生物醫(yī)學信號相似性分析方法的研究.pdf

1、生物醫(yī)學信號是由復雜生命體發(fā)出的自然信號，通過記錄和分析生物醫(yī)學信號可以了解人體的健康狀況及機體器官的機能變化。生物信號中的電信號，如心電信號、腦電信號、脈搏信號等，是機體生命活動的基本屬性，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)。生物信號處理的關鍵是描述和分析信號間的相似性程度，因此本文重點研究生物信號的相似性分析方法。
　　 相似性分析可以分為特征提取與表示和相似性度量兩個基本步驟，本文重點研究生物信號的特征提

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

3、物信號波形分類的準確性，以及靈敏度和特異度的穩(wěn)定性。同時避免了復雜的特征提取和優(yōu)化過程，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，提出了一種時頻結(jié)合的相似性分析方法。實驗表明，此方法比單獨使用窗口斜率法更有效，可以有效減少波形的誤分，進一步提高波形識別的準確率。而且本文使用的離散小波變換只選用了單尺度的細節(jié)系數(shù)，避免了特征向量維度的上升以