【正文】 腫物溫、中耳膜內(nèi)溫、臟器溫、血 液溫等 生物電 細胞電位、心電、腦電、肌電、眼電、胃電、神經(jīng)電、腦干電、皮膚電 化學(xué)成分 O CO CO、 H2O、 NH K+、 Na+、 Ca2+、 Cl、 H+等 生物物質(zhì) 乳酸、血糖、蛋白質(zhì)、膽固醇、酶、抗原、抗體、受體、激素、神經(jīng)遞質(zhì)、 DNA、 RNA 生物磁 心磁、腦磁、胃磁等 ? 在醫(yī)學(xué)上，傳感器的主要用途有： 1. 提供診斷信息 2. 監(jiān)護 3. 臨床檢驗 4. 生物控制 生物醫(yī)學(xué)傳感器的用途 生物醫(yī)學(xué)傳感器的分類 ? 按被測量分類 最基礎(chǔ)、最本質(zhì)的宏觀分類方法。 ? 生物醫(yī)學(xué)信號處理的過程： 信號的獲取 → 信號的預(yù)處理 → 信號的特征提取 → 模式分類 → 診斷結(jié)論 信號的獲取與檢測 信號的處理 本章主要內(nèi)容 ?生物醫(yī)學(xué)信號的主要類型及其典型特征 ?生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)獲取與檢測技術(shù)概述 ?生物醫(yī)學(xué)信號常用處理方法 生物醫(yī)學(xué)信號的獲取與檢測技術(shù) 信號特點 傳感器 /電極 數(shù)據(jù)采 集電路 嵌入式數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 傳感器 ? 生物信息：能表征生命體生理狀態(tài)、結(jié)構(gòu)和功能的信息 ? 生物醫(yī)學(xué)傳感器：那些能將生物體各種不同的生命信息轉(zhuǎn)換為生物測量和醫(yī)學(xué)儀器可用信號的器件或裝置。V 300181。 ? 標(biāo)定的基本方法是：將由標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備產(chǎn)生的大小已知的模擬生理量（如壓力、溫度等） 作為傳感器的輸入，然后測量傳感器的輸出，它可能是電壓、電流，也可能是電表、記錄儀或示波器上顯示的幅度。對于任何量值得測試都要有一定的精確要求，否則將失去采集的意義；提高數(shù)據(jù)采集的速度不僅僅可以提高工作效率，更主要的是擴大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的使用范圍，便于實現(xiàn)動態(tài)測試。 現(xiàn)代數(shù)據(jù)采集的特點 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) ? 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括硬件和軟件兩大部分，其中硬件部分又可分為模擬部分和數(shù)字部分。 ? A/D轉(zhuǎn)換器：采樣 /保持器輸出的信號送至 A/D轉(zhuǎn)換器，A/D轉(zhuǎn)換器是模擬輸入通道的關(guān)鍵電路。 無線體域網(wǎng) 無線體域網(wǎng) 無線體域網(wǎng) 本章主要內(nèi)容 ?生物醫(yī)學(xué)信號的主要類型及其典型特征 ?生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)獲取與檢測技術(shù)概述 ?生物醫(yī)學(xué)信號常用處理方法 常用生物醫(yī)學(xué)信號處理方法 ? 生物醫(yī)學(xué)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(xué)信息的特征的方法。經(jīng) N次疊加后求平均，則 ： 若信號 s(t)的功率為 P，噪聲 ni(t)的方差為 δ2，那么對每一個 yi(t) ，其信噪比為 P/ δ2 。自相關(guān)函數(shù)曲線可反映信號自身的周期性和噪聲水平。信號的功率譜可以由信號的相關(guān)函數(shù)計算得到： 因此，只要我們能求出信號的相關(guān)函數(shù) rxx(m)，即可求出信號x(n)的功率譜。 對上式兩邊進行 Z變換，得到參數(shù)模型的傳遞函數(shù) H(z)為： 參數(shù)模型頻譜估計 {}ka {}kb2 2 2( ) | ( ) | ( ) | ( ) |j j j jx n nS e H e S e H e? ? ? ? ???01( ) ( ) ( )qpkkkkx m b n m k a x m k??? ? ? ???01()()()1qkkkpkkkbzXzHzNzaz?????????? 顯然， H(z)是一個有理分式。同時，在估計信號模型的參數(shù)時，往往只使用比較短的信號，因此該方法對非平穩(wěn)信號的頻譜分析是有利的。 STFT方法最大的優(yōu)點是容易實現(xiàn)。實際信號 S(t)的WignerVille分布定義為 : 時頻聯(lián)合分析 ( , ) ( ) ( )22 jW V D t x t x t e d???????? ????? ? ??2. WignerVille分布 ? 在所有具有能量化解釋的二次時頻表示中， WignerVille分布滿足大多數(shù)所希望的性質(zhì)。小波變換指信號與局部化特性良好的小波函數(shù)的內(nèi)積。 時頻聯(lián)合分析 122 2 ()( ) [ ( ) ( ) ] ( ) a r c ta n()yta t x t y t txt?? ? ?()() dttdt?? ?4. Hibert變換與瞬時頻率 ? 比起小波分析等方法，這種計算頻率的方法不再受限于不確定性原理。這些方法為幫助我們理解和描述像生物體這樣復(fù)雜的系統(tǒng)提供了一種全新的方法和手段 。對于 單成分的信號 ，它才能夠給出比小波變換更為精確的時頻描述。 時頻聯(lián)合分析 3. 一維小波變換 ? 關(guān)于小波有兩種典型的概念：連續(xù)小波變換、離散小波變換 ? 連續(xù)小波變換定義為 ? 可見，連續(xù)小波變換的結(jié)果可以表示為平移因子 a和伸縮因子 b的函數(shù) *,( , ) ( ) , ( ) ( ) ( )a b a bRC W Tf a b x t t x t t d t??? ? ? ? ?12,( , ) ( ) , ( ) ( ) ( ) ( ) ( )a b a bRRtbC W Tf a b x t t x t t d t x t a d ta? ? ??? ? ? ? ???時頻聯(lián)合分析 F T信 號連 續(xù) 正 弦 波 或 余 弦 波C W T信 號不 同 尺 度 和 平 移 因 子 的 小 波傅立葉分解過程 小波分解過程 時頻聯(lián)合分析 3. 一維小波變換 多分辨率 0 2 4 6 8101s i n ( t ) a = 10 2 4 6 8101s i n ( 2 t ) a = 1 / 2幅度 A0 2 4 6 8101s i n ( 4 t ) a = 1 / 4時間 t 1 0 5 0 5 10101m o r l e t a = 1 1 0 5 0 5 10101m o r l e t a