三维胃电信号的谱分析

医学信号处理如心电、胃电处理的特点之一是涉及三维信号及其合成信号的处理。现有的体表胃电提取方法只能提取一个平面(正面)内的信息,丢失了其余两个平面内的信息。我们已经报告了一种提取三维胃电信息的正交导联系统。本文报告三维合成电信号谱分析的一些理论问题及初步结果。     

三维胃电信号的动态谱及平均周期图分析

用体表三维(X、Y、Z)正交导联系统可获取完全的胃电信息。三维(X、Y、Z)胃电信号的动态谱及平均周期图分析示出,健康人的胃电信号具有3CPM的主峰,谱线数少且具有稳定的谱特征;胃癌病人的胃电信号具有峰频的紫移或红移,谱线数多且具有不稳定的谱特征。     

三维合成胃电信号的谱分析

国内外现有的胃电信号提取方法,大多只提取空间胃电向量在一个平面内的投影信息,对信息的收集是不完全的。我们设计了收集全方位信息的正交(x.y.g)导联法。三对双极导联的放置位置:x导联:胃窦-胃体的腹部体表投影部位;y导联:通过窦-体电极安放位置连线的中点,并与之垂直,上下距中点4cm左右;y导联:腹部x、y导联的交点及对应的背部位置。     

人体体表胃电信号检测系统

根据实际工作的需要,作者研制了一套体表胃电信号检测系统。实验结果表明,该系统可以成功地抑制干扰,较准确地检测出胃电信号,并能对所获信号进行存贮和处理。     

胃电信号的检测及频谱研究

胃电信号的检测及频谱研究     

基于三级滤波器的表面肌电信号降噪处理

表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）是一种非平稳微弱信号,而它的低信噪比是造成对其进行分解十分困难的主要原因之一.本文针对sEMG信号的噪声特点,提出基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）的三级滤波器技术来对sEMG信号进行预处理,即采用频谱插值法去除工频干扰,采用形态学运算去除基线漂移,采用经验模态分解去除白噪声.实验结果表明,本文所提出的方法不仅能够提高sEMG信号的信噪比,也能有效地保留运动单位动作电位（motor unit action potential,MUAP）的波形信息,这将有利于对MUAP的识别从而提高对sEMG信号的分解准确率.     

2.49 胃电信号的检测及频谱研究

现代检测医学的发展,以无创伤性和智能性为其发展的主流方向,胃电信号的发现和应用适应了这一发展的潮流.本文首先论述了胃电信号的生成机理、检测方法及其发展.根据现代电子学领域的现代信号处理理论,论述了最大火商谱估计在胃电信号胃疾患诊断中的应用.最后结合近100例临床资料,总结了各种胃疾患的频谱特征.理论和临床资料表明:最大火商谱估计方法优于传统的Fourier分析方法,而且简单易行,便于推广.     

基于自适应滤波器的表面肌电信号消噪方法研究

目的：应用自适应滤波器消除表面肌电信号中混有的50Hz工频干扰和心电信号干扰。方法：在没有信号特征先验知识的情况下，自适应滤波器能够得到比经典滤波器更好的滤波性能。当输入信号的统计特征未知，或者输入信号的统计特征变化时，自适应滤波器能够根据某种准则的要求自动地调节自身的滤波器参数，从而实现最优滤波。使用Biopac system MP150多导生理记录仪采集人体肱二头肌处表面肌电信号（采样频率为1000Hz）。采用一种新的变步长（LMS）自适应滤波器算法，分别设计自适应陷波器和自适应信号分离器。在MATLAB7．0环境下。编程实现自适应陷波器和自适应信号分离器算法，对采集到的表面肌电信号进行滤波处理。结果：实验表明。变步长自适应陷波器能消除表面肌电信号中的50Hz工频干扰；变步长自适应信号分离器能够将混叠在表面肌电信号中的心电信号分离出来。结论：自适应滤波器能够有效地消除表面肌电信号中混有的50Hz工频干扰和心电信号干扰，得到滤波效果较好的表面肌电信号，为表面肌电信号的进一步分析、处理和评估打下基础。     

用谱分析技术分离胃电信号中胃频与肠频分量

无论从体表还是胃内记录到的胃电信号,都含有相邻平滑肌性内脏器官的电成分。在假定以上各种信号是线性迭加的条件下,可用谱分析的方法,分离出胃频与肠频分量。Pezzola等曾报道用谱分析方法分离出了胃电信号中的胃频分量及肠断分量,并进     

一种韧性的胃电信号传导速率估计方法

由于棘波和/或动作伪迹等因素的影响,实际测得的胃电信号常常具有脉冲性。根据分数低阶统计量理论,本研究提出一种基于最小平均p范数盲信道辨识的韧性时间延迟估计算法(BCILMP),对胃电信号传导速率进行估计。与最小均方误差时间延迟估计算法(LMSTDE)比较,该算法在高斯和脉冲噪声环境下,均可以较好地估计出时间延迟,计算机仿真验证了其性能。运用该方法对四位胃轻瘫病人的胃电信号进行了传导速率的估计。结果表明:虽然胃轻瘫病人的胃慢波也由胃体大弯侧上1/3处向下端幽门处传播,但是其胃慢波的平均传导速率均比正常人的慢,速率的变化也不都是单调增加的。传导是胃电活动最重要的空间特征之一,时间延迟估计方法可以定量地评价胃慢波传导的速率和模式。     

基于神经网络学习算法的胃电信号时频分析

本文提出了基于神经网络学习算法的一种新的胃电信号自适应时频分析方法。与传统的短时富里叶变换（ＳＴＦＴ）和Ｗｉｇｎｅｒ分布相比，本方法有如下优点：１、为更好地跟踪胃电信号的变化，提取其时频特征，我们首先引入调制性基函数作为窗口函数。这种窗口函数包含位移参量、尺度参量和中心频率参量，通过调节这些参量可改变窗口函数的中心位置。窗口形状和中心频率大小，因而保证与分析信号保持最佳匹配；２、由于胃电信号的非稳态和非线性，胃电信号时频参量的变化是非线性的。我们应用神经网络这种最佳非线性估计器来学习这些参量，既可获得较高的估计精度，又有较高的自适应性；３、所提出的方法不仅比ＳＴＦＴ和Ｗｉｇｎｅｒ分布有更高的分辨率，而且其时频能量分布图是清晰的，没有交叉项干扰。     

位图在动态绘制肌电信号中的应用

鉴于常见的动态绘制肌电曲线时出现的屏幕闪烁和抖动问题，设计了在面向对象的VisualC 6.0开发平台上，利用MFC(Microsoft Foundation Classes)类库中的位图类Cbitmap来绘制肌电曲线图像，解决肌电数据的动态回放和实时监测中的屏幕闪烁和抖动问题。     

位图在动态绘制肌电信号中的应用

鉴于常见的动态绘制肌电曲线时出现的屏幕闪烁和抖动问题 ,设计了在面向对象的VisualC 6 .0开发平台上 ,利用MFC(MicrosoftFoundationClasses)类库中的位图类CBitmap来绘制肌电曲线图像 ,解决肌电数据的动态回放和实时监测中的屏幕闪烁和抖动问题     

小波变换和小波提升在胃电信号处理中的应用

本文介绍了小波基函数的定义、构造和小波提升。并将小波变换和小波提升应用于胃电(EGG)信号处理中。通过对信息熵、信号能量和联合熵等滤波后的信号特征进行分析,介绍了小波基函数的一般评价选择方法。为了验证评价方法的合理性,实验中采用了不同的小波基函数进行实验数据处理和信号滤波。通过小波变换和小波提升对EGG信号进行了滤波,分离了EGG快、慢波频段信号。并通过实验数据验证了小波变换和小波提升方案的合理性和EGG滤波算法的有效性。为胃的疾病诊断和测量提供了一个有效的解决工具和测量方法。     

一种改进的加权中值滤波器及其在眼电信号处理中的应用

作为经典的研究眼球运动的方法,眼电图(EOG)已经广泛地应用在多个领域。EOG信号中包含了不同类型的眼动信号和伪差,去噪和信号分离在EOG研究中一直备受关注。我们结合EOG信号的特点提出了一种新的基于WFMH的线性-非线性混合滤波器(简称为IWFMH)。仿真结果表明,该滤波器在保持信号边缘的同时能够更有效地除去噪声,EOG处理结果表明该滤波器在除去噪声的同时能够有效地分离出扫视和眨眼信号。     

疑似脑死患者脑电信号的动态近似熵分析

研究基于脑电分析的脑死亡判定方法,对于早期发现非脑死亡患者和避免脑死亡误判具有重要的意义.作为脑死亡判定的一个指标,近似熵被引入到对疑似脑死患者脑电信号的分析中.本研究首先将现有的静态近似熵分析法扩展到动态近似熵分析法,并用来识别昏迷患者与脑死亡者,观察患者病状变化的过程.由于在采集脑电信号的过程中存在噪声干扰,所以在动态近似熵分析之前,引入小波分析法对脑电信号进行去噪的前处理.通过对实测患者数据的分析和验证,使疑似患者的不同状态和病状变化过程得以观察和识别.结果表明:昏迷患者与脑死者的脑电信号存在特征差异,昏迷患者的动态近似熵小于脑死者的动态近似熵.     

动态心电监护仪中心电信号采集与无线收发系统的设计

解决动态监护仪由于功能强大所导致的体积重量增大,从而用户佩戴不便的缺点。利用ADμC8121控制芯片和nRF401无线收发芯片设计一个基于无线的心电信号采集与收发系统。结果表明,装置中信号采集系统与信号分析系统得到分离,心电信号采集后通过无线方式传送至信号分析系统。无线方式传递心电信号克服了用户佩戴装置过程中的不适,增强了设备应用的灵活性。     

肌电信号的预处理

通过观察肌电信号(EMG)可以判断肌肉功能是否正常,这对利用A型肉毒毒素治疗肌肉痉挛性疾病十分有意义。EMG属于生物电范畴,信号微弱,并且易受干扰,针对EMG的特点设计信号调理电路。该电路采用两级隔离放大并经过滤波处理来提取肌电信号。对信号处理电路的特性分析表明,文中所设计的电路可以有效提取10～500Hz的肌电信号,并有效抑制工频干扰,因此该电路将在实际应用中取得较理想结果。