数字信号处理之仿真辅助课v2 引言

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先讲讲这门课有什么用？该怎么讲？同学们如何学？如何和实际结合的学？看一段招聘信息来说明此课程在市场上的受欢迎程度！

这种岗位需要哪些技能呢？

任职资格：
1、本科及以上学历，计算机和电子类相关专业；
2、能熟练的使用Keil、IAR、CC、Matlab等建模和编程工具；
3、有PPG心率算法、ECG心电算法、血压算法等研发经验者优先；
4、有可穿戴医疗设备研发经验者优先；
5、工作认真，有责任心，具备良好的团队合作能力和沟通协调能力。

这些岗位都需要数字信号处理的知识！学好了数字信号处理，找工作的时候会很吃香！我在公众号通信工程师专辑的文章中讲过大学课程的基本脉络。如果你想从事的行业和其中的一个脉络相关，那么在这个脉络上的所有课程是都需要同学们好好学习的，不然再往高层次学会非常吃力。高层次的工作是什么样子？

工资高，要求自然也高！能力是培养出来的！请打好基础！然后就是循序渐进，不畏困难的学习！

数字信号处理知识的脉络是高等数学-线性代数-复变函数-信号与系统-数字信号处理。同学们在学本门课之前看看还需要补哪些知识？

无实践，无工科！

医学领域现在和数字信号处理结合的太紧密了！医学是人类生存的基础啊！我本人非常愿意致力于此方面的学习。

ECG（Electrocardiogram，心电图）和 PPG（Photoplethysmogram，光电容积脉搏波）属于生物医学信号领域，分析方法都来自于数字信号处理。

ECG 是反映心脏电活动的信号，通过测量体表电极之间的电位变化来记录心脏的节律和电生理特性。它在心血管疾病的诊断、监测和研究中起着至关重要的作用。

PPG 则是通过利用光照射到皮肤表面并检测反射或透射光的变化来反映血管内血液容积的变化，可用于测量心率、血氧饱和度等生理参数。

这两种信号在以下方面有广泛应用，这也就意味着多个智能健康设备中都会涉及：

逐层深入学习！

一口吃不成一个胖子！从最基本的卷积开始学起直到完成实际信号的特征提取。

在生物医学信号处理中，特征提取是指从原始的生物医学信号（如 ECG、PPG 等）中提取出能够反映信号本质特性、具有代表性和区分度的信息。

具体来说，特征提取包括以下几个方面：

时域特征：例如信号的幅度、均值、方差、斜率等。

频域特征：通过对信号进行频谱分析得到的特征，如主频、带宽等。

形态特征：像信号的波峰、波谷、上升沿、下降沿等形态方面的特点。

统计特征：如高阶矩、相关系数等。

变换域特征：利用各种变换（如小波变换等）提取的特征。

特征提取的目的是将复杂的原始信号简化和提炼，使得后续的分析、分类、识别等任务能够更加高效和准确地进行。通过提取合适的特征，可以更好地理解生物医学信号所包含的生理意义，为疾病诊断、治疗效果评估、生理状态监测等提供重要依据。

特征提取对生物医学信号处理的重要性主要体现在以下几个方面：

提高分析效率：原始生物医学信号通常数据量庞大且复杂，通过提取关键特征，可以大大减少数据量，提高后续处理和分析的速度。

凸显关键信息：帮助突出信号中与生理状态、疾病等相关的重要特征，使研究人员和医生能更直观地理解和解读信号。

便于分类和识别：为分类算法和模式识别提供简洁而有效的输入，使准确区分不同的生理状态或疾病类型成为可能。

辅助诊断和治疗：提取的特征可作为诊断的依据，有助于医生更准确地判断病情，也能为治疗方案的制定提供参考。

促进研究和理解：深入探究生物医学信号的本质和规律，推动对生理机制和疾病病理的进一步理解。

实现智能化监测：在智能医疗设备和系统中，特征提取是实现实时监测和自动分析的关键步骤，提升医疗服务的质量和效率。

跨领域应用：使生物医学信号能够更好地与其他领域（如计算机科学、统计学等）相结合，拓展应用范围和深度。例如，基于特征的机器学习模型在生物医学中的应用。

例如，在心电图分析中，提取的特定波群特征可以明确心脏的节律是否正常；在脑电信号处理中，提取的特征可用于区分不同的大脑活动状态等。

这些知识看起来高深，但也不是遥不可及，当你在数字信号处理领域耕耘多年以后，就知道这些特征提取是信号处理必做内容，也是能够帮助到相关专业人士分析问题的关键内容。所以数字信号处理工程师就要致力于为其他学科专业人士尽可能的提供信号处理方面的帮助。

来源：通信工程师专辑

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首次发布时间：2024-06-23