Elaborazione del segnale biomedico

Introductio

Liu Hai Long modifica i materiali didattici della serie nazionale di formazione dei talenti delle scienze della vita e della tecnologia

Praecipuum opus

Il compito principale è: secondo le caratteristiche dei segnali biomedici, la teoria di base e il metodo della scienza dell'informazione applicativa, studiare come estrarre le informazioni trasportate in vari segnali biomedici dalle registrazioni di osservazione di interferenze e rumore e progressivamente analizzarle, interpretarle e classificarle.

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

Il segnale biomedico è un segnale debole a bassa frequenza in un forte rumore di fondo, che è un segnale naturale instabile emesso da una vita complessa, dal segnale stesso, la modalità di rilevamento alla tecnologia di elaborazione è diversa dal segnale generale.

Dalla natura dell'elettricità, può essere suddivisa in segnali elettrici e segnali non elettrici come elettrico, elettricità muscolare ed equivalente eunda; altri come la temperatura corporea, la pressione sanguigna, la respirazione, il flusso sanguigno, il polso, il cuore, ecc. appartengono al segnale non elettrico e il segnale non elettrico può essere suddiviso in: 1 quantità meccanica, come la vibrazione (suono del cuore, polso, shock cardiaco, suono di Korotkov, ecc.), pressione (pressione sanguigna, sangue e tratto digestivo, ecc.), forza (miocardio) Tensione, ecc.); 2 volume termico, come la temperatura corporea; 3 quantità ottica, trasmissione della luce (pulveroid fotoelettrico, saturazione dell'ossigeno nel sangue, ecc.); 4 sostanze chimiche, come pH, emogas, gas respiratorio, ecc. Ad esempio, dal punto di vista delle dimensioni di elaborazione, può essere suddiviso in segnali unidimensionali e segnali bidimensionali, come temperatura corporea, pressione sanguigna, respirazione, il flusso sanguigno, il polso, il suono del cuore, ecc. appartengono al segnale unidimensionale; e EEG, ECG, Muscle Electric, X Lights, immagini ad ultrasuoni, immagini CT e immagini di risonanza magnetica nucleare (MM) sono segnali bidimensionali.

Il metodo di rilevamento del segnale biomedico è una tecnica per rilevare e quantificare segnali comprendenti informazioni come vita, stato, natura, variabili e ingredienti nell'organismo. La ricerca sull'elaborazione dei segnali biomedici si basa sulle caratteristiche dei segnali biomedici, analizza, interpreta, classifica, memorizza e trasmette i segnali biomedici raccolti. Lo scopo dei suoi scopi di ricerca è lo studio dell'architettura e della funzione biologica. In secondo luogo, è assistito per diagnosticare e curare le malattie. La tecnologia di rilevamento del segnale biomedico è una tecnologia pilota nello studio delle discipline di ingegneria biomedica. A causa delle diverse posizioni, scopi dei ricercatori, la classificazione della tecnologia di rilevamento del segnale biomedico è diversificata e l'introduzione specifica è la seguente: 1 Test non invasivi, test minimamente invasivi, test invasivi; 2 nei test fisici, rilevamento dell'esilio; 3 rilevamento diretto, rilevamento indiretto; 4 rilevamento senza contatto, rilevamento della superficie corporea, rilevamento del corpo; 5 rilevamento bioelettrico, rilevamento biologico non elettrico; 6 rilevamento morfologico, rilevamento funzionale; 7 rilevamento inattivo in un sistema di ritenuta, rilevamento di organismi allo stato naturale; 8 rilevamento della trasmissione, metodo di riflessione; ⑨ Rilevamento del segnale unidimensionale, rilevamento del segnale multidimensionale; ⑩ rilevamento a distanza, rilevamento del segnale multidimensionale; ⑩ Rilevamento di una quantità, test di analisi secondaria; ⑩ rilevamento a livello di molecola, rilevamento cellulare, rilevamento a livello di sistema.

Content introductio

Questo libro è diviso in 16 capitoli: il contenuto principale ha il meccanismo dei fenomeni elettromagnetici biologici e la sua misurazione; la conoscenza di base del segnale; il compito e il principio di base del rilevamento e della stima; Filtro Match, filtro Vina, filtro Kalman, teoria, progettazione e applicazione del filtraggio adattivo; metodo classico di stima dello spettro di potenza, teoria di base dei metodi moderni e vari algoritmi di stima; teoria e fondamenti tecnici dell'analisi spettrale di alto ordine; elettrocardiogramma, mappa elettrica del cervello, analisi, estrazione e trattamento del potenziale istruito del cervello; trattamento del potenziale di allevamento della rete neurale del cervello.

Questo libro è attualmente correlato al sistema completo e di elaborazione del segnale biologico. L'autore ha lavorato per la prima linea di ricerca scientifica e istruzione, in modo che i classici di questo libro siano profondi e semplici, ed è stretto con l'avanguardia dell'argomento. Inoltre, secondo il lavoro di insegnamento pluriennale dell'autore, questo libro ha più esempi ed esercizi per aiutare i lettori.

Questo libro può essere utilizzato come libro di testo per studenti universitari in ingegneria biomedica, nonché libri di riferimento per ricercatori che si occupano di segnali biomedici.

Liber catalogus

Capitolo 1 Meccanismo generatore di fenomeni elettromagnetici biologici e sua misurazione

1.1 Panoramica

1.2 Fenomeno elettromagnetico biologico e suo meccanismo di produzione

1. Misura e analisi dei segnali elettromagnetici biologici

1.4 Tecnologia di misurazione del segnale elettromagnetico biologico

Esercizio

Capitolo 2 Analisi del segnale casuale

2.1 Panoramica

2.2 Segnale casuale

2.3 Processi casuali comuni

2.4 Caratteristiche dell'unione dei segnali casuali

2.5 segnali casuali a tempo discreto

2.6 distribuzione ortogonale del rumore non bianco

esercizio

Capitolo 3 segnale casuale per linearità Sistema non riscontrabile

3.1 Panoramica

3.2 III Lineare Quando il sistema

3.3 multi-end lineare Quando il sistema è sistema invariato

3.4 segnali casuali discreti passano sistema costante lineare

esercizio

Capitolo 4 rilevamento del segnale

4.1 Panoramica

4.2 Linee guida comuni per i test (criterio di test)

4.4 Osservazione multipla

4.4

esercizio

Caput V parametri æstimationis

5.1 Overview

5.2 Nonlinear Estimate

5.3 Application

5.4 Natura Aestimata

5.5 Linear Estimate

esercizio

Caput VI Spectrum estimationis classic methodi

6.1 Overview

6.2 Aestimatio autocorrelation

6.3 Chartae periodicae et ejus estimationis qualitas

6.4 meliorem periodicam Quality Methodo

Esercizio

CAPUT VII

7.1 Overview

7.2 Spectrum estimationis moduli exemplar methodi

7.3 AR exemplar aequationis Yule-Fabricii

7.4 levinson-i) Urbin Algorithm

7.5 AR firmitatis exemplar eiusque determinationis ordo

7.6 Ar spectrum aestimationem

7.7 Flat filter

7.8 Ar exemplar parametri extractionis methodo

7.9 Ar spectri æstimationis exceptio & remedium

7.10 mA et ARMA exemplar spectri aestimationis

esercizio

Caput VIII Deterministic signum Extract

8.1 Overview

8.2 Matching Filter in White Noise Background

8,3 discreti temporis actis matching filter

8.4 Related Deprehensio - Applicationem velut Resuscitatione

8,5 Non-notus signum notum signum non-album signa

8.6 Application exemplum

8,7 cohaerens mediocris methodus extrahendi cerebrum potentiale adductus

esercizio

Caput IX

9.1 Overview

9.2 Linearibus Aestimatio principia orthogonalia Waveform

9.3 Vaja Hof (Wiener-Horf) Aequatio integralis

9.4 nonaffordic Vihan filter problem < /> (p

9,6 problema praedictionis

9.7, WiQ filter and complementary Wiwan filter .

9.8 vector Dispersio Variant Filter

9.9 Tempus et Spatium Multi Channel diversae variae Filtrationis

9.10 Linear Transformatio Discreti Vina Filter Equivalent

9.11 Application Exemplum

esercizio

Caput 10 Karman filter

10.1 Overview

10.2 Puritas Calman filter

10,3 purus unus gradus praedicere

10.4 vector Karman filter

10.5 application example

esercizio

Caput XI Acta eliquare

11.1 Panoramica

11.2 Randomized clivus modus structurae lateralis

11.3 Application exemplum

11.4 Gradiente methodo Random

11.5 Randomized gradiente modum formae compages

11.6 Rematurae classis:

esercizio

Caput XII Ordinis High Analysis

12.1 Panoramica

XII

12.3 cumulus et spectrum definitiones et eius natura

12.4 cumulus et spectrum multiplex Estimate

12.5 Ex summo ordine spectri aestimationem

12.6 Fundatur summus ordo spectrum parametri æstimationis

12.7 Using high order spectrum determination model < / P>

esercizio

QRS universa deprehendatur

13.1 Panoramica

13.2 ECG

13.3 Corpus Filter Methodus

13.4 Methodus differentialis

13.5 Formula Match

13.6 QRS deprehensio algorithmus repellens

esercizios

Chapter 14 Processing from Broken EEG

14.1 Panoramica

14.2 EEG extractio figurae

14.3 Segmentum quasi-stabulum

14.4 Feature Extraction - Traditional Methodus

14.5 Feature Extraction - Moderni Method

Caput XV educare EEG

15.1 Overview

15.2 Audiocreciator Extraction et Processing

15.3 Processing of visual inducitur potential

esercizio

Caput 16 Tractans de cerebri neural retis uberum

16.1 Overview

16.2 Classification of Cytokines

16.5 Related

16.5 Related

16.6

16.6 tumultus (BURST) signum processus

esercizio

reference