生物醫(yī)學(xué)信號(hào)相似性分析方法的研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)是由復(fù)雜生命體發(fā)出的自然信號(hào)，通過(guò)記錄和分析生物醫(yī)學(xué)信號(hào)可以了解人體的健康狀況及機(jī)體器官的機(jī)能變化。生物信號(hào)中的電信號(hào)，如心電信號(hào)、腦電信號(hào)、脈搏信號(hào)等，是機(jī)體生命活動(dòng)的基本屬性，也是了解生物體各器官的功能、臨床診斷和治療的可靠依據(jù)。生物信號(hào)處理的關(guān)鍵是描述和分析信號(hào)間的相似性程度，因此本文重點(diǎn)研究生物信號(hào)的相似性分析方法。
　　 相似性分析可以分為特征提取與表示和相似性度量?jī)蓚€(gè)基本步驟，本文重點(diǎn)研究生物信號(hào)的特征提

2、取和表示，并在此基礎(chǔ)上提出了一種時(shí)頻結(jié)合的相似性分析方法。同時(shí)解決了相似性度量階段的閾值選取問(wèn)題。
　　 針對(duì)生物信號(hào)維數(shù)高、波形整體形態(tài)差異小而造成分類困難的問(wèn)題，本文提出了基于窗口斜率的特征表示法。該方法對(duì)生物信號(hào)波形在平面內(nèi)進(jìn)行窗口劃分，以每個(gè)窗口內(nèi)最大最小幅值差與窗口寬度的比值作為生物信號(hào)波形的特征信息，進(jìn)行相似性分析。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在降低維度的同時(shí)，由于突出了關(guān)鍵特征點(diǎn)的變化趨勢(shì)，可以擴(kuò)大不同類波形之間的差距，提高生

3、物信號(hào)波形分類的準(zhǔn)確性，以及靈敏度和特異度的穩(wěn)定性。同時(shí)避免了復(fù)雜的特征提取和優(yōu)化過(guò)程，保證了分類的效率。
　　 為了解決波形相似度極高，以及由于振幅或時(shí)間軸偏移等原因?qū)е碌牟ㄐ握`分，本文將窗口斜率法和離散小波變換相結(jié)合，提出了一種時(shí)頻結(jié)合的相似性分析方法。實(shí)驗(yàn)表明，此方法比單獨(dú)使用窗口斜率法更有效，可以有效減少波形的誤分，進(jìn)一步提高波形識(shí)別的準(zhǔn)確率。而且本文使用的離散小波變換只選用了單尺度的細(xì)節(jié)系數(shù)，避免了特征向量維度的上升以