【正文】 然而需要指出的是，瞬時頻率是時間的單值函數(shù)，因而在任意給定時刻只有一個頻率值，也就是說它只能描述一種成分。但用于多元信號的分析時，會出現(xiàn)交叉項。 參數(shù)模型頻譜估計 ( 1 , 2 , 3 , .. ., )ka k p? ( 1 , 2 , 3 , .. ., )kb k p?()jHe??? 時頻分析方法是多種多樣的，與傳統(tǒng)方法相比，它們在非平穩(wěn)信號的處理中具有突出的優(yōu)越性。但是，真正的 rxx(m)也很難求出，要靠由 x(n)估計出來，這就是 功率譜估計 。經(jīng) N次平均后，噪聲的方差變?yōu)?δ2 / N，所以平均后信號的信噪比為 N?P/ δ2 ，提高了 N倍。 ? 計算機系統(tǒng)：計算機系統(tǒng)是整個計算機數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的核心。 生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)采集 ? 現(xiàn)代數(shù)據(jù)采集有如下幾個特點： 1. 現(xiàn)代數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)一般都內(nèi)含有計算機系統(tǒng)，使得數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和效率大為提高，同時顯著節(jié)省了硬件資源。V 肌電 20181。它是醫(yī)學(xué)測量的第一個環(huán)節(jié)，是醫(yī)學(xué)儀器設(shè)計制造的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于要得到一個已知的動態(tài)信號源是很困難的，因此，動態(tài)標(biāo)定常常建立在靜態(tài)標(biāo)定的基礎(chǔ)上。由于傳感器輸出的信號較小，因此需要加以放大以滿足大多數(shù) A/D轉(zhuǎn)換器的滿量程輸入（ 5V10V）要求。通過時域分析方法，可以有效提高信噪比，求取信號波形在不同時刻的相似性和關(guān)聯(lián)性。設(shè)記錄到的信號： ???????nxx mnxnxmr )()()()()()( nnsny ???相關(guān)技術(shù)應(yīng)用 ? 其中 s(n)為信號， η(n)為白噪聲 (白噪聲是指頻譜均勻一非零的噪聲 )，現(xiàn)在我們不知道當(dāng)前記錄到的 y(n)中是否存在 s(n)，但我們根據(jù)以前的工作已知道關(guān)于 s(n)的先驗知識，因此我們可以做 y(n)與 s(n)的互相關(guān)： ? 通常我們認(rèn)為信號與白噪聲是不相關(guān)的，因此 rηs(m)等于零，于是rys(m) = rss(m) 。 AR模型的傳遞函數(shù)中只含有極點，不含有零點，所以 AR模型也叫做 全極點模型 。那么，對于時間尺度不同的平穩(wěn)小段，則需要和自己相適應(yīng)的窗的長度和類型，這樣才能獲得最佳效果。 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 = 1 / 2 1 0 5 0 5 10101m o r l e t a = 1 / 43. 一維小波變換 伸縮因子對小波的作用 時頻聯(lián)合分析 3. 一維小波變換 平移因子對小波的作用 時頻聯(lián)合分析 平移因子使得小波能夠沿信號的時間軸實現(xiàn)遍歷分析，伸縮因子通過收縮和伸張小波，使得每次遍歷分析實現(xiàn)對不同頻率信號的逼近 3. 一維小波變換 連續(xù)小波實現(xiàn)的過程 ? 首先選擇一個 小波基函數(shù) ，固定一個尺度因子，將它與信號的初始段進行比較 ； ? 通過 CWT的計算公式計算小波系數(shù)（反映了當(dāng)前尺度下的小波與所對應(yīng)的信號段的相似程度）； ? 改變平移因子，使小波沿時間軸位移，重復(fù)上述兩個步驟完成一次分析； ? 增加尺度因子，重復(fù)上述三個步驟進行第二次分析； ? 循環(huán)執(zhí)行上述四個步驟，直到滿足分析要求為止。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 。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。 STFT方法最大的優(yōu)點是容易實現(xiàn)。 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。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。 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。 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。 ? 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。 ? 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