Eeg医学上是什么意思,「TE全浸精读
数字信号处理,如EEG信号,使用深度学习做的话,有什么思路?
首先从直觉上,比如对采集到的较高质量的ExG(EEG脑电、ECG心电、EMG肌电、EOG眼动等)信号,都需要经过各种信号处理技术进行识别和分析,根据不同的信号特点和应用场景,深度学习都存在一些机会。目前来看,在生物医学领域,处理图像和处理信号会是深度学习主要的两个应用点。可以说数字信号处理分为几部分: 第一部分就是离散信号与系统,说的也是信号与系统那一套,只不过变到了离散域,比如DTFT,DFS,,Z变换,比如周期卷积和圆周卷积 第二部分则是离散信号与系统在信号分析的应用:提出工程方法:DFT以及其快速算法FFT,DFT的理论则紧扣实际分析,比如牵扯频率分辨率,快速卷积算法 第三部分则是离散信号与系统在信号处理中的应用:主要就是数字滤波器,分为IIR和FIR,分别介绍设计方法和规范型系统框图以及流图 第四部分则是高级的分析手段,有的书有,有什么现代谱分析处理之类的高级方法,诸如谱估计 第五部分则是数字信号处理实现,就是用硬件DSP芯片实现数字信号处理。
如果根据信道中传输的信号类型来分,则物理信道可分为模拟信道和数字信道。但是计算机产生的是离散脉冲表示的数字信号,因此要利用电话交换网实现计算机的数字脉冲信号的传输,就必须首先将数字脉冲信号转换成模拟信号。模拟信号和数字信号之间可以相互转换:模拟信号一般通过PCM脉码调制(Pulse Code Modulation)方法量化为数字信号,即让模拟信号的不同幅度分别对应不同的二进制值,例如采用8位编码可将模拟信号量化为2^8=256个量级,实用中常采取24位或30位编码;数字信号一般通过对载波进行移相(Phase Shift)的方法转换为模拟信号。
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