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醫(yī)學數(shù)據(jù)獲取與醫(yī)學信號處理(存儲版)

2025-02-04 22:11上一頁面

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【正文】 7. 數(shù)據(jù)融合技術(shù) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù) ? 無線體域網(wǎng)又可稱為生物醫(yī)療傳感器網(wǎng)絡(luò) (Biomedical sensor work)和無線體域網(wǎng)傳感網(wǎng) (Wireless body area sensor work, WNASN或 Body Area Network, BAN)。 ? 相干平均技術(shù)理論假設(shè):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),特征(幅度、頻率、相位)不變的確定信號,干擾是均值為零的白噪聲,可以采用疊加法提高信噪比,從而提取有用的信號。 ???????nxy mnynxmr )()()(相關(guān)技術(shù) ? 一個信號 x(n)的自相關(guān)函數(shù)( Autocorrelation Function) rxx定義為: ? 其中, rxx(0)反映了信號 x(n)自身的能量。 傅里葉變換與離散頻譜 () jm tmmf t a e ??? ? ?? ?c os si njm te m t j m t? ????進一步推廣,若取實際的有限長 離散采樣信號 x(n),可以將該有限長信號看作是周期信號的一個基本周期,同樣可以應用傅立葉級數(shù)理論,計算 x(n)的頻譜,得到離散傅立葉變換公式: 應用該公式計算離散傅立葉變換有一個快速算法,這就是著名的快速傅立葉變換( FFT)。因此只要已知白噪聲的功率 δn2 和系統(tǒng)的傳遞函數(shù) H(ejω) ,就可估計出信號的功率譜密度函數(shù) Sx(ejω) 。 ? 獲得了模型的參數(shù)之后,就可以估計出信號的功率譜密度函數(shù),由于對所建立的模型 是多項式的有理分式,因此得到的功率譜密度函數(shù)是頻率 的連續(xù)函數(shù)。 STFT以滑動窗對信號進行分析,然后對加窗信號進行傅里葉變換,是傅里葉分析的一種改進。 時頻聯(lián)合分析 2. WignerVille分布 ? WignerVille分布( WVD)是時頻領(lǐng)域最基本、最重要的方法。小波分析是傅里葉分析發(fā)表 180多年來對其最輝煌的繼承、總結(jié)和發(fā)展,對分析工具起承前啟后、繼往開來的重要作用,并取得了許多傳統(tǒng)分析方法難以實現(xiàn)的顯著應用效應。瞬時頻率的定義可以利用 Hilbert變換來確定。所用方法的有效性完全取決于對信號中隱含信息的提取能力,尋找有效的方法是要綜合信號特征和處理方法的特征。在實際應用中,時頻分析方法的選擇依賴于被分析信號的性質(zhì)和所要應用的特點。但是小波基的構(gòu)造要與特定應用密切聯(lián)系在一起,而且構(gòu)造非常適合應用的小波基需要很深的理論基礎(chǔ)和較多的研究經(jīng)驗,一般我們在應用中都采用經(jīng)典的小波函數(shù),如 Morlet、墨西哥草帽、 Daubichies小波等。在 WignerVille分布中使用解析信號 s(t)而不是實際信號 x(t)的優(yōu)點在于:第一,解析信號的處理中只采用頻譜正半部分,因此不存在由正頻率項和負頻率項產(chǎn)生的交叉項;第二,使用解析信號不需要過采樣,同時可避免不必要的畸變影響。 ? 此外, STFT分析受限于不確定性原理,較長的窗可以改善頻率解但會使時頻解變糟;而較短的窗盡管能得到好的時域解,頻域解卻會變得模糊。時頻分析方法需要采用一些特殊的變換來突出信號的特征點。 參數(shù)模型頻譜估計 0( 1 , 2 , 3... )ka k p??0( ) ( )qkkx m b n m k????0( ) ( )qkkkH z B z b z ???? ?3. 自回歸滑動平均 ( Autoregressive amp。信號的參數(shù)模型頻譜估計的步驟可以分為以下三步: ( 1)對給定的隨機信號確定合理的參數(shù)模型; ( 2)根據(jù)信號的自相關(guān)函數(shù)估計所確定的模型的參數(shù); ( 3)用估計出的模型參數(shù)計算信號的功率譜密度函數(shù)。 )()()( mrmrmr sssys ???? 經(jīng)典譜分析理論 (非參數(shù)法 ) ? 由布萊克曼 圖基( BlackmanTurkey)于 1958年提出 ? 傅里葉變換:周期圖法和 BlackTukey法 ? 修正周期圖、對周期圖平均、對修正周期圖平均以及對周期圖平滑等方法 ? 現(xiàn)代譜估計理論 (參數(shù)法 ) ? 以隨機過程的參數(shù)模型為基礎(chǔ) ? 自回歸模型法、線性預測法和最大熵法等 頻域分析 對于一個周期信號,如正弦波信號: y=sin(ωt),具有一個單一的頻譜值 ω。 ? 設(shè)有兩個信號 x(n)和 y(n),定義它們的互相關(guān)函數(shù)( Acrosscorrelation Function) rxy為: ? 它表示 x(n)不動,將 y(n)在時間軸上左移或右移( m為正數(shù)時左移,m為負數(shù)時右移) m個時間間隔后分別與 x(n)逐點對應相乘后求和,得到該 m點時刻的相關(guān)函數(shù)值 rxy(m)。 ? 下面主要介紹相干平均算法和相關(guān)技術(shù)。 ? 嵌入式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的特點:具有可移植性、可裁剪性、系統(tǒng)服務、中斷管理、穩(wěn)定性和可靠性等優(yōu)點。 ? 濾波器:傳感器以及后續(xù)處理電路中的器件常會產(chǎn)生噪聲,人為的發(fā)射源也可以通過各種耦合渠道使信號通道感染上噪聲,例如工頻信號就可以成為一種人為的干擾源。 4. 速度快,數(shù)據(jù)采集過程一般都具有實時特性。但是,通常不論系統(tǒng)是線性的還是非線性的,都應繪制出其響應曲線。V 視網(wǎng)膜電位 0 1mV 眼電 – 5mV 腎電位 10181。 1. 物理傳感器 2. 化學傳感器 3. 生物傳感器 ? 按人的感覺功能分類:視覺傳感器、聽覺傳感器、觸覺傳感器、嗅覺傳感器和味覺傳感器。 ? 生物醫(yī)學信號的主要類型: 1) 電生理信號 2) 非電量醫(yī)學信號 3) 醫(yī)學成像 (被動信號 ) 生物醫(yī)學信號 ? 生物醫(yī)學信號的典型特征: 1) 信號微弱 2) 干擾強 3) 頻率范圍較低 4) 非平穩(wěn)信號 /隨機信號 生物醫(yī)學信號處理 ? 生物醫(yī)學信號處理:是研究從被干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。V 5mV 腦電(頭皮電極) 10181。標定與校準在本質(zhì)上是相同的。 ? 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)追求的主要目標有兩個 :一是精度,二是速度。 6. 數(shù)據(jù)通信總線在數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中
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