(4)隨機性強:生物醫(yī)學信號是隨機信號,一般不能用確定的數(shù)學函數(shù)來描述,它的規(guī)律主要從大量統(tǒng)計結(jié)果中呈現(xiàn)出來,必須借助統(tǒng)計處理技術(shù)來檢測、辨識隨機信號和估計它的特征。而且它往往是非平穩(wěn)的,即信號的統(tǒng)計特征(如均值、方差等)隨時間的變化而改變。這給生物醫(yī)學信號的處理帶來了困難。
因此在信號處理時往往進行相應的理想化和簡化。當信號非平穩(wěn)性變化不太快時,可以把它作為分段平穩(wěn)的準平穩(wěn)信號來處理;如果信號具有周期重復的節(jié)律性,只是周期和各周期的波形有一定程度的隨機變異,則可以作為周期平穩(wěn)的重復性信號來處理。更一般性的方法是采用自適應處理技術(shù),使處理的參數(shù)自動跟隨信號的非平穩(wěn)性而改變。
生物醫(yī)學信號的檢測方法
(1)AEV方法
AEV方法原是通信研究中用于提高信噪比的一種疊加平均法,在醫(yī)學研究中也叫平均誘發(fā)反應法,簡稱方法所謂誘發(fā)反應是指肌體對某個外加刺激所產(chǎn)生的反應,AEV方法常用來檢測那些微弱的生物醫(yī)學信號如希氏束電圖、腦電圖、耳蝸電圖等希氏束電圖的信號幅度僅一拼,它們在用丫方法檢測出之前,幾乎或完全淹沒在很強的噪聲中,這些噪聲包括自發(fā)反應,外界干擾,儀器噪聲方法要求噪聲是隨機的,并且其協(xié)方差為零,信號是周期或可重復產(chǎn)生的,這樣經(jīng)過平方次疊加,信噪比可提高N倍,使用方法的關(guān)鍵是尋找疊加的時間基準點。
(2)生物醫(yī)學信號的混沌測量
傳統(tǒng)的測量技術(shù)以線性方法為主,強調(diào)的是穩(wěn)定、平衡和均勻性而非線性系統(tǒng)是在不穩(wěn)定、非平衡的狀態(tài)中提取信息、處理信息,從而顯示它特有的優(yōu)點混沌用于測量閉可以說是一種嘗試,也許人們很難想象一個極不穩(wěn)定的混沌系統(tǒng)能進行精確的測量,可是生物的感覺器官就是極不穩(wěn)定的混沌系統(tǒng),其檢測靈敏度卻遠遠超出目前的科技水平,這是一個全混沌系統(tǒng)的最大特點是初值敏感性和參數(shù)敏感性,即所謂蝴蝶效應混沌測量的基本思路就是把蝴蝶效應倒過來應用將敏感元件作為混沌電路的一部分,其敏感參數(shù)隨待測量變化而變化,?并使系統(tǒng)的混沌軌道變化,測出餛沌軌道的變化就可得到待測量,這是一種不同于傳統(tǒng)測量的新方法。
生物醫(yī)學信號的處理方法
簡單的信號處理是建立在線性時不變系統(tǒng)理論基礎(chǔ)上的,這種理論只適用于平穩(wěn)信號的處理,非平穩(wěn)信號是多種多樣的。其中有一種是均值緩慢變化而方差不變的信號。由于生物體對處界刺激的適應能力,生物體在接受外界刺激的適應過程中產(chǎn)生的生物信號就具有這樣的特點。均值變化的規(guī)律稱為趨勢函數(shù),一旦從這類信號中除去趨勢函數(shù),信號就變成了平穩(wěn)的。因而在分析這種信號時,首先應進行消除趨勢函數(shù)處理;另一類非平穩(wěn)的信號可近似地看成是分段平穩(wěn)的。腦電信號常具有這個特點,因為腦電信號隨著精神狀態(tài)的改變而改變,造成逐段平穩(wěn)的狀態(tài)。在處理這類信號的第一步是把它正確地分段,使它的每一段都可以認為是平穩(wěn)的,再用平穩(wěn)信號處理方法處理它們。
由于計算機技術(shù)的普及與發(fā)展,以及數(shù)字處理方法的通用性和靈活性,數(shù)字信號處理技術(shù)己成了信號處理技術(shù)的主流。為了進行數(shù)字信號處理,必須在正式處理前先把模擬信號時間離散化、量化。在數(shù)字信號處理中已經(jīng)指出,采樣導致信號頻譜的周期延托,周期延拓結(jié)果造成頻譜混疊。對一個頻帶寬度有限的信號,只要采樣頻率大于信號最高頻率的兩倍,就可以避免這種頻譜混疊。然而,實際信號的頻譜并不像理想的那樣,在高于某個最高頻率的區(qū)域上幅度就截然變?yōu)榱?,而只是比較小而已。因此,采樣定理只能近似地滿足,實際頻譜混疊仍然存在。為了克服這個問題,必須在采樣以前,將信號通過一個高頻抑制能力較理想的低溫濾波器(稱為抗混迭濾波器)進行限帶濾波處理。
根據(jù)信號處理系統(tǒng)任務(wù)要求,有時在取得信號后,不需立即得到處理結(jié)果,這時就可以來用離線處理。大多數(shù)情況下,要求處理結(jié)果在采集同時或采集結(jié)束后立即得到,就要用實時的或在線的處理方法。在實時和在線的處理中,處理(運算)速度要足夠快,占用內(nèi)存空間也有一定限制,均比離線處理要求高,有時為了實現(xiàn)足夠快的處理速度,不得不采用專用的硬件處理器。