诊断的定量特征指标将是今后的主要研究方向。Р大量研究表明,维格纳分布是分析非平稳信号的有效手段。它的直观的时域分布和良好的频域分辨率能够较好地满足各种生物医学信号分析的要求,维格纳分布将在生物医学信号分析领域得到更广泛而有效的应用和发展。Р3前景展望Р数字信号处理技术的产生和发展时间并不长,但由于其处理问题的特殊技巧和特殊效果已成为理论研究和工程实际应用中强有力的工具。生物医学信号是一种相当复杂的信号,其主要特点是随机性和噪声背景都比较强,随机性强是因为影响生物信号的因素很多。生物信号作为随机信号的显著特点是它的非平稳性,也即信号的统计特征随时间而变,这是因为生物系统在外因素的影响下具有适应力,使得信号的统计特征自动变化。背景强噪声是生物医学电信号的另一特点,从强背景噪声中提取有用信息并对信号的某些部分进行局部定位是医学分析和诊断所提出的要求,而数字信号处理技术的特殊处理能力使其在生物医学电信号的检测、分析和处理中显示出极大的优越性。我们相信随着数字信号处理技术的飞速发展,数字信号处理这一新兴的理论也将不断地丰富和完善各种新算法、新理论将不断地被提出,可以预计,在以后的时间里,数字信号处理在生物医学工程中的应用将得到更快的发展。Р综上所述,信号处理将成为生物医学工程中不可忽视的技术,只要深入研究,将会对生物医学领域有卓越贡献。Р参考文献: Р[1]刘百芬、张利华主编;《信号与系统》,人民邮电出版社,2012。Р[2]崔锦泰(美);《小波分析导论[M]》,西安交通大学出版社,1995。Р[3]李世雄,刘家琦;《小波变换和反演数学基础[M]》,地质出版社,1994。Р[4]秦前清,杨宗凯;《实用小波分析[M]》,西安电子科技大学出版社,1994。Р[5]张晓平等;《从时频分布到连续小波变换》,电子科学学刊,1994。Р[6]杨福生;《信号的时频域分析》,清华大学电机,1994。
全文预览
