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文档简介

1、医学信号处理的原理和方法曹 银 祥Dept. of Physiology & PathophysiologyShanghai Medical CollegeFudan University第十讲生物信号的频域分析(1)频域分析方法概述(2)简单信号和复杂信号(3)FFT算法和自回归模型(AR)算法(4)频域的相关性分析(Coherence)(5)频谱分析举例-脑电频域分析频域分析方法概述 频域分析是信号处理中非常重要的方法。通过频域分析可知道各频率分量的分布情况,知道信息是集中在低频部分,还是集中在高频部分。根据频谱的变化可以判断机体的形态和功能变化。 复数付里叶( Fourier)级数,三角

2、级数简单波和复杂波 一个复杂的连续信号,一般来说,总可以分解为许多正弦波的叠加。在有限区间上的复杂信号表示成简单波的叠加,这在数学上称为付里叶级数(付氏级数)。 简单波(正弦波或余弦波)正弦波可以用下式表示其中A为振幅,为初位相,f 为频率(1/f 为谐波的周期)。对长度为T的时间区间而言,其基频f 0 = 1/T,n次谐波可写成复杂波由N个简单波叠加而成时域表示与频域表示的对应关系复杂波由N个简单波叠加而成 的计算机演示频谱分析算法付里叶变换与反变换 对于周期为T的信号,可用付里叶级数表示;对于非周期的信号,可用付里叶积分来表示。用付里叶变换,可以由信号求出它的频谱;反之,用付里叶逆变换,可

3、以由频谱求出原始信号。 对于有N个点的离散时间序列,它所对应的离散的付氏变换和反变换式子为 :快速付里叶变换(FFT) 直接用公式求N个点的频谱,要做N(N-1)次复数加法和N2次复数乘法,当N大到数千点乃至更大时,计算工作量很大,在当时即使用最快的计算机,也要花费大量时间,因而几乎没有实用价值。1965年,Cooley和Tukey提出了快速付氏变换方法,简称FFT(Fast Fourier Transform),使计算量大为减少。由于FFT的出现,使付氏变换得以广泛应用。 时域分解FFT算法 Nlog2N次加法和N(log2N-2)+2次乘法频域分解FFT算法 Nlog2N次加法和1/2N(

4、log2N-2)+1次乘法信号的幅度谱、相位谱和功率谱 用FFT求得的谱是复数形式的,求它的模得到幅度谱,求它的辐角得到相位谱,求模的平方得到功率谱。 自回归模型(AR)算法自回归模型(AR)是一种最大熵谱估计法,较之FFT算法具有较高的分辩率, 自回归模型(AR)有Burg、Marple等递推算法。自回归模型(AR)计算公式自回归模型(AR)表达为:其中e(t) 为预测误差,a(p) 为待定系数。P阶AR模型的系统传递函数为:PSD可由下式求得: 频域的相关性分析(Coherence) 相干性分析用于分析两信号中各频率成分在幅度和相位上的相似性。相干系数的值在0-1之间。如某一频率的相关系数

5、为0,则提示两个信号中此频率的谐波毫不相关,反之,如某一频率成分的相关系数为1,则提示两个信号中此频率的谐波完全相关。 相干系数公式 * CPSDxy 信号x(t)和y(t)的互功率谱(Cross Power Spectrum Density)* PSDx 信号x(t)的功率谱* PSDy 信号y(t)的功率谱频域分析方法的应用举例肌肉在强直收缩时,随着时间的延续,会产生疲劳,表现为收缩力下降,肌电频谱中高频成分减少。脑电图的频率主要分为4个波段:波、波、波和波,各占一定比例,当出现病理变化时,波段比例异常,并可出现棘波、尖波等高频成分。当血管硬化时,脉搏波频谱中高频成分增加,中心频率右移。在

6、心率变异性(HRV)分析中,RRI频谱中的高、低频分别反映了迷走神经和交感神经活动的波动性,LF/HF可用以评判植物神经系统的机能状况。脑电波的形成皮层表面的电位变化是由突触后电位变化形成的。然而,单一神经元的突触后电位显然不足以引起皮层表面的电位改变,必须有大量的神经元同步发生突触后电位,才能总和起来引起皮层表面的电位改变。 某些自发脑电的形成,就是皮层与丘脑非特异投射系统之间的交互作用,一定的同步节律的丘脑非特异投射系统的活动,促进了皮层电活动的同步化。脑电图的波形分类,主要依据其频率的不同来划分。各种波形都可在皮层的不同区域引得,但在不同脑区和在不同条件下的表现可有显著的差别。脑电图在疾病诊断上的应用 脑电图描记是检查脑功能正常与否的一种重要手段。如大脑皮层有肿瘤时,由于肿瘤本身不发生电波,但脑瘤对周围组织有破坏作用,在检查时即可在脑瘤部位记录到周围损伤组织不正常的波或波,由此可诊断脑瘤的大小与部位。又如癫痫病人,脑电图常出现高振幅的棘波、尖波或棘慢综合波等“抽搐放电”的波形。这些波形的改变对协助诊断、疗效观察与评价预后都有一定意义。 脑电波的成分图示脑电波的成分波-频率为0.53次/秒,波幅

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