医学信号数字处理技术第二次作业.docx

医学信号数字处理技术第二次作业.docx

《医学信号数字处理技术第二次作业.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《医学信号数字处理技术第二次作业.docx（19页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

医学信号数字处理技术第二次作业

医学信号数字处理技术第二次作业

一、随机信号分析

1．产生1000点的白噪声信号，并计算它的均值、均方值、均方根值、方差。

答：

用randn函数产生一个正态分布零均值标准差为1的高斯白噪声。

如下图所示：

均值：

0.0285

均方值：

0.9920

均方根值：

0.9960

方差：

0.9922

2.计算该1000点白噪声的自相关函数并作图显示白噪声与它的自相关函数。

白噪声与它的自相关函数如下图所示：

3.计算脑电信号的均值、均方值、均方根值、方差，计算脑电信号的自相关函数，并作图显示脑电信号与它的自相关函数。

取自Spl14的脑电信号如下图所示：

均值：

-0.0062

均方值：

2.5325e-4

均方根值：

0.0159

方差：

2.1506e-4

脑电信号与它的自相关函数如下图所示：

4.计算心电信号的自相关函数，并作图显示心电信号与它的自相关函数。

取自slp14的心电信号与它的自相关函数如下图所示：

二、生理信号的功率谱估计

1．已知随机信号x（n）=sin（2πf1n/fs）+sin（2πf2n/fs）+w（n），n=1，…，N，f1=50Hz，f2=120Hz，fs=1000Hz，w（n）为白噪声。

①N=1024时，当M=1024，M=256时，求自相关法功率谱密度并作图。

实验结果如下图所示：

②当N=256，N=1024时，求周期图法功率谱密度并作图。

实验结果如下图所示：

③当每段数据长256时，用welch法计算功率谱密度并作图。

实验结果如下图所示：

2.信号为心电信号，取一个周期，求周期图法功率谱密度并作图。

取自slp14的心电信号如下图所示：

取一个周期的信号用周期图法求这个心电信号的功率谱密度并作图。

实验结果如下图所示：

3.信号为心电信号，取10个周期，每段一个周期，用不重叠分段法求平均周期图法功率谱密度并作图。

实验结果如下图所示：

4.信号为脑电信号，当N=256，N=1024时，求周期图法功率谱密度并作图。

取自slp14的心电信号如下图所示：

当N=256，N=1024时，做脑电信号的周期图法功率谱密度如下图所示：

5．信号为脑电信号，每段长256时，用平均周期图法计算功率谱密度并作图。

实验结果如下图：

三、脑电信号的AR参数模型谱估计

1．已知x的32点观测值。

1算自相关序列并作图显示。

自相关图像如下图：

2用求出的自相关序列来估计3阶AR模型参数。

3求该观测序列的3阶AR模型功率谱估计并作图显示。

实验结果如下图所示：

4若要求Ep<=0.3783，求AR模型的阶数并计算功率谱，要求作图显示。

满足要求的AR模型参数如下：

AR模型为12阶，方差为0.3783。

功率谱如下图所示：

2.信号为脑电信号，求3阶AR模型功率谱估计并作图显示。

取自s001/s001R02的脑电信号如下图所示：

功率谱估计如下图所示：

四、自适应滤波器设计与仿真

1.噪声抵消器

2.按照以上噪声抵消器框图设计自适应滤波器。

其中s（k）为心电信号，可自行下载，x（k）=sin（2π50n/fs）为50Hz干扰，fs是心电信号的抽样频率。

取自slp14的心电信号加入噪声后经噪声抵消器处理后结果如下图所示：

其中滤波器冲激相应序列h取20个点，收敛步长u=0.09。

可以看出50Hz干扰基本被滤除。

3.使用以下迭代公式求滤波器系数h（n）及e（k）。

步长u变化分析：

u=0.01

u=0.005

u=0.001

从上图可以看出步长u值越小，滤波器收敛的时间越长。

作业程序在附件中。