生物医学信号处理技术研究
一、引言
生物医学工程是交叉学科之一，是应用物理学，电气工程学，计算机工程学，数学等诸多学科的基础理论和技术方法来研究医学上的问题。

生物医学信号是生物体各个系统运行时所产生的电信号，例如脑电，肌电，心电等。

这些信号是一些复杂非稳态的非线性信号，需要通过信号处理的技术方法进行分析和处理。

本文将主要探讨生物医学信号的处理技术。

二、生物医学信号处理的分类
生物医学信号处理可以分为几个方向，包括但不限于以下：
图1、生物医学信号处理的分类
1、生物信号的采集与储存
2、生物信号的滤波处理
3、信号的时频分析
4、信号的特征提取与识别
5、生物医学图像处理
2.1 生物信号的采集与储存
生物信号采集与储存是整个生物医学信号处理的初级阶段，其
质量和数量的好坏直接影响到后续各个阶段的准确性和高效性。

生物信号采集系统可由多个组成部分组成，如生物信号传感器、
信号调节电路、模数转换器、信号传输链路和数字信号处理器等。

生物信号的储存通常采用数字化方式，随着数据记录精度的提高
和存储技术的更新，数据存储量以及处理能力有了大的提升。

2.2 生物信号的滤波处理
生物信号滤波处理是指在信号采集后，去除信号中某些频率带
的冗余信号，以达到增强信号的可看性，减少噪声引起的伪象，
同时保留信号中对应的重要信息。

主要滤波算法包括但不限于：
无限脉冲滤波器、有限脉冲滤波器、数字滤波器等。

2.3 信号的时频分析
时频分析是采用一种计算的方法，将信号的时域和频域信息进
行提取，有时又称"短时傅里叶变换(SFT)" 。

时频分析的方法多种
多样，比如常见的有窗函数傅里叶变换、小波变换、时频分布和Wigner变换等等。

目的就是更好地把握生物信号相对于时间和频
率的动态特性，为后续的特征提取和分类打下基础。

2.4 信号的特征提取与识别
生物信号分类是生物医学信号处理的一个重要分支，诊断精度
和疾病预测的准确性均与其高低相关。

生物信号的识别方法有多
种，可以充分运用数学、统计学、人工神经网络等理论和工具，以提取有价值信号特征，通过训练分类器对其进行分类。

2.5 生物医学图像处理
生物医学图像处理是指通过数学化方法和计算机处理技术对于生物医学影像数据进行分析、提取、诊断，主要包括图像增强、分割、匹配和恢复。

其广泛应用于医学图像的影像学、病情检测诊断、组织学及神经学，包括但不限于影像识别、图像复原和三维可视化等。

三、生物医学信号处理技术的应用
生物医学信号处理技术的应用范围非常广泛,主要有以下几个领域：
1、医学治疗领域
生物医学信号处理技术在医疗各个阶段均有应用，如在医学图像与信号预处理、疾病诊断、治疗过程监测等方面主要应用。

例如，心电图可以通过离散小波分析技术展现出各种不同的功能性特征，从而对心脏的不同部位和特性进行识别，可以有效辅助心血管疾病的诊断。

2、健康管理领域
生物医学信号处理技术在健康管理领域应用的比较广泛，通常用于患者的健康监护，良好饮食的推荐，以及运动处方的制定。

同时，生物医学信号处理技术也可以用来设计疾病筛查工具和实现远程医疗服务。

3、生命科学领域
生物医学信号处理技术在生命科学领域应用也非常广泛，可对生命科学的各个方面进行研究，例如收集关于最终目的蛋白质结构、分子模拟和仿真数据。

四、结论
总之，随着医学科学，电子工程，信息处理理论的日益发展，生物医学信号处理技术也在不断的深化研究，潜力还未被完全挖掘。

各种生物医学信号处理技术的研究和应用，将更有力地促进诊断的效率和确诊的准确性，同时也将为各个领域的研究以及前沿临床治疗提供重要的支撑。