心智圖資源庫 醫學訊號處理
這是一個關於醫學訊號處理的心智圖,包含離散訊號的時域分析與處理、離散訊號的頻域分析與處理、時頻域對應關係及其抽樣等。
編輯於2023-12-10 19:06:07Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Einhundert Jahre Einsamkeit ist das Meisterwerk von Gabriel Garcia Marquez. Die Lektüre dieses Buches beginnt mit der Klärung der Beziehungen zwischen den Figuren. Im Mittelpunkt steht die Familie Buendía, deren Wohlstand und Niedergang, interne Beziehungen und politische Kämpfe, Selbstvermischung und Wiedergeburt im Laufe von hundert Jahren erzählt werden.
Projektmanagement ist der Prozess der Anwendung von Fachwissen, Fähigkeiten, Werkzeugen und Methoden auf die Projektaktivitäten, so dass das Projekt die festgelegten Anforderungen und Erwartungen im Rahmen der begrenzten Ressourcen erreichen oder übertreffen kann. Dieses Diagramm bietet einen umfassenden Überblick über die 8 Komponenten des Projektmanagementprozesses und kann als generische Vorlage verwendet werden.
醫學訊號處理
緒論
數位訊號處理簡介
訊號的分類
一維訊號、二維訊號、向量訊號
週期訊號、非週期訊號
確定性訊號、隨機訊號
能量訊號、功率訊號
連續時間訊號、離散時間訊號、類比訊號、數位訊號
連續時間訊號:時間連續 離散時間訊號:時間離散 類比訊號:時間連續,振幅連續 數位訊號:時間離散,振幅離散
訊號處理
是研究系統處理含有資訊的訊號(變換),以獲得人們所希望的訊號,從而達到提取資訊、便於利用的一門學科
例如:檢測、濾波、變換、增強、參數提取、頻譜估計、估計、識別等
數位訊號處理(DSP))
定義
數位訊號處理是利用電腦或專用設備(工具),以數值計算的方法對訊號進行濾波、變換、增強、估值、辨識等加工處理,藉以達到提取訊號和便於應用的目的的一門學科
優點
精度高
可靠性高
靈活性大
大規模集成
時分複用
高性能指標
多維處理
典型應用
家用電器
通訊廣播
語音處理
影像處理
國防軍事
航空航太
醫療電子
數位工業
生活方式
醫學訊號處理簡介
典型生物醫學訊號簡介
心電訊號(ECG)
腦電訊號(EEG)
肌電訊號(EMG)
脈搏訊號(PPG)
眼電訊號(EOG)
胃電訊號(EGG)
心音訊號(PCG)
體溫訊號
血壓訊號
呼吸訊號
生物醫學訊號的主要特點
訊號弱
噪音強
頻率範圍較低
隨機性強
生物醫學訊號處理的主要任務
研究不同生物醫學訊號檢測的辦法
研究突出訊號本身、抑製或除去雜訊的各種演算法
研究不同訊號的特徵的提取演算法
研究訊號特徵在臨床上的應用
離散訊號的時域分析與處理
序列的表示
序列的表示過程
重要參量:抽樣間隔T、抽樣頻率fs
當n變化時,x(n)表示整個序列,如:x(n)n=0,1··,7
當n為定值時,x(n)表示第n個離散時間點上的序列值,如:x(2)
n只能取整數,對於非整數,n沒有意義
n(T)不僅代表資料的前後順序,也代表抽樣時刻。
理論分析的表達形式
函數表示法
數列表示法
圖形表示法
數位化過程
類比信號
時間抽樣
幅值量化
數位訊號
A/D轉換過程:時間上抽樣離散,在振幅上量化離散 數位系統中為二進位流形式數據 抽樣頻率越大,儲存的資訊越多 有限字長位數 越大,量化精準度越高
序列的運算
運算的概念
數位訊號處理的基本運算單元:加法器、乘法器和延時單元
運算的分類
基於序列幅度x(n)的運算
基於序列變數n的運算
既對幅度x(n)又對變數n的運算
基於幅值的運算
加法
兩個序列總和是指同序號(n)的序列值逐項對應相加而構成一個新序列。
乘法
兩序列之積是指同序號(n)的序號逐項對應相乘而構成一個新數列。
累加
即當前n及以前的所有n值上×(n)的總和。
序列的絕對和
序列的絕對可和性對於判斷序列的傅立葉變判斷系統是否穩定性有重要意義。
序列的能量
一般有限長序列和絕對可和的無限長序列都是能量訊號。
序列的平均功率
一般週期訊號和隨機訊號都是功率訊號。
基於變數的運算
移位
左加“超前” 右減“延時””
翻褶
翻褶序列x(-n),以n=0為對稱軸將x(n)加以翻褶。
時間尺度變換
抽取--減少抽樣頻率 x(Dn))
內插--增加抽樣頻率 x(n/I)
基於幅值和變數的運算
差分
前向差分--先左移再相減
後向差分--先右移再相減
卷積和
相關性
常見的序列
單位衝激序列
又稱單位抽樣序列,單位脈衝序列
任意序列可表示為單位衝激序列移位加權和的形式
單位階躍序列
矩陣序列
實指數序列
複指數序列
正弦型序列
序列的周期性
模擬正弦訊號的參數
離散正弦序列的參數
週期序列
定義
如果對所有的n都存在一個最小的正整數N,滿足x(n)=x(n rN)r=0,土1,土2,...則稱序列x(n)為週期性序列, N為其周期。
條件
ωN=2πk即N=2πk/ω為整數時,序列為週期訊號
序列週期與模擬週期的關係
如果一個正弦週期序列是由一個模擬正弦訊號抽樣得到的,則抽樣間隔T和連續正弦訊號週期T₀之間的關係為NT=KT₀,正弦序列一個週期(NT)等於原連續正弦訊號的k個週期。
卷積和
定義
y(n=x(n)*h(n)=∑x(m)h(n-m)
計算步驟
翻褶、移位、相乘、相加
計算方法
圖解法
列表法
對位相乘相加法
向量--矩陣乘法
物理意義
卷積與反映離散LSI系統的輸入輸出與系統之間相互作用的機制
應用
刷臉支付
智慧語音
自動駕駛
影像檢索
換臉影片
影像風格遷移
離散訊號的頻域分析與處理
傅立葉變換的意義
任何週期函數都可以分解成一堆指數函數加權和的形式。 而這些指數訊號的頻率值和加權係數組成了頻域的頻譜。
四種基本傅立葉變換
四種基本傅立葉變換形式
連續非週期訊號的傅立葉變換(FT)
連續週期訊號的傅立葉級數(FS)
離散非週期序列的傅立葉變換(DTFT)
離散週期序列的傅立葉級數(DFS)
時域頻域對應關係
一個域連續對應另一域非週期
一個域離散對應另一個域週期
一個域的離散(抽樣)回造成另一個域的周期延拓
離散傅立葉變換DFT1-基本概念
主值區間和主值序列
離散傅立葉變換DFT
N為DFT轉換的點數,N值越大,抽樣的譜線越密 序列x(n)、離散的頻譜X(k)均為N點,且只能在[0,N-1]有值 不滿足傅立葉變換時頻域之間的對應關係 時域x(n),頻譜X(k)蘊含週期性,隱含週期為N
訊號的頻譜分析
「聽」音識譜
手機鋼琴
聽音識曲
智能陪練
會說話的湯姆貓
電子樂曲製作
「聽」音識瓜
音調
「聽」音識人
頻率的波段
識萬物
音訊處理
數位廣播
雷達訊號分析
工業控制
化學元素分析
快速傅立葉變換FFT
FFT演算法的基本思想
利用DFT係數Wⁿᵏɴ的特性,合併DFT運算中的某些項, 把長序列的DFT分解為短序列的DFT,進而減少運算量。
分解分類
時間抽選法DIT
頻率抽選法DIF
短序列分類
基-2演算法
基-4演算法
混合基演算法
離散傅立葉變換DFT2-參數分析
T 時域相鄰抽樣點的時間間距
T₀ 訊號時域長度
fₛ 抽樣頻率T=1/fₛ
F₀ 頻域相鄰抽樣點的頻域間距
T₀=TN ω₀=2π/N Ω₀=2π/TN F₀=fₛ/N
二維傅立葉變換
二維傅立葉變換的定義
幅度譜:反映影像的灰階值變化的快慢
相位譜:反映影像的形狀訊息
二維傅立葉變換的意義
空間域圖形是不同頻率正弦波圖形狀的線性疊加
影像的二維傅立葉變換
中心為低頻,四周為高頻
低頻表示影像細節訊息,高頻表示影像的輪廓訊息
圖片能量主要集中在中心低頻部分
時頻域對應關係及其抽樣
時域抽樣理論上-訊號的抽樣
抽樣頻率初相識
類比訊號的理想抽樣
理想抽樣訊號為衝激函數的加權和,加權係數為抽樣點的訊號值。
理想抽樣訊號的頻譜,抽樣後,發生了周期延拓的同時振幅加權1/T
奈奎斯特抽樣定理
對頻帶有限的連續訊號,若要抽樣後的訊號能不失真地還原出原訊號,抽樣頻率必須大於等於原訊號最高頻率成分的兩倍。
意義:只要抽樣頻率高於兩倍訊號的最高頻率,則整個連續訊號就可完全由它的抽樣值來代表,而不會遺失任何資訊。
時域抽樣理論下-訊號的恢復
混疊誤差>截斷誤差
理想抽樣訊號透過一理想低通濾波器就可恢復原訊號。
實驗
實驗1 醫學生理訊號的MATLAB表示與分析
繪製了心電和脈搏訊號的波形
分析了橫座標為時間或點數的心電影像和脈搏影像的差異以及原因
為影像加圖示、橫縱座標以及讓兩個圖形在圖示中一一對應
在工作空間中尋找ecg_time變數和ecg_amplitude和ppg_time變數和ppg_amplitude,觀察其長度大小
在MIT-BIH資料庫下載生理訊號並顯示其波形
實驗2 正弦波訊號的MATLAB表示與分析
繪製連續時間訊號和離散時間訊號的波形
分析連續時間訊號的橫座標0~12範圍內的點數,橫座標,縱座標以及週期
改變連續時間訊號波形長度及類比角頻率的大小,觀察其變化
訊號週期T₀=2π/類比頻率Ω
分析n的意義以及n對於fn生成的意義,比較stem(n,fn)和stem(fn)的區別
改變正弦序列的點數,觀察到週期不隨點數的變化改變
改變正弦序列的數字角頻率,分析出正弦序列的數位角頻率ω與其週期N的關係為:N=2πk/ω
連續時間訊號的抽樣分析
數位角頻率ω=類比角頻率Ω×T,原連續訊號週期T0=抽樣間隔T×序列週期N
實驗3 正弦及方波訊號的頻域分析
顯示時域正弦序列疊加的影像
顯示增加諧波分量的影像
繪製4個以上諧波分量的鋸齒波
顯示並分析方波訊號的頻譜圖
比較並分析方波訊號與正弦波訊號的頻譜
比較stem(f,abs(X1)/N*2,'.')和plot(f,abs(X1)/N*2,'.')指令的區別
實驗4 音樂及聲音訊號的頻域分析
分析乘指數衰減的Do音訊號與未乘指數衰減的Do訊號的差異
改變訊號抽樣間隔與聲音時長的大小,分析其聲音變化
分析鋼琴單音符的時頻域,並與模擬Do音的時頻域比較,觀察其差異。
分析鋼琴演奏的時頻域,並與自己錄製的聲音訊號的時頻域進行比較
實驗5 二維影像的頻域分析
顯示正弦漸變圖及其頻譜
分析空間域橫向正弦漸層影像的像素變化規律
修改正弦漸變圖訊號的數位角頻率,分析其空間域和頻域的變化規律
顯示黑白階躍影像及其頻譜
分析空間域橫向階躍影像的像素變化規律
修改黑白階躍影像的週期數,分析其空間域和頻域的變化規律
分析空間域影像和振幅頻譜圖的尺度大小分析振幅頻譜圖橫向和縱向中心的頻率成分與空間域影像的對應關係。
實驗6 抽樣頻率對聲音訊號和心電訊號的影響
分析不同抽樣頻率對聲音訊號時頻域的影響
理解axis指令的作用
分析不同抽樣頻率對心電訊號的影響