生物医学信号处理习题集第一章生物医学信号概论
生物医学信号处理习题集
第一章 生物医学信号概论
1. 生物医学信号处理的对象是什么信号？ 解答：
包括生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；还有外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X 射线等。
2. 生物信号的主要特点是什么？ 解答：
随机性强，噪声背景强。
第二章 数字信号处理基础
You can use Matlab where you think it’s appropriate. 1.FIR 滤波器和IIR 滤波器的主要区别是什么？ 解答：
FIR 滤波器的单位脉冲响应是有限长的序列，该滤波器没有极点，具有稳定性。 IIR 滤波器的单位脉冲响应是无限长的序列，该滤波器有极点，有可能不稳定。
2.两个滤波器级联，第一个的传递函数为2-11z 2z 1)z (H -++=，第二个为-1
2z 1)z (H -=，当输入为单
位脉冲时，求输出序列，画出级联滤波器的频率响应。 解答：
)z 1)(z 2z 1()z (H 12-1---++==32-1z z z 1----+
h(n)=[1,1,-1,-1]，n=0，1，2，3。即输入单位脉冲时的输出序列值。 freqz(h,1)
3.A 3rd-order lowpass filter is described by the difference equation:
)3
n(
2781y
.0
)2
n(
1829y
.1
)1
n(
76y
.1
)3
n(
0181x
.0
)2
n(
0543x
.0
)1
n(
0543x
.0
)n(
0181x
.0
)n(y
-
+
-
-
-
+
-+
-
+
-
+
=
Plot the magnitude and the phase response of this filter and verify that it is a lowpass filter. 解答：
b = [0.0181, 0.0543, 0.0543, 0.0181];
a = [1.0000, -1.7600, 1.1829, -0.2781];
m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1;
K = 500; k = 1:1:K;
w = pi*k/K; % [0, pi] 分成501个点.
num = b * exp(-j*m'*w); % 分子计算
den = a * exp(-j*l'*w); % 分母计算
H = num ./ den;
magH = abs(H); angH = angle(H);
subplot(1,1,1);
subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); grid; axis([0,1,0,1])
xlabel(''); ylabel('|H|');
title('幅度响应');
subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH/pi); grid on; axis([0,1,-1,1])
xlabel('以pi为单位的频率'); ylabel('以pi弧度为单位的相位');
title('相位响应');
或freqz(b,a)
明显是低通滤波器，Wc 大概在0.25pi 。（衰减3个dB ，下降一半）
4.Find the inverse z-transform of x(z)=14z 3z z 2
+-.To check the result using Matlab function residuez. 解答：
)z 3111
z 11(2/1z 4z 3z 14z 3z z )z (X 11
2112--------=+-=+-=
b = [0,1]; a = [3,-4,1];
[R,p,C] = residuez(b,a) [b,a] = residuez(R,p,C) R = 0.5000 -0.5000 p = 1.0000 0.3333 C = []
b = -0.0000 0.3333
a = 1.0000 -1.3333 0.3333 笔算和程序结果一致。
5.Choose an appropriate window to design a digital FIR lowpass filter with the following specifications:
25dB .0A ,2.0p p ==πω,50dB A ,3.0s s ==πω
Determine the impulse response and provide a plot of the frequency response of the designed filter. (help fir1 function ) 解答：
wp = 0.2*pi; ws = 0.3*pi; tr_width = ws – wp ；
M = ceil(6.6*pi/tr_width) ；%查表求得窗长度，hamming window 即可 n=[0:1:M-1]; wc = (ws+wp)/2 b= fir1(M,wc/pi); h=b(1:end-1);
[hh,w] = freqz(h,[1],'whole');%默认就是hamming window hhh=hh(1:255);ww=w(1:255); % 画图
subplot(2,2,3); stem(n,h);title('实际脉冲响应') axis([0 M-1 -0.1 0.3]); xlabel('n'); ylabel('h(n)')
subplot(2,2,4); plot(ww/pi,20*log10(abs(hhh)));title('幅度响应（单位： dB ）');grid axis([0 1 -100 10]); xlabel('频率（单位：pi ）'); ylabel('分贝') set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1]) set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,0])
第三章 随机信号基础
1.什么是平稳各态遍历的随机过程？ 解答：
如果随机信号的统计特性与开始进行统计分析的时刻无关，则为平稳随机过程，否则为非平稳随机过程。对于平稳过程，如果所有样本在固定时刻的统计特征和单一样本在全时间上的统计特征一致，则为各态遍历的随机过程。平稳且各态遍历是本课程分析医学信号的一个前提假设
2.判断随机相位正弦波在均值意义下是否各态遍历。)sin()(0φω+=t A t x ，A 0ω是固定值，φ是随
机变量，分布为均匀分布：πφπφ20,21
)(<≤=
p ，其它为零。
解答：
该随机过程的时间平均为：
0dt )t (Asin 2T 1lim
m T
T
0T x =?+=-∞→φω
该随机过程的总体平均为：0
d )(p )t (Asin dx )x (xp )x (E 200A
A -=?+=?=φφφωπ
因此该过程在均值意义下是各态遍历的。
3.讨论相互独立、互不相关、相互正交的区别和联系。 解答：
随机变量统计独立的条件为：)y (p )x (p )y ,x (p = 互不相关的条件为：0)y ,x (cov = 正交的条件为：0)xy (E =
对于一般的随机变量：统计独立则互不相关；当其中有任意一个变量的均值为零，则互不相关和正交可以互相推导。
对于高斯随机变量，统计独立和互不相关可以相互推导；当其中有任意一个变量的均值为零，则三者都能互相推导。
4.输入序列n x 的一阶概率密度函数是
)
(2)(2n x n x u e
x p n
-=。证明：
5
.0)(=n x E ；如2142x x y +=，
1x 、2x 都是具有上述分布的随机序列，求)(y E 。
解答：
?=+∞
∞-n n n n dx )x (p x )x (E ?=+∞
0n -2x n dx 2e x n ?=+∞
0-2x n n
de x -
?+∞+-=+∞-0n 2x -2x n dx e 0e x n n
?=+∞0n 2x -dx e n ?-=+∞
02x -n de 5.0=
0)
e (5.0n 2x ∞+--=0.5 E （y ）=E(2x 1+4x 2)=E(2x 1)+E(4x 2)=3
5.已知平稳随机过程x 的自相关函数如下，求其功率谱密度及均方，并根据所得结果说明该随机过程是否含有直流分量或周期性分量。 （ⅰ）πτπτττ
cos3cos 4e )(R x +=- （ⅱ）16cos 25e )(R 04x +=-τωττ
解答：
（ⅰ）ττωωτd e )(R )(P j x x -+∞∞-?=])(11
)(11[8)]3()3([2
2πωπωπωδπωδπ-+++++-++=
514)0(R )x (E x 2=+==
因为0]12
[8)0(P 2
x ≠+=π，所以含有直流分量；
因为周期信号的自相关函数也是周期性的，而R 中包含有一个周期性的成分，因此该随机过程含有
周期性分量。
（ⅱ）ττωωτd e )(R )(P j x x -+∞
∞-?=])(161
)(161[50)(322
020ωωωωωπδ-+++++=
411625)0(R )x (E x 2=+==
因为
0]162
[
5032)0(P 2
x ≠++=ωπ，所以含有直流分量；
因为周期信号的自相关函数也是周期性的，而R 中没有包含周期性的成分，因此该随机过程不含有周期性分量。
6.设x （t ）是平稳过程，)T t (x )t (x )t (y -+=，证明的)t (y 功率谱是：
)T cos 1)((2P )(P x y ωωω+=
解答：
τ
τωωτd e )(R )(P j y y -+∞
∞-?=Θ
其中
))t (y )t (y (E )(R y ττ+=))]
T t (x )t (x ())T t (x )t (x [(E -+++?-+=ττ
)]T t (x )T t (x )T t (x )t (x )t (x )T t (x )t (x )t (x [E -+-+-+++-++=ττττ )(R )T (R )T (R )(R x x x x ττττ+-+++=
ττωωτd e )(R )(P j y y -+∞
∞
-?=∴ττττωτd e )]T (R )T (R )([2R j x x x ?-+++=+∞
∞--
)(2P x ω=τττωτ
d e )]T (R )T ([R j x x ?-++++∞
∞--
]e e 1)[(2P T j T j x ωωω++=- )T cos 1)((2P x ωω+=，得证。
7.一个随机信号)t (x 1的自相关函数是τ
τ-=e A )(R 11，另一个随机信号)t (x 2的自相关函数为
τ
τ-=e
A )(R 22，在下列条件下，分别求信号相加后)t (x )t (x x(t)21+=的自相关函数)(R x τ。
（ⅰ）)t (x 1，)t (x 2相互独立；
（ⅱ）)t (x 1，)t (x 2来自同一信号源，只是幅度差一个常数因子K （K 不为1）：)t (x 2=K )t (x 1。 解答：
（ⅰ）)t (x 1，)t (x 2相互独立
))t (x )t (x (E )(R x ττ+=))]t (x )t (x ())t (x )t (x [(E 2121ττ+++?+= )]t (x )t (x )t (x )t (x )t (x )t (x )t (x )t (x [E 22211211ττττ+++++++= )(R )]t (x [E )]t (x [E )]t (x [E )]t (x [E )(R 221211ττττ+++++=
∞
→ττ)(limR 1Θ)]
t (x [E ))t (x (E ))t (x (E )](t (t)x limE[x 121111=+?=+=∞
→τττ
0)]t (x [E 12=∴，同理0)]t (x [E 22=∴ )(R )(R )(R 21x τττ+=∴τ
-+=)e
A A (21
（ⅱ）)t (x 2=K )t (x 1
由前面计算可得)(R x τ)(R )]t (x )t (x [E )]t (x )t (x [E )(R 221211ττττ+++++= )(R )]t (Kx )t (x [E )]t (Kx )t (x [E )(R 211111ττττ+++++= )(R )(2KR )(R 211τττ++=
τ
-++=)e
A 2KA A (211
8.
n
x 是零均值，方差为2x
σ的白噪过程，把它先送入一个平均器，得
)(21
1-+=
n n n x x y ，然后再将n y 送
给一个差分器1y y z --=n n n ，求n z 的均值、方差、自相关函数和功率谱密度。 解答： 1
y y z --=n n n )x x (21)(212n 1-n 1--+-+=
n n x x )(21
2--=n n x x
))x x (21
(E )z (E 2n n n =-=-
)z (E 2n 2z =σ)z (E n 2-])(41[E 22--=n n x x )]x 2x (41[E 2
2n n 22-+-=-n n x x =2x σ/2=)0(R n z )1(R n z =)z z (E 1n n +)]x x )((41[E 1n 1n 2-+---=n n x x =0
)2(R n z =)z z (E 2n n +)]x x )((41
[E n 2n 2--=+-n n x x =－2x σ/4
当|m|>=3，自相关都为0。
)m (R n z =)]2m (21)2m (21)m ([212x
+---δδδσ )w (P n z ]e 21e 211[21jw2jw2-2x
--=σ]cos2w 1[212
x -=σ
9.随机序列
n
x 各次采样互相独立，且均匀分布于－1～1之间，设1--=n n n x x y ，
212--++=n n n n x x x z ，n n n x w w +-=-15.0，求n x 的均值和方差；n y 、n z 、n w 的自相关函数和
功率谱。 解答： 均值：
?=+∞
∞-n
n n n dx )x (p x )x (E =?=+-1
1n n 00.5dx x
均方值：
?=+∞∞-n n 22dx )x (p x )x (E n n 310.5dx x 11n 2
n ?==+- 方差：Var(x n )=
31)x (E )x (E n
2
2n =- )0(R n y 2
12n
)(E )y (E --==n n x x =3
2
31)]x x )(x x (E[)y y (E )1(R n 1n 1n n 1n n y n -
=--==+-+
)]x x )(x x (E[)y y (E )2(R 1n 2n 1n n 2n n y n =--==++-+，当|m|>=2时，y 的自相关函数都为零
)m (R n y =)]1m ()1m ()m (2[31+---δδδ，)w (P n y ]e 21e 211[32jw jw ---=]cosw 1[32-=。
)0(R n z 22n 12
n )x 2(E )z (E --++==n n x x =2
34)]x 2x x )(x 2x x (E[)z z (E )1(R 1n n 1n 2n 1n n 1n n z n =
++++==-+--+ 31
)]x 2x x )(x 2x x (E[)z z (E )2(R n 1n 2n 2n 1n n 2n n z n =
++++==++--+， 当|m|>=3时，z 的自相关函数都为零
)m (R n z =)]
2m ()2m ()1m (4)1m (4)m (6[31
++-+++-+δδδδδ， )w (P n z ]e e 4e 4e 6[31j2w 2jw jw jw -++++=-cos2w 32cosw 382++=。
)0(R n w 2
12
n
)5w .0(E )w (E --==n n x =)w (E 41)w x (E )x (E 21n 1n n 2
n --+-，由于中间一项为零，所以有
)0(R n w =)x (E 342n =94，
(0)
5R .0]w )5w .0x (E[)w w (E )1(R n n w n n 1n 1n n w -=-==++
)
0(R )5.0()1(5R .-0)]0.5w x (E[w )w w (E )2(R n n n w 2w 1n 2n n 2n n w -==-==+++，
所以)m (R n w =)0(R )5.0(n w m
-m
)5.0(9
4-=，
)(P n w ω)]m (R [DTFT n w =])5.0(9
4[DTFT m
-=ωω
ω
ωcos 453
1
)5e .015e
.05e .011(94j j j +=
+-++=
-。
第四章 数字相关和数字卷积
1.设x=[1 2 3 4]；h=[4 3 2 1]；求conv(x,h)、filter(h,1,x)、filter(x,1,h)的结果，并写出后两个函数对应的传递函数。 解答：
conv(x,h) ＝[4 11 20 30 20 11 4]
由于卷积的前后互换性，filter(h,1,x)＝filter(x,1,h)＝[4 11 20 30] H1（z ）＝321
234---+++z z z
，H2（z ）＝3214321---+++z z z
2.输入到线性系统的平稳随机过程x 是零均值、方差为1，输出信号的功率谱为
5
.0,cos 211
)(2=+-=
a a a e S j y ωω，求此系统的传递函数H （Z ）。要求该系统稳定。
解答：
,1)(=ωj x e S Θ
5
.0,cos 211
)()()()(22
2=+-=
==a a a e H e H e S e S j j j x j y ωωωωω，
因为系统要求稳定
15.011
)(,5.011)(---=
-=
∴z z H e e H j j ωω
3.列举相关技术在生物医学信号处理中的部分应用。 解答：
从噪声中检测信号，例如检测超声脉冲回波。
估计两个相似信号的时间延迟，例如测定微血管中的红血球流速，提取脑电诱发响应。 用于生物系统的辨识等。
4.估计相关函数时如果采用∑==+1
-m -N 0n m
n n x x x N 1)m (R ?，估计是否为无偏估计？是否为一致估计？ 解答： 是渐进无偏。
所以不是无偏估计，但，偏差了时，越大，偏差越大，偏差：)N (R 0)]m (R ?E[N m m )m (R )]m (R ?E[,N )m (R N
m N ]x E[x N 1)]m (R ?E[x x x
x x 1
m N 0n m
n n x
===∞→-∑==--=+
估计的方差当N 无穷时，趋于零。 因此该估计法是一致估计。
5.已知心电图的频率上限约为50Hz ，采集数据时候的采样频率至少为多少？如果采样频率为300Hz ，要求的频率分辨率为1Hz ，试确定做谱估计时每段数据的点数。 解答：
由于采样频率至少要为信号最高频率的两倍，所以这时采样频率至少要为100Hz 。
N f f s =?Θ，300
f f
N s =?≥，做谱估计时每段数据的点数要大于300，考虑DFT 的计算，最好取2的幂次，可以取512点数据，或者补零到512点长。
第五章 维纳滤波
以下三题的系统模型图都参看该图。
1.设上图滤波器的方程是1-n n n x x y -=，输入s n 是确定性信号s n =b n ，b 是常数。n n 是白噪序列，零均
值，方差为2
n σ。求
（ⅰ）输出中的信号分量；
（ⅱ）输出中噪声分量的均方和方差； （ⅲ）输出中噪声分量的功率谱。 解答：
（ⅰ）输出中的信号分量
1n n 1n n 1n 1n n n 1-n n n n n b b n s n s x x y -----+-=--+=-=
前两项是由于信号ｓ引起的输出，后面两项是噪声分量引起的输出。 （ⅱ）输出中噪声分量的均方和方差
0]n n [E 1n n =--，因此输出中噪声分量的均方等于方差：
2
n 1-n n 21-n 2n 21n n 2]n 2n n n [E ])n n [(E σ=-+=--
（ⅲ）输出中噪声分量的功率谱
由于1z 1)z (H --=，则ωωj j e 1)e (H --=，2n j n )e (P σω=
)e (P )e (H )e (P j n 2
j j noise ωωω=∴)
2cos 2(2n ωσ-=
2.对于上图中的系统模型，假设h （n ）是因果的，用相关函数法推导出维纳滤波器的维纳－霍夫方程的离散形式，以及从该方程中解出了最佳滤波器)
(n h opt 后的最小均方误差的最简式。
解答：
0,0)(<=n n h 当，∑+∞
=-==0)()()(?)(m m n x m h n s
n y ，[
]
???
???--=∑+∞
=202
))()()(()(m m n x m h n s E n e E ，
Λ
2,1,00
)())()()((20==??
????---∑+∞
=j j n x m n x m h n s E m opt
[][]
)()()()()(0
≥--=-∑+∞
=j j n x m n x E m h j n x n s E m opt
维纳-霍夫方程：
)
()()(0
≥-=∑+∞
=j m j R m h j R m xx opt xs
最小均方误差为：
[
]
?
?????--=∑+∞
=20min
2
))()()(()(m opt m n x m h n s E n e E
]
)()()()()()()(2)([00
2
∑∑∑+∞=+∞
=+∞
=--+--=m r opt opt m r n x r h m n x m h m n x m h n s n s E
∑∑∑+∞
=+∞=+∞=?
??
???-+-=000)()()()()(2)0(m r xx opt opt m xs opt ss r m R r h m h m R m h R
∑+∞
=-=0min 2
)
()()0()]([m xs opt ss m R m h R n e E
3.设线性系统如上图所示，已知n n n s ,相互独立，且ωω
2
sin )(=j s e
S ，
21
)(=
ωj n e S 。要求设计一
个滤波器
ωω2
sin )(c e H j =，试确定c 使得滤波后的输出n s ?与真实信号n s 的均方误差最小，即])?[(2n n s
s E -最小。
解答：
设误差为n n n s
?s e -= 其自相关为：
)m (R )m (R )m (R )m (R )]s ?s )(s ?s [(E )e e (E )m (R s ?s s ?s ?s s m n m n n n m n n e +--=--==+++
做傅立叶变化：
)()()()()(???ωωωωωj s j s s j s s j s j e e S e S e S e S e S +--= ω
ωωωωωωω4262j n j s 2j j x 2j ?sin 21
sin ])(e S )(e S [)e (H )(e S )e (H )(c c e S j s +=+==
ωωωωωω4i s i i sx i ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s s === ωωωωωω4i s i i xs i s ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s ===**
2
2
14321
c c +-=ξ
求导等于零：43=
opt c
4.)n (x 是白噪过程，零均值，方差为2x σ，把)n (x 作为输入加到一线性系统上，系统的冲激响应是
)n (h ，输出是)n (y 。证明：
（ⅰ）)0(h )]n (y )n (x [E 2
x σ= （ⅱ）
∑=+∞
∞=-n 2
2x 2y )
n (h σσ
解答：
（ⅰ）
∑=∑-=∑-=m
x m m
)
m (R )m (h )]
m n (x )n (x [E )m (h ]
)m (h )m n (x )n (x [E )]n (y )n (x [E
当m=0时，2
x x )0(R σ=，当m 为其它时0)m (R x =，代入上式，
)0(h )]n (y )n (x [E 2
x σ=∴
（ⅱ）
]
)k n (x )k (h )m n (x )m (h [E ]y y [E m
k
n n 2
y ∑∑--==σ
∑∑--=m k
)]k n (x )m n (x [E )k (h )m (h
∑∑-=m k
x )
k m (R )k (h )m (h
当m=k 时，2
x x )k m (R σ=-，当m 为其它时0)k -m (R x =，代入上式，
∑=∑=+∞
∞
=-n 2
2x 2x k
22y )
n (h (k)h σσσ
得证。
第六章 卡尔曼滤波
1.有一信号)n (s ，其自相关函数Λ2,1,0,7.0)(±±==m m R m
s ，被一零均值，方差为0.4的白噪)n (n 所淹没，)n (s 与)n (n 统计独立。
（ⅰ）设计一个长度等于3的FIR 数字滤波器，其输出)n (y 使得
]))n (s y(n)[(E 2
－最小化。 （ⅱ）设计一个因果的最优滤波器，并说明如何在计算机上实现。
解答：
（ⅰ）根据均方误差最小准则得到W-H 方程：
1
,,2,1,0)
()()(1
-=-=∑-=N j m j R m h j R N m xx opt xs Λ，其中x=s+n ，表示输入信号，
因为N=3，且)m (R )m (R )m (R n s xx +=，
)m (R )]m n (s )n(n)s(n)[(E )]m n (s )n (x [E )m (R s xs =++=+=，代入W-H 方程得：
2
,1,0)]
()()[()(n 2
s s =-+∑-==j m j R m j R m h j R m opt
把Λ2,1,0,7.0)(±±==m m R m
s ，)m (4.0)m (R n δ=代入上式得三个方程：
???????∑+==∑+==∑+=====2
0m m -2opt 220
m m
-1opt 20
m m -opt m)]
(20.4(m)[0.7h 0.7:2j m)]
(10.4(m)[0.7h 0.7:1j m)]
(0.4(m)[0.7h 1:0j －－－δδδ
??
????????=??????????2opt opt opt 2
27.07.01)2(h )1(h )0(h 4.17.07.07.04.17.07.07.04.1
解得：?????
????
?=??????????0517.01681.00.6121)2(h )1(h )0(h opt opt opt 所以设计的滤波器的传递函数为：-2
10517z .01681z .06121.0)z (H ++=-
（ⅱ）设计一个因果的最优滤波器 因为)m (R )m (R )m (R n s xx += 所以输入信号的z 变换为： 4
.0)7z .01)(7z .01(51
.0)z (R )z (R )z (R 1n s xx +--=
+=-
)7z .01)(7z .01()
az 1)(az 1(b )7z .01)(7z .01(0.28z -0.28z -1.1060111-1----=--=---
列出方程求系数a 与b ，??
?==+28.0ab 1060
.128.a0b 利用solve 函数解出a ，b ：
a=[3.68 ，0.2718]，b=[0.76， 1.03]，a 取小于1的数，所以a=0.2718，b=1.03 因此)7z .01)(7z .01()
2718z .01)(2718z .01(1.03)z (R 11xx ----=
--
则03.12
w =σ，
)7z .01()2718z .01()z (B 11----=，)7z .01()2718z .01()z (B 1
---= )(z H opt )()](/)([211z B z B z R w xs σ+-=)()](/)([211z B z B z R w s σ+
-=+---??????----=)2718.01)(7.01(51.0)2718.01(03.17.011
11z z z z
??????---=---)7.01(6298.0)2718.01(03.17.01111z z z ??????-=-)2718.01(03.16298
.01z )
n (u )2718.0(6115.0)n (h n opt =
计算机实现可以利用均方误差
∑-=-=1
min 2
)
()()0()]([N m ss opt ss m R m h R n e E ，当取N 与N+1时它们的
均方误差非常接近时就可以确定N 了。
2.比较维纳滤波和卡尔曼滤波方法的区别和联系。 解答：
维纳滤波和卡尔曼滤波都是解决线性滤波和预测问题的方法，并且都是以均方误差最小为准则的，在平稳条件下两者的稳态结果是一致的。但是它们解决问题的方法有很大区别。维纳滤波是根据全部过去观测值和当前观测值来估计信号的当前值，因此它的解形式是系统的传递函数)(z H 或单位脉冲响应)(n h ；卡尔曼滤波是用当前一个估计值和最近一个观测值来估计信号的当前值，它的解形式是状态变量值。维纳滤波只适用于平稳随机过程，卡尔曼滤波就没有这个限制。设计维纳滤波器要求已知信号与噪声的相关函数，设计卡尔曼滤波要求已知状态方程和量测方程，当然两者之间也有联系。
3.写出卡尔曼滤波的状态方程与量测方程，并解释。画出卡尔曼滤波的信号模型。
解答：
状态方程：1)(k w 1)A(k)S(k S(k)1-+-=
表示的含义就是在k 时刻的状态S(k)可以由它的前一个时刻的状态1)S(k -来求得，即认为k －1时刻以前的各状态都已记忆在状态1)S(k -中了。
量测方程：w(k)C(k)S(k)
X(k)+= 用X(k)表示量测到的信号矢量序列，w(k)表示量测时引入的误差矢量，C(k)称为量测矩阵，它的引入原因是，量测矢量X(k)的维数不一定与状态矢量S(k)的维数相同，因为我们不一定能观测到所有需要的状态参数。
卡尔曼滤波的信号模型：
4.根据卡尔曼滤波的状态方程和量测方程，假设A(k)和C(k)是已知的，X(k)是观测到的数据，也
是已知的，假设信号的上一个估计值1)(k S -?已知，如何来求当前时刻的估计值(k)S ?
？
解答：
1)(k w 1)A(k)S(k S(k)1-+-=，w(k)C(k)S(k)X(k)+=
假设暂不考虑(k)w 1与w(k)，用上两式得到的(k)S ?和(k)X ?
分别用(k)S '?和(k)X '
?表示，得：
1)(k S A(k)(k)S -='??，1)(k S C(k)A(k)(k)S C(k)(k)X -='='???
必然，观测值X(k)和估计值(k)X '?之间有误差，它们之间的差(k)X ~称为新息（innovation ）：
(k)X X(k)(k)X '-=?~
新息的产生是由于我们前面忽略了(k)w 1与w(k)所引起的，也就是说新息里面包含了(k)w 1与
w(k)的信息成分。因而我们用新息(k)X ~
乘以一个修正矩阵H(k)，用它来代替式的(k)w 1来对S(k)
进行估计：
⊕
⊕
w(k)
(k)
w 1X(k)
(k)X H(k)1)(k S A(k)(k)S ~??+-=
1)](k S C(k)A(k)H(K)[X(k)1)(k S A(k)--+-=??
1)](k S C(k)A(k)w (k)(k)H(K)[C(k)S 1)(k S A(k)(k)S --++-=???
1)](k S C(k)A(k)w (k)1)](k w 1)(k S A(k)H(K)[C(k)[1)(k S A(k)1--+-+-+-=???
H (k)w (k)1)](k w 1)(k S (k)H (K )C(k)[A H (k)C(k)]1)[I (k S A(k)1+-+-+--=??
根据上式来求最小均方误差下的H(k)，然后把求到的H(k)代回去则可以得到估计值(k)S ?
。
第七章 参数滤波
1.对于一个随机信号，可以对它进行频谱分析，叙述AR 谱法和周期图法相比的优点。
解答：
平滑、需要较短数据即可、频率分辨率高、峰值包络线的好估计等。
2.设已知
Λ2,1,0),4.0(113)8.0(1114)(±±=-=
m m R m
m s ，用L-D 算法为此信号估计p ＝1，2，3
阶AR 模型的系数和激励白噪的功率。
解答：
计算自相关函数：1
113
1114)0(=-=s R 9091.04.0113
8.01114)1(=-=s R
7709.016.0113
64.01114)2(=-=
s R 6342
.0064.0113
512.01114)3(=-=s R ，
下面为了简写，省略下标s 。
按照L-D 算法得初始功率和系数为：1a 1,)0(E 00===s R
P=1：
1736
.0)]1(a 1[E E 9091
.0E /)1(R )1(a 201011=-=-=-=
P=2：1558.0)]2(a 1[E E 2
.1)]2(a 1)[1(a )1(a 32.0E )1()1(a )2()2(a 2
212212112=-=????
?
-=+==--=
R R
P=3：1558.0)]2(a 1[E E 0.32(1)(3)a a (2)a )2(a 2.1)2((3)a a )1(a )1(a 0E )1(R )2(a )2()1(a )3()3(a 2
212232323232223=-=???
????
=+=-=+=≈---=R R
3.某随机过程用AR 模型拟和的结果是432158.06.258.45.311
)(----++++=
z z z z z H ，试由它导
出一个ARMA （2，1）模型。 解答：
设
22111
1ARMA z a z a 1z b 1)z (A )z (B )z (H ---+++=
=，要使得它与H （z ）相等则有 221111z a z a 1z b 1---+++432158.06.258.45.311
----++++=z z z z 列出各系数方程：
58b .006b .258.0058b .46.2a 58.45.3b a 5.3b 1112111==+=+=+=+，利用后三个方程，最小二乘法解出b 1来，然后再利用前两个方程求出a 1，a 2
??????????=??????????+??????????3211e e e 058.06.2b 58.06.258.4，两边同乘以[4.58 2.6 0.58]
得伪逆解b 1=－0.4779，所以a 1=3.0221，a 2=2.9074
ARMA （2，1）模型为：
211
ARMA 9074z .20221z .310.4779z 1)z (H ---++-=
4.如何用MATLAB实现对一段脑电数据的AR建模？该段数据如下[1.719 0.743 -0.722 -2.187
-2.187 -1.211 0.254 0.743 0.743 0.254 0.254 0.743 1.719 1.231
-0.234 -2.187 -3.652 -3.164 -1.211 1.231 2.207 1.231 -0.722 -1.699
-2.187 -0.722 0.254 1.231 0.743 -0.234 -1.699 -3.164 -4.14 -5.117
-5.605 -5.117 -3.652 -2.187 -1.211 -1.211 -2.187 -4.14 -5.117 -5.117
-4.14 -3.164 -2.675 -2.675 -2.675 -3.164 -3.164 -3.164 -2.675 -2.187
-1.699 -1.211 -1.211 -1.699 -2.187 -2.187 -2.187 -2.187 -2.187 -1.699
-1.211 -0.234 0.254 -0.234 -1.699 -2.675 -3.652 -2.675 -1.211 0.254
0.254 -0.722 -1.699 -2.187 -2.675 -2.675 -3.164 -3.652 -3.164 -2.187
-0.722 -0.234 -0.722 -2.187 -2.675 -2.675 -1.699 -0.722 -0.722 -1.211
-0.722 0.254 1.231 1.231 -0.234 -2.675 -4.628 -4.628 -2.675 -0.234
1.231 0.743 -0.234 -1.699 -1.699 -
2.187 -2.187 -2.187 -2.187 -1.699
-0.722 -0.722 -1.211 -1.211 -1.699 -1.699 -1.699 -2.187 -2.675 -4.14
-4.14 -3.164 -1.699 -1.699 -3.164 -4.628 -5.117 -4.628 -3.652 -2.187
-1.699 -2.187 -2.187 -2.187 -1.211 -0.234 0.254 -0.234 -0.722 -1.699
-2.187 -2.187 -2.187 -0.722 0.743 1.719 1.719 0.743 -0.722 -0.722
-0.722 0.254 1.231 0.254 -0.234 -1.211 -1.211 -0.722 0.254 1.231
1.231 0.743 -0.722 -
2.675 -
3.652 -
4.14 -3.652 -2.187 -0.722 0.743
1.719
2.207 2.207 2.207 1.719 1.231 1.231 1.231 1.719 2.207
1.719 0.743 -0.722 -
2.187 -2.675 -2.187 -1.211 -0.234 -0.234 -1.699
-3.164 -3.652 -3.164 -1.699 -0.234 0.743 0.743 0.254 -0.722 -1.211
-1.211 -0.722 -0.234 0.254 0.254 0.254 0.743 1.231 1.719 2.696
2.696 2.207 0.743 -0.722 -1.211 -0.722 0.254 0.254 0.254 0.254
-0.234 -0.234 0.254 -0.234 -1.211 -1.699 -1.699 -0.722 0.254 0.743
0.254 -1.211 -2.187 -2.187 -1.211 -0.234 0.743 0.743 0.254 0.254
0.254 0.254 -0.234 -0.234 -1.211 -1.211 -0.722 -0.234 0.743 1.231
1.231 0.254]
解答：
在MA TLAB中有专门的函数实现AR模型的参数估计：[a E]=aryule（x，p），输入x表示观察信号，p表示建模的阶数，输出a表示估计的参数，E表示噪声信号的估计方差。也可以用arburg函数实现AR模型参数估计。
代入本题的数据后可以得到：
[b e]=aryule(a,5)
b =1.0000 -1.6969 0.8840 0.2906 -0.4680 0.0464
e =0.2592
[b e]=aryule(x,10)
b =1.0000 -1.6678 0.7593 0.4191 -0.2989 -0.2764 0.0059 0.2789 -0.0469 -0.2211 0.0906 e =0.2373
第八章 自适应信号处理
1.画出自适应噪声抵消的框图，并证明滤波后的输出将在最小均方意义下抵消噪声，同时，抵消后的结果将在最小均方意义下逼进信号。 解答：
因为2
2))()(())()((n n n y E n e n s E -=-
))()((2))(())(())()((222n e n s E n e E n s E n e n s E -+=- ))()((2))()((2))(())((22n s n y E n n n s E n e E n s E +-+-= 22))(())((n e E n s E +-=
所以当均方误差最小时，s 与e 最逼近，同时y 与n 也最逼近。即滤波后的输出y 将在最小均方意义下抵消噪声n ，同时，抵消后的结果e 将在最小均方意义下逼进信号s 。
2.列举自适应信号处理在生物医学信号处理中的部分应用。 解答：
自适应噪声抵消：例如母腹电极上胎儿心电的提取，心电图中工频干扰的抑制，心电图中高频手术刀干扰的去除，呼吸阻抗中心电伪迹的消除等。
数字信号处理在生物医学的应用
数字信号处理在生物医学领域的应用 作者：张春强 安徽农业大学工学院 车辆工程 13720482 摘要:在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，信号处理立即成为解决这些问题的有效方法之一。主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用,并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词:数字信号处理;小波分析;人工神经网络;维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来,随着计算机和信息学科的飞速发展,大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)技术。经过几十年的发展,数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心,以逻辑电路为基础,以大规模集成电路为手段,利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理,其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。 而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题,特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 2 数字信号处理在生物医学工程中的应用 2.1 信号处理在DNA 序列中的应用 生物序列数据在数学上以字符串表示，每个字符对应于字母表中的一个字母。如 DNA 序列中，用 A,T,C,G 四个字母代表组成 DNA 序列的四种碱基。对数值化后的DNA 序列进行频谱分析发现基因序列蛋白质编码区存在周期 3行为，即其功率谱在1/3频率处有一谱峰。用傅利叶变换来分析基因序列的功率谱可以发现其蛋白质编码区，可以预测基因位置和真核细胞基因中独特的外显子。 1.1 DFT 求 DNA 序列功率谱 在对基因组序列进行计算分析之前，先将其转化为数值序列。设字母表Λ = {A ，C ，G ，T } ,取长度为N 的DNA 序列x[n]，对于Λ中每个不同的字母都形成一个指示器序列[]n x α(0≤n ≤N-1，α∈Λ),在序列[]n x α中的某一个位置i 有: []其他)(01i n x ααα=???=(位置i 处的碱基为α) 该指示器的DFT 变换为 [][]n jw N n DFT k e n x k X --=∑=1 0αα，)10(-≤≤N k （1） 于是可以求得DNA 序列的功率谱：
生物医学传感器与检测技术教学
《生物医学传感器与检测技术实验》教案大纲 张日欣李元斌 一、课程名称：生物医学传感器与检测技术实验 Experiments in Biomedical Sensor & Detecting Techniques 二、课程编码：0702831 三、学时与学分：24/1.5 四、先修课程：数字电子技术，模拟电子技术，项目生理学，电子测试与实验，生物医学测量与仪器实验。 五、课程教案目标 1．本课程是生物医学项目专业的一门专业课，它应用电子技术，传感器测量技术和计算机技术，解决生物医学领域中的信号提取，检测和处理以及生物医学仪器的设计等问题； 2．使学生了解典型医学仪器的原理、特点和性能指标，学习正确使用传感器，设计检测电路，掌握基本测量技术； 3．为医学仪器设计奠定基础。 六、适用学科专业 生物医学项目 七、基本教案内容与学时安排 ●热敏器件及温度传感器特性实验<4学时） ●压力传感器性能实验<4学时） ●气敏传感器特性实验<4学时） ●光电式脉搏探测器<4学时） ● ECG前置放大器<4学时） ●陷波器仿真、制作与调试<4学时） ●安全隔离设计与调试<4学时） ● ECG放大器的整体调试<4学时） ● 12导联心电工作站的原理及使用<4学时） 八、教材及参考书： 教材：生物医学电子技术与信号处理实验指导书,张日欣、李元斌、邹昂等自编教材，武汉：华中科技大学教材科，2004年9月 参考文献： 1．生物医学检测技术讲义，杨玉星自编教材，1998年 2．生物医学电子学，蔡建新，张唯真，北京大学出版社，1997年 3．传感器原理与应用，黄贤钨，电子科技大学出版社，1999年 4．生物医学测量，陈延航，人民卫生出版社，1986年 5．医学物理，刘普和，人民卫生出版社，1986年 6．医学仪器-应用与设计，约翰G.韦伯斯特，新时代出版社，1985年 7．Protel 98 for windows 电路设计应用指南，程凡等，人民邮电出版社，1999年 九、考核方式 实验报告+实践表现 《生物医学测量与仪器实验》教案大纲
1生物医学信号概述
第一章生物医学信号概述 第一节学习生物医学信号处理的理由生物医学工程是一个应用性的研究领域，生物医学信号处理自然应该成为该专业的主干课程之一，使学生掌握处理信号和系统的方法。 信号处理的含义比纯粹的数学运算更深更广。生物医学信号处理以严谨的组织行为方式为分析和概念化物理行为提供了一个基础框架，不管这种行为是一个电子控制系统的输出还是一次种植与周围组织的反应。 对信号/系统进行计算能够获得较精确的分析结果，但对分析过程的理解（定性的）也十分重要。例如，一名学生建议用小波来检测心电图信号中的异常，则他/她必须理解小波变换的数学概念。另一名具有神经生理学兴趣的学生希望研究全身振动对视觉功能的影响，则他/她需要理解共振的概念（即使他/她已经忘记了量化这种现象的二阶差分方程）。类似地，一名要研究心率的神经中枢控制的学生，不管他/她用哪种方法来描述心率，都需要理解记忆或相关的概念以及在能量记录中瞬时变化的原因。简言之，作为一名生物医学工程师应该掌握信号处理的定性描述并具备应用定量分析方法解决生物医学问题的技能。通过学习《生物医学信号处理》课程，学生可以达到上述要求。 更具体地说，生物医学信号处理将教给学生两种主要技能：（1）为了提取原始的生物医学信息，获取和处理生物医学信号的技能；（2）解释处理结果性质的技能。为此，《生物医学信号处理》课程应该包含以下四个重要内容： （1）测量生物医学信号，即量化和校正测量仪器对待测信号的影响。 （2）操作（即滤波）生物医学信号，即识别和分离信号中的有用成份和无用成份。 （3）定量描述生物医学信号，即揭示产生生物医学信号的本质，根据第二步得出的结果预测信号未来的行为。 （4）探测生物医学信号源，即描述一个生物医学物理系统的输入与输出信号之间内在联系。 大多数信号处理教材都很强调计算和算法。对于生物医学工程专业的学生来说，如果在生物医学信号处理课程中仍选用大量信号处理的内容，则可能是熟悉知识的枯糙重复。本教材的宗旨是通过许多具体生物医学信号处理实例，将真实世界与理论研究联系起来，并指导学生如何应用一项理论去解决一个具体的生物医学问题。 第二节信号及其类型 信息是一个过程产生的能量的测量，而信号则是信息的一种表达形式。来自于真实世界的信号各不相同，但大致可分为四种类型：（1）确定性信号；（2）随机信号；（3）分形信号；（4）混沌信号，如图1-1（a）、（b）、（c）和（d）分别是四种类型信号的一个例子。 确定性信号在教材中常作为例子给出，是学生最熟悉的一类信号，但这类信号在真实世界中则较少出现。所谓确定性信号是指在已知足够过去值的条件下，能够准确预测该信号未来值的一类信号。例如，正弦波信号A Sinωt。换句话说，只要能够用数学封闭表达式来表达的一类信号就是确定的信号。 既使信号的全部过去值已知，也不能准确预测其未来值的一类信号称为随机信号。随机信号
中国生物医学文献数据库
《中国生物医学文献数据库》的检索与利用 解放军医学图书馆杜永莉 一、数据库概况 CBM 数据库共收录了 1978 年以来国内出版的 160 多种中国生物医学期刊以及汇编、会议论文的文献题录。截至到 2009 年底已累积了 530 余万篇文献，年增长量约 40 万篇，数据库每月都要更新。 CBM 数据库还具有收录广泛、数据规范、具有多种词表辅助检索的特点。它的全部题录都是美国国立医学图书馆最新版的医学主题词表，也就是 mesh 词表。 2004 年 CBM 实现了与数据库全文的链接功能，在检索结果中，可以查找 1989 年以 来的所有全文。它的版本也不断更新， 1994 年 CBM 出版的 dos 版， 2000 年 CBM 改版为 CBMwin 版， 2004 年 CBM 出版了 CBM web 版， 2009 年又推出了 SinoMed ，中国生物医学文献辅助系统。 CBM 数据库对两个以上的检索词提供三种逻辑算符，分别为 AND 、 OR 、 NOT ，代 表逻辑与、逻辑或和逻辑非。 AND 表示检索记录中同时有检索词 A 和检索词 B ； OR 表示检索记录中含有检索词 A 或者检索词 B ； NOT 表示在检索词 A 的记录中去掉检索词 B 的记录。另外， CBM 数据库还提供了通配符，主要的通配符有两个：一个是“？”，代表一个单字；“ % ”代表任何字符，如：输入“血 ? 动力”，可检索出含有：血液 动力、血流动力字符的文献；输入“肝炎 % 疫苗”，可检索出：肝炎疫苗、肝炎病毒基因疫苗、肝炎减毒活疫苗、肝炎灭活疫苗等字符的文献。 二、主要检索途径 CBM 数据库的主要检索途径有：基本检索、主题检索、分类检索、期刊检索和作者检索。 （一）基本检索 默认状态是基本检索，基本检索主要包括题目、英文标题、摘要、作者、地址、关键词、主题词、特征词、基金、参考文献、刊名、出版年、分类号等，默认为缺省。例如检 索 SARS 病理学方面的文献，我们可以在检索框中输入 SARS 病理，或 SARS and 病理， 点击检索。注意，智能检索不识别逻辑与、逻辑或的检索，只对单个词组进行检索。所以 在这个情况下，不能选择智能检索。 （二）主题检索 主题检索也就是说采用规范化的主题词进行检索，主题词检索与关键词检索相比，能 够有效的提高查全率和查准率。 1. 实例分析： 例 1 ：要查找“先天性心脏病的手术治疗”，我们先用自由词（关键词）进行检索，再用主题词进行检索，然后将二者的检索结果进行对比，通过实例我们可以了解主题词和 自由词检索的作用与区别。
生物医学信号检测作业
Formulate firing rate at input )2cos()(0θπ++=t f A m t m m Solution: Obviously , m m f πω2=，i i t t T -=+1，firing rate T r 1 = With the formula dt t m m V i i t t th ?++=1))((10，we can obtain: ) cos() cos()2)(cos(2)2sin( ) 2sin()2)(cos(2)]sin()[sin()()2cos()(001010110011 1θωθωθωωωωθωωθωθωωθπ++=?++=++?? +=+++=+-++ -=++==→+++++++??i m th i m t t when i i m m m m i i m m i m i m m i i m t t t t th t A m V T t AT T m t t T T AT T m T t t A T m t t A t t m dt t f A m dt t m V i i i i i i So, the firing rate th m V t A m T r ) cos(10θω++==
MATLAB m0=1; A=1; w=2*pi/5; l=pi; t=0:0.002:12; v1=1; v2=2; v3=3; y1=(m0+A*cos(w*t+l))/v1; y2=(m0+A*cos(w*t+l))/v2; y3=(m0+A*cos(w*t+l))/v3; figure(1); plot(t,y1,t,y2,'g',t,y3,'r','linewidth',2) legend('Vth=1','Vth=2','Vth=3',0) grid; axis([0 12 0 2.3]); xlabel('t(s)'),ylabel('Firing Rate(pps)'); title('The Firing Rate Under Different Vth')
医学图像处理综述
医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展
过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系，仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此，利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官，软组织和病变体的分割提取，三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分
免费生物医学期刊全文检索与获取方法.doc888866
免费生物医学期刊全文检索与获取方法 王敏许培扬 （中国医学科学院/中国协和医科大学医学信息研究所） 关键词：生物医学免费期刊免费全文文献检索 中图分类号：R 文献标识码： 文章编号：1009-0878（2006）04-0000-00 随着Internet的迅猛发展，生命科学研究作为人类科学最活跃的领域，生物医学资源已占整个网络资源的30%，如何方便、快捷的获取免费生物医学期刊全文成为科研人员、临床医生、教师学生的迫切需求。目前从网上获取免费全文的方法主要有二种：一是通过网络数据库提供的全文链接；二是登录提供免费期刊索引的网站。下面具体介绍免费生物医学期刊全文检索与获取方法。 1 网络数据库提供的全文链接 1.1 PubMed: https://www.wendangku.net/doc/8f1298548.html, PubMed是美国医学图书馆下属国家生物技术信息中心开发的基于Web的检索系统，是NCBI Entrez目录式检索系统中的重要组成部分。该系统收录了1950以来16,000,000条生物医学文献记录，并且提供部分文献的全文链接以及相关资源的链接站点，是国际上公认的最具权威的生物医学文献检索系统。 PubMed提供的文献题录类型有四种，具体见表1 PubMed中有5156种期刊提供网络版全文，其中800种期刊提供免费全文（期刊部分免费或全部免费），这些免费期刊来源于140多个出版社或供应商，PubMed central中的免费全文仅是PubMed免费全文中的一部分。 在PubMed中获取免费全文有两种方法，下面以检索有关“aids vaccine”的免费全文为例进行介绍： (1) 利用“Limit”标签中的“Links to free full text”进行限定，见图1
生物医学工程专业数字图像处理教学方法
摘要“数字图像处理”是生物医学工程专业一门重要的专业课，让学生学会将理论知识转化为解决本专业实际问题的能力是这门课的重点。我们对理论和实践教学两个方面的教学方法和经验进行了探讨，经过几年的教学实施，这些方法取得了良好的教学效果。 关键词数字图像处理生物医学工程教学方法Teaching Method of"Digital Image Processing"Course for Biomedical Engineering Specialty//Huang Min Abstract"Digital Image Processing"is an important course for biomedical engineering specialty.How to change the theoretical knowledge into the ability of solving problem in biomedical engineering field is very important.Teaching methods of theory and practice teaching are given,which are helpful for students. Satisfied teaching effect is acquired in past years. Key words digital image processing;biomedical engineering; teaching method Author's address College of Biomedical Engineering,South-central University for Nationalities,430074,Wuhan,Hubei,China 随着科技的发展，各种图像信息都逐步进入数字化时代，以便存储和进行后续的通信、变换和识别等处理。数字图像处理课程是图像处理、电子、通信、生物医学工程等众多工科专业本科生学习的一门专业必（选）修课，虽然不同专业在学习理论知识时是相通的，但各专业在实际的图像处理的教学方法和具体应用上还是有较大差别。[1]生物医学工程专业有着其特殊性，在医学图像领域，从显微图像到CT、超声、M RI及PET等大型影像设备的成像结果，都涉及大量的图像需要存储，然后需要对图像进行增强、分割、融合等处理。如何把数字图像处理理论知识和专业应用方向结合起来进行教学，是生物医学工程专业上这门课的老师最应该注意的问题。本文对生物医学工程专业数字图像处理课程的理论教学和实验教学两个方面的教学 方法和经验进行探讨。 1理论教学 在本科阶段，数字图像处理课程理论教学主要讲述六部分内容：图像处理基础、图像变换理论、图像压缩编码、图像增强、图像恢复和图像分割。[2] 1.1“理论—应用”的教学模式 在教学中，我们采取“理论—应用”的教学模式，将每章的理论知识和生物医学工程领域的图像处理应用密切结合起来讲解，让学生体会到学习书本知识和专业实践以及以后的工作应用是密不可分的，学了后也知道“怎么用”。 比如在学到第一章图像处理基础的图像数字化这一环节，虽然学生都知道结论就是：采样频率要大于图像最高频谱的两倍。但是对于实际应用中，这个参数很抽象，具体怎么选择？结合以前学的一维时间域信号的采集，采样频率就是采样时间间隔的倒数，即要求：采样时间间隔小于某个值（这个值是由原模拟时间信号进行FT后频率成分的最大值的倒数的一半来决定的）；而现在转换到二维的图像域，实际上是图像在空间上的采样间隔（每个像素的大小）要小于某一个值，也就是最后数字图像可分辨的最小“尺寸”是多少的问题。联系到本专业的磁共振成像应用中，就是医院的影像诊断仪器在检查病人相关疾病（如肿瘤等）时，可以看到的最小肿瘤的尺寸，从而对学生说明一个问题：仪器不是万能的，不是想看多大的病灶就可以看到的。 进一步扩展，这个尺寸又怎么定呢？和具体的每种成像设备的成像原理有关，当然对本科生来说，由于学时和知识结构的限制，不能扩展太多。由于医学影像设备得到图像的过程和其他普通图像数字化过程不太一样，此时要强调不是所有的数据在采集的时候都是直接在图像域采集，医学图像领域很多是先在频域采集数据，然后转换到空间域的图像。最后举一个实例，配以幻灯实例进行说明：如果医学影像设备不满足采样定理，看到的图像会是各组织相互重叠在一起，根本无法用于医生诊断。这样就让学生加深了印 （中南民族大学生物医学工程学院湖北·武汉４３００７４）中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1672-7894（2011）01-0042-02 ４２
生物信息学在生物医学文献中自动提取疾病相关信息的运用
生物信息学在生物医学文献中自动提取疾 病基因点突变信息的运用 生物信息学(Bioinformatics)一词由美籍学者林华安博士(Hwa A．Lim)首先创造和使用。生物信息学是多学科的交叉产物，涉及生物、数学、物理、计算机科学、信息科学等多个领域。狭义的讲，生物信息学是对生物信息的获取、存储、分析和解释；计算生物学则是指为实现上述目的而进行的相应算法和计算机应用程序的开发。这两门学科之间没有严格的分界线，统称为生物信息学。生物医学研究的重要目标就是找到突变和相应的疾病表型。但是大多数的疾病相关的突变数据都以文本的形式埋藏在生物医学文献之中，缺乏必要的结构来便于检索和查找。 信息的快速更新和持续增长的文献储存使得提取这些突变信息变得困难。蛋白质和DNA的突变信息储存在像Mendelian inheritance in man(OMIM)和Swiss-Prot 等数据库中。数据挖掘的方法从这些数据库中提取突变信息可以达到0.98的准确性，但是还没有正确的自动转到疾病相关的突变的方法。现有算法可以实现鉴定点突变（比如MutationFinder）或者突变和其相关的基因以及蛋白质的名称（比如MEMA和MuteXe）。大多数“突变+基因”的方法可以通过各自不同的界面和算法来实现对点突变信息的表述和文本数据收集。比如：Mutation Grab采用基于图表的（Graph based）的方法，而MutationMiner采用结构可视化的方法来表现。但是所有方法都关注于提取点突变和相关基因的正确性。 新的高效的从生物医学文献中鉴别点突变以及他们和疾病表型的关系。结合了数据挖掘（data mining）和序列分析（sequence analysis）来鉴定点突变和相关疾病。采用PubMed引擎来从MEDLINE中检索一系列摘要。将词汇索引控制在MEDLINE's Medical Subject Heading (MeSH)。根据MeSH提交一个简单的查询“mutation"然后下载所有可用的摘要，为XML格式。用MetaMap来鉴定疾病 状态。在生物领域中，最大的词汇资源为United Medical Language System （UMLS）Metathesaurus。MetaMap是专门发现Metathesaurus中的生物医学实体的软件。用MetaMap来鉴定题目和摘要中的疾病的名称。其方法如下：（1） EMU突变抽取工具被用来从突变疾病相关的文库中来鉴定和检索突变。同时也从文本中识别基因的名称。（2）应用一个过滤器(SEQ_Filter)来排除所有氨基酸和报道的相关蛋白序列中的不同的突变。（3） SEQ前后的结果可以人为建立一个全注释的疾病突变数据库。 首先，用EMU来鉴定基因信息。在生物医学文献中，基因和蛋白质的记录没有一个标准的形式。所以自动抽取基因和蛋白质信息是在数据挖掘上的一个很大的挑战。我们采用在内部词典中来进行字串查找(string look up)来确的基因的名字。使用Human Gnome Organization(HUGO)和National Center for Biotechnology Information (NCBI)的数据库来进行。所有和密码子一样的基因名称被除去了。其次，用SEQ_Filter来过滤氨基酸位置上不一致的突变。对于在摘要中鉴定的基因名称和突变，都可以在NCBI中查找了相应的蛋白质信息。对于每个蛋白质，根据相应位置上的突变来确定野生型的氨基酸。如果在突变位置的野生型氨基酸（或者突变型）至少有一个相关的蛋白质，那么基因和突变之间的联系证明是有效的。最后，建立黄金标准(gold standards)。和疾病基因相
医学检验技术专业
医学检验技术专业教学计划 安徽中医药高等专科学校 关于增设“医学检验技术专业”的论证报告 一、人才需求的前景 医学检验的快速发展对医学检验人才提出了更高的要求，使得医学检验专业成为当今医学教育中发展最快的专业之一。从80年代起，一些医科大学相继建立了医学检验专业，目前许多大、中型医院的检验科室都已有医科大学检验专业毕业的大学生及研究生。但目前我省一些市级、县级和县级以下的医院，中专学历的检验专业人员，仍然是检验科室的主力军，特别是乡镇卫生院的检验人员大多没有专业学历，也没有专业技术职称。这也是造成基层医院对疾病的诊治水平较低的原因之一，从而出现对疾病的延误诊断及错误诊断，甚至造成医疗纠纷。这些检验人员为医学检验事业作出了很大的贡献，但由于知识陈旧，跟不上检验医学的自动化、规范化、信息化的发展，因此基层医院需要实践能力强、综合素质高、基础理论知识够用、实践操作能力强的应用型医学检验人才，大专和高职层次的实用型医学检验技术人才是补充一、二级医疗机构的主力军。此外，疾病控制中心、血站、计划生育指导站以及相继成立的各种形式的专科医院、私立医院等对医学检验人才也有较大的需求，所以医学检验专业的学生具有很大的发展空间和市场需求。 二、专业结构布局和定位 医学检验技术专业是医疗行业中的重要专业，由于各医疗卫生机构对该专业人才的需求量较大，因而也是医科大专层次中的热门专业，颇受高中毕业生的青睐，本专业毕业生可就业于各级各类卫生医疗单位，担任临床检验、卫生检验、病理检验、医学科研工作，以及各类生物医学、生物工程企业的医学检验及相关的生产技术工作。大专层次的实用型医学检验技术人才，就业前景则更为看好。 我们对我省部分市级和县级医院进行了调研，被调研医院检验科工作人员的学历结构：本科10%，大专（高职）30%，中专55%，其他5%。关于专业人才需要，几乎所有被调查的只有凭借毅力，坚持到底，才有可能成为最后的赢家。这些磨练与考验使成长中的青少年受益匪浅。在种种历练之后，
2021年住院医师课程医学文献信息的获取与利用其他信息资源检索答案
课程名称：《医学文献信息获取与运用》、《其她信息资源检索》，找不到选D 4、中华人民共和国生物医学文献数服务系统（SinoMed）采用下列哪种词表对文献进行分类标引?（a ） A.《中华人民共和国图书馆分类法'医学专业分类表》 B.《杜威十进分类法》 C.《医学主题词表》 D.《中医药学主题词表》 6、如下哪个数据库属于中文参照数据库？（a ）* A.中华人民共和国生物医学文献数服务系统（SinoMed） B.维普期刊数据库 C.万方数据库 D.ScienceDirect 7、如要检索核心词并不拟定其拼写中几种字母时可以使用哪种检索技术（a）* A.截词检索 B.邻近检索 C.精准检索 D.模糊检索 8、维普中文科技期刊数据库检索途径不涉及（a ）* A.引文检索 B.迅速检索 C.高档检索 D.分类检索
2、下列不属于检索途径是（d）* A.核心词 B.主题词 C.索引号 D.浏览 10、查找“胰岛素治疗糖尿病”文献，其检索式应为（a）* A.胰岛素AND 糖尿病 B.胰岛素OR 糖尿病 C.胰岛素NOT 糖尿病 D.胰岛素 13、运用CNKI检索题名中浮现帕金森病学位论文应当选取（a ）* A.博研究生学位论文单库检索 B.会议论文单库检索 C.跨库检索 D.期刊单库检索 14、美国国立医学图书馆《医学主题词表（MeSH）》、《中华人民共和国中医药学主题词表》是中华人民共和国生物医学文献数服务系统（SinoMed）进行主题标引和（a）根据* A.主题检索 17、在PubMed数据库中对检索成果不能进行哪个方面过滤？（a ）* A.Fund B.Age C.Publication dates
生物医学信号处理的方法
生物医学信号处理的方法 生物医学仪器包括了诊断仪器和治疗仪器两大类。在诊断仪器中要寻找对诊断有意义的具有某种特征的信号或信号的某种特征量。在治疗仪器中同样需要确定特征信号的存在或信号特征量的大小去控制治疗部分的工作。一般说来，信号并不能直接提供这些信息，它们需要应用信号处理方法去提取。例如，临床的常规脑电图检查可为脑损伤、脑血栓、内分泌疾病等的诊断、预防和治疗提供信息。另外脑电图也常用来作睡眠、麻醉深度的监护。但是白发脑电图的时域波形很不规则。不但它的节律随精神状态变化而改变，而且在基本节律的背景下还会不时地发生一些瞬态变化。传统的分析方法是用领域分析方法，用它的基本节律作为脑电图的基本特征量。 从信号中提取特征量的常用方法有谱分析、波形分析、建立模型等多种。有了特征量，就要根据它们进行诊断。诊断就是分类。现用的模式分类方法有统计模式识别、句法分析、模糊模式识别等。上述这些内容正是信号处理学科的主要研究对象，实际上这些方法现在也并不成熟。对于生物医学信号中大量存在的非线性、非平稳、多变量等问题的分析还很初步，还需深入地研究和探讨。 由于干扰的影响，生物医学信号往往埋藏在噪声中，因此造成信息丢失或产生虚假信息，所以通常在进行生物医学信号处理以前，要对信号施加某种处理来降低噪声、增强信息。例如，在研究大脑感觉机制，提取诱发响应时，常常采用重复刺激方法和相干平均技术来克服自发脑电活动，增强有用信息。污染信号的噪声可以是加性的(即观测等于信号的噪声之和)、相乘性的(即观测等于信号与噪声的积)；也可能有用的信息仅与信号的一部分有关，而与有用信息非相关部分也被看成噪声。总之，噪声的性质是多种多样的。数字滤波器是增强信息、抑制噪声的常用方法，然而它对于频带重叠的信号与噪声无能为力。因此消噪问题是生物医学信号处理研究的又一个重要内容。 目前生物医学信号处理中应用的抑制噪声和信号增强技术，常需要信号与噪声统计特性的先验知识，先验知识越完整，增强信号的效果越显著。然而得到这些先验知识常常又是困难的，这种要求限制了诸如维纳滤波、卡尔曼滤波等技术的应用。自适应方法可以自动调节参数来适应信号统计特性而不依赖先验知识，因而引起了广泛的注意。 在某种情况下，需要将信号从一个地点传送到另一个地点。有不少突发性疾病对患者威胁极大，例如，猝死和呼吸障碍，为了及时抢救，在患者家里安装监护系统，监护系统采集的信息经电话电路传到监护中心，使患者处于医护人员的监护之下。为了保证传输效率，或为了方便地保存、记录患者病历，需要尽量减
生物医学信号处理历年试题_电子科大_饶妮妮
生物医学信号处理试卷集 试卷一答案和评分标准： 一、假设有两个离散平稳随机过程)(),(n y n x ，m x m R 6 .0)(=，m y m R 8.0)(=，它们统计独立，求这 两个随机过程的乘积的自相关函数和功率谱密度。（14分） 解： 设z=xy ， m y x z m R m R m n y n y E m n x n x E m n y m n x n y n x E m n z n z E m R 48 .0)()()]()([)]()([)]()()()([)]()([)(==++=++=+=（6分） ∑==+∞ -∞ =-m m j m z j z e m R DTFT e P ωω48.0)]([)(（4分） =ωcos 96.02304.17696 .0-（4分） 二、设线性系统如图所示，已知n n n s ,相互独立，且ωω 2 sin )(=j s e S ， 21 )(= ωj n e S 。要求设计一 个滤波器ωω 2sin )(c e H j =，试确定c 使得滤波后的输出n s ?与真实信号n s 的均方误差最小，即])?[(2n n s s E -最小。（14分） 解答： 设误差为n n n s ?s e -=其自相关为： )m (R )m (R )m (R )m (R )]s ?s )(s ?s [(E )e e (E )m (R s ?s s ?s ?s s m n m n n n m n n e +--=--==+++（2分） 做傅立叶变化：)()()()()(???ωωωωω j s j s s j s s j s j e e S e S e S e S e S +--=（4分） ω ωωωωωωω4262j n j s 2j j x 2j ?sin 21 sin ])(e S )(e S [)e (H )(e S )e (H )(c c e S j s +=+== （2分） ωωωωωω4i s i i sx i ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s s === ωωωωωω4i s i i xs i s ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s ===** （2分） 2 2 14321 c c +-=ξ （3分） 求导等于零： 43 = opt c （1分）
生物医学信号处理习题集第一章生物医学信号概论
生物医学信号处理习题集 第一章 生物医学信号概论 1. 生物医学信号处理的对象是什么信号？ 解答： 包括生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；还有外界施加于人体的被动信号，如超声波、同位素、X 射线等。 2. 生物信号的主要特点是什么？ 解答： 随机性强，噪声背景强。 第二章 数字信号处理基础 You can use Matlab where you think it’s appropriate. 1.FIR 滤波器和IIR 滤波器的主要区别是什么？ 解答： FIR 滤波器的单位脉冲响应是有限长的序列，该滤波器没有极点，具有稳定性。 IIR 滤波器的单位脉冲响应是无限长的序列，该滤波器有极点，有可能不稳定。 2.两个滤波器级联，第一个的传递函数为2-11z 2z 1)z (H -++=，第二个为-1 2z 1)z (H -=，当输入为单 位脉冲时，求输出序列，画出级联滤波器的频率响应。 解答： )z 1)(z 2z 1()z (H 12-1---++==32-1z z z 1----+ h(n)=[1,1,-1,-1]，n=0，1，2，3。即输入单位脉冲时的输出序列值。 freqz(h,1)
3.A 3rd-order lowpass filter is described by the difference equation: )3 n( 2781y .0 )2 n( 1829y .1 )1 n( 76y .1 )3 n( 0181x .0 )2 n( 0543x .0 )1 n( 0543x .0 )n( 0181x .0 )n(y - + - - - + -+ - + - + = Plot the magnitude and the phase response of this filter and verify that it is a lowpass filter. 解答： b = [0.0181, 0.0543, 0.0543, 0.0181]; a = [1.0000, -1.7600, 1.1829, -0.2781]; m = 0:length(b)-1; l = 0:length(a)-1; K = 500; k = 1:1:K; w = pi*k/K; % [0, pi] 分成501个点. num = b * exp(-j*m'*w); % 分子计算 den = a * exp(-j*l'*w); % 分母计算 H = num ./ den; magH = abs(H); angH = angle(H); subplot(1,1,1); subplot(2,1,1); plot(w/pi,magH); grid; axis([0,1,0,1]) xlabel(''); ylabel('|H|'); title('幅度响应'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,angH/pi); grid on; axis([0,1,-1,1]) xlabel('以pi为单位的频率'); ylabel('以pi弧度为单位的相位'); title('相位响应');
信号与系统在生物医学中的应用
信号与系统论文 题目：信号与系统在生物医学中的应用 学号：121417010133 班级：生医121班 姓名：张小鲜
信号与系统在生物医学中的应用 摘要 随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，信号与系统在实际生活中的应用越来越广泛，本文在信号与系统中占有重要分量的数字信号处理技术为例，讨论其在生物医学中的应用，从而阐述信号与系统在生物医学中的应用。数字信号处理（Digital Signal Processing DSP)是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换和识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。 数字信号处理技术一诞生就显示了强大的生命力，展现了极为广阔的应用前景。接下来主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用，并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词：生物医学；信号与系统；数字信号处理；小波分析；人工神经网络；维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来，随着计算机和信息学科学的飞速发展，大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(DigitalSignalProcessing，简称DSP)技术。经过几十年的发展，数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心，以逻辑电路为基础，以大规模集成电路为手段，利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理，其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题，特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 1.1生物医学信号特性
安徽医科大学生物医学图像处理.docx
《生物医学图像处理》复习题 一、选择题 1、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。（B） A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 2、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型（A） A 、 RG B B、 CMY或CMYK C、HSI D、 HSV 3、采用模板［-11］T 主要检测（A）方向的边缘。 A. 水平 B.45 C.垂直 D.135 4、下列算法中属于图象锐化处理的是：( C) A. 低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 5、维纳滤波器通常用于（C） A 、去噪 B 、减小图像动态范围C、复原图像 D 、平滑图像 6、彩色图像增强时，（C）处理可以采用RGB彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 7、（ B）滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 8、高通滤波后的图像通常较暗，为改善这种情况，将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入一些低频分量。这样的滤波器叫（B）。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 9、图象与灰度直方图间的对应关系是（B） A. 一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 10、在亮度变换中，下列那种映射最能够压缩输入部分的高值而更多的体现输入部分中的低亮度值的细节部分（C）。
11、在二维图像的傅立叶变换中，频域原点处变换的值是（D）。 A ．图像所有像素点的最大值B．图像所有像素点的最小值 C．图像所有像素点的平均值D．图像所有像素点的值的和 12、在下列图像压缩方法中，哪种是有损压缩（D）。 A 、哈夫曼编码 B 、算术编码 C、行程 RLE 编码 D 、消除心理视觉冗余的量化压缩 13、图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特征之一：不连续性和相似性，选择下列图像分割方法中不是基于相似性的分割方法（D）。 A. 区域生长 B.分水岭算法 C.聚合算法 D.利用Sobel 算子进行边缘检测分割 14、下图黑色目标点部分存在几个8 连通域（A）。 A.2 B.4 C.6 D.8 二、填空题 1、医学图像处理是一门综合数学方法、计算机工具、医学影像医学图像的处理步骤：一是设计一套切实可行算法；二是编制等多个学科的交叉学科。医学图像处理软件；三是 评价所设计处理方法的可靠性和实用性。 2、医学图像的增强技术分为空域增强和频域增强。分别是对图像的像素直接处理和修改图像的频谱为基础的。 3、医学图像分割方法可以划归为三大类：基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法
生物医学信号处理-小论文
基于Matlab的心电信号分析与处理 摘要： 本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。直接采用Matlab语言编程对 输入的原始心电信号进行处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频 域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试, 得出一定的结论。 (This topic has designed a simple ECG analysis system. Direct use of Matlab programming language original ECG signal input is processed, and its waveform spectrum analysis of the time domain and frequency domain matlab language programming through design, prepared in accordance with specific design requirements to complete the system of procedures, debugging and functional testing, too a certain conclusion.) 关键字：matlab、心电信号、滤波 一、课题目的及意义 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物 电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学 的发展。 然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析 来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助 信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊 断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电 信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了亟待解 决的焦点问题。本课题通过matlab语言编程，对原始心电信号进行一定的分析 处理。(ECG is the first human study and one biological signal applied to clinical medicine, it is easier to detect than other biological signals, and has a more intuitive regularity, thus ECG analysis technology for the development of medical science. However, ECG automatic diagnosis has not been widely used in clinical, ECG machine detection analysis from home and abroad, the accuracy of the automatic analysis can replace the doctor has not yet reached the level of aid can only provide information to the clinician. The main reason is not allowed to identify the ECG waveform and ECG diagnostic criteria are not uniform. Therefore, to explore new ways to improve the accuracy of waveform recognition, searching for computer-implemented but also with the diagnostic value of the diagnostic criteria,