《生物医学信号处理》课程教学大纲

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1、《生物医学信号处理》课程教学大纲课程编号：55091125适用专业：生物医学工程、生物信息学、生物信息技术以及相关专业学时数：48学分数：3先修课程：《线性代数与空间解析几何》、《人体解剖生理学》、《信号与系统》、《数字信号处理》等执笔者：《生物医学信号处理》课程组编写日期：2013年5月一、课程性质和任务《生物医学信号处理》是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的重要专业基础课。本课程培养学生熟练掌握离散时间信号和系统的基本理论和基本分析方法，使学生了解如何应用数字频谱分析、最优滤波器等技术解决生物医学领域中的具体问题。本课程对于生物医学工程、生物信

2、息学等专业的学生是必备的重要专业基础课。8二、理论课程教学内容和要求（40学时）第1章生物医学信号处理概述1．教学内容（1）学习生物医学信号处理的理由（2）信号及其类型（3）一些典型的生物医学信号简介（4）处理生物医学信号的目的2．教学要求（1）了解本课程背景，包括整个课程的教学内容、学习方法、与其他课程之间的联系、学习要求和考核要求；（2）掌握确定性、随机、分形和混沌等4种类型信号的定义以及相互之间的联系与差别；（3）理解生理过程自发产生的信号，如心电、脑电、肌电、眼电、胃电等电生理信号和血压、体温、脉搏、呼吸等非电生理信号；（4）了解外界施加于人

3、体的被动信号，如超声波、同位素、X射线等；（5）掌握生物医学信号的主要特点。第2章数字信号处理基础1．教学内容（1）傅立叶变换及其意义（2）傅立叶变换的性质（3）频域分析和谱图表示（4）频域分辨率（5）数字滤波器的设计和实现82．教学要求（1）掌握傅立叶变换的意义及各种变换对、离散傅立叶变换；（2）掌握傅立叶变换的性质；（3）掌握信号的频域分析和谱图表示方法；（4）正确理解频域分辨率的概念；（5）了解常用的数字滤波器的设计和实现方法。第3章随机信号基础1．教学内容（1）随机信号（2）随机信号的统计特征描述（3）几种典型的随机过程（4）随机信号通过线性

4、系统2．教学要求（1）了解随机信号的表示方法；（2）掌握概率分布函数和各态遍历随机过程；（3）掌握随机信号的统计特征量和样本数字特征；（4）掌握高斯（正态）过程、理想白噪过程和限带白噪过程；（5）理解随机信号通过线性系统的基本关系式。第4章数字相关和卷积运算1．教学内容（1）线性相关与循环相关（2）相干函数（3）线性卷积和循环卷积8（4）相关函数和功率谱估计（5）相关技术的生物医学应用2．教学要求（1）掌握线性相关与循环相关的定义、计算方法，了解二者的异同；（2）掌握相干函数的概念；（3）掌握线性卷积和循环卷积的定义、计算方法，了解二者的异同；（4）

5、掌握相关函数和功率谱估计的计算方法；（5）通过脑机接口应用实例，使学生初步了解相关技术解决生物医学问题的方法。第5章维纳滤波1．教学内容（1）维纳滤波器的时域解（2）维纳预测器（3）维纳滤波器的应用2．教学要求（1）掌握最小均方误差准则的概念；（2）理解维纳－霍夫方程的推导方法；（3）掌握有限脉冲响应法求解维纳－霍夫方程的方法；（4）掌握预白化法求解维纳－霍夫方程的方法；（5）了解纯预测器（N步）和一步线性预测器；（6）掌握维纳滤波器去除心电信号中高斯噪声的原理和方法。8第6章卡尔曼滤波1．教学内容（1）卡尔曼滤波信号模型（2）状态方程和量测方程（3

6、）卡尔曼滤波算法（4）卡尔曼滤波器的医学应用2．教学要求（1）了解卡尔曼滤波信号模型的概念；（2）理解卡尔曼滤波的状态方程和量测方程；（3）了解卡尔曼滤波算法，包括卡尔曼滤波的一步递推法模型和卡尔曼滤波的递推公式；（4）初步了解卡尔曼滤波在脑诱发电位提取中的应用。第7章随机信号的参数建模法1．教学内容（1）三种参数模型（2）AR模型参数的估计（3）参数建模法的应用2．教学要求（1）掌握AR模型的定义和建模方法；了解MA模型和ARMA模型的定义和建模方法；理解三种参数模型的特点；（2）掌握L-D算法估计AR模型参数的方法；（3）了解基于AR模型的线性预

7、测器原理；（4）掌握AR模型技术建模生物医学信号的方法。8第8章自适应滤波1．教学内容（1）LMS自适应维纳滤波器（2）自适应噪声抵消器（3）生物医学应用2．教学要求（1）掌握LMS自适应维纳滤波器原理和参数选择方法；（2）自适应噪声抵消器原理和设计方法；（3）了解自适应噪声抵消技术增强ECG监护的方法；（4）了解自适应噪声抵消技术增强EGG信号的方法。三、实验教学内容和要求（8学时）实验项目11、实验项目名称：谱分析和随机信号分析2、实验项目的目的和任务：了解随机信号的特征。3、实验内容：利用MATLAB中的伪随机序列产生函数randn()产生多段

8、1000点的序列，编制一个程序，计算随机信号的数字特征，包括均值、方差、均方值、最后把计算结果平均，绘制数字