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第一章 信号分析与处理的基本概念复习考点(题型：填空/问答)➢ 信号的分类(P3)信号取值是否确定：确定性信号和随机信号信号自变量取值是否连续：连续信号和离散信号信号在某一区间是否重复出现：周期信号和非周期信号信号的能量或功率是否有限：能量信号和功率信号➢ 周期信号的基本周期计算(P4，参考P5例子)()()x t x t nT =+ (0,1,2,........)n =±±式中nT 为x(t)的周期，而满足关系式的最小T 值称为信号的基本周期。
➢ 信号处理的概念、目的(P5)概念：要把记录在某种媒体上的信号进行处理，以便抽取有用信息的过程，它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。
目的：去伪存真，特征提取，编码和解码（调制与解调）➢ 系统的性质/线性系统的条件(P11-14)性质：线性（包括齐次性与叠加性），时不变性，因果性，稳定性线性系统的条件：同时具有齐次性和叠加性的系统称为线性系统。
对于动态系统满足3个条件：可分解性、零状态线性、零输入线性第二章 连续时间信号的分析复习考点(题型：填空/问答/计算)➢ 信号分析的方法 (P22)信号分析的基本方法是信号的分解，即将任意信号分解成有限个或无限个基本信号的线性组合，通过对构成信号的基本单元的分析达到了解原信号的目的。
包括时域方法，频域方法，复频域方法。
➢ 信号的频谱分类/P47 思考题2-4 (P30-31)信号的频谱包括幅度频谱和相位频谱周期信号的频谱特点：离散普，其相邻谱线的间隔是w1，改变信号的周期将改变信号的频谱的疏密程度，当周期趋于无穷大时，频谱将是连续的。
分类：➢ 带宽定义(P31)通常把()01/02/f τωπτ≤≤≤≤这段频率范围称为周期矩形脉冲信号的频带宽度，简称带宽，记做B ，1/2/B B ωτπτ==或➢ 计算题：以作业题为主第三章 连续时间信号处理复习考点(题型：填空/问答/计算)➢ 线性时不变LTI 系统定义与描述方式(P52/P61)LTI ：linear time invariant定义：如果系统的输入和输出满足叠加性和齐次性，而且组成系统的各个元件的参数不随时间而变化，则称该系统为线性时不变系统，简称LTI 系统描述方式：系统微分方程，系统函数，系统冲激响应。
基于MATLAB的音频处理技术研究第一章引言音频处理技术是数字信号处理领域的一个重要分支，在音频信号采集、分析、增强和合成等方面有着广泛的应用。
随着数字信号处理技术的不断发展，基于MATLAB的音频处理技术也得到了快速的发展和应用。
本文将介绍MATLAB在音频处理领域的应用和研究，然后重点分析基于MATLAB的音频信号预处理和特征提取技术。
第二章 MATLAB在音频处理中的应用MATLAB是一种强大的数学仿真软件，其内置了丰富的数学分析工具和信号处理库，可以广泛应用于信号处理、数字通信、嵌入式系统设计等领域。
在音频处理领域，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以对音频进行采集、分析、合成和处理等任务。
2.1 音频采集MATLAB提供了嵌入式硬件支持包，可以连接各种类型的音频设备，如麦克风、音频接口等。
用户可以使用MATLAB编写程序，对音频进行实时采集和录制，并实时在MATLAB的界面上进行显示和处理。
2.2 音频分析MATLAB提供了许多用于音频信号分析的工具箱，如信号处理工具箱、音频工具箱和语音处理工具箱等。
用户可以利用这些工具箱进行频域分析、时域分析、滤波、FFT、STFT和解调等操作，以及进行各种音频信号的特征提取和分类。
2.3 音频合成MATLAB提供了各种音频合成的工具箱，如声学模型工具箱、可重复性工具箱和音频合成器等。
用户可以利用这些工具箱进行音频信号的合成和生成，例如混响效果、合成乐器音效等。
第三章基于MATLAB的音频信号预处理技术MATLAB提供了许多音频信号预处理的工具，这些工具可以在进行音频信号分析和特征提取之前对信号进行预处理，如降噪、去混响、去噪声，以及去掉杂音等。
3.1 降噪降噪是去除音频信号中的噪音干扰，使得信号更加清晰的重要步骤。
MATLAB提供了多种降噪算法，例如小波阈值法、基于分量分析的降噪方法和基于统计学习的降噪方法等。
这些算法可以对音频信号进行有效的降噪，从而提高信号的质量，提高后续分析的准确性。
表面肌电信号检测和处理中若干关键技术研究一、本文概述随着生物医学工程技术的快速发展，表面肌电信号（Surface Electromyography, sEMG）检测和处理技术已成为研究人体肌肉活动、评估肌肉功能状态以及指导康复治疗等领域的重要手段。
本文旨在对表面肌电信号检测和处理中的若干关键技术进行深入研究和分析，以提高信号质量、增强信号特征提取的准确性，进而为肌肉活动的有效监测和评估提供技术支持。
本文首先介绍了表面肌电信号的基本原理和产生机制，阐述了其在医学、体育科学、人机交互等领域的应用价值。
接着，重点探讨了表面肌电信号检测过程中的关键技术，包括电极的设计与优化、信号采集方法的改进以及信号预处理技术等。
本文还对表面肌电信号处理方法进行了深入研究，包括信号的时域分析、频域分析以及非线性分析等，以期从多个角度全面揭示肌肉活动的特征和规律。
本文总结了表面肌电信号检测和处理技术的最新研究进展，指出了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和借鉴，推动表面肌电信号检测和处理技术的进一步发展。
二、sEMG信号检测技术表面肌电信号（surface electromyography，sEMG）是肌肉活动时产生的生物电信号，其检测技术在运动科学、生物医学工程、康复医学等领域具有广泛的应用。
sEMG信号检测技术涉及多个关键环节，包括电极设计、信号采集、噪声抑制和信号放大等。
电极是sEMG信号检测的关键部分，其性能直接影响到信号的质量和可靠性。
理想的sEMG电极应具备高灵敏度、低噪声、良好的信噪比和长期稳定性等特点。
目前常用的sEMG电极类型包括干电极、湿电极和一次性电极等。
干电极具有使用方便、易于携带等优点，但在信号质量和稳定性方面相对较差；湿电极通过导电介质与皮肤接触，能够提高信号的稳定性和质量，但使用过程较为繁琐；一次性电极则具有卫生、方便和成本低廉等优点，但在信号质量方面可能略逊于湿电极。
《语音信号处理》课程笔记第一章语音信号处理的基础知识1.1 语音信号处理的发展历程语音信号处理的研究起始于20世纪50年代，最初的研究主要集中在语音合成和语音识别上。
在早期，由于计算机技术和数字信号处理技术的限制，语音信号处理的研究进展缓慢。
随着技术的不断发展，尤其是快速傅里叶变换（FFT）的出现，使得语音信号的频域分析成为可能，从而推动了语音信号处理的发展。
到了20世纪80年代，随着全球通信技术的发展，语音信号处理在语音编码和传输等领域也得到了广泛应用。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，语音信号处理在语音识别、语音合成、语音增强等领域取得了显著的成果。
1.2 语音信号处理的总体结构语音信号处理的总体结构可以分为以下几个部分：（1）语音信号的采集和预处理：包括语音信号的采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
（2）特征参数提取：从预处理后的语音信号中提取出能够反映语音特性的参数，如基频、共振峰、倒谱等。
（3）模型训练和识别：利用提取出的特征参数，通过机器学习算法训练出相应的模型，并进行语音识别、说话人识别等任务。
（4）后处理：对识别结果进行进一步的处理，如语法分析、语义理解等，以提高识别的准确性。
1.3 语音的发声机理和听觉机理语音的发声机理主要包括声带的振动、声道的共鸣和辐射等过程。
声带振动产生的声波通过声道时，会受到声道形状的影响，从而产生不同的音调和音质。
听觉机理是指人类听觉系统对声波的感知和处理过程，包括外耳、中耳、内耳和听觉中枢等部分。
1.4 语音的感知和信号模型语音的感知是指人类听觉系统对语音信号的识别和理解过程。
语音信号模型是用来描述语音信号特点和变化规律的数学模型，包括时域模型、频域模型和倒谱模型等。
这些模型为语音信号处理提供了理论基础和工具。
第二章语音信号的时域分析和短时傅里叶分析2.1 语音信号的预处理语音信号的预处理主要包括采样、量化、预加重等操作，目的是提高语音信号的质量，便于后续处理。
微弱信号特征提取方法第一部分信号检测理论基础 (2)第二部分噪声背景下的特征识别 (4)第三部分时频域分析方法应用 (7)第四部分自适应滤波器设计 (11)第五部分非线性信号处理技术 (14)第六部分特征提取算法比较 (18)第七部分信号分类与模式识别 (23)第八部分特征提取的实验验证 (26)第一部分信号检测理论基础# 微弱信号特征提取方法## 信号检测理论基础### 引言在现代通信与信息处理领域，微弱信号的特征提取是至关重要的环节。
由于微弱信号往往淹没在噪声之中，其有效识别与分析对于提高系统性能具有显著意义。
本文将探讨信号检测理论的基础知识，为后续的特征提取方法提供理论支撑。
### 信号与噪声的基本概念#### 信号定义信号可以定义为携带信息的物理量，它通常以时间函数的形式存在，如电压、电流或声波等。
根据其统计特性，信号可以分为确定性和随机两大类。
确定性信号具有固定的数学表达式，而随机信号则表现为一系列不确定的样本值。
#### 噪声定义噪声是指那些对信号传输和处理产生干扰的无用信息。
从统计角度来看，噪声通常被建模为随机过程，它的存在增加了信号处理的难度。
### 信号检测模型#### 假设检验信号检测理论基于统计学中的假设检验原理。
假设检验是一种统计推断方法，用于判断一个样本集是否来自于已知分布的总体。
在信号检测的背景下，我们通常有两个相互竞争的假设：-**H0**（Null hypothesis）: 无信号存在，仅有噪声；-**H1**（Alternative hypothesis）: 有信号存在，信号叠加在噪声之上。
#### 判决准则信号检测的任务是在给定观测数据的情况下，决定应该接受哪个假设。
这通常涉及到设定一个决策阈值，当观测值超过这个阈值时，就认为信号存在。
这种决策规则被称为“判决准则”。
### 信号检测性能指标#### 正确率与错误率在信号检测过程中，正确地检测到信号的存在称为“击中”（H i t），而错误地将噪声误判为信号称为“虚警”（False Alarm）。
表面肌电信号信号处理方法及其应用全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：表面肌电信号信号处理方法及其应用表面肌电信号（Surface Electromyography，sEMG）是一种通过皮肤表面电极采集肌肉电活动的生物信号。
sEMG信号在生物医学领域广泛应用于肌肉疾病诊断、康复训练和人机交互等方面。
sEMG信号采集受到多种干扰，如电极位置、干扰信号和运动噪声等，需要进行信号处理才能准确提取有用信息。
本文将探讨常见的表面肌电信号处理方法及其应用。
一、sEMG信号处理方法1. 滤波sEMG信号的频谱范围通常在10-500Hz之间，而人体运动的干扰信号频率往往高于500Hz，因此可以通过低通滤波器滤除高频噪声。
还可以使用带阻滤波器去除特定频率的干扰信号。
2. 平滑sEMG信号常受到高频干扰或肌肉颤动的影响，为获得较稳定的信号，可以采用平滑滤波器，例如移动平均滤波或中值滤波，消除信号的高频成分。
3. 归一化由于不同个体之间的肌肉生理特性存在差异，sEMG信号的幅值难以比较。
可以对信号进行幅值归一化处理，将信号幅值映射到统一的尺度上，便于进行比较和分析。
4. 特征提取sEMG信号常包含大量冗余信息，为提取有用信息，需要选取适当的特征参数。
常见的特征参数包括时域参数（如均值、方差、波形长度）、频域参数（如功率谱密度、频谱均值）和时频域参数（如小波包系数、短时傅里叶变换系数）等。
5. 模式识别对提取的特征参数进行模式分类和识别，可实现不同肌肉动作或状态的自动识别。
常用的分类方法包括支持向量机、人工神经网络和决策树等。
1. 肌肉疾病诊断sEMG信号可以反映肌肉功能、神经传导和协调性，对多种肌肉疾病如肌无力、肌张力失调和肌萎缩等具有敏感性。
通过对病人肌肉运动信号的采集和分析，可以帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 运动康复训练sEMG信号可以监测肌肉活动情况，为康复医学提供重要参考。
康复医师可以通过对患者肌肉信号的实时监测和反馈，设计个性化的康复训练方案，提高患者康复效果。
摘要脑-机接口（Brain-Computer Interface,BCI）可以不依赖外周神经与肌肉组织，把大脑与外界设备连接起来，建立起一条全新的、独立的信息传输通道。
以便于直接控制外界设备，为一些障碍患者提供正常的运动能力，提高他们的生活质量。
其中，脑电信号（electroencephalogram，EEG）的提取是脑机接口技术的关键，本文对脑电信号进行研究，具体如下：（1）通过设备完成脑电信号提取时信号中通常含有噪声，含有噪声的信号不能进行直接分析和使用，因此需要对其进行去噪处理，在本文中采用两种方式进行去噪，分别为硬阈值去噪与软阈值去噪。
在进行去噪之前分别进行了两层和三层的分解实验，并对两种结果进行比较最终选择两层小波分解进行处理。
最终对硬阈值和软阈值两种去噪方法进行了实验，对实验所得到的信噪比和均方根误差数据进行比较，选用软阈值去噪方法。
（2）由于EEG信号非线性且平稳性不足等特征，在本文对比了小波变换和模糊熵在对信号进行处理时的优势和劣势，结合两种方法对脑电信号特征进行提取，首先对受试者a的C3通道和C4通道所采集的数据进行小波分解处理，随后根据不同层频带提取对应节律，在完成小波分解之后将数据采用模糊熵方法实现特征提取。
本文的实验结果表明，提取的特征重叠较少，有助于后续进行脑电信号的分类。
（3）就脑电信号的分类而言，在本文中利用当前较为成熟的神经网络以及支持向量机等方法，选择合适的核函数后利用Matlab2019a中的工具箱完成信号的处理和分类，分类结果证明，本文所采用的信号分类方法精确度为61%，达到预期要求，具有良好的分类效果。
关键词：脑电信号；软阈值；小波变换；模糊熵；AbstractBrain-Computer Interface (BCI) can connect the brain with external devices without relying on peripheral nerves and muscle tissue, and establish a new and independent information transmission channel. In order to directly control the external equipment, provide normal exercise capacity for some disabled patients and improve their quality of life. Among them, the extraction of electroencephalogram (EEG) is the key to brain-computer interface technology. This paper studies EEG signals as follows:(1) When the EEG signal is extracted by the device, the signal usually contains noise, and the signal containing noise cannot be directly analyzed and used. Therefore, it needs to be denoised. In this paper, two methods are used for denoising. Hard threshold denoising and soft threshold denoising. Two and three layers of decomposition experiments were performed before denoising, and the two results were compared and finally two layers of wavelet decomposition were selected for processing. Finally, two denoising methods, hard threshold and soft threshold, were tested. The signal-to-noise ratio and root mean square error data obtained by the experiment were compared, and the soft threshold denoising method was selected.(2) Due to the nonlinearity and lack of stationarity of the EEG signal, the advantages and disadvantages of wavelet transform and fuzzy entropy in the processing of signals are compared. Combining the two methods to extract the characteristics of EEG signals, firstly The data collected by the C3 channel and the C4 channel of the tester a is subjected to wavelet decomposition processing, and then the corresponding rhythm is extracted according to different layer bands. After the wavelet decomposition is completed, the data is extracted by the fuzzy entropy method. The experimental results in this paper show that the extracted features are less overlapping, which is helpful for the subsequent classification of EEG signals.(3) In terms of the classification of EEG signals, in this paper, the current matureneural network and support vector machine are used to select the appropriate kernel function and then use the toolbox in Matlab2019a to complete the signal processing and classification. It is proved that the accuracy of the signal classification method used in this paper is 61%, which meets the expected requirements and has a good classification effect.Keywords: electroencephalogram; soft threshold; wavelet transform;fuzzy entropy目录第1章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2.1 BCI系统的组成 (2)1.2.2 BCI系统的分类 (3)1.3 国内外研究现状及存在问题 (4)第2章脑电信号 (6)2.1 脑电信号概述 (6)2.1.1 脑电信号的产生机理 (6)2.1.2 脑电信号的特点与分类 (6)2.2 脑电信号分析方法 (7)2.2.1 时域分析 (7)2.2.2 频域分析 (7)2.2.3 时频分析 (8)2.2.4 多维统计分析 (8)2.2.5非线性动力学分析 (8)2.3 本章小结 (8)第3章脑电信号的预处理 (9)3.1 常用的脑电信号去噪方法 (9)3.1.1 希尔伯特黄变换 (9)3.1.2 独立分量分析 (10)3.1.3 小波分析 (10)3.2 小波阈值去噪 (10)3.2.1 硬阈值、软阈值和Garrote阈值去噪 (10)3.2.2 小波分解的层数确定 (10)3.2.3 实验结果与分析 (12)3.3 本章小结 (13)第4章脑电信号的特征提取 (1)4.1 基于小波变换和模糊熵的特征提取 (15)4.1.1 小波变换原理 (15)4.1.2 模糊熵理论 (17)4.1.3 基于小波变换和模糊熵的特征提取 (18)4.2 本章小结 (19)第5章脑电信号的分类 (20)5.1 常用分类方法 (20)5.2 支持向量机 (21)5.2.1 线性支持向量机 (21)5.2.2非线性支持向量机 (22)5.3 SVM分类结果 (23)5.4 本章小结 (23)第6章总结和展望 (24)6.1全文总结 (24)6.2未来展望 (25)致谢 (27)参考文献 (28)第1章绪论1.1引言大脑作为神经系统最高级的部分，人们的生理功能、心理活动都离不开大脑，其作为中心枢纽控制着人类的思想、行为、情绪等活动，当接收到外部环境的刺激时，大脑会进行分析处理，再通过神经肌肉通路，与外界进行信息交流。
常用故障特征提取方法综述摘要：随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接关系到一个行业发展的各个层面。
机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态，诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施，指导设备管理和维修。
在机械故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。
本文就故障诊断的两大类常用方式做了比较说明，并结合实例说明各类方法的优缺点，给读者在实际应用中提供了选择余地。
关键词：故障诊断特征提取1、故障特征提取方法研究的目的与意义随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接关系到一个行业发展的各个层面[1,2]。
现代化工业生产，一旦发生故障，损失将十分巨大，因此，为尽最大可能地避免事故的发生，机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了极为广泛的重视，其应用所达到的深入程度十分令人鼓舞。
目前，机械设备状态监测与故障诊断已基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科[1-3]。
机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态，诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施，指导设备管理和维修。
机械故障诊断主要包括四个步骤[4,5]，即信号测取、特征提取、状态诊断和状态分析。
在机械故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。
在某种意义上，特征提取可以说是当前机械故障诊断研究中的瓶颈问题，它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预报的可靠性[3,5]。
在实际应用中，故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应的关系，一种故障可能对应若多种征兆，反之一种征兆也可能由于多种故障所致，这些给故障特征提取带来了困难，为了从根本上解决特征提取这个关键问题，通常我们必须要借助信号处理，特别是现代信号处理的理论、方法和技术手段，从采集的原始数据中寻找出特征信息，提取特征值，从而保证有效、准确地进行故障诊断，也就是说，信号处理与故障诊断有着极为密切的联系，信号处理、特征提取是故障诊断中必不可少的一个重要环节[3]。
第 1 章绪论1.1引言大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分,由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。
它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢［1]。
大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一.人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的［2］。
人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。
在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体.神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。
神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。
生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。
每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1—2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。
动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时,存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差)。
人的神经细胞的静息电位为—70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。
这个变化过程的电位是局部电位.局部电位是神经系统分析整合信息的基础。
细胞膜的电特性决定着神经元的电活动［3］.当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。
由上述可知,膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。
膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。
在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号,然后传递给细胞体。
如果说树突是树根的话,那么细胞体就是树桩,对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。
