| 一、生物医学信号及其传统的处理方法 （一）、生物医学信号处理是国内外近年来迅速发展的一个数字信号处理领域。在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号。有由生理过程自发产生的主动信号,诸如心电( ECG) 、脑电( EEG) 、肌电( EMG) 、眼电(EOG) 、胃电( EGG) 等电生理信号和体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号,它们是对人体进行诊断、监护和医疗的重要依据。还有由外界施加与人体,用以进行探测的被动信号,如超声波、同位素、X 射线等。这时,关于生理状态的信息将通过被动信号的某些参数来携带。例如,用超声波对人体进行探查时(不论回声法或多普勒法) ,待测信息将通过回波信号的幅度、频率或相位来表现。由于生命机理的复杂性,使生物系统变得复杂。因此,如何从这些信号中提取所需信息既是一个困难而且重要的课题,又是一个研究生命科学的有力工具。 （二）、传统生物医学信号信息处理方法都是以傅立叶分析理论为基础的参考文献[1],傅立叶分析理论的应用几乎遍及所有的科学技术领域。基于傅立叶变换的信号处理技术得到广泛应用并取得了大量科研成果和社会经济效益,因此无论怎样强调傅立叶分析理论的重要性都不过分。然而事物总是一分为二的,科技工作者早已发现傅立叶分析理论的缺陷和不足之处。为了更好地说明问题,我们简单地回顾一下傅立叶分析理论的基本概念。公式(1) 傅立叶变换。 F(ω) = ∫∞-∞f(t) e – jωtdt f(t) =12π∫∞-∞F(ω) ejωtdt (1) 傅立叶变换在信号频谱分析方面以及与谱分析相关联的信号检测、滤波、数据压缩等诸多信号处理领域起着似乎不可替代的作用。然而随着科技的发展,傅立叶变换的弱点和缺陷越来越明显。从(1) 式不难看出,傅立叶变换的积分区间是从负无穷到正无穷...... |
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