小波能量检测烟雾论文

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

问题一：论文中，老说“对小波系数进行处理”，想问下什么是小波系数？ 一个信号无论进行连续小波变换（CWT）或是离散小波变换（DWT），变换完的结果就叫小波系数。小波系数是没有量纲单位的结果，需要经过重构这些系数得到实际有量纲的信号。 如同用一个任意长度（例如手的一指宽）去测量某个物体的大小，你可以测得一系列的数字，比如宽1代表1指长度，长代表2个半指长度（但这不是标准的量纲，没有人用一指当作通用标准量纲，也就是没有量纲），如果我不告诉你一指到底有多少cm，你就不知道这一系列的数字到底是多少个标准量纲的cm，也就不知道那个物体长多少cm。那根手指就是小波基，测量的过程就是小波变换，测得一系列的数字就是小波系数。 当我告诉你一指为时，你用测得一系列的数字乘以就将这一系列数字转化为带有量纲cm的另一组数字，长，宽，这个过程就是小波系数的重构为有实际量纲信号的过程。实际小波变换和重构的原理通俗讲就是这么个思路，当然实际小波变换的方法要复杂得多，牵扯数学和信号处理的问题也很多，这里就是便于你理解这玩意的示意性解说。 高频小波系数和低频小波系数通常是使用mallat算法的DWT的概念，通过高频带通滤波器和低通滤波器，将信号中的信息分为高频细节和低频逼近信息。 高频小波系数是研究信号高频信息的，可以直接研究高频小波系数本身，为了得到较好的效果也可对高频小波系数进行处理后突出其特征再研究，当然最通常的方法还是重构。例如研究人脸的面部特征，脸上的雀斑，痘痘，黑痣和瘊子等都是高频信息，为了从人脸上分离和突出它们，就可以对高频小波系数进行处理或重构。 低频小波系数是研究信号低频信息的（貌似废话），为了较为准确的显示低频特征通常要进行重构，因为将低频小波系数本身作为信号，其频率有时并不低，所以要重构才是信号本身的低频信息。还是例如研究人脸的面部特征，脸型是低频信息，为了分清国字脸，鸭蛋脸还是瓜子脸，就可以重构低频小波系数，得到其低频特征（也可以理解为分离高频信息得到的消噪结果，所以低频系数的重构通常认为是原始信号消噪处理的结果）。我觉得回答已经相当深入浅出了，基本没有牵扯小波的数学知识，如果还不理解，就应该先补补信号处理的基础知识了。 问题二：matlab小波包分析的分解系数和重构系数代表什么含义？ 小波分析中只有分解系数，即小波系数，没有重构系数一词，因为重构后就是与原始信号同大小的信号了，已经是具有实际量纲意义的信号了，而不是没有量纲的系数。 超越带宽是正常的事，因为DWT的计算都是用滤波器进行的，而实际应用中是没有有理想砖墙效应的滤波器的，即滤波后的结果是不会精准的去掉你要滤去的频率的，总会有很少的残余，或无中生有产生原来没有的频率。 中心频率在小波分析中只有一个意思就是某种小波基的中心频率，各频带只有频率没有中心频率。对于CWT小波基的中心频率可以用来算小波时频图。对于DWT你可以直接使用FFT计算个频带的频率，其频带划分可以通过采样定理划分。 你计算的是绝对能量，通常应计算相对比重的能量，用wenergy函数，各个频段加起来和为100。 比较重构信号的FFT幅值，在哪个频段大是的确就说明该重构信号频率成分主要是这一频段的。 问题太多，5分？简直在糟蹋行当。 问题三：小波域系数是什么？ 心音定位是否是声音信号的去噪，应该是使用小波分解将不同频率特性的信号分离开，只保留特定的频率特性的部分 小波系数是在小波分解中的一些参数，通过这些参数可以重构得到原始信号 详细的可能需要多看看小波的书 下面是一段使用小波分解和重构的代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%对具体信号进行多尺度单支重构 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% subplot(511);plot(s);%%%s为原始信号 title('原始信号'); %使用小波函数对信号进行分解 [c,l]=wavedec(s,8,'db5'); %%%第一层 d1=wrcoef('d',c,l,'db5',1);subplot(512);plot(d1);title('第一层高频重构信号'); a1=wrcoef('a',c,l,'db5',1);subplot(513);plot(a1);title('第一层低频重构信号'); %%%第2层 d2=wrcoef('d',c,l,'db5',2);subplot(514);plot(d2);title('第2层高频重构信号'); a2=wrcoef('a',c,l,'db5',2);subplot(515);plot(a2);title('第2层低频重构信号'); figure(2); %%%第3层 d3=wrcoef('d',c,l,'db5',3);subplot(611);plot(d3);title('第3层高频重构信号'); a3=wrcoef('a',c,l,'db5',3);subplot(612);plot(a3);title('第3层低频重构信号'); %%%第4层 d4=wrcoef('d',c,l,'db5',4);subplot(613);plot(d4);title('第4层高频重构信号'); a4=wrcoef('a',c,l,'db5',4);subplot(614);plot(a4);title('第4层低频重构信号'); %%%第5层 d5=wrcoef('d',c,l,'db5',5);subplot(615);plot(d5);title('第5层高频重构信号'); a5=wrcoef('a',c,l,'db5',5);subplot(616);plot(a5);title('第5层低频重构信号'); figure(3); %%%第6层 d6=wrcoef('d',c,l,'db5',6);subplot(611);plot(d6);title('第6层高频重构信号'); a6=wrcoef('a',c,l,'db5',6);subplot(612);plot(a6);title('第6层低频重构信号'); %%%第7层 d7=wrcoef('......>> 问题四：关于小波变换后的系数 第一个问题：LL2部分的大小是128*128，你说是深度就是小波变化的级数，级数增加1，图像大小缩小一半，所以第一级变换后LL大小为256*256，第二级变换后大小为128*128。 第二个问题：图像变换后的像素值就是小波变换的系数值。 第三个问题：系数意义你这图已经表达的很清楚了，第一级变换后HH为高频信息一般显示图像中45度和135度的方向信息；LL为低频信息，显示图像的轮廓信息，HL和LH为介于高频和低频之间的信息，HL能显示图像中的竖直信息，LH显示图像中的水平信息。总体来说LL称为低频部分，HH，HL和LH称为高频部分，低频为轮廓信息，高频为细节信息。 希望能帮到你。 问题五：请问Daubechies小波的db2小波的滤波器系数是什么 怎么表示 回答的朋友必有重谢 图可以参看， 滤波器系数就是个一维数组，可以很容易用wfilters函数得到滤波器组的四个滤波器系数，[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db2'); 由于是正交小波，分解和重构滤波器互为逆序。 低通分解滤波器Lo_D: ; 高频带通分解滤波器Hi_D: ; 低通重构滤波器Lo_R: ; 高频带通重构滤波器Hi_D: 重谢在哪里，嘿嘿，嘿嘿，嘿嘿嘿！ 问题六：小波变换的分解系数是什么 可参看 问题七：请问小波分析中的近似系数和细节系数的横坐标、纵坐标都代表什么？ 你说的是细节和逼近，那么就是DWT，如果是系数没有重构，则横坐标是点数，纵坐标就是系数值，都没有单位，更谈不上频率。小波变换除了CWT可以做时－频图，牵扯频率，其他所有的变换都是在小波域进行的，通常可以认为是偏向时域的操作，都和频率值没有关系。 问题八：小波分析，离散小波分析中近似系数代表的时间长度是多少？ 唉！这问题对你太难了些，一时不知如何才能讲明白，这就是初学者总把小波的理论与其实际实现计算方法混为一谈，其实这里边是两回事，他俩关系复杂玄妙，一时很难让您明白啊！赶明儿有空再帮你理一理。 问题九：matlab小波分析里的coefficient图是什么意思，见图 coefficient就是（小波）系数的意思，上面的图应该是CWT后得到的最大尺度小于250左右的所有小波系数的图像。下图是根据上图小波系数作出的每一尺度小波系数模极值形成的连线，有些文章也叫小波脊线，它在低尺度的位置通常表现了信号奇异点或突变点在信号中的位置，突变点的特征通常包含了信号中的重要信息，所以通常根据这个现象用CWT检测信号中的突变点和其位置。随尺度的增加，同一条脊线的点也随之偏移，研究这种偏移的特征在某些学科中也是研究信号特征的重要方法，所以通常根据这个现象用CWT研究信号随尺度变化的特征。

目前，全球汽车数量呈现大规模的增长趋势，汽车尾气成为大气污染的主要来源之一，我整理了汽车尾气治理技术论文，欢迎阅读!

汽车尾气治理技术方法概述

摘 要：目前，全球汽车数量呈现大规模的增长趋势，汽车尾气成为大气污染的主要来源之一，汽车尾气治理理所当然的成为了全社会共同关注的问题。汽车尾气内含有大量的有害物质，严重破坏大气环境，尾气治理也面临较大的压力，为降低汽车尾气的污染性，必须采取有效的对策。本文主要针对汽车尾气的治理技术进行阐述和分析。

关键词：汽车尾气;治理技术;污染

汽车行业的发展，为人们提供了诸多便捷，逐渐成为普遍的大众交通工具，但是汽车尾气排放治理一直是环境保护中重点考虑的问题，主要是因为汽车尾气中存在大量的有害物质，破坏大气环境，所以需采取有效的治理措施以及高效的净化尾气技术，最大限度的减少汽车尾气污染，共同维护我们的绿色家园。

一、汽车尾气的污染分析

汽车尾气对环境的污染和危害非常大，如果汽车尾气不经治理直接排放，会严重危害到环境和人们的身心健康。汽车尾气中的污染主要包括：(1)氮氧化物，此类污染物本身存在毒性，再加上紫外线的分解，直接形成二次污染，氮氧化物排放严重的地区，会出现光化学烟雾，不仅破坏了大气环境，更重要的是危害人体健康;(2)CO、HC，同属于危害极高的气体，此类气体长期混合在空气中，能够引起人体中毒，而且此类污染物在游离状态下的排除难度非常高;(3)二氧化碳，其属于汽车尾气的主要产物，引发严重的温室效应，直接破坏了大气的保护层。

二、汽车尾气的治理技术

汽车尾气的治理关键主要集中在汽车的发动机部分，治理技术可分为燃烧净化技术和尾气净化技术两部分。

(一)燃烧净化技术。燃烧净化技术的治理对象是汽车发动机的内部，主要降低尾气中有害物质的含量，燃烧净化技术可以分为如下三类：

电控点火系统的应用。电控点火系统在汽车发动机内部控制中，提供充足的点火能量，保障准确点火，避免汽车因点火问题发生污染。电控点火系统着实提高了混合气的质量，促使其在不同的点火条件下，均能实现精确点火，防止汽车因点火不足而发生污染性燃烧。部分汽车的电控点火系统已经做了改进，通过控制点火，完善电控点火系统在发动机中的应用，提供最佳点火状态，着实降低了CO、HC等的排放量。

可变进气管道。改进进气管道的供气效率能够促进完全燃烧，可变进气管道适度控制进气管，利用可变进气过程中的波动条件，优化进气管道的工作状态。进气管道的长度是可变的，其可根据发动机的状态变化进气管道，发动机的转速变低时，可以选择长距离供气，转速加快时，转变为短距离供气，由此发动机不论在任何状态下，都能得到最佳的供气量，实现充分燃烧。

电控燃油喷射。电控燃油喷射控制能够保障空燃比处于最佳状态，促使燃油具备充分燃烧的条件，避免发动机内部产生有害物质。电控燃油喷射系统的功能比较多，有利于燃烧净化，汽车发动机在电控燃油喷射的作用下，能够提高喷油的质量，可以根据汽车发动的需求，不断调整供油系统，提供精准的供油量。因此电控燃油喷射通过控制燃烧条件，有利于降低汽车尾气的污染，最主要的是保障充分燃烧，避免尾气中含有有毒气体及烟尘微粒。

(二)尾气净化技术。尾气净化技术作用在汽车发动机的外排部分，利用净化技术治理汽车尾气，实现安全排放，降低汽车尾气对大气环境的破坏性。

过滤与再生。过滤与再生是尾气净化技术的基础部分，由过滤和再生装置构成，主要净化汽车尾气中的颗粒。尾气净化中的过滤装置，可排除尾气中的特定颗粒，吸附含有毒害物质的烟气，以免其排放到大气中，过滤装置的吸附效率高达80%。同时过滤与再生装置还具有重新利用的功能，将可利用的气体重新送入汽车发动机系统内，体现节能环保的技术优势。

闭环控制。闭环控制在尾气净化中负责控制转化与传感部分，构成尾气净化装置，比较具有代表性的是三元催化转化器，利用催化还原的方式，将有毒的氮氧化合物转化成没有危害的氮气和氧气，再次利用导管将氧气重新输送到发动机耗氧环节。根据试验分析，三元催化转化器在闭环控制中，当空燃比控制在：1的范围内时，催化转化的效率可以提高到90%，大大提高了尾气净化的水平。

AIR系统。AIR系统有利于尾气净化技术的应用，其可提高尾气净化的效率，发挥高质量的辅助作用。AIR辅助尾气净化技术闭环控制的环节，能够深层次的净化汽车尾气。 AIR系统与三元催化转化器配合，采取燃烧的方式消耗掉尾气中的HC、CO等有害气体，此类有害物质会以水和二氧化碳的方式排放到空气中，强化汽车的尾气治理。

三、汽车尾气的治理方法

随着科技的发展，汽车尾气治理具有良好的发展前景，目前，高端的治理方法已经投入汽车尾气治理应用中，比较典型的治理方法包括：磁化净化方法、等离子处理方法等。

(一)磁化净化方法。磁化净化的治理方法能够改变汽车燃油中的构成，促使燃油具备充分燃烧的条件，提高发动机的燃烧效率，降低尾气中的污染物排放量。汽车尾气中含有的大量污染气体，经磁化净化方法治理后，尾气的质量可得到很明显的提升，而且还在不同程度上调节了气体的有效燃烧，符合汽车尾气的治理要求。

(二)等离子处理方法。等离子处理方法在汽车尾气治理中较高的效率，具有全面净化的优势。等离子的活性非常高，其可治理汽车尾气中的污染物，还可利用二次治理的方法，避免出现尾气污染。等离子处理方法可以在空气进入汽车发动机之前实行治理，保障空气内含有足量的可燃性氧气，利用不同状态的氧气，提高发动机的燃烧效率，以此来氧化尾气中的CO、HC，提升尾气治理的水平。等离子处理方法在尾气治理中的应用价值非常高，不仅可以降低尾气中的污染物，还可起到还原作用，重点还原尾气中的氮氧化物，转化成无污染的气体，降低汽车尾气对环境和人体健康的危害。

四、结束语

大气环境是我们赖以生存的宝贵资源，因此保障空气洁净是环境保护的重要课题，由于汽车尾气对大气环境的危害较大，因此，必须要采取科学可靠的治理方法，充分发挥治理技术的过滤和净化作用，严谨处理汽车尾气中的有毒物质，从技术层面探讨更先进更有效的方式方法尽快实现汽车尾气的零污染排放，保障汽车行业与环境保护的和谐发展。

参考文献：

[1] 龚大国，袁宗宣，谢春梅，赵君科，贺克斌.等离子体汽车尾气治理技术[J].重庆环境科学，2003，02：28-32+60.

[2] 张圣宇，张兴安. 汽车尾气有害物质治理技术[J].环境科学与管理，2012，07：81-84.

[3] 刘明海，邬钦崇，俞国扬，梁荣庆，任兆杏，胡希伟.低温等离子体技术在汽车尾气治理的发展动向[J]. 环境科学动态，1999，03：18-20.

[4] 邵宇，李国祥，艾萍.汽车尾气污染治理技术新进展[J].云南化工，2005，06：68-70+59.

作者简介：李刚(1977-)，男，陕西西安，大学本科，研究方向：环境保护。

张瑞军(1983-)，男，陕西榆林，大学本科，研究方向：环境工程。

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