简介：目的研究用小波变换去除心电图信号中呼吸信号的方法.方法采用db4小波对采样频率为200Hz的心电图信号作离散小波变换的多层分解,并与呼吸信号的频率成分比较,发现呼吸信号分布在心电图信号分解后第8、9、10层细节中,去除这些成分和高频干扰,对剩下的分量重构.结果比较成功地纠正了心电信号的基线,去除了低频呼吸信号的干扰.结论小波变换的方法能够去除心电信号中的呼吸信号干扰.

简介：目的通过研究气冷却天线微波消融热场的特性，探索计算机模拟预测气冷却天线微波温度场的方法。方法在体模实验中精确布置测温点，获取微波温度场的温升规律，在Pennes生物传热方程的基础上，推导建立气冷却天线微波消融的热作用数学模型，对3种加热功率作用时间下热凝固范围和温度分布进行了模拟计算和预测。并在离体猪肝上进行校正检测。结果①3种功率下dT/dt分布各不相同，且后向温升大于前向；②离体猪肝实验时温升曲线及凝固范围实测值与模拟值均有较好的吻合性；③气冷却式微波天线可有效降低杆温，且后向未出现冷区。结论肝脏体模、离体猪肝实验证明，气冷却微波消融在低杆温状态下可以形成较理想的类球体凝固。

简介：利用微机对１３８种环境声信号进行了采集、数据存储入库、声图分析，绘制了彩色三维声图及频谱图，并对频谱分析参数进行了统计处理。本数据库的建立为进行环境声信号研究分析和聋人的感觉代偿研究，提供了基础资料和手段。

简介：以生理信号分析为主,表情行为观察和情绪主观感受评价为辅,对多名被试的情绪进行识别.60名大学女生接受恐惧-快乐-轻松的情绪诱发,有效数据55名,对应每个情绪片段,根据信号标记以及GSR微分,截取1min的生理信号进行处理和分析,应用SPSS对各生理参数进行情绪的单因素方差分析,然后采用逐步多类判别法,提取特征参数以识别情绪.结果表明HR、HRV、R波、T波各生理参数对情绪较敏感;提取出HFP,HRmax,PNN50,LF/HF,Ratio,LFP,MeanNN7个特征参数,构建情绪判别函数Fuction1,Fuction2和Z1、Z2,Z3;轻松的判别正确率为88.0%,快乐的为92.0%,恐惧的为80.0%,总体判别正确率为86.7%.以生理信号分析为主,辅助表情行为观察和情绪主观感受报告,是一种有效的情绪识别方法,所得数据客观、准确,提高了情绪识别率.

简介：目的通过观察各级支气管及伴随结构的病理变化,探讨微波消融对各级支气管及伴随血管、淋巴管、神经的影响,为临床治疗提供实验依据。方法10只健康家猪分为2组,进行经皮穿刺正常肺组织微波消融,分别于消融后3d（A组）、28d（B组）各宰杀5只,观察微波消融后消融损伤区形态及各级支气管和伴随血管、淋巴管、神经的病理表现。结果①随着支气管腔的变小,微波对支气管的损伤加重;对主支气管、二级支气管的损伤较轻,各级支气管消融后28d呈恢复表现。②微波消融对于肺组织中的大血管有轻度损伤,对小血管损伤较重。③微波消融对于淋巴管、神经均有损伤,且神经损伤未恢复正常。结论CT引导下经皮穿刺微波消融治疗肺部肿瘤是一种可以耐受且对大支气管、大血管影响轻微的微创治疗方法。

简介：目的采用基于Lopez-Mancini-CalbetDivergence（LMCD）的统计复杂度分析方法,对充血性心力衰竭信号、心脏性猝死信号与正常窦性心律信号进行统计复杂度分析。方法采用Bandt-Pompe算法对符号序列进行模式概率统计,分析了充血性心力衰竭信号、心脏性猝死信号与正常窦性心律信号的统计复杂度。结果3种心律信号的统计复杂度存在差异,正常窦性心率信号的统计复杂度最高,充血性心力衰竭信号次之,心脏性猝死信号最低。方差分析表明,基于LMCD的分析方法得出的3种心电信号的统计复杂度差异具有统计学意义。结论采用LMCD的统计复杂度方法可以有效地区分3种不同生理病理状态下心电信号,为辅助临床诊断提供了一种新手段。

简介：心音信号分析与医学应用研究进展张玉华，邵庆余，李桥（山东医科大学生物医学工程研究所，济南２５００１２）心音信号是人体最重要的生理声信号之一，它含有关于心脏心房、心室、心血管及各个瓣膜的状态的大量有用信息，当心血管疾病尚未发展到足以产生其他症状和标志（...

简介：本文介绍了一种宽频带多通道心音和正交三导联高频心电信号微机采集系统的设计方法。本采样系统硬件采用高性能的心音传感器、A/D转换卡、新型高性能芯片组成及合理布线的信号放大器和滤波器,在临床使用中效果良好。

简介：探索心电信号的有效标定方法.利用小波变换良好的时频聚焦性和多孔算法的时不变性,并结合时域的标定参考信息,实现对ECG的准确标定.结果表明在Matlab6.5仿真环境下,对MIT/BIH心电数据库中的数据进行测试,准确率可达99.5%,并且满足CSEworkingParty提出的心电检测误差标准.在波形失真较小情况下,用该法可实现对ECG的自动标定.

简介：对磁声耦合成像进行原理性验证实验研究.从不同的几何模型出发,分别建立了圆线圈、矩形线圈和三角形铜线圈模型作为成像目标,置于稳恒磁场中,同时对其施加正弦脉冲信号,用中心频率为1MHz的声传感器检测铜线圈在磁声耦合作用下产生的声信号,在不同位置、不同角度检测产生的声信号并进行分析处理.实验结果表明,超声传感器采集的声信号能对应铜环线圈位置,在此基础上进一步完善实验方法,以磁声耦合的方式实现进一步的成像研究.

简介：本文首先分析了新的时频分析理论——小波变换理论的优良时频特性，并与窗口傅里叶变换的时频特性作了比较；又对小波变换理论在生物医学信号处理中的应用进行了评述；最后对小波变换理论及在生物医学信号处理中的应用作了简要展望。

简介：本文介绍了在ＡＳＴ４８６微机上利用高速Ａ／Ｄ转换电路ＨＡＳ－１２０４对单纤维肌电信号进行信号采集，并利用Ｃ语言和汇编语言混合编程进行显示分析和处理的有关技术。

简介：建立微波消解-石墨炉原子吸收法测定吸收性明胶海绵中的铬(Cr)含量的方法。选择硝酸作为微波消解的酸,明确了微波消解和石墨炉的工作条件。方法的检出限为0.004mg/kg;定量限为0.013mg/kg;样品进样的精密度的相对标准偏差(RSD)为4.04%(n=11);同批样品重复性的RSD为3.63%(n=7);回收率为92.79%～109.31%。本方法准确简便,可用于吸收性明胶海绵中重金属Cr含量的测定。

简介：目的探讨超声引导冷循环微波消融术（MWA）在乳腺多发纤维腺瘤治疗中的应用价值。方法选择确诊的16例乳腺多发纤维腺瘤患者（37个肿瘤）,年龄25~37岁,平均年龄31.5岁。进行MWA治疗,观察治疗效果及治疗前后超声声像图变化。结果彩色多普勒超声显示37个肿瘤内血流信号均消失;治疗时间6~17min,平均治疗时间10.4min（标准差4.6min）。16例均无严重并发症发生。治疗前肿瘤体积0.34~4.18cm~3,平均肿瘤体积1.76cm~3（标准差1.55cm~3）;治疗后1个月,超声随诊显示肿瘤体积轻度增大,回声减低,瘤体边界模糊;治疗后3、6、12个月超声检查显示肿瘤体积较治疗前逐渐缩小,缩小率分别为（25.1±6.1）%、（45.4±7.4）%、（73.6±6.3）%。结论超声引导MWA治疗安全、微创,适用于不愿接受手术治疗的乳腺多发纤维腺瘤患者。

简介：我们设计和装配了一款高信噪比的神经信号放大器,该放大器在实验中能记录到稳定且高信噪比的神经脉冲信号。

简介：当前癫痫自动检测方法,通常采用希尔伯特黄变换结合脑电信号变换规律进行检测,易受到噪声的干扰,检测结果存在一定的误差。据此,深入研究基于子波变换的癫痫脑电信号检测方法,依据子波变换检测癫痫脑电信号的原理,采用子波变换对含噪的脑电信号进行去噪后,考虑到癫痫患者发病时,脑电信号里异常特征波导致信号波动幅度较大,采用TQWT小波分解并重构脑电信号,提取重构后的脑电信号里有效值与峰峰值指标构成特征分量,根据特征分量设定正常与发病两种样本,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)分类器对脑电波信号样本分类,实现患者癫痫脑电信号的准确检测。实验结果表明,所提方法可有效检测癫痫脑电信号,检测灵敏度、特异性和准确率均值分别是98.73%、18.84%、98.87%,适用于癫痫脑电信号检测。

简介：编码超声发射技术已在高端超声成像仪中使用,其中线性调频信号是常用的编码信号。由于通过超声系统的回波会有较大衰减,接收信号通常比较微弱,并且带有强噪声,影响成像质量。分数阶Fourier变换应用在编码超声信号处理中,可以有效提高成像质量。本研究提出一种新的成像方法,先对回波信号进行分数阶Fourier变换,再经带通滤波器滤除大部分噪声,然后通过匹配滤波器处理,最后成像。该方法同时融合了信号在时域和频域的信息,并可以进一步降低发射功率。仿真结果表明,这种方法相对于传统的成像方法可以进一步增强系统的抗干扰能力,提高信噪比,从而改善超声成像质量。

简介：为了消除电化学PCR系统检测中不同温度对检测电流信号的影响,我们提出了对改进计时电流法电流峰值信号实时校正的方法。该方法是在改进计时电流法数值解方程基础上,建立了电流峰值与温度的数值模型,并结合PCR温度控制规律,对不同浓度下电活性物质的峰值信号进行实时校正。结果表明,校正后电流峰值随浓度变化的曲线可直观显示,且两者的比例关系验证了校正方法的准确性。更多还原

简介：利用脑-计算机接口这种新颖的人-机交互模式构建一种脑控拼写装置，其主要问题是实时、准确地从头皮电极记录到的脑电背景信号中提取视觉诱发电位，以决定用户选择按键。由于在一个短时程内可以认为自发脑电是平稳的，利用靶刺激出现前记录到的非靶刺激信号计算自回归模型参数，构造一个白化滤波器，再将实时信号通过白化滤波器滤波，使自发脑电得以白化，然后采用小波分析方法滤除白噪信号。结果表明靶刺激信号更加突出，提高了后续模式分类的正确率。采用模拟自然阅读诱发模式使短时信号的平稳性得到了保障，利用白化滤波器去除自发脑电是可行的。

简介：采用独立分量分析中的信息极大化快速算法初步探讨了表面肌电信号的分解问题.研究结果表明,独立分量分析对肌肉轻度收缩力水平下(<10%MVC)表面肌电信号的分解有较好的效果,可以作为表面肌电信号分解的一种预处理手段.