课程笔记:生物医学信号处理
前言
学习时间:2-13
第一章 数字信号处理基础
1.List item
2. z变换
3. 数字滤波器
分类:传统/现代、高通/低通/带通
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第二章 生物医学信号及其特点
1. 生物医学信号的产生及其特点
分类:电生理信号/非电生理信号
特点:微弱/干扰/低频/随机性强
常见:心电/脑电/肌电/心律/血压
2. 生物医学信号的采集(心电为例)
组成:心电电极、放大器、数模转换器
采样参数
- 采样频率:一秒钟读多少个数据;大于信号最高频率的2倍以上(假频现象:日光灯下电风扇反转现象)
- 分辨率:取决于A/D转换的位数n,满量程电压的1/2^n
- 增益
- 功耗
3. 心电信号
- 心电信号的特点: 赋值1mv/PQRST/中心频率约17Hz/频宽0.05-100Hz(频率:心率<监测<临床)
- 心电图导联系统(12导联、正交导联)
I II III RA/LA/LL - 心电放大器(三级放大 差分/差分/电容)
第六章 自适应滤波器
1结构与特点
2自适应滤波器原理
3自适应滤波算法
应用
原始信号噪音与参考输入噪音 互相关’
心电图中高频电刀干扰的去除
调整步长
第七章 信号平均技术
1信号平均及应用条件
- 定义:将多次获取的信号进行叠加平均
- 应用条件
信号必须多次出现
噪声是随机的,与信号不相关
信号波形出现的准确位置必须知道
2去噪原理
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随机信号的方差:(概率统计)
因此
3应用
心电信号的叠加平均 以R波为准确点
第八章 谱分析
1非参数化方法
- 周期图法
- 自相关法
2参数化方法
- ARMA模型
- AR模型
- MA模型
MATLAB aryule函数
第九章 数据压缩
基本概念
分类:
- 有损压缩(TP.AZTEC)
- 无损压缩(Huffman)
指标:压缩比、残差
算法及原理
转折点压缩算法TP
AZTEC
第十章 小波分析
9尺度 离散小波变换
去掉噪音 即置零,其余重构
第十一章 异常识别
神经网络监测
小波提取8个特征——神经网络识别
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