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生物医学信号的特征提取与分类

一、引言

生物医学信号包括脑电、心电、心肌电信号、皮肤电信号、肌

电信号、眼动信号、血氧信号、磁共振信号等多种形式。这些信

号通过纪录脑、心、肌肉、神经等器官或部位的电、磁、光或声

等物理量，反映人体内部的活动和状态。这些信号在医学诊断、

生理学研究、神经科学、康复医学、认知神经科学等领域有着广

泛的应用。

然而，由于生物医学信号的复杂性、不确定性，信号处理中如

何从原始信号中提取并分类有用的特征信息，是生物医学信号处

理领域一直存在的难题。因此，本文将着重探讨生物医学信号特

征提取与分类这一重要问题，从特征提取方法和分类器两个方面

进行系统综述，为相关领域的研究者提供参考。

二、生物医学信号特征提取方法

特征提取方法是一种将原始信号中有用信息提取出来以方便后

续分类或识别的数据处理方式。在生物医学信号处理中，常用的

特征提取方法包括时间域、频域、时频域和非线性分析等多种方

法。下面分别就这几种方法进行综述。

1.时间域分析

时间域特征是指从原始时间序列中提取的一组描述信号时域变

化的特征，例如幅值、均方根、斜率等。时间域特征提取方法简

单、易于理解，计算速度快，因此是生物医学信号处理中比较常

用的一种特征提取方式。

2.频域分析

频域特征是指通过对时间信号采用傅里叶变换以得到时域信号

对应频率域的特征，例如谱质心、频带能量比等。频域特征提取

方法主要用于特征提取和频率分析，对信号中的周期性信息和谐

波信息进行分析，能够反映信号的基本频率、谐波频率和能量分

布情况。

3.时频域分析

时频域特征是指对时间域和频域性质都进行考虑并联合分析的

特征，例如小波分析、峭度、熵等。时频域特征提取方法相当于

是将时间域和频域的分析方法相互结合，提取出来的特征信息较

为全面。

4.非线性分析

非线性分析是指通过对信号采用复杂性测度等方法，对信号中

的混沌、复杂性等非线性性质进行分析，例如分形维数、样本熵、

逼近熵等。非线性分析能够反映信号中的混沌、非周期性和共振

等特征，对于异常信号的检测和诊断有重要作用。

三、生物医学信号分类器

生物医学信号在经过了特征提取后，需要分类器对提取出来的

特征进行分类。常见的生物医学信号分类器包括贝叶斯分类器、

支持向量机、人工神经网络等。

1.贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯公式和特征独立性假设的

统计分类方法，常用于检测脑电图上脑波的状态，例如良性和恶

性脑电波的分类。

2.支持向量机

支持向量机是一种常用于生物医学信号分类的方法，能够处理

非线性数据，并且对高维度空间具有良好的影像，广泛应用于生

物医学领域。例如，支持向量机可以用于心电图信号的实时分类。

3.人工神经网络

人工神经网络是通过对大量已知信号样本进行学习，构建出一

种与生物神经元类似的模型，实现对未知样本的分类和识别。在

生物医学信号处理中，人工神经网络广泛应用于脑电、心电、以

及其他生理信号的分类和识别。

四、总结

生物医学信号的特征提取与分类是生物医学信号处理中的重要

问题，经过多年的研究，生物医学信号特征提取方法和分类器已

经发展出多种。其中，时间域分析、频域分析、时频域分析和非

线性分析等方法可以提取生物医学信号中有用的特征信息，而朴

素贝叶斯分类器、支持向量机和人工神经网络等分类器可以对已

提取的特征进行分类和识别。这些方法和分类器在生物医学领域

有着广泛的应用，为医学诊断、生理学研究和康复医学等领域提

供了支持和帮助。