生物信号处理的应用

第八章 生物信号处理 第一节 生物信号概述

1-1概述

生物信号是指存在于具有生命现象的生物体中的各种信号。而人体的生物信号又是主要的研究对象。人体是由数以万亿量的细胞组成的，而细胞是由无数结构各异的生物分子精巧组合而成的高度复杂的结构体系。具有多种不同的特殊结构和功能，人体的各种细胞组成不同的组织，如结缔组织、血管、神经、内皮、肌肉、骨骼。再由组织和细胞构成各种器官如脑、心、肺、肝、胆、胰、胃、肠、脾、肾、膀胱等等。人体的各种器官和组织又组成了若干功能系统，如循环系统、血液系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、神经系统、内分泌系统、生殖系统等。人体正是由生物分子、细胞、组织、器官和系统依靠各层次上的活动和功能及其有机的结合，从而实现生物体的生命过程。因此人体的生物信号包括生物体分子水平、细胞水平、器官水平和系统水平各层次的生物信息。例如，基于分子水平的各种酶、激素、凝血因子、抗体等的含量和活性，基于细胞电活动产生的心电、脑电、肌电、眼电、胃电等，基于伴随体内电荷运动产生的心磁、脑磁、肌磁、眼磁等，基于细胞代谢过程中的细胞的形态、功能和数量，基于组织代谢过程中的血ph值、二氧化碳分压、氧分压、血氧饱和度、蛋白质、葡萄糖、肌酐、尿素、胆红

第八章 生物信号处理 第一节 生物信号概述

1-1概述

生物信号是指存在于具有生命现象的生物体中的各种信号。而人体的生物信号又是主要的研究对象。人体是由数以万亿量的细胞组成的，而细胞是由无数结构各异的生物分子精巧组合而成的高度复杂的结构体系。具有多种不同的特殊结构和功能，人体的各种细胞组成不同的组织，如结缔组织、血管、神经、内皮、肌肉、骨骼。再由组织和细胞构成各种器官如脑、心、肺、肝、胆、胰、胃、肠、脾、肾、膀胱等等。人体的各种器官和组织又组成了若干功能系统，如循环系统、血液系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、神经系统、内分泌系统、生殖系统等。人体正是由生物分子、细胞、组织、器官和系统依靠各层次上的活动和功能及其有机的结合，从而实现生物体的生命过程。因此人体的生物信号包括生物体分子水平、细胞水平、器官水平和系统水平各层次的生物信息。例如，基于分子水平的各种酶、激素、凝血因子、抗体等的含量和活性，基于细胞电活动产生的心电、脑电、肌电、眼电、胃电等，基于伴随体内电荷运动产生的心磁、脑磁、肌磁、眼磁等，基于细胞代谢过程中的细胞的形态、功能和数量，基于组织代谢过程中的血ph值、二氧化碳分压、氧分压、血氧饱和度、蛋白质、葡萄糖、肌酐、尿素、胆红

第八章 生物信号处理 第一节 生物信号概述

1-1概述

生物信号是指存在于具有生命现象的生物体中的各种信号。而人体的生物信号又是主要的研究对象。人体是由数以万亿量的细胞组成的，而细胞是由无数结构各异的生物分子精巧组合而成的高度复杂的结构体系。具有多种不同的特殊结构和功能，人体的各种细胞组成不同的组织，如结缔组织、血管、神经、内皮、肌肉、骨骼。再由组织和细胞构成各种器官如脑、心、肺、肝、胆、胰、胃、肠、脾、肾、膀胱等等。人体的各种器官和组织又组成了若干功能系统，如循环系统、血液系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、神经系统、内分泌系统、生殖系统等。人体正是由生物分子、细胞、组织、器官和系统依靠各层次上的活动和功能及其有机的结合，从而实现生物体的生命过程。因此人体的生物信号包括生物体分子水平、细胞水平、器官水平和系统水平各层次的生物信息。例如，基于分子水平的各种酶、激素、凝血因子、抗体等的含量和活性，基于细胞电活动产生的心电、脑电、肌电、眼电、胃电等，基于伴随体内电荷运动产生的心磁、脑磁、肌磁、眼磁等，基于细胞代谢过程中的细胞的形态、功能和数量，基于组织代谢过程中的血ph值、二氧化碳分压、氧分压、血氧饱和度、蛋白质、葡萄糖、肌酐、尿素、胆红

MATAB在信号处理中的应用

绪言：MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如

C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple、MathCAD并称为四大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，

第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用

第4章 MATLAB在信号处理中的应用4.1 信号及其表示

4.2 信号的基本运算4.3 信号的能量和功率 4.4 线性时不变系统 4.5 线性时不变系统的响应 4.6 线性时不变系统的频率响应

4.7 傅里叶(Fourier)变换4.8 IIR数字滤波器的设计方法 4.9 FIR数字滤波器设计

x

p

i

x p i

p

第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用

4.14.1.1连续时间信号的表示

信号及其表示

连续时间信号：时间变化连续。如y=x(t) 离散时间信号(序列):时间离散，如x(nT)=x(t)|t=nT.

4.1.2工具箱中的信号产生函数函数名 sawtooth square sinc chirp gauspuls vco 功能 产生锯齿波或三角波信号 产生方波信号 产生sinc函数波形 产生调频余弦信号 产生高斯正弦脉冲信号 电压控制振荡器 函数名 pulstran rectpule tripuls diric gmonopuls 产生冲激串 产生非周期的方波信号 产生非周期的三角波信号 产生Dirichlet或周期sinc函数 产生高斯单脉冲信号 功能

第 4 章 MATLAB在信号处理

信号分析与处理方法及应用

摘 要

信号是通信系统在运行过程中各种随时间变化的动态信息，经各种测试仪器拾取并记录和存储下来的数据或图像。信号处理与分析技术则是工业发展的一个重要基础技术。

随着各行各业的快速发展和各种各样的应用需求，信号分析和处理技术在信号处理速度、分辨能力、功能范围以及特殊处理等方面将会不断进步，新的处理激素将会不断涌现。当前信号处理的发展主要表现在：1.新技术、新方法的出现；2.实时能力的进一步提高；3.高分辨率频谱分析方法的研究三方面。

信号处理的发展与应用是相辅相成的，工业方面应用的需求是信号处理发展的动力，而信号处理的发展反过来又拓展了它的应用领域。机械信号的分析与处理方法从早期模拟系统向着数字化方向发展。在几乎所有的通信领域中，它一直是一个重要的研究课题。

随着信息技术的不断发展和信息技术应用领域的不断扩展，这门课程已经从电子信息工程类专业的专业基础课程扩展成电子信息、自动控制、电子技术、电气工程、计算机技术、生物医学工程等众多电类专业的专业基础课程，甚至在很多非电专业中也设置了这门课程。而其内容也从单一的电系统分析扩展到许多非电系统分析。虽然各个专业开设这门课程时的侧重点会有所不同，应用背景也有差异，但是，本课程所提练的信号

数 字 信 号 处 理 的 应 用 和 发 展

班级：09网络

姓名：陈世贵

学号：109263100147

院系：广西民族大学物电学院

数字信号处理的应用和发展

数字信号处理的应用

数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多科学而又广泛应用于许多领域的新兴科学，DSP有两种含义：数字信号处理，数字信号处理器。我们常说的DSP值的是数字信号处理器。数字信号处理器是一种适合完成数字信号处理运用的处理器。20世纪60年代以来，随着计算机和信息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并且得到迅速发展。在过去的二十多年的时间里，数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。

数字型号处理是利用计算机或专用计算机或专用处理设备，以数据形式对信号进行采集，变换，滤波，估值，增强，压缩，识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。数字信号处理是以众多科学为理论基础的，他所涉及的范围及其广泛。例如，在数学领域 ，微积分，概论统计，随机过程，数值分析等都是数字信号处理的

信号分析与处理方法及应用

摘 要

信号是通信系统在运行过程中各种随时间变化的动态信息，经各种测试仪器拾取并记录和存储下来的数据或图像。信号处理与分析技术则是工业发展的一个重要基础技术。

随着各行各业的快速发展和各种各样的应用需求，信号分析和处理技术在信号处理速度、分辨能力、功能范围以及特殊处理等方面将会不断进步，新的处理激素将会不断涌现。当前信号处理的发展主要表现在：1.新技术、新方法的出现；2.实时能力的进一步提高；3.高分辨率频谱分析方法的研究三方面。

信号处理的发展与应用是相辅相成的，工业方面应用的需求是信号处理发展的动力，而信号处理的发展反过来又拓展了它的应用领域。机械信号的分析与处理方法从早期模拟系统向着数字化方向发展。在几乎所有的通信领域中，它一直是一个重要的研究课题。

随着信息技术的不断发展和信息技术应用领域的不断扩展，这门课程已经从电子信息工程类专业的专业基础课程扩展成电子信息、自动控制、电子技术、电气工程、计算机技术、生物医学工程等众多电类专业的专业基础课程，甚至在很多非电专业中也设置了这门课程。而其内容也从单一的电系统分析扩展到许多非电系统分析。虽然各个专业开设这门课程时的侧重点会有所不同，应用背景也有差异，但是，本课程所提练的信号

学习,考试,答案,资料,课件

小波变换在信号处理中的应用

学习,考试,答案,资料,课件

一.小波变换应用于噪声抑制：

利用Mallet算法对输入信号f(t)进行小波 分解，再根据对信号和噪声的先验知识 分离信号和噪声。提过滤波形成新的小 波分量，最后重建信号。

学习,考试,答案,资料,课件

f (t ) S (t ) N (t ) W ( f ) W ( S ) W ( N )

小波分解

滤波

重建信号

学习,考试,答案,资料,课件

信号与噪声被小波变换分离：

学习,考试,答案,资料,课件

Donoho 去噪方法：

学习,考试,答案,资料,课件

不同阀值选取算法的去噪结果：

学习,考试,答案,资料,课件

研究重点：

信号与噪声在小波变换域上的特征。 小波基的选择。 阈值的选取方法。

学习,考试,答案,资料,课件

二.小波变换应用于信号检测：

瞬时信号检测问题。在噪声中检测短时，非平稳，波形和到达时间 未知的信号。

H0 : H1 :

x(t ) n(t ) x(t ) S (t ) n(t ) t [0, T ] 其中：S (t )只在[t0 , t0 T0 ]非零。 n(t )为噪声。T0 T

学习,考试,答案,资料,课件

我们可以假设：

论坛

%&’()’’&*+-*.)/

!"#$%&生物信号采集处理系统教学应用评价

景璐石

冯

军

李

力

米兰兰

!"##$%）

（第三军医大学成都军区医学院

中图分类号：M@’"’;%

文献标识码：1

成都市

文章编号："##%*$$!$（’##%）""*#"’"*#’

随着科学技术的高速发展，传统仪器开始向计算机化的方向发展。利用计算机对生物信号采集、记录和分析，替代了传统的记纹鼓、刺激器、二道仪、示波器、放大器、记录仪等仪器的功能，从而使实验操作更方便、记录更精确，数据处理更快捷。

我院于"&&$年成立了独立的机能实验室，

利用’##"年新教学楼启用之机，将机能实验室设置为%个微机化教学实验室，配置了成都泰盟科技有限公司()*+"#生物机能实验系统，

并进行了网络化改进，建立了交互式实验教学网络，这种网络化环境下的实验教学，极大地提高了学生的学习兴趣，为拓宽学生的知识面提供了广阔的空间。

%现代生物机能实验系统的基本原理

生物机能实验系统是指观察者可以通过该系统观察到各种生物体内或离体器官中的各种生物电信号以及张力、压力和温度