一、生物醫學訊號處理緒論
生物醫學訊號處理的物件：由生理過程自發產生的；把人體作為通道，外界施加於人體產生的電生理訊號和非電生理訊號。
生物訊號的主要特點：複雜性，隨機性強，雜訊干擾強，非平穩性等
二、數字訊號處理基礎
傅利葉變換的意義：把乙個無論多複雜的輸入訊號分解成復指數訊號的線性組合，那麼系統的輸出也能通過圖2.1的關係表達成相同復指數訊號的線性組合，並且在輸出中的每乙個頻率的復指數函式上乘以系統在那個頻率的頻率響應值。
使得分析、處理訊號變得簡單。
數字濾波器的設計：iir濾波器的設計：利用傳統的模擬濾波器設計方法。
切比雪夫低通濾波器：
%低通濾波器設計0~35hz
wp=35;ws=45wp通帶截止頻率，ws阻帶截止頻率
rp=1;rs=71rp通帶內的最大衰減,rs阻帶內的最小衰減
fs=1000取樣頻率
[n,wn]=cheb1ord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs);
[b,a]=cheby1(n,rp,wn);
freqz(b,a,,fs) %幅頻特性
fir濾波器設計：多採用窗函式和頻率取樣設計法。橢圓帶通濾波器
[b_alpha,a_alpha] = ellip(5,1,40,[8 13]*2/500);
freqz(b_alpha,a_alpha,,500)
例題2-11選擇合適的窗設計fir低通濾波器，畫出濾波器的單位脈衝響應和該濾波器的幅度響應：
解：wp = 0.2*pi; ws = 0.3*pi給出通帶頻率和阻帶頻率
tr_width = ws-wp求過渡帶寬度
%，hamming window即可滿足該條件，查表求得窗長度
m = ceil(6.6*pi/tr_width) ;
n=[0:1:m-1];
wc = (ws+wp)/2求截止頻率
b= fir1(m,wc/pi); %求fir低通濾波器的係數，預設就是hamming window
h=b(1:end-1);
[hh,w] = freqz(h,[1],'whole求濾波器的頻率響應
hhh=hh(1:255);ww=w(1:255由於對稱性，畫一半圖即可
% 畫圖
subplot(1,2,1); stem(n,h);title('實際脈衝響應')
axis([0 m-1 -0.1 0.3]); xlabel('n'); ylabel('h(n)')
subplot(1,2,2); plot(ww/pi,20*log10(abs(hhh)));title('幅度響應（單位： db）');grid
axis([0 1 -100 10]); xlabel('頻率（單位：pi）'); ylabel('分貝')
set(gca,'xtickmode','manual','xtick',[0,0.2,0.3,1])
set(gca,'ytickmode','manual','ytick',[-50,0])
例2-12】最常碰到的訊號處理任務是平滑資料以抑制高頻雜訊。求幾個資料點的平均值是減弱高頻雜訊的一種簡單方法，這種濾波器被稱為平滑濾波器或中值濾波器。
y = medfilt1(x,n)，
如果沒有給出n的值，則預設n=3；
當n是奇數時y是x( k-(n-1)/2 : k+(n-1)/2 )的平均；
當n是偶數時，y是x( k-n/2 : k+n/2-1 )的平均。
三、隨機訊號基礎
平穩各態遍歷的隨機過程：如果隨機訊號的統計特性與開始進行統計分析的時刻無關，則為平穩隨機過程，否則為非平穩隨機過程。
如果所有樣本在固定時刻的統計特徵和單一樣本在全時間上的統計特徵一致，則為各態遍歷的隨機過程。
隨機訊號通過線性系統的四個關係式
四、數字卷積和數字相關
卷積和相關運算的程式編寫實現
線性相關函式：
相關函式和功率譜的估計
估計質量的評估
五、維納濾波
相關函式法推導維納濾波器的維納－霍夫方程
fir法解維納霍方程
預白化法解維納霍夫方程
六、卡爾曼濾波
卡爾曼濾波的狀態方程和量測方程
卡爾曼濾波的訊號模型和估計模型
卡爾曼濾波的原理
七、隨機訊號的引數建模
ar模型中y-w方程的推導
y-w方程的估計法：l-d演算法推導和程式設計
八、自適應濾波
lms濾波過程
自適應濾波的實現
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見習報告 生物醫學工程專業2011 見習報告 斷斷續續的長達14天的見習任務結束了，感覺就像剛剛脫下厚重的盔甲，但又隨之而來了乙個沉重的包袱。沒有絲毫的減負，輕鬆的感覺。見習過程中，有收穫，有欣喜，有震驚，有失望。無數的複雜感情交織在一起，形成了在見習中成長中的我。通過見習，我們了解了什麼是icu，...
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