超星医学信号处理（许全盛）章节答案(学习通2023课后作业答案)
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第二章 单元测验
1、超星处理生物医学信号是医学是由生物活动中发生的电、化学和机械等活动所产生
2、信号许全习通生物医学信号包括心电信 号、盛章脑电信号、节答肌电信号、案学细胞信号等。课后
3、作业心电信号的答案心脏在活动过程中，在人的超星处理体表产生的电位差。
4、医学生物医学信号具有信号微弱、信号许全习通干扰噪声强、盛章频率范围低、节答随机性强等特点。案学
5、感知生物医学信号的器件称为生物医学传感器
6、医学传感器的换能方式有压电效应、热效应、光电效应和电化学效应等。
7、常用生物医学传感器按使用方式有多种不同的分类，如体表传感器是在身体外部表面进行测量的一类传感器。
8、生物医学放大器有以下几个基本要求：高输入阻抗，高共模抑制比，低噪声和低漂移。
9、对信号采样时，采样频率应大于信号最高频率的2倍以上，这就是采样定理。
10、模拟信号转换为数字信号时，为保证离散化过程中不损失信号特性，需要遵循采样定理。
11、A/D转换分辩率是指转换器所能转换模拟电压的精确度，A/D转换器的位数越多其分辨率越高。
12、高精度的数据采集系统要求A/D转换器有较高的分辨率。
13、A/D转换时间是指完成一次A/D转换所用的时间，转换时间超短则转换速度越快。
14、心电信号采集系统是由心电电极（传感器）、心电放大器、A/D转换器和PC机组成。
15、信号采集卡（A/D卡）性能指标主要有：采样频率、分辨率、处理速度和功耗等。
16、心电信号有效频率为0.05---100Hz, 因此心电信号采样频率一般取200Hz以上。
17、生物医学信号采集系统硬件主要由传感器、放大器、A/D转换器和计算机构成。
18、选用A/D转换器时主要看其转换频率、分辩率和转换速度等参数是否满足要求。
19、生物医学信号放大器共模抑制比越高，其抗干扰能力越强。
20、一个二进制A/D转换器的分辨率是其满量程电压的2的n次方分之一
21、生物医学检测与处理过程如下：通过电极（传感器）采集医学信号，经放大器进行放大后经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号输入计算机，计算机进行分析处理，得到有意义的结果。
第六章 自适应滤波器原理与应用
第六 单元测验
1、自适应滤波器是变系数的FIR或IIR滤波器。
2、运用自适应滤波器处理信号时不需要事先知道信号和干扰的特性。
3、自适应滤波器的最重要特征就在于它能在未知环境中有效工作，在滤波过程中通过反馈不断地根据信号特点自动地调整滤波器的系数。
4、自适应滤波器主要由两部分组成：系统可调的数字滤波器和用来调节滤波器系数的自适应算法。
5、自适应滤波器适合信号与噪声频率重叠情况下的信号滤波。
6、自适应滤波器在结构上有2路信号：含噪声的原始信号和参考信号。
7、自适应滤波器的应用条件是参考输入信号与原始输入信号中的噪声互相关。
8、利用自适应滤波器提取胎儿心电信号时，从母体腹体提取原始输入信号，从母体胸部提取参考输入信号。
9、步长设置越大，自适应滤波器系数收剑越快，但设置过大会导至系数振荡而不能收剑。
10、利用自适应滤波器消除高频电刀的干扰时，从腹部提取原始输入信号，从手臂提取参考输入信号。
第七章 信号平均技术
第七章 单元测验
1、信号平均技术可以消除随机噪声、提高信噪比。
2、信号平均技术的应用条件是：（1）信号必须重复出现，（2）干扰是随机噪声且与信号无关，（3）必须知道信号出现的准确位置。
3、信号叠加m次，信噪比提高根号m倍。
4、可用信号平均技术提取心室晚电位。
5、可用信号平均技术提高心电信号的信噪比。
6、诱发电位的提取可采用信号平均技术
7、信号平均技术就是把多次出现的信号相加，再求平均。
8、当信号与噪声频率重叠时，可采用信号平均来提高信噪比。
9、叠加平均滤波适用于具有标记时间的诱发电位信号的提取。
10、信噪比定义为信号功率与噪声功率之比。
第八章 生物医学信号谱分析
第八章 单元测验
1、对于确定性信号，可用傅里叶变换进行频域分析 ，对于随机信号因其傅里叶变换不存在，只能研究它的功率谱。
2、功率谱是随机过程的统计平均，反映信号的频率成分以及各成分的相对强弱。
3、谱分析方法有传统谱分析方法（非参数化方法）和现代谱分析方法（参数化方法）两大类。
4、医学信号谱分析的目的是将在时域中表现不明显的信号信息在频域中更好地表现出来。
5、传统谱分析方法是以傅立叶变换为基础的方法，主要有两类：周期图法和自相关法。
6、周期图法等于估计出的自相关序列的傅立叶变换。即可由观测数据直接估计自相关函数，在求自相关函数的傅立叶变换就可得到功率谱的估计值。
7、传统谱分析的优点是计算量小，不足是频谱分辨率不高。
8、现代谱分析是以参数模型为基础的谱分析方法，常见的参数模型有ARMA模型、AR模型、MA模型。
9、在现代谱分析方法中多采用AR模型，因AR模型的参数是解线性方程得到，比较简单。
10、现代谱估计是利用提供的数据样本估计模型的参数，再将模型参数代入模型的功率谱密度公式中，得到功率谱估计值。
第十章 生物医学信号小波分析
第十章 单元测验
1、小波变换是在傅立叶分析基础上发展起来的一种时频信 号分析方法，它提供了一种自适应时域和频域同时局部化的分析方法。
2、小波变换具有“自适应性”和“数学显微镜性质”，它能够根据分析对象自动调整有关参数，以得到满意的观察效果。
3、小波变换具有“数学显微镜特性”，特别适用于微弱、背景噪声较强的生物医学随机信号的提取。
4、小波是一种特殊的长度有限、平均值为0的波形，其波形两端衰减为零。
5、傅立叶变换有一个严重的不足，就是丢掉了时间信息，它是一种纯频域的分析方法。小波变换是一种时频域的分析方法，它的一个主要特点就是能够分析信号的局部特征。
6、在连续小波变换中有尺度因子a和位移因子b，a的作用相当于镜头向目标推进或远离，b相当于对目标平行移动。a越大，意味着小波函数在时间上越长（拉伸的小波），被分析的信号区间也就越长，频率的分辨率就越低，主要获取的是信号的低频特性。
7、离散小波变换是对连续小波变换的离散化，即对连续尺度参数a和连续平移参数b，而非针对时间变量t。
8、离散小波变换由Mallet算法实现，它将小波变换和滤波器组联系起来，其本质是采用小波滤波器对离散信号进行反复的低通和高通滤波的变换过程。尺度函数表示的低通滤波器组，小波函数表示的高通滤波器组。
9、小波重构（逆离散小波变换）是小波分解的逆过程，是根据新得到的处理后的小波系数去重构信号。
10、心电信号的小波分析主要有两个方面的内容：基于小波变换的信号滤波和QRS波检测。
学习通医学信号处理
学习通医学信号处理是一门涵盖诸多科学知识的课程，主要讲解医学中信号处理的基本理论和应用，是一门必修课程，对于医学生、生物学生和信息学生都有很大的帮助。
课程安排
该课程共分为15个单元，分别是：
- 信号的基本概念
- 信号的分类
- 傅里叶变换
- 数字信号处理的基础
- 数字滤波器
- 滤波器设计
- 自适应滤波器
- 时域分析
- 傅里叶分析
- 小波分析
- 信号处理在医学中的应用
- 生物电信号处理
- 医学图像处理
- 医学信号处理中的数据融合
- 医学信号处理的前沿技术
授课方式
本课程采用线上授课的方式，学生可以在学习通平台上观看课程视频、参与讨论、完成作业和考试。课程设置了课程论坛供学生讨论，同时每周会有一次在线答疑，方便学生及时解决疑惑。
学习内容
课程内容十分丰富，让人受益匪浅。在课上，我们深入学习了信号的基本概念和分类，学会了如何使用傅里叶变换分析信号的频谱特性。在数字信号处理的基础部分，我们掌握了数字信号的采样和量化等基础知识。在滤波器设计和自适应滤波器部分，我们学会了如何设计数字滤波器，以及自适应滤波器在信号处理中的应用。
在时域分析、傅里叶分析和小波分析部分，我们学会了如何用不同的分析方法来分析信号的时域和频域特性，以及如何使用小波分析来处理信号。
在医学信号处理中的应用部分，我们了解了医学信号处理在医学中的应用领域，包括心电信号处理、脑电信号处理等。在生物电信号处理和医学图像处理部分，我们更加深入地了解了如何处理医学中的信号和图像。
在医学信号处理中的数据融合和前沿技术部分，我们了解了医学信号处理中的数据融合方法和前沿技术的发展趋势。
学习心得
通过学习该课程，我对医学信号处理有了更深入的了解和认识，掌握了许多实用的技能和方法。同时，我也收获了很多宝贵的学习经验，在课程中，我发现了学习的乐趣和动力，希望在将来的工作中能够运用所学知识为人类健康事业作出贡献。
结语
学习通医学信号处理课程是一门十分有益的课程，通过学习该课程，我们可以深入了解医学信号处理的基础理论和应用。同时，该课程也为我们提供了更广阔的学术视野和职业前景。
我相信，通过不断地努力和学习，我们一定能够在医学信号处理领域取得更大的成就，为人类健康事业做出更大的贡献。
学习通医学信号处理
学习通医学信号处理是一门涵盖诸多科学知识的课程，主要讲解医学中信号处理的基本理论和应用，是一门必修课程，对于医学生、生物学生和信息学生都有很大的帮助。
课程安排
该课程共分为15个单元，分别是：
- 信号的基本概念
- 信号的分类
- 傅里叶变换
- 数字信号处理的基础
- 数字滤波器
- 滤波器设计
- 自适应滤波器
- 时域分析
- 傅里叶分析
- 小波分析
- 信号处理在医学中的应用
- 生物电信号处理
- 医学图像处理
- 医学信号处理中的数据融合
- 医学信号处理的前沿技术
授课方式
本课程采用线上授课的方式，学生可以在学习通平台上观看课程视频、参与讨论、完成作业和考试。课程设置了课程论坛供学生讨论，同时每周会有一次在线答疑，方便学生及时解决疑惑。
学习内容
课程内容十分丰富，让人受益匪浅。在课上，我们深入学习了信号的基本概念和分类，学会了如何使用傅里叶变换分析信号的频谱特性。在数字信号处理的基础部分，我们掌握了数字信号的采样和量化等基础知识。在滤波器设计和自适应滤波器部分，我们学会了如何设计数字滤波器，以及自适应滤波器在信号处理中的应用。
在时域分析、傅里叶分析和小波分析部分，我们学会了如何用不同的分析方法来分析信号的时域和频域特性，以及如何使用小波分析来处理信号。
在医学信号处理中的应用部分，我们了解了医学信号处理在医学中的应用领域，包括心电信号处理、脑电信号处理等。在生物电信号处理和医学图像处理部分，我们更加深入地了解了如何处理医学中的信号和图像。
在医学信号处理中的数据融合和前沿技术部分，我们了解了医学信号处理中的数据融合方法和前沿技术的发展趋势。
学习心得
通过学习该课程，我对医学信号处理有了更深入的了解和认识，掌握了许多实用的技能和方法。同时，我也收获了很多宝贵的学习经验，在课程中，我发现了学习的乐趣和动力，希望在将来的工作中能够运用所学知识为人类健康事业作出贡献。
结语
学习通医学信号处理课程是一门十分有益的课程，通过学习该课程，我们可以深入了解医学信号处理的基础理论和应用。同时，该课程也为我们提供了更广阔的学术视野和职业前景。
我相信，通过不断地努力和学习，我们一定能够在医学信号处理领域取得更大的成就，为人类健康事业做出更大的贡献。
