術(shù)發(fā)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)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)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(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)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)，所以最適合用于研究和分析生物醫(yī)學(xué)信號(hào)。
三、發(fā)展前景
對(duì)數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的未來(lái)發(fā)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)現(xiàn)在就醫(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。
參考文獻(xiàn)：
[1]劉海龍生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理化學(xué)工業(yè)出版社2006
[2]C.SidneyBurrus,RameshA.Gopinath機(jī)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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