衷心希望大家 喜欢 DSP，学好 DSP;
希望并相信 DSP 会在您的 学位论文及今后的就业中发挥 重要的作用！
5、数字信号处理的应用
DSP的应用
耳背式 耳道式 耳内式
完全耳内式
心电 Holter
5. 关于数字信号处理的学习
作为一门课程，学好数字信号处理和学好其他课程有 着共同的要求。下面是几点特殊的要求：
（1）特别要注意加深概念的理解，不要只停留在死 记数学公式上；
（2）通过应用来加深理解和记忆；
特别希望大家在学习的过程中一定要重视利 用MATLAB来完成实际的信号处理任务。
常见人体生理信号 （生物医学信号）
ECG(心电) EEG(脑电) EOG(眼电) EMG(肌电) PCG(心音)
要求：准确检测R波，>99％ 准确检测 P,Q,S,T等波， >90% 准确测量 P－Q间期， QRS宽度， S-T段形态
不同心脏病人的心电图
脑电信号
胎儿心电信号
脑电（EEG）的节律（即主要频率）：
3. 离散系统分析; 4. 离散系统设计(滤波器设计); 5. 随机信号统计分析理论; 6. 信号建模(AR, MA,ARMA) ; 7. 特征估计(自相关函数,功率谱计); 8. 实现(软件--MATLAB; 硬件-- DSP); 9. 应用
4. 数字信号处理的实现
软件实现:
（教学, 科研, 开发的前期） DSP软件包
带有高频噪声及病态失真的心电信号
（3）波形检测（参数提取）：
▪ R波检测：要求>99％； ▪ P波检测，T波检测：幅度特别低，>90％； ▪ P-Q间期测量；S-T段形态检测； ▪ QRS宽度检测
（4）病类判别：根据检测出的参数、心脏疾病的 原 理和医生的临床经验，建立起各种心律异常的数学 模型并对心电信号做出判别，决定是否异常，如异常， 又属于哪一类异常。这一工作即是信号处理的应用。
（一） 信号
信号是信息（Information)的载体 ，即 信息包含在信号中。
信号，特别是一维信号，多是时间 t 的
函数，即
x (t)
连续时间信号，又
称模拟信号
（Analog Signal)
常见信号：
电压，电流，磁通； 温度，压力， 压强； 光，机械振动； 价格，经济指数，股市指数； 流量，水位，潮位； 人体生理信号 等等
[3] Proakis J.G. Introduction to Digital Signal Processing. 1988
有关期刊
1. I EEE Trans. on Signal Processing; 2. I EEE Trans. on Circuits and Systems; 3. I EEE Trans. on Biomedical Engineering; 4. Proc. of I EEE; 5. Signal Processing; 6. 信号处理
（二）数字信号
x(nTs)x(t)tnTs
x(n)
n
n : 所有整数 T s : 抽样间隔 ， fs 1/Ts
f s ：抽样频率(Sampling Frequency)
归一化： Ts 1, fs 1
信号源
流程图
x '(t)
sensors
放大器
x(t)
A/D
x(nTs)
D/A
DSP装置
y (t)
y(nTs)
例: A/D 8bit 5V
00000000 0V 00000001 20mV
00000010 40mV
29mV
31mV
A/D芯片已高度集成化，将这些芯片配以一 些必要的外围电路可做成不同的A/D板（又称数 据采集板）。将A/D板插入普通计算机（如PC） 的扩展槽中，配以相应的软件即可实现信号的抽 样。A/D芯片有两个主要的参数，一是字长，二 是转换速度。现在市售的A/D芯片的字长有8bit， 10bit，12bit及14bit，字长越长，量化误差越小， 自然，转换的精度就越高。转换速度决定了其 A/D芯片的最大抽样速度，目前市售的A/D芯片 的抽样速度可由几十千赫至几百兆赫。当然，字
3. 数字信号处理的理论：
基 础
数学: 微积分, 线性代系统, 计算机
现代通信原理、现代控制理论
发 模式识别、最优化、神经网络 展 系统辨识、 振动测试
生物医学工程
1. 信号抽样与采集理论;
2. 信号分析理论: Z变换, 离散傅里叶变换(DFT) Hilbert 变换 离散余弦变换(DCT) 离散小波变换(DWT) 快速算法理论(FFT)
1. 数字信号处理的任务
任务：从信号中提取出所需要的信息，并将其用于 实际 。
例：
心电监护仪： 内含CPU
用于危重病房（intensive care unit，ICU）的心电 自动监护仪的作用是监护病人的心电状态（同时也包 括其他生理参数，如血压、呼吸等），它应能实时地 显示和存储病人的心电波形，并根据心电图的异常来 自动决定是否给出报警。一个实际的心电监护仪由心 电放大器、A/D 转换器、CPU、显示单元、存储单元、 系统管理软件和心电信号处理软件所组成。
欢迎并感谢您使用
《数字信号处理－理论、算法与实现》 或
《数字信号处理导论》 及
本电子课件
概论 关于“数字信号处理”
（一）信号
关 （二）数字信号
于 （三）数字信号处理
数
字
1 数字信号处理的任务
信
2 数字信号处理的优势
号
3 数字信号处理的理论
处
4 数字信号处理的实现
理
5 数字信号处理的应用
6 关于数字信号处理的学习
心电处理软件的功能：
（1） 在CPU的控制下实现心电信号的采集、显
示和存储；
（2）去除噪声：
在信号采集时，身体的任一微小运动都会产生 “基线漂移”，这是一种低频干扰，同时，由于肌电 的存在又产生了高频的肌电噪声，由于空间电磁场的 存在又使心电信号中混有50Hz的工频干扰。这些噪声 不去除，就会影响下一步的信号处理。
MATLAB Signal Processing Tool Box
硬件实现:
CPU, MCU,
DSP
TI产品系列
数字信号处理中最常用的算法是线性卷 积和 DFT,其特点是大量的“连乘连加”运 算，如：
y(n)x(k)h(nk)
k
N1
X(k) x(n)ej2nk N
n0
DSP的特点:
时钟快；硬件乘法器（实现连乘连加）； 哈佛结构；较多的寄存器， 等等
节律：<4Hz 的成分； （深睡）
节律：4Hz～8Hz 的成分； （浅睡）
节律：8Hz～13Hz 的成分； （清醒） 节律：>13Hz 的成分。（受刺激或思考）
火车鸣笛信号
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
二维信号： f (x, y)
视频信号： f (x, y;t)
传感器 (sensor)
作用：将非电信号转化为电信号。 转化后的信号是连续时域模拟
（Analog)信号, 可以用 x ( t ) 表示。
模拟信号产生、处理和传输所使用 的器件是: R, L, C, OP(运算放大器) 缺点: 体积大, 精度低，不灵活
以上内容虽然属于生物医学工程学科的范畴， 但从中可以看出数字信号处理的内容和任务。其他 学科的信号处理过程和该问题类似，即大体上也包 含了去噪、特征检测（或提取）和应用于实际这三 个方面。
2. 数字信号处理的优势:
（1）. 精度高 （2）. 可重复性强 （3）. 体积小 （4）. 成本低 （5）. 可编程：所以灵活性强 （6）. 实时性(Real-time)强
（3）打好基础，循序渐进；
（4）尽可能的多看一些国外的教科书及有关文献
参考书
[1] S J. Orfanids. Introduction to Signal Processing. 1996; 清华大学出版社，1999
[2] S K Mitra. Digital Signal Processing: A Computer－ Based Approach . 2001， 清华大学出版社，2001
长越长，速度越高，其售价也越贵，使用者应视 实际需要选用。
（三） 数字信号处理
以PC或专用DSP装置为硬件平台, 以数 值分析为基本工具, 发展众多的信号 处理算法，实现信号自身的提取或是 信号有用特征( 幅度, 周期, 持续时 间, 过零点个数, 上升时间, 下降时 间, 自相关函数, 功率谱)的提取, 以 达到认识信号, 利用信号的目的。