生物医学信号处理之概述

生物医学信号处理概述

本文记录学习生物医学信号处理的过程，与大家共享，疏漏之处，望不吝赐教！

本文主要参考书籍：
【1】饶妮妮，李凌. 生物医学信号处理[M]，成都，电子科技大学出版社，2005.7.

学术著作 [序号]作者.书名[M].版次(首次免注).翻译者.出版地:出版社, 出版年: 起-止页码

1 学习生物医学信号处理的理由和目的

要想成为一名生物医学工程师，就应该掌握信号处理的定性描述并具备应用定量分析方法解决生物医学问题的技能。
（1）为了提取原始的生物医学信息，获取和处理生物医学信号的技能；
（2）解释处理结果性质的技能。
为此，该课程应该包含以下4 个重要内容：
（1）测量 生物医学信号，即量化和校正测量仪器对待测信号的影响。
（2）操作（即滤波 ）生物医学信号，即识别和分离信号中的有用成分和无用成分。
（3）定量描述 生物医学信号，即揭示产生生物医学信号的本质，根据第（2）步得出
的结果预测信号未来的行为。
（4）探测生物医学信号源 ，即描述一个生物医学物理系统的输入与输出信号之间的内在联系。

信号处理定义为对一个信号的操作，并达到以下目的：
（1）从信号中提取信息；
（2）提取有关两个信号（或更多）关系的信息；
（3）构建信号的表达式。
最常用的操作过程是由数学方程确定的，定量的分析或“模糊”规则也是常用的方法。
处理信号的动机 可归纳如下：
（1）去除不需要的信号成分 ，因为它们污染了感兴趣的信号；
（2）用更明显或更有用的形式表达 提取的信息；
（3）为了预测 信号源的行为和信号的未来值。
很清楚，第一个动机可通过滤波处理来完成，以后各章几乎都涉及从信号中去除噪声
的问题。问题的关键在于必须决定什么是有用信号和什么是噪声。
用信号处理来提取信息的思路在生物医学应用中很普遍。处理的目的是要区分正常信
号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。

2 信号及信号的分类

信息是一个过程产生的能量的测量 ，而信号则是信息的一种表达形式。来自于真实世界的信号各不相同，但大致可分为4 种类型：（1）确定性信号；（2）随机信号；（3）分形信号；（4）混沌信号。示例图如下：

确定性信号 ：所谓确定性信号是指在已知足够过去值的条件下，能够准确预测该信号未来值的一类信号，换句话说，只要能用数学封闭表达式来表达的一类信号，就是确定信号；
随机信号 ：即使信号的全部过去值已知，也不能准确预测其未来值的一类信号称为随机信号。随机信号在真实世界中大量存在。
分形信号：分形信号具有十分有趣的特性，即它们在各种放大倍数下看上去都很类似，这种特性称为 尺度不变性。如果我们根据如图1-1（c）所示的图形构建一个新信号，且新信号在每一个时间点上的信号值由原信号中连续4 个时间点上的信号值平均所得，以头4 个时间点作为计算起点，以此类推，则所得新信号的时间分辨率是原信号的四分之一。仅仅采用常规的测量工具是不能区别新信号和原信号的，如图1-2 所示。图1-2 表明，两种信号在视觉上不同，但实质上
却很类似。心率信号是分形信号的一个例子。随机信号是否也具有这种特性呢？回答是否定的，分形信号与随机信号的尺度特性在量上存在很大差别 。

混沌信号 ：混沌信号是一类不能准确预测其未来的确定性信号。混沌信号定义上的矛盾可用其初值敏感性来解释。对于一些确定性的信号，它们在未来的轨迹对其过去值很敏感，因此，无法用足够的精度来预测未来值。理论上这些信号是确定的，但对未来值的预测误差很大。发展新方法来证明一个信号的混沌性是一项有价值的研究课题。已有大量事实表明，生物化学的调控过程展现为混沌行为；脑电活动和呼吸也具有混沌特征；从多细胞振荡器到单个神经元等神经生理系统也已经报道展现出了混沌现象。

3 典型的生物医学信号

就人体而言，其生物医学信号大致有两类：
（1）由生理过程自发产生的 主动信号 ，例如心电（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、监护和治疗的重要依据。
（2）外界施加于人体、把人体作为通道、
用以进行探查的 被动信号 ，如超声波、同位素、X 射线等。关于生理、病理状况的信息将
通过被动信号的某些参数来携带。从整个生物体来看，生物医学信号的种类各式各样，但根据其特征可归入上一节介绍过的4 种信号类型中。

常用生理信号的频宽、幅值范围即量化位数如下表：