Zpracování biomedicínských signálů

Úvod

Liu Hai Long edituje národní sérii učebních materiálů pro školení talentů v přírodních vědách a technologiích

Hlavní úkol

Hlavním úkolem je: podle vlastností biomedicínských signálů, základní teorie a metody aplikační informační vědy, studovat, jak extrahovat informace nesené v různých biomedicínských signálech z pozorovacích záznamů rušení a šumu a postupně je analyzovat, interpretovat a klasifikovat.

Biomedical signal processing, According to the characteristics of biomedical signals, analysis, interpretation, classification, display, storage, and transmission of the collected biomedical signals.

Biomedicínský signál je nízkofrekvenční slabý signál na pozadí se silným šumem, což je nestabilní přirozený signál vyzařovaný složitým životem, od samotného signálu, režimu detekce až po zpracování Technologie se liší od obecného signálu.

Z povahy elektřiny ji lze rozdělit na elektrické signály a neelektrické signály, jako je elektrická, svalová elektřina a ekvivalent eunda; ostatní jako tělesná teplota, krevní tlak, dýchání, průtok krve, puls, Srdce atd. patří mezi neelektrický signál a neelektrický signál lze rozdělit na: 1 mechanické množství, např. vibrace (zvuk srdce, puls, srdeční šok, Korotkovův zvuk aj.), tlak (krevní tlak, krev a trávicí trakt aj.), síla (myokard) Tenze aj.); 2 tepelný objem, jako je tělesná teplota; 3 optické množství, propustnost světla (fotoelektrický pulveroid, saturace krve kyslíkem atd.); 4 chemické, jako je pH, krevní plyn, dýchací plyn atd. Například z pohledu rozměrů zpracování je lze rozdělit na jednorozměrné signály a dvourozměrné signály, jako je tělesná teplota, krevní tlak, dýchání, průtok krve, puls, srdeční zvuk atd. patří k jednorozměrnému signálu; a EEG, EKG, Muscle Electric, X Lights, ultrazvukové snímky, CT snímky a snímky nukleární magnetické rezonance (MM) jsou dvourozměrné signály.

Metoda detekce biomedicínského signálu je technika pro detekci a kvantifikaci signálů obsahujících informace, jako je život, stav, příroda, proměnná a složky v organismu. Výzkum zpracování biomedicínských signálů je založen na charakteristikách biomedicínských signálů, analyzuje, interpretuje, klasifikuje, uchovává a přenáší shromážděné biomedicínské signály. Účelem jeho výzkumných záměrů je studium biologické architektury a funkce. Za druhé, pomáhá diagnostikovat a léčit nemoci. Technologie detekce biomedicínských signálů je pilotní technologií ve studiu biomedicínských inženýrských oborů. Vzhledem k různým pozicím, účelům výzkumníků je klasifikace technologie detekce biomedicínských signálů diverzifikována a konkrétní úvod je následující: 1 Neinvazivní testování, minimálně invazivní testování, invazivní testování; 2 ve fyzickém testování, detekce vyhnanství; 3 přímá detekce, nepřímá detekce; 4 bezkontaktní detekce, detekce povrchu těla, detekce těla; 5 bioelektrická detekce, biologická detekce neelektřiny; 6 morfologická detekce, funkční detekce; 7 neaktivní detekce v omezení, detekce organismu v přirozeném stavu; 8 detekce přenosu, metoda odrazu; ⑨ 1-dimenzionální detekce signálu, multi-dimenzionální detekce signálu; ⑩ detekce dálkového průzkumu Země, detekce vícerozměrného signálu; ⑩ Detekce jednoho množství, test sekundární analýzy; ⑩ detekce úrovně molekul, detekce buněk, detekce úrovně systému.

Úvod k obsahu

Tato kniha je rozdělena do 16 kapitol: hlavní obsah má mechanismus biologických elektromagnetických jevů a jejich měření; základní znalost signálu; úkol a základní princip detekce a odhadu; Match filter, Vina filtr, Kalmanův filtr, teorie, návrh a aplikace adaptivního filtrování; odhad výkonového spektra klasická metoda, základní teorie moderních metod a různé algoritmy odhadu; teorie a technické základy analýzy spektra vysokého řádu; elektrokardiogram, mozek Elektrická mapa, analýza potenciálu mozku, extrakce a léčba; léčba potenciálu rozmnožování mozkových neuronových sítí.

Tato kniha se v současnosti týká komplexního a systému zpracování biologických signálů. Autor pracoval pro první linii vědeckého výzkumu a vzdělávání, takže klasika této knihy jde hluboko a jednoduše a je těsná s popředím tématu. Tato kniha má navíc podle víceleté lektorské práce autorky více příkladů a cvičení, která mají čtenářům pomoci.

Tato kniha může být použita jako učebnice pro vysokoškolské studenty v oboru biomedicínského inženýrství, stejně jako referenční knihy pro výzkumníky, kteří se zabývají biomedicínskými signály.

Katalog knih

Kapitola 1 Mechanismus generování biologických elektromagnetických jevů a jejich měření

1.1 Přehled

1.2 Biologický elektromagnetický jev a jeho vznik Mechanismus

1. Měření a analýza biologických elektromagnetických signálů

1.4 Technologie biologického měření elektromagnetického signálu

Cvičení

Kapitola 2 Analýza náhodného signálu

2.1 Přehled

2.2 Náhodný signál

2.3 Běžné náhodné procesy

2.4 Charakteristika svazku náhodných signálů

2,5 diskrétních náhodných signálů

2.6 ortogonální rozmístění bez bílého šumu

cvičení

Kapitola 3 náhodný signál pomocí linearity Untrovable system

3.1 Přehled

3.2 III Lineární Když systém

3.3 vícekoncové lineární Když je systém nezměněný systém

3.4 diskrétní Náhodné signály procházejí lineárním konstantním systémem

cvičení

Kapitola 4 detekce signálu

4.1 Přehled

4.2 Společné pokyny pro testování (Test Criterion)

4.4 Vícenásobné pozorování

4.4

cvičení

Kapitola 5 odhad parametrů

5.1 Přehled

5.2 Nelineární odhad

5.3 Aplikace

5.4 Odhadovaná povaha

5.5 Lineární odhad

cvičení

Kapitola 6 Klasická metoda odhadu výkonového spektra

6.1 Přehled

6.2 Odhad autokorelace

6.3 Periodický diagram a jeho odhad kvality

6.4 Zlepšuje metodu periodické kvality

Cvičení

Kapitola 7 Moderní metoda odhadu výkonového spektra

7.1 Přehled

7.2 Metoda modelu odhadu parametrů spektra

7.3 AR model Yule-Walkerova rovnice

7.4 levinson-i) Algoritmus URBIN

7.5 Stabilita modelu AR a jeho pořadí stanovení

7.6 Odhad spektra Ar

7.7 Plochý filtr

7.8 Ar Metoda extrakce parametrů modelu

7.9 Výjimka odhadu spektra AR a její náprava

7,10 mA a odhad spektra modelu ARMA

cvičení

Kapitola 8 Výpis deterministického signálu

8.1 Přehled

8.2 Odpovídající filtr na pozadí bílého šumu

8.3 Diskrétní časově závislý přizpůsobovací filtr

8.4 Související detekce - Aplikace Like Raising

8.5 Nebílý šum Známý signál známých signálů

8.6 Příklad aplikace

8.7 metoda koherentního průměru Extrahujte mozkem indukovaný potenciál

cvičení

Kapitola 9 Variokální filtr

9.1 Přehled

9.2 Ortogonální principy lineárního vyhodnocování tvaru vlny

9.3 Vaja Hof (Wiener-Horf) Integrální rovnice

9.4 nonaffordic Vihan filter problem < /> (p

9.6 problém předpovědi

9.7, filtr WiQ a doplňkový filtr Wiwan

9,8 vektorový rozptylový variantní filtr

9.9 Vícekanálová filtrace různých variant v čase a prostoru

9.10 Ekvivalentní diskrétní Vina filtr lineární transformace

9.11 Příklad aplikace

cvičení

Kapitola 10 Karmanův filtr

10.1 Přehled

10.2 Čistota Calmanův filtr

10.3 čistý Jeden krok k předpovědi

10,4 vektorový Karmanův filtr

10.5 příklad aplikace

cvičení

Kapitola 11 Adaptivní filtrování

11.1 Přehled

11.2 Metoda náhodného gradientu boční struktury

11.3 Příklad aplikace

11.4 Metoda náhodného gradientu

11.5 Metoda náhodných gradientů tvarové struktury

11.6 Třída dospělých:

cvičení

Kapitola 12 Analýza vysokého řádu

12.1 Přehled

12.2 definice korelace třetího řádu a duálních profilů a jejich povaha

12.3 Definice akumulace a spektra a jejich povaha

12.4 akumulace a vícespektrální odhad

12.5 Na základě odhadu spektra vysokého řádu

12.6 Na základě odhadu parametrů spektra vysokého řádu

12.7 Using high order spectrum determination model < / P>

cvičení

Detekce QRS komplexu

13.1 Přehled

13.2 Výkonové spektrum EKG

13.3 Metoda tělesného filtru

13.4 Diferenciální metoda

13.5 Shoda šablony

13.6 Algoritmus detekce odpuzování QRS

cvičenís

Kapitola 14 Zpracování z poškozeného EEG

14.1 Přehled

14.2 Extrakce EEG obrázku

14.3 Kvazistabilní segment

14.4 Extrakce prvků – tradiční metoda

14.5 Extrakce rysů – moderní metoda

Kapitola 15 pro vzdělávání EEG

15.1 Přehled

15.2 Extrakce a zpracování Audiocreciator

15.3 Zpracování zrakově indukovaného potenciálu

cvičení

Kapitola 16 Manipulace s prsy mozkové neuronové sítě

16.1 Přehled

16.2 Klasifikace cytokinů

16.5 Související

16.5 Související

16.6

16.6 zpracování signálu propuknutí (BURST).

cvičení

odkaz