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信号与系统在生物医学工程中的应用信号与系统是一门重要的学科，其应用领域之一就是生物医学工程。
生物医学工程利用工程学原理和技术来解决医学领域中的问题，包括研究和开发医疗设备、设计生物传感器等。
在这个领域中，信号与系统发挥了至关重要的作用。
第一节：信号与系统概述信号是指随时间或空间变化的某一量，如电流、压力、温度等。
系统是指对信号进行加工、处理或传输的设备或装置。
信号与系统的学科研究信号在系统中的变化和传递规律，从而解决各种问题。
第二节：信号处理在生物医学工程中的应用1. 信号采集与处理在生物医学工程中，采集并处理生物信号是非常重要的一环。
例如，心电图(ECG)和脑电图(EEG)等生物电信号的采集和处理可以帮助医生监测病人的心电活动和脑电活动，从而对病情做出判断。
信号处理技术可以帮助滤除噪音、增强信号质量，提高分析的准确性。
2. 生物传感器生物传感器是一种能够将生物信号转化为电信号的装置。
这些传感器可以监测和测量人体各种生理参数，如体温、血压、血氧饱和度等。
信号与系统的应用可以帮助设计和优化生物传感器，使其更加灵敏和准确。
3. 图像处理图像处理是信号处理的重要分支，可以用于医学图像的处理和分析。
例如，医学影像学中的X射线、CT扫描、MRI等技术生成的图像可以通过信号处理方法进行增强、分割和识别，从而帮助医生准确诊断疾病。
第三节：信号与系统在生物医学工程研究中的应用案例1. 生物电信号处理研究者使用信号处理技术处理心电图信号，准确地识别和预测心脏病变，帮助提前预防和治疗心脏疾病。
2. 医学图像处理通过信号与系统的方法，研究者可以对医学图像进行分析和处理，以帮助医生进行病变检测、定位和分析，提高诊断的准确性和效率。
3. 生物传感器的设计与优化信号与系统的理论可以用于生物传感器的设计和优化，提高生物传感器的灵敏度、准确性和稳定性，以更好地监测病人的生理参数。
总结：信号与系统在生物医学工程中的应用不仅仅局限于信号的采集和处理，还包括生物传感器设计与优化、医学图像处理等多个方面。
基于OBE理念的医学院校生物医学工程专业信号与系统课程改革作者：许佳王凤宁旭徐林陈明生来源：《大学教育》2023年第17期［摘要］为满足新形势下医学院校生物医学工程专业应用型人才的培养需求，课题组针对目前课程存在的理论教学体系陈旧、专业结合性差、实践应用性不够等问题，采用OBE作为课程改革理念，对信号与系统课程进行教学改革，进一步明确课程的学习成果目标，达到课程教学设计优化、教学内容重构的目的，并获得确保学习成果产出的有效教学方法以及客观评价方法。
［关键词］成果导向教育；信号与系统；课程改革；生物医学工程［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）17-0047-04近年来，教育部积极推进新工科建设 [1]。
2018年，教育部发布了《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，其原则和理念是以学生为中心，在成果导向下，对教育教学进行持续改进，这一标准及理念对高等院校专业应用型人才培养起到指导作用。
陆军军医大学（以下简称我校）自2018年来面向地方招收生物医学工程专业学生，基于贴近实战、满足军队卫生装备任职的需求，培养服务企业和行业并推动社会经济发展的创新型专业应用型人才[2]。
信号与系统课程（以下简称本课程）作为生物医学工程专业学生的专业基础课程，在教学环节中起到承上启下的作用，能够有效提高本课程教学质量，为后续课程的学习和专业应用型人才的培养奠定基础。
一、当前课程教学的主要问题（一）课程内容多，学时有限，课程理论性强本课程的特点是理论性强，这与课程本身学科特点有关[3]，其涉及大量的数学公式和理论推导研究，课堂教学中多以理论教学为主，这在一定程度上造成学生对抽象概念理解困难，影响学生学习的积极性和主动性，不利于学生工程、信息思维的培养。
（二）教学内容新颖性不足，专业结合不紧密课程教学主要依托教材进行，医学工程的前沿技术问题引入课堂较少。
由于本课程传统开设对象为电子信息技术、通信专业学生，现有课程内容案例多是为这类专业设置，与我校生物医学工程专业需要不符，缺少医学及军事特色的应用实例，导致学生学习目标不够明确，不了解课程的具体应用价值，学习动力不足。
信号与系统论文题目：信号与系统在生物医学中的应用学号：************班级：生医121班姓名：***信号与系统在生物医学中的应用摘要随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，信号与系统在实际生活中的应用越来越广泛，本文在信号与系统中占有重要分量的数字信号处理技术为例，讨论其在生物医学中的应用，从而阐述信号与系统在生物医学中的应用。
数字信号处理（Digital Signal Processing DSP)是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换和识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。
数字信号处理技术一诞生就显示了强大的生命力，展现了极为广阔的应用前景。
接下来主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用，并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。
关键词：生物医学；信号与系统；数字信号处理；小波分析；人工神经网络；维格纳分布1 引言自20世纪60年代以来，随着计算机和信息学科学的飞速发展，大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。
于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(DigitalSignalProcessing，简称DSP)技术。
经过几十年的发展，数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心，以逻辑电路为基础，以大规模集成电路为手段，利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理，其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。
而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题，特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。
它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。
本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。
1.1生物医学信号特性人体中每时每刻都存在着大量的生命信息，在不断地实现着物理的、化学的及生物的变化，因此所产生的信息是极其复杂的。
第一章1、随机信号与混沌信号的异同：相同：不能准确预测未来值；不同：A、理论上，混沌信号是确定的，有下列特征：非渐近周期性无Lyapunov指数消失最大Lyapunov指数为正相同的初始值产生相同的轨迹C、随机信号是非确定的即使初始状态相同，一个随机过程也会产生不同的信号。
无确定的Lyapunov指数2、什么是生物医学信号？生物医学信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，它是由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，从信号本身特征、检测方式到处理技术，都不同于一般的信号。
3、外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号有哪些？超声波、同位素、X射线、CT图像等4、随机信号与确定性信号的不同确定信号：有确定的函数关系，能准确预测未来随机信号：即使知道它过去的全部信息，也不能预测其未来值的一类信号5、什么是信号？信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。
6、由生理过程自发产生的主动信号有哪些？举例说明心电（ECG），脑电（EEG），肌电（EMG），眼电（EOG），胃电（EGG）等电生理信号还有体温、血压、脉搏、呼吸等非电生理信号。
第二章1、混叠、泄露、栅栏现象是如何产生的？如何避免？当采样频率比信号最高频率的两倍要小时就会发生混叠现象，可以提高采样率来避免混叠现象。
如果要分析的信号是周期连续信号，就必须对该信号截取一段来进行分析，即加了一个窗，便会发生泄露现象。
要减少泄露可以通过加不同的窗函数来截取信号。
离散傅立叶变换是对离散时间傅里叶变换的采样，它只给出频谱在离散点上的值，而无法反映这些点之间的频谱内容，这就是栅栏现象。
改善栅栏效应的一种方法是信号后面补若干个零。
2、动计算的相位谱和使用FFT计算出来的为什么结果不一致?FFT为了快速计算进行了取舍，是存在误差的3、高密度谱和高分辨谱有啥区别呀？为什么补零不能提高分辨率呢？频域分辨率只和采样时间长度有关，采样时间越长，频域分辨率越高；时域分辨率只和采样率有关，采样率越高，时域分辨率越高补零仅是减小了频域采样的间隔。
生物医学信号处理方法概述作者：何琳郭静玉胡志刚来源：《科技资讯》 2012年第11期何琳郭静玉胡志刚(河南科技大学河南洛阳 471003)摘要:生物医学信号是人体生命信息的集中体现,深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。
关键词:生物医学信号信号检测信号处理中图分类号:TN911 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)04(b)-0250-011 概述1.1 生物医学信号及其特点生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号,属于强噪声背景下的低频微弱信号,信号本身特征、检测方式和处理技术,都不同于一般的信号。
生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号,这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。
生物医学信号种类繁多,其主要特点是:信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低,还有信号的统计特性随时间而变,而且还是非先验性的。
1.2 生物医学信号分类按性质生物信号可分为生物电信号(Bioelectric Signals),如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号(Biomagnetic Signals),如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号(Biochemical Signals),如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号(Biomechanical Signals),如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号(Bioacoustic Signal),如心音、脉搏、心冲击等。
按来源生物医学信号可大致分为两类:(1)由生理过程自发产生的主动信号,例如心电(ECG)、脑电(EEG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)、胃电(EGG)等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;(2)外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号,如超声波、同位素、X射线等。
