生物醫學信號處理

劉海龍編著 國家生命科學與技術人才培養基地系列教材

主要任務是：根據生物醫學信號特點，應用信息科學的基本理論和方法，研究如何從被干擾和噪聲淹沒的觀察記錄中提取各種生物醫學信號中所攜帶的信息，並對它們進步分析、解釋和分類。

生物醫學信號處理，根據生物醫學信號的特點，對所採集到的生物醫學信號進行分析、解釋、分類、顯示、存儲、和傳輸。

生物醫學信號，是屬於強噪聲背景下的低頻微弱信號，它是由複雜的生命體發出的不穩定的自然信號，從信號本身特徵、檢測方式到處理技術，都不同於一般的信號。

從電的性質來講，可以分成電信號和非電信號，如心電、肌電、腦電等屬於電信號；其它如體温、血壓、呼吸、血流量、脈搏、心音等屬於非電信號，非電信號又可分為：① 機械量，如振動(心音、脈搏、心衝擊、Korotkov音等)、壓力(血壓、氣血和消化道內壓等)、力(心肌張力等)；②熱學量，如體温；③ 光學量，如光透射性(光電脈波、血氧飽和度等)；④化學量，如血液的pH值、血氣、呼吸氣體等。如從處理的維數來看，可以分成一維信號和二維信號，如體温、血壓、呼吸、血流量、脈搏、心音等屬於一維信號；而腦電圖、心電圖、肌電圖、x光片、超聲圖片、CT圖片、核磁共振(Mm)圖像等則屬於二維信號。

生物醫學信號的檢測方法 生物醫學信號檢測是對生物體中包含生命現象、狀態、性質、變量和成份等信息的信號進行檢測和量化的技術。生物醫學信號處理的研究，是根據生物醫學信號的特點，對所採集到的生物醫學信號進行分析、解釋、分類、顯示、存貯和傳輸，其研究目的一是對生物體系結構與功能的研究，二是協助對疾病進行診斷和治療。生物醫學信號檢測技術是生物醫學工程學科研究中的一個先導技術，由於研究者所站的立場、目的以及採用的檢測方法不同，使生物醫學信號的檢測技術的分類呈現多樣化，具體介紹如下：①無創檢測、微創檢測、有創檢測；② 在體檢測、離體檢測；③直接檢測、間接檢測；④ 非接觸檢測、體表檢測、體內檢測；⑤ 生物電檢測、生物非電量檢測；⑥形態檢測、功能檢測；⑦處於拘束狀態下的生物體檢測、處於自然狀態下的生物體檢測；⑧ 透射法檢測、反射法檢測；⑨一維信號檢測、多維信號檢測；⑩遙感法檢測、多維信號檢測；⑩一次量檢測、二次量分析檢測；⑩分子級檢測、細胞級檢測、系統級檢測。

本書共分16章：主要內容有生物電磁現象產生機制及其測量；*信號的基本知識；檢測和估計的任務及基本原理；匹配濾波、維納濾波、卡爾曼濾波、自適應濾波的理論、設計和應用；功率譜估計經典方法、現代方法的基本理論和各種估計算法；高階譜分析理論和技術基礎；心電圖、腦電圖、腦誘發電位的分析、提取和處理；腦神經網絡胞外鋒電位的處理。

本書是目前關於生物信號處理內容較全面、系統的一本教材，作者長期在科研、教育的第一線上工作，使本書經典內容深入淺出且言簡意賅，同時又緊跟學科前沿。另外，根據作者多年教學工作，針對內容的重點和疑點，本書有較多的例題和習題來幫助讀者學習。

本書既可作為生物醫學工程專業本科生的教材，也可作為生物醫學工程專業研究生和從事生物醫學信號處理的研究人員的參考書。 ^[1] 

第1章 生物電磁現象產生機制及其測量

1.1 概述

1.2 生物電磁現象及其產生機制

1.3 生物電磁信號的測量與分析

1.4 生物電磁信號測量技術的應用

習題

第2章 隨機信號分析

2.1 概述

2.2 隨機信號的特徵

2.3 常見的隨機過程

2.4 隨機信號的聯合特徵

2.5 離散時間隨機信號的特徵

2.6 非白噪聲的正交展開

習題

第3章 隨機信號通過線性時不變系統

3.1 概述

3.2 二端線性時不變系統

3.3 多端線性時不變系統

3.4 離散隨機信號通過線性時不變系統

習題

第4章 信號檢測

4.1 概述

4.2 常見檢測準則(檢測判據)

4.3 多次觀察

4.4 多元檢測

習題

第5章 信號的參數估計

5.1 概述

5.2 非線性估計

5.3 應用舉例

5.4 估計量的性質

5.5 線性估計

習題

第6章 功率譜估計的經典方法

6.1 概 述

6.2 自相關序列的估計

6.3 週期圖及其估計質量

6.4 改善週期圖質量的方法

習題

第7章 功率譜估計的現代方法

7.1 概述

7.2 譜估計的參數模型方法

7.3 AR模型的Yule—Walker方程

7.4 Levinson—Iurbin算法

7.5 AR模型的穩定性及其階的確定

7.6 AR譜估計的性質

7.7 格形濾波器

7.8 AR模型參數提取方法

7.9 AR譜估計的異常現象及其補救措施

7.10 MA和ARMA模型譜估計

習題

第8章 確定性信號的提取

8.1 概述

8.2 白噪聲背景下的匹配濾波器

8.3 離散時間形式的匹配濾波器

8.4 相關檢測——似然比檢驗的擴展

8.5 非白噪聲中已知信號的檢測

8.6 應用實例

8.7 相干平均法提取腦誘發電位

習題

第9章 維納濾波

9.1 概述

9.2 波形線性均方估計的正交原理

9.3 維納一霍夫(Wiener-Horf)積分方程

9.4 非因果的維納濾波問題

9.5 因果的維納濾波器

9.6 預測問題

9.7 後驗維納濾波與互補維納濾波

9.8 矢量情況下的離散維納濾波

9.9 時空多通道離散維納濾波

9.10 線性變換等效離散維納濾波

9.11 應用實例

習題

第10章 卡爾曼濾波

10.1 概述

10.2 純量卡爾曼濾波

10.3 純量一步預測

10.4 矢量卡爾曼濾波器

10.5 應用實例

習題

第11章 自適應濾波

11.1 概述

11.2 橫向結構的隨機梯度法

11.3 應用實例

11.4 隨機梯度法的引申

11.5 格形結構的隨機梯度法

11.6 遞歸的最小二乘法

習題

第12章 高階譜分析

12.1 概述

12.2 三階相關和雙譜的定義及其性質

12.3 累量和多譜的定義及其性質

12.4 累量和多譜估計

12.5 基於高階譜的相位譜估計

12.6 基於高階譜的模型參數估計

12.7 利用高階譜確定模型的階

12.8 多譜的應用

習題

第13章 心電信號的QRS復波檢測

13.1 概述

13.2 ECG的功率譜

13.3 帶通濾波方法

13.4 差分法

13.5 模板匹配法

13.6 QRS復波檢測算法

習題

第14章 自發腦電信號的處理

14.1 概述

14.2 腦電圖瞬態的提取

14.3 準平穩分段

14.4 特徵提取——傳統方法

14.5 特徵提取——現代方法

習題

第15章 誘發腦電信號的處理

15.1 概述

15.2 聽覺誘發電位的提取與處理

15.3 視覺誘發電位的處理

習題

第16章 腦神經網絡胞外鋒電位的處理

16.1 概述

16.2 胞外鋒電位數據序列的獲取

16.3 Spike脈衝的提取

16.4 Spike脈衝的分類

16.5 相關

16.6 爆發(burst)信號的處理

習題

參考文獻 ^[1]