生物医学信号是从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息特征
摘要:生物医学信号是从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息特征，它涉及生物体各层次的生理，生化和生物信号，受到人体诸多因素的影响，因而有着一般信号所没有的特点：1）信号弱,例如从母体腹部取到的胎儿心电信号（FECG)仅10～50微伏。脑干听觉诱发响应信号小于1微伏。2)噪声强,由于人体自身信号弱,加之人体又是一个复杂的整体,因此信号易受噪声的干扰。3)频率范围一般较低,除心音信号频谱成份稍高外,其他电生理信号频谱一般较低。4)随机性强,生物医学信号不但是随机的,而且是非平稳的。因此若要把掺杂在噪声和干扰信号中的有用的生物医学信号检测出来,除要求用于检测的传感器系统具有灵敏度高,噪声小，抗干扰能力强,分辨力强,动态特性好之外,对信号提取和分析的手段亦有较高的要求。生物医学信号处理就是研究从被干扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号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。近年来随着计算机信息技术的飞速发展,对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法；对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布(维格纳分布)、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等绝大部分生物医学信号都是信噪比很低的微弱信号，且一般都是伴随着噪声和干扰的信号而对于此类信号必须采用抑制噪声的处理技术，对于生物医学信号检测来说
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