导读:本文包含了生物医学信号论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:生物医学,信号处理,信号,卷积,起搏器,低噪声,复杂度。
生物医学信号论文文献综述
陈思,李天博,王颢,刘慧[1]（2019）在《“叁全育人”理念下的生物医学信号处理课程教学改革探索》一文中研究指出在"叁全育人"的教育理念下,生物医学工程应该面向市场培养优质工程师,而生物医学信号处理是生物医学工程专业的核心课程,其教学大纲应该与之统一。生物医学信号种类繁多,处理与分析技术日新月异,教学手段的改革也呼之欲出。"叁全育人"呼吁建立网上网下正向互动的工作格局,促进网上网下两个教育场的衔接整合。生物医学信号处理的课程教学也应当向此靠拢,发展生物医学信号处理课程教学新模式。(本文来源于《智库时代》期刊2019年44期）
贺中华,李章勇,王岫鑫,赵德春,田健[2]（2019）在《生物医学信号分析和处理的Matlab可视化教学实践》一文中研究指出"生物医学信号分析和处理"是生物医学工程本科专业的重要基础课程,该课程的主要特征是抽象、难教和难学。为此,在教学过程中利用Matlab进行各章节的可视化教学,使课程更加生动形象,激发了学生的学习兴趣,取得了良好的教学效果,值得推广。(本文来源于《青年与社会》期刊2019年22期）
张趁华,谢海鹤,傅磊,郑敏敏[3]（2019）在《基于医工融合的生物医学信号处理应用型课程教学探索与实践》一文中研究指出生物医学信号处理是生物医学工程专业的一门核心课程,优化本课程原有的课程体系,改进并完善教学内容,课堂学习采用PBL模式,利用学校与医院和相关企业的资源优势,开展"医工融合"的实践教学模式,加强课程中的实践实验教学,让教学更具有实用性。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2019年24期）
白冰,赵添羽[4]（2019）在《生物医学信号处理中的MATLAB应用》一文中研究指出文章主要针对生物医学信号处理中MATLAB应用为中心,详细介绍MATLAB系统,并且通过对CO2浓度采集处理、对人体消化道生物医学信号处理实验研究,更详细的了解生物医学信号处理中MATLAB的应用,目的在于提高生物医学信号处理的准确性。(本文来源于《智慧健康》期刊2019年07期）
邝小飞,陶祺,范富轩[5]（2018）在《生物医学信号前置放大器的设计与仿真》一文中研究指出生物医学信号的振幅微小,频率范围较低,容易受外界干扰而积累大量环境噪声。为了提高测量的精准度,设计了一款高性能的低噪声前置放大器来有效提取生物电信号。前置放大器采用的是基于仪表放大器级联可变增益放大器架构,该架构可以实现对信号的1 000倍放大,并能达到良好的性能指标。仿真结果表明,在1 V的工作电压下,该前置放大器有较低的等效输入参考噪声1.584 2μV,较低的功耗2.92μW,适用于生物医学信号采集方面的应用。(本文来源于《电子科技》期刊2018年04期）
焦志成[6]（2018）在《基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构》一文中研究指出生物医学信号是通过仪器设备可以采集到的、对于生命体状态最直接的描述信息。其种类众多且来源广泛,是生物学、信息学、医学等学科的重要研究对象。随着生物医学相关学科的迅速发展,科研人员和医务工作者对于此类信号处理、分析技术的需求愈发强烈。高效的生物信号处理方法可以有效提升科研人员探索生命机制工作的效率,从而更好地揭示生理结构与功能的关系,进而推动生物学重大发现的产生。高精度的医学信号分析策略可以在一定程度上分担医生的临床诊断工作压力,协助其制定更有利于疾病预防和治疗的方案,进而减轻患者的生理和精神痛苦,提升社会的整体健康水平。传统的信号分析方法已经很难满足日益增长的生物医学信号处理需求,利用先进的机器学习技术对所涉及问题进行有效建模和分析成为该领域的研究热点。深度学习是指利用多层神经网络获得数据的特征表示,进而利用该特征表示进行数据分析的机器学习方法。作为当今机器学习领域最受关注的研究方向,深度学习正引领着新一轮的人工智能研究浪潮。凭借其强大的非线性特征表示能力,近年来,卷积神经网络成为众多深度学习模型中应用最广、综合效果最好的深度神经网络结构,在以模式识别为代表的诸多任务上取得了一系列前所未有的重大突破。受到卷积神经网络在其他领域成功的启发,结合具体生物医学信号的特点,本文以乳腺钼靶X光图像和脑电信号这两类典型生物医学信号为研究对象,提出了若干基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构方法。本文的主要创新点如下:1.在基于钼靶X光片的乳腺肿块分类任务中,设计可以有效描述乳腺肿块视觉特性,并易于在特征空间区分良恶性肿块的视觉特征是完成高精度辅助诊断的关键。现有的手工视觉特征往往只能从单一视觉层次描述乳腺肿块的视觉特性,忽略不同层次视觉特征表示在乳腺癌诊断过程中的协同作用。单一视觉特征的表示能力有限,而传统的多特征融合方法需要经过复杂的特征选择过程。针对上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络特征表示的乳腺肿块良恶性分类方法。具体而言,该方法首先构造肿块图像视觉特征表示网络,并基于自然图像和乳腺图像对该网络进行训练。之后,借鉴医生的实际诊断经验,利用该网络获得适用于乳腺肿块分类的不同层次视觉特征描述。最后提出了一种乳腺肿块特征决策机制,完成对乳腺肿块良恶性的判断。实验结果表明,该算法可以有效利用卷积神经网络特征描述,实现较高精度的乳腺肿块良恶性分类。2.在乳腺疾病的计算机辅助诊断中,经常遇到视觉特征不明显的非典型样本。在传统的手工视觉特征空间和卷积神经网络特征空间,都无法对该类型样本进行有效描述。通过特征空间转换操作,将在原始特征空间中无法被有效描述的样本映射到易于区分的特征空间是解决此类问题的有效途径。为此,针对乳腺肿块分类问题,本文提出了一种基于大间隔度量学习的改进卷积神经网络模型。具体而言,首先,通过引入大间隔度量学习损失函数,学习从原始卷积神经网络特征空间到新特征空间的映射关系。进而由该映射关系,获得类内分布更紧致、类间分布更离散的乳腺肿块特征表示。此外,通过不断向网络提供新的错误样本,提出侧重疑难病例的网络训练改进策略。实验结果表明,该算法的大间隔度量学习层部分可以提升特征的区分度和网络分类准确率,改进的网络训练策略可以进一步提升网络在良恶性乳腺肿块鉴别任务上的表现。3.在基于脑电信号的神经解码任务中,对不同类型刺激引发的脑电信号进行分类是该领域研究的基础性工作之一。脑电信号包含丰富的时空特性,传统的脑电信号特征描述方法通常只能表示其中的一种特性,无法为后续的分类任务提供更有效的特征表示基础。针对上述问题,本文提出了一种基于时空融合卷积神经网络的脑电信号分类方法。具体而言,首先,分别通过不同的脑电激活图产生方法,生成侧重空间信息和侧重时间信息的脑电激活图。然后,分别设计并训练可以对两种不同激活图进行特征表示的卷积神经网络,用于获得脑电信号的卷积神经网络特征表示。最后,采用特征拼接和特征选择两种融合方式,实现脑电信号的分类。实验结果表明,该算法的特征表示部分可以获得具有较强区分性的脑电特征表示,后续的时空融合策略可以进一步提升脑电信号分类精度。4.基于脑电信号的视觉刺激重构是建立在高精度脑电信号分类基础上的又一典型神经解码任务。该任务通常由高精度脑电信号特征表示和分类,以及视觉刺激生成两个阶段构成。在传统基于认知空间脑电特征的视觉刺激重构方法中,受限于人类认知水平的极限和神经信号采集过程的误差,很难在分类精度和表示效率上获得较大提升。受当前卷积神经网络在视觉任务上取得超越人类表现结果的启发,本文提出了视觉特征指导的脑电信号分类方法。该方法通过将脑电信号特征表示映射到视觉空间,实现更高精度的脑电信号分类。然后,基于视觉特征指导的脑电信号表示,本文提出了一种用于生成视觉刺激的改进生成对抗网络模型。脑电信号分类和视觉刺激生成两个阶段对应的实验结果表明,该算法可以有效提升脑电信号分类的精度和视觉刺激重构结果的质量。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
范珍艳,庄晓东[7]（2017）在《生物医学信号的非线性动力学分析进展综述》一文中研究指出生物医学信号处理方法是一直以来研究的热点,对人体疾病的检测和诊断至关重要。近年来,生物医学信号的处理方法得到了快速发展,但仍需要不断地改进和完善。对近年来生物医学信号研究的文献进行了分类总结,对非线性动力学分析方法中的相空间重构,相关维数,Lyapunov指数,LZ复杂度,近似熵和样本熵的计算及应用进行了概述和分析,最后做出了总结和展望。(本文来源于《电子元器件与信息技术》期刊2017年05期）
蒲里津,汪小鹏,李锐洁,丁红雪,郭涛[8]（2017）在《基于生物医学信号控制用于起搏器依赖的高频电刀系统》一文中研究指出传统的高频电刀系统由术者随机启动,对依赖起搏器的患者,如在起搏器警觉期启动,电刀干扰信号将抑制起搏脉冲而危及生命,因此术前必须将起搏器程控为固定频率模式工作,但可能导致竞争心律,甚至诱发心律失常,而在心电图R波后的心室不应期发生的干扰信号将触发起搏器的噪音反转功能,不抑制起搏脉冲,提示将R波作为电刀的启动信号可应用于起搏器依赖的患者。该系统拟采用美国亚德诺半导体公司(ADI)的ADuC847微控芯片,将经无源线性网络屏蔽电刀干扰信号采集到的心电信号进行模数转换处理后输送给R波识别电路,通过单稳态触发电路同步触发启动电刀,制备一种基于体表心电图R波控制的,在起搏器心室通道不应期启动并触发起搏器噪音反转,不需要程控起搏器工作模式即可用于起搏器依赖患者的高频电刀系统。(本文来源于《中国心脏起搏与心电生理杂志》期刊2017年05期）
越柏鹤[9]（2017）在《用于生物医学信号获取的模拟前端电路设计》一文中研究指出近年来,随着生物微电子技术的迅速发展,集成电路科学与生物医学的结合越来越密切。适用于医学诊断方面的生物医学信号获取芯片以其良好的发展前景和巨大的应用价值得到了广泛关注。模拟前端电路作为生物医学信号获取芯片中的主要模块,其性能水平将直接影响整个信号获取芯片的精度,因此,设计一款性能良好的模拟前端电路至关重要。通过分析生物医学信号特征及信号获取电极的特点,本文设计了一款低噪声、低功耗、增益带宽可调节的生物医学信号获取模拟前端电路。本文所设计的用于生物医学信号获取的模拟前端集成电路主要由前置放大器、可编程增益放大器、低通滤波器以及偏置电路等几个模块构成。针对生物医学信号幅值小,低频闪烁噪声大的问题,所设计的前置放大器采用了闭环电容耦合斩波调制结构,并针对电路功耗、噪声、失调等方面性能进行了改进:提出使用电流分裂式放大器取代传统折迭共源共栅放大器结构,降低了电路的噪声水平;针对电容反馈方式导致的版图面积过大问题,设计采用了T型反馈电容结构,有效降低了所需电容的容值,减小了芯片面积;针对生物电极引入的失调电压过大问题,设计了一种失调消除环路,使电路具有一定的直流失调电压抑制能力。可编程增益放大器的设计使电路具备获取不同种类生物医学信号的功能。本文将翻转电容结构应用于可编程增益放大器的设计中,使得互补开关的断开电阻不会出现在反馈环路中,从而有效避免了其对前级电路低频特性的影响。此外,为降低可编程增益放大器对电路噪声的贡献,本文首次在可编程放大器中使用了低噪声的电流复用结构。低通滤波器用以滤除被调制到高频的前置放大器噪声及失调,并起到抑制带外干扰的作用。所设计的开关电容滤波器截止频率精确可调,使得模拟前端电路带宽可配置。本文采用SMIC 0.18μm 2P4M工艺对所提出的生物医学信号获取模拟前端电路进行了电路及版图设计。电路后仿真结果表明:在1.8V电源电压下,本文所设计的模拟前端电路功耗为20.8μW,具备47.8dB、50.8dB、60dB、72.4dB四种可调增益,低频截止频率为0.3-1.1KHz可调节,可抑制52mV的生物电极失调电压,0.5-1KHz范围内等效输入噪声为1.92μV_(rms),版图面积为0.2mm~2,电路各方面性能均可达到设计指标要求。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2017-05-01）
陈品男[10]（2017）在《生物医学信号的时变频率与统计特性分析研究》一文中研究指出生物医学信号由于其产生机理复杂,一般具有信号弱、噪声大、随机性强等特点,所以处理起来十分困难。由此衍生出的算法也是具有多样性。本文回顾了几种经典且常用处理生物医学信号的方法,其中涵盖了基于时域、频域以及时变频率特性的分析方法。结合实际应用,重点介绍了时域分析中的带阻滤波器和自相关函数;频域分析中的功率谱密度;时变频率特性分析中的短时傅里叶变换、小波分析、Wigner-Ville分布、匹配追踪以及集成经验模态分解等。同时还提出了一种新颖的分析信号方法一一时变统计特性分析。时变统计特性分析方法适用于处理非平稳的生物医学信号,能够有效地获取信号局部的统计特征,帮助我们从另一个维度重新认识信号,提取信号携带的有用信息。在时变频率特性的分析研究中,我们结合经典的集成经验模态分解,基于先验知识对其几个重要参数进行了优化。并将此方法应用到小鼠脑电信号处理中,解决了小鼠脑电信号几个重要波段的分解和有效成分的重建,研究重建成分与呼吸信号的相关关系。在本次实验中,局部场电位信号(Local Field Potential,LFP)的有效分解对于分析神经活动是非常必要的。我们首先通过IIR陷波器消除原始信号的电源频率干扰。其次通过集成经验模态分解方法将LFP信号分解成低频、Delta波段、Theta波段、Beta波段、Gamma波段、Ripple波段和高频分量。接着基于先验知识重建Delta波段,并计算重建的Delta波和呼吸信号自相关函数,然后分别通过傅里叶变换估计出两者相对应的功率谱密度。最后的分析结果表明对于清醒状态下的小鼠,Delta波与呼吸信号的主瓣峰值位置具有一致性。同时也验证了基于先验知识的集成经验模态分解方法的有效性。在时变统计特性的分析研究中,我们建立了时变统计模型并结合几个传统统计量计算了时变统计特征,并将其应用于几个典型的生物医学信号说明问题。时变统计特性作为一个全新的分析方法,关注的是非平稳信号随时间变化的统计量,从而提取有效的局部时变统计特征。在帕金森语音信号处理应用中,检测和评估发音障碍对诊断帕金森疾病是十分必要的。我们首先通过时变统计的方法计算特征TSF。其次研究原始的21个语音参数和特征TSF之间频率变化的线性相关性。通过线性判别分析的方法来组合高度相关的声音参数。接着基于通过Parzen窗的方法估计出特征的概率密度函数,我们提出了一个类间概率风险(Inter-Class Probability Risk,ICPR)的方法。该方法可作为特征选择的衡量标准,通过计算ICPR,选择最小的ICPR值作为特征组合。最后应用叁个分类器(广义逻辑斯蒂回归、支持向量机和集成Bagging算法)对选择出的特征组合进行分类,进而将得到的实验结果与MKLD的特征选择方法进行比较。实验结果表明这叁种分类器基于ICPR的分类结果都要好于基于MKLD的结果。支持向量机对于判别正常的语言信号比较有优势(特异性为0.8542)。基于ICPR分类结果中,Bagging集成算法的准确度最高90.77%(灵敏度为0.9796,受试者曲线下的面积为0.9558)。分类结果表明特征选择和模式分类算法对于检测和测量病态声音信号的有效性。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-04-01）
生物医学信号论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
"生物医学信号分析和处理"是生物医学工程本科专业的重要基础课程,该课程的主要特征是抽象、难教和难学。为此,在教学过程中利用Matlab进行各章节的可视化教学,使课程更加生动形象,激发了学生的学习兴趣,取得了良好的教学效果,值得推广。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物医学信号论文参考文献
[1].陈思,李天博,王颢,刘慧.“叁全育人”理念下的生物医学信号处理课程教学改革探索[J].智库时代.2019
[2].贺中华,李章勇,王岫鑫,赵德春,田健.生物医学信号分析和处理的Matlab可视化教学实践[J].青年与社会.2019
[3].张趁华,谢海鹤,傅磊,郑敏敏.基于医工融合的生物医学信号处理应用型课程教学探索与实践[J].教育教学论坛.2019
[4].白冰,赵添羽.生物医学信号处理中的MATLAB应用[J].智慧健康.2019
[5].邝小飞,陶祺,范富轩.生物医学信号前置放大器的设计与仿真[J].电子科技.2018
[6].焦志成.基于卷积神经网络的生物医学信号分类与重构[D].西安电子科技大学.2018
[7].范珍艳,庄晓东.生物医学信号的非线性动力学分析进展综述[J].电子元器件与信息技术.2017
[8].蒲里津,汪小鹏,李锐洁,丁红雪,郭涛.基于生物医学信号控制用于起搏器依赖的高频电刀系统[J].中国心脏起搏与心电生理杂志.2017
[9].越柏鹤.用于生物医学信号获取的模拟前端电路设计[D].西安电子科技大学.2017
[10].陈品男.生物医学信号的时变频率与统计特性分析研究[D].厦门大学.2017
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