基于MFDFA和Hurst指数的心电病理信号分析

南京邮电大学

硕士学位论文

基于MF-DFA和Hurst指数的心电病理信号分析

姓名：赵烨南

申请学位级别：硕士

专业：信号与信息处理

指导教师：王俊

2011-03

摘要

心电图信号的分析与诊断是目前信号处理领域中的研究热点之一，有效识别和诊断心脏疾病将有力地促进医疗事业的发展和人们健康水平的提高。本文主要研究在临床上常见的心电病理信号的特点。多重分形是非线性科学研究中十分活跃的一个新分支，它作为分形几何领域的一个主要发展方向，现在已被广泛应用于各个学科领域。

本文在去趋势波动分析（DFA）基础之上结合多重分形，即MF-DFA的方法来研究心电图信号的多重分形特性，以对临床诊断起到一定的辅助作用。依次对正常心电信号及窦、房性心律失常信号的Hurst指数、Renyi指数及其多重分形谱依次进行了分析，发现三种信号都具有不同程度的长程相关性和多重分形特性，在波动函数的阶数为正值时，三种信号的长程相关特性区别明显。然后通过统计分析多重分形谱的分布范围来区分病理信号。

最后，文章采用了重标极差方法（R/S分析法），分析了正常心电信号、充血性心力衰竭和心脏性猝死的Hurst指数，从而来区分这三种常见心电信号。试验结果表明，这三种信号的Hurst指数值有所不同，但都大于0.5，说明都有长期相关的特性，其中正常信号相关性最强，充血性心力衰竭次之，心脏性猝死最弱，因此Hurst指数可以作为识别充血性心力衰竭和心脏性猝死的一种判据。此研究对临床医学诊断区分心电病理信号与正常心电信号有很好的借鉴意义。

关键词：心律失常充血性心力衰竭心脏性猝死MF-DFA Hurst指数

Abstract

The analysis and diagnosis of electrocardiogram(ECG)signals is one of the hot researches in signal processing field.Effective identification and diagnosis of heart disease will promote the medical industry and raise the level of people's life.Multifractalily is a very active new branch of the non-linear science,it has now been widely used in various fields as a major direction of the fractal geometry field.

In this thesis,multifractal detrended fluctuation analysis method is used to analyze the multifractal characteristics of the sinus bradycardia（SBR）signals,the atrial fibrillation(AF)signals and the normal electrocardiograph(ECG)signals.It is aimed to be helpful with clinical diagnosis. By analyzing the Hurst index,Renyi index and multifractal spectrum,it is found that when the order of fluctuation function is positive,the three kinds of signals show distinct long-range correlation properties.To compare with the three signals'multifractal spectrum,the width of the normal ECG signals'spectrum is smallest,the SBR signals'is of the second stronger fractality and the AF signals' is of the biggest.

Finally,this thesis uses the rescaled range(R/S)analysis to distinguish between the normal, congestive heart failure and sudden cardiac death signals with the Hurst index.The results show that all the Hurst index of the three signals are larger than0.5,but the values are vary.It indicates that the long-term relevant character is the best for normal signals,better for congestive heart failure,and the worst for sudden cardiac death.So Hurst index can be used as an identification criterion for distinguishing them.The study provides good reference for clinical diagnosing and distinguishing the pathological electrocardiogram signals from normal signals.

Key words:Arrhythmia signal Congestive Heart Failure Sudden Cardiac Death MF-DFA Hurst Index

南京邮电大学学位论文原创性声明

本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

研究生签名：_____________日期：____________

南京邮电大学学位论文使用授权声明

南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院（筹）办理。

研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________

绪论

心脏是人体的一个非常重要的器官,本身是一个大型的生物系统,它的功能是维持正常的心律，泵出血液，这主要是通过心肌细胞按一定次序发生兴奋和收缩来实现的，受多方面因素的调控，如神经、血压、激素等等[1-2]。心脏的收缩由心脏的点活动所引发，其点活动可源自于起搏细胞、特殊的传导组织和普通心肌细胞。由于它在人体结构中的重要地位，心脏疾病一直是威胁人类健康甚至是致命的主要疾病之一。心电图是通过放置在体表的电极记录到心脏电活动的图形，每一瞬间记录的心脏电活动，都是整个心脏所产生电流的向量和，根据心电图的振幅和宽度可以评估心脏功能的运作情况。近年来，随着计算机技术和信号处理技术的发展，越来越多的信号检测和识别技术运用于发现和识别心脏疾病上，并对临床诊断提供很好的辅助作用。

心律失常主要包括窦性心律失常、房性心律失常、交界性心律失常和室性心律失常[3]，是近年来心血管病领域非常活跃的一门学科，人们对其治疗和研究的方法亦很多，如时频分析方法[4]，近似熵方法等。窦性心律失常是指激动仍然起源于窦房结，但其速率及节律有所变异的一类心律失常，根据P波形态可以间接反映心房的解剖结构及电生理功能。房性心律失常是心律失常中最常见,也是最主要的一部分。据报道，新生儿在出生后的一周内，心律失常的发生率占同期住院新生儿的0.7%，在中年人人群中，心律失常的发生率为32.2%，老年人心律失常的发生率高达44.48%。心律失常是引起各种心脏病死亡的主要原因之一，尤其在心力衰竭、心肌缺血或心肌梗死时，心律失常的发生率、致死率更高，因此有必要对心律失常信号的特征进行研究，为临床上的科学诊断分析提供理论依据。

充血性心力衰竭是指心脏当时不能搏出同静脉回流及身体组织代谢所需相称的血液供应。往往由各种疾病引起心肌收缩能力减弱，从而使心脏的血液输出量减少，不足以满足机体的需要，并由此产生一系列症状和体征。心脏性猝死是指由于心脏原因引起的无法预测的突然死亡。病人过去可有或无心脏病史，在急性症状开始1小时内发生的心脏骤停，导致脑血流的突然中断，出现意识丧失病人如经及时抢救可获存活，否则将发生生物学死亡。心脏性猝死是突然自然死亡的最常见原因。因此对它们的特征进行研究对临床诊断有重要的提示作用。

为了研究信号的多重分形特性，本文采用的方法是由Kantelhardt等研究人员提出的用于对非平稳有限时间序列进行多重分形分析的多重分形去趋势波动分析方法MF-DFA，该方法

是在去趋势波动分析方法DFA基础之上，结合分析多重分形谱而产生的。通过对多组心律失常信号进行试验，求出各种信号的多重分形谱，判断是否具有多重分形特性，同时统计各自信号的多重分形谱分布范围，来确定各种信号的多重分形谱大致的分布范围。由于产生多重分形的因素并不是单一的，最后，再通过重排心电信号幅度上的数值，来讨论引起多重分形特性的因素。

Hurst指数是英国H.E Hurst在20世纪中叶提出的一种判别时间序列是否对于时间有依赖的参数，主要是作为判断数据混沌性的一个指标，也有人依据其随时间变化的特点来研究混沌时间序列数据的预测问题，因此Hurst指数在时间序列数据分析中得到了普遍的应用,而心电信号也可以视为一种时间序列，所以，我们考虑用Hurst指数法来实现心电病理信号的识别与检测。因为心电病理信号包含很多种类，本文只选取了有明显特征的充血性心力衰竭和心脏性猝死这两种病理信号进行分析。结果显示此研究对临床医学诊断区分心电病理信号与正常心电信号有很好的借鉴意义。

第一章心电的产生以及心电信号基础理论

1.1心电的产生

细胞在活动期间有电流产生，这在离体肌肉或神经纤维的实验研究中已经得到证实。心脏的主要部分（包括心房、心室的肌层）是由多数的肌纤维所构成，在活动时产生一定量的电力活动，通过体液传导到皮肤表面，在不同部位形成变幻不定、强弱不等的电压，用心电图标记器将它记录下来，便成为心电图的波形。

1.1.1单细胞电流及容积导电[5]

为了了解心脏在活动时所产生的电流现象，首先须对单个细胞激动的性质有一认识。静止状态下的细胞膜处于静息状态，此时膜内外的电位差称为静息膜电位。只允许细胞内的阳离子（主要是+K ）向外通过，这使得阴离子（主要是?Cl ）被隔绝在细胞内，而胞膜外附有一层数目相等的阳离子，生理学上将这一瞬间的现象称为极化状态。此时细胞的两端或任何两点之间不存在有电位差别，也没有电流运动发生，这种情况下的细胞膜称为极化膜。静息膜电位的形成是由于细胞内的+K 离子高于细胞外20～40倍，顺化学梯度及电学引矩（同性相斥异性相吸）作用，使大量的+K 外移；而细胞外浓度高的+Na 等离子又由于此时细胞膜对它们化学渗透性的“闸门”作用，只允许极少量的+Na 离子内移，因此细胞外电位高于细胞内，当化学力和电学力达到平衡时，细胞内外的电位差即稳定在某一水平。

极化膜的某一点收到刺激（包括物理、化学、电流的刺激等），该处胞膜的绝缘性能便降低，细胞膜的通透性发生改变，对+Na 的通透性增加。如图1.1所示，+Na 进入细胞内，使极化膜的极化性质完全消除，称为除极作用。随后+K 从细胞内向外跑出，+Na 深入细胞的速度锐减，开始进入复极阶段，等到+K 渗出细胞的数量增加到超出+Na 向细胞内渗入时，胞膜又逐渐恢复极化性质。复极过程比除极较慢，开始时胞膜内外压差较小，所有动作电位在零点处形成一个“平顶”型曲线（2位相）。等到细胞膜对+K 的通透性又复增高，+K 逸出，胞膜内外电位差加剧，曲线迅速下降，+Na 靠钠泵作用逆着化学梯度排至膜外，让+K 进入细胞。第4位相的开始相当于复极过程的完毕，心脏舒张期由此开始。当细胞进一步恢复到静止状

态时，动作电位曲线回复到极化状态的膜静止电位水平。如图1.1中心肌细胞穿膜动作电位曲线所示，一般认为一次动作电位分为1～4个位相[6]。

（1）0位相：代表心肌细胞的除极过程，当该细胞受到相邻细胞所传来的“刺激”时，静息膜电位迅速消失，即从-90毫伏左右，在2～3毫秒内达到+20毫伏左右。这一瞬间造成细胞内由负电位转成正电位，称为“极化逆转”，这是由于细胞膜上的快+Na 孔道的“闸门”被激活而开放，使+Na 离子通透性骤然增加而迅速地进入细胞内之故这个位相的电位幅度及速度取决于除极时+Na 离子的通透性、细胞内外的+Na 离子浓度差和细胞膜内外的电位差。尤其是后者，即膜电位的负电位值，如果减低（达不到-90毫伏）时，可是除极幅度降低，速度变慢，这时激动的传导就减慢而引起心律失常。此时形成的快速上升的尖峰波，电学名称叫做“过冲”，相当于心电图中的QRS 的起始到顶峰的部分。

（2）1位相：代表最早的快速复极。在0位相的顶峰后，膜电位即迅速下降形成一个尖锋，历时很短，约10毫秒。1位相的形成是由于大量的+Na 离子内流的终止及+K 离子外流和?Cl 离子内流而使细胞内电位迅速降低之故。这段从顶峰迅速下降至零点的过程相当于心电图中心室除极波的下降段。

（3）2位相：也称平台期。曲线保持在零电位附近可长达100毫秒以上。这主要是+2Ca 离子内流和+K 离子外流的平衡而形成，其次是少量的+Na 、?Cl 离子的内流也起一定的作用。与之对应的是心电图中的S-T 段。

（4）3位相：代表晚期快速复极期。约占时150毫秒。主要是+K 离子大量的愈来愈快的外流而形成的一条速度愈来愈快的下降曲线，直至恢复到静息膜电位水平（-90毫伏），相当于心室复极波——T 波。

（5）4位相：一个典型的没有自律性的心室肌细胞，该位相是一条恒定的平线。这是+Na ——钾泵将细胞激动时进图细胞内的+Na “泵”出细胞外，而将流出细胞外的+K “泵”入细胞内，此时不产生电流，无电位差，故应为一条平线。但在复极刚结束的时间中，细胞内过剩的+Na 均被排出到细胞外面，胞膜外除了+K 带有正电荷外，又加上了+Na 的正电荷，因此膜内、外的电位差比静止期的要大些，也就是膜外电位相对地比静止期要高，膜内的负电位也就要大于静止期的，这样就构成动作电位曲线之后的一小段暂时下降的曲线，称为负后电位，或称激后电位，它所处的时间和心电图中的U 波相吻合，故有人认为U 波是激后电位所

引起。当细胞进一步恢复到静止状态时，对+Na 的通透性又变得极小，+K 也回入到细胞膜内，于是激后电位消失，动作电位曲线回复到极化状态的膜静止电位。等到第二个刺激或心脏再次激动，同样又产生以上的动作电位曲线及心电图的图形。

图1.1上行代表单细胞的穿膜动作

中行代表心肌纤维的动作电位曲线，下行是与之对应的模式心电图

动作电位是一种实验性的膜电位变化图，它与临床记录的心电图不同。前者反映单个心肌细胞的激动波，且电极是“跨膜”设置的，后者反映整个心脏众多心肌细胞综合的电激动波，但心脏电激动的基础是心肌细胞的除极过程。

电偶由一对强弱对等的正负电荷所组成，中间有细微的距离。静止不动的电偶，很像电池的两个极。但在生理学上的电偶，是指极化膜两侧的电荷排列关系，以及除极和复极所引起的一连串在胞膜表面上移动的电荷移动现象。

以除极为例（如图1.2）：在除极过程中除极点与尚未除极（维持极化）部分存在着电穴与电源的关系，这种正电荷与负电荷的组合，称为电偶。除极作用产生的电偶，在单个肌纤维细胞上的推进，具有一定的方向和强度，它的方向是顺着肌纤维本身的方向，强度是极化膜的极化电压大小。如果用箭头符号来表示，正的为箭头，负的尾随其后，表示电偶运行的方向；箭头的粗细和长短代表电流的强弱，和物理学的向量意义相同。以电池为例，若正负

二极各为+3和-3伏，则电压便为+3-（-3）=6伏，故两个极之间的电压差愈高，电偶的势能也愈大；反之便愈小。

若把一节电池放置在一盆稀释的食盐水中，可将电池的正负极看成一对电偶，由于食盐水有导电性，便会有电流自正极流向负极，这种导电方式称为“容积导电”[5]。电偶在容积导体内产生均匀分布的电场，从图1.3中可以看出电偶的阴极与阳极周围环绕着偏同心的圆形曲线。这些曲线的分布代表电场的强度，每一条曲线上的任何一点的电压均相等，愈靠近阳极，电压愈高；愈靠近阴极，电压也愈负。这些圆形曲线，称为等电位线，电流便是自阳极（电源）与等电位线作垂直方向流向负极（电穴）。在两个极中央的垂直平面上任何一点，由于距离两极相等，所以电压等于零。实验证明，容积导体中任何一点的电位强度均与下述因素有密切联系。与电偶的强度成正比；与该点的电偶中心距离的平方成反比；与该点和电偶所构成的方位角度成反比，即方位角愈小电位愈高。

人体的体液含有大量的电解质，组织和体液可被比拟作为一个导电均匀的很大的球形容积体，心脏每次激动时所产生的电流，在每一瞬间都将传播到整个体液之内。心脏的电激动则可看成一组电偶，在心动周期中呈现规律的变化。那么在人体的两个不同部位上安放电极，便可记录出心电变化的电位差情况，例如安置记录心电的电极，距离心脏的远近及所构成的角度，对所记录出的心电波形和波幅都会有特定的变化，这便为科学地设计心电图导联提供了理论依据。

图1.2除极电偶在容积导电体内的图1.3容积导电体内等

正负电场示意图电位线及电流流向

1.1.2心肌的自律性

要了解心肌的特性，首先要了解心脏的基本构成。心脏的传导系统是由一种具有起搏和传导激动非常迅速的特殊心肌组成的系统。主要由窦房结、结间束、房室结、房室束、左右束支及浦肯野式纤维组成（未包括变异的旁路传导束）。

心肌细胞在没有外界刺激的情况下，能自动发出有规律的电激动的特性称为心肌的自律性。心脏中具有自律性的部位有窦房结、房室结、希式束及其分支和浦肯野式纤维。因为这些部位的细胞第4位相都具有自动向上倾斜（舒张期自动除极）的特性。

心肌细胞在第4位相达到最大舒张期电位以后，若它

的曲线能以一定的斜度上升，以致达到它本身的阈电位时

便自动开始0位相除极的现象，称为舒张期自动除极。正

常人舒张期自动除极主要发生在窦房结的起搏细胞。其发

生机理一般认为一方面是由于+2

Ca离子逐渐增多地流入细

胞内，另一方面是由于一种舒张期“慢+

K外向电流”逐渐

减少。这两种离子的动向使得细胞内的负电位逐渐减小，

4位相曲线斜形上升，而终于达到自身的阈电位（如窦房结图1.4心脏传导系统

阈电位约为-50毫伏）逐渐发生自发性除极。其0位相也是慢通道的+2

Ca内流，除极速度也慢，故称慢反应细胞。房室结的起搏细胞也属于此类。希浦氏纤维的舒张期自动除极是由于4位相的+

Na

K外流而使细胞内电位逐渐升高所致，其0位相也是快通道的+ Na内流超过+

内流，故除极速度快，称为快反应细胞，也称快反应自律性细胞。舒张期自动除极的速度即4位相的上升斜度也决定起搏频率，例如窦房结的4位相斜率最大，房室结次之，因而窦房结的起搏频率就较房室结快。在正常情况下，心房肌及心室肌细胞的4位相是一条平线，即无舒张期自动除极的性能。

心脏各部位的自律性是不一样的，大致分为三级：1）窦房结（一级起搏点）：自律性最高，频率为60～100次/分。在正常情况下，窦房结控制着整个心脏，使其有规律的搏动，称为窦性心律，这是处于“潜伏”状态的房室交界区及希浦氏纤维等频率较低的起搏点受到超速抑制（overdriven suppression）作用，不能起搏。2）房室交界区（二级起搏点）：自律性低于窦房结，频率为40～60次/分。当窦房结的自律性异常低下，不能发出激动（如病态窦房结综合症）时，交界区即摆脱了窦房结的“超速抑制”而发出交界性逸博或逸博心律。3）希

浦氏纤维（三级起搏点）：自律性低，频率为20～40次/分。当房室交界区以上的起搏点都处于病态不能起搏时，希浦氏纤维即发出很慢且QRS波宽大的室性逸博心律，这种心搏常见于濒临死亡的患者。

心肌的自律性主要受舒张期除极斜度、最大舒张期电位值和阈电位水平高低的影响，其中舒张期除极斜率，即除极速度起到最关键的作用。

1.1.3心肌的应激性

心肌细胞具有对刺激发生反应产生动作电位的性能称为心肌应激性，也称兴奋性。心肌细胞应激而产生动作电位，随着膜电位的改变，其应激性能也随之发生一系列的改变，以快反应细胞的动作电位为例，可将应激性的改变分为以下几个时期[5]。

图1.5心室应激性的周期变化

（1）绝对不应期与有效不应期：从动作电位0位相开始，到快速复极的曲线降至-55毫伏之间，心肌细胞对任何刺激都不发生反应，称为绝对不应期。膜电位继续下降到-55～-60毫伏的短时间内，对很强的刺激，细胞膜可发生部分除极化（图1.5中a）。此属“局部兴奋”可以影响下一个激动的正常传导而出现“隐匿性传导”的改变。绝对不应期与有效不应期的时间接近，并在体表心电图上都不产生波形，故在临床上“有效不应期”一词已逐渐取代了过去常用的“绝对不应期”，这个时期相当于体表心电图的Q波开始到T波顶峰的时间。

（2）相对不应期：快速复极曲线下降到-60～-80毫伏之间，相当于T波顶峰至接近T

波终末处。此时给予较强的刺激，可使细胞发生除极并形成扩布性兴奋，称为相对不应期，亦称期前兴奋期。此期引起的兴奋可因传导延缓、单向阻滞及折返等而导致更复杂的心律失常。

（3）超常期：从快速复极曲线降到-80～-90毫伏之间，相当于T波终末处。此时遇到一较微弱刺激即发生除极而产生动作电位，及兴奋性“超常”地增高，故名超常期。发生超常性兴奋的原因可能是由于此时的+

Na通道已全部可以再次被激活且膜电位水平又较完全恢复的电位更接近阈电位，因而易于激动而发生期前兴奋。相对不应期及超常期虽然可以应激，但其0位相的除极速度及幅度都小于正常值（见图1.5中b、c）。只有到完全恢复原状（超常期终结）之后，心肌才可能正常地兴奋并产生正常的动作电位（图1.5中d）。心肌的应激性受神经体液因素、药物及血液供应状况等因素的影响。

1.1.4心肌的传导性

心肌细胞具有沿细胞膜不断地向外扩布电激动的性能称为心肌的传导性。心脏各部位的传导速度差别很大，以房室结最慢，希浦氏纤维最快，心房肌较快，心室肌则较慢。这种传导速度的不一样，具有一定的“血流动力学”及影响心电波形改变的意义。如心房：在右心室后上部的窦房结发出激动后，以较快的速度在较薄的心房壁中传导，其心房的综合除极向量朝向左前下方，及朝向房室口。因此形成右后上方的心房肌较先收缩，左前下方的心房肌较后收缩，这就有利用心房腔内的血液一致的逼向房室口，流入心室腔内。

1.2心电信号基础

心血管系统电信号，简称为心电信号(electrocardiosignal,ECS)。为探索心电的发生，前人已经做了大量的工作。早在1842年，法国人Mattencci就观察到了鸽子的心脏能产生电流；1856年Muller等对蛙心的研究证实了心电活动与心脏的机械性收缩有关；1876年Lippman 等用毛细管静电计观察到实验动物的心电活动；1887年法国人Waller用毛细管电流计第一次描记到人体心电图；荷兰莱顿大学的生理学家WillemEithoven于1903年用弦线型电流(stringgavenometer)描记出满意的人体体表心电图，标志着一门新的生命学科——心电图学的建立。我国心电图检查开始于1928年，发展缓慢，直到70年代心电图检查才日益受到重视。

Einthoven发明的弦线型心电图机早已经停止使用，现在用的有：模拟心电记录设备（一般称为心电图机），用的是模拟方式进行纸记录；数字心电图机，可以数字打印输出，也可经过数模转换技术用模拟方式进行纸记录；对于动态心电系统（常称为Holter系统），先用特制

慢速磁带或半导体记录，然后读入计算机进行分析。目前广泛应用的是数字化12导联同步心电图机，具有采集速度快，描记波形清晰，大容量储存等优点。心电图学也已经发展为心电学，内容包括常规心电图、动态心电图、心电图负荷试验、12导联同步心电图、心向量图、监测心电等。

1.2.1心电图导联

从体肤表面任何地区都可以测到心脏电力活动，如用两个金属小板作为电极，安置在身体上两个不同地点（单极除外），再用导线分别地将两个电极连到心电图描记器中，这样与人体成为一个完整的电路，这种用来记录心电图的方法称为导联。按其导线联接方式的不同可分为双极导联和单极导联[5]。

所谓双极导联，就是将一对电极（一个正极、一个负极）直接安置于体表相隔一定距离的任意两点构成回路，两点间的连线代表导联轴，它具有方向性（由负极指向正极）。这样测量的是两个电极所在部位之间的电位差。当正极所在部位的电位高于负极处的电位时，该双极导联则记录一个正向波；反之，当正极所在部位的电位低于负极处的电位时，该导联记录一个负向波。

单极导联则是将双极导联中的负极与“0”电位相连接（此时负极又称无关电极），测定的就是正极（又称探查电极）所在的某一局部与“0”电位之间的电位差，相当于该处的电势。若正极所在部位的电位高于“0”，该单级导联就记录出一个正向波；若正极部位的电位低于“0”时，则该导联就记录出一个负向波。“0”电位可通过将三个肢体电极相连接（右上肢、左上肢、左下肢），构成一个中心电端，即Wilson中心端，是根据爱（Einthoven）氏三角的原则设计而来。

（1）标准双极导联[38]

双极肢体导联测量的是两点之间的电位差，由于已经用了几十年，是最常用的一种导联，故也称为“标准导联”。它共包括Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三个导联。

第Ⅰ导联：左上肢电极连接于心电图机的正极，右上肢电极连接于心电图机的负极，组成双极第Ⅰ导联。当左上肢电位高于右上肢时，记录下正向波；反之，左上肢电位低于右上肢时，记录下负向波。

第Ⅱ导联：左下肢电极连接于心电图机的正极，右上肢电极连接于其负极，组成第Ⅱ导联。当左下肢电位高于右上肢时，记录下正向波；反之，记录下负向波。

第Ⅲ导联：左下肢电极连接于心电图机的正极，左上肢电极连接于其负极，组成第Ⅲ导

联。当左下肢电位高于左上肢电位时，记录下正向波；反之，记录下负向波。

（2）爱氏定律[7]

每一种双极导联都具有一定的方向，为导联向量。若把胸部作为一个同质的导体，则三个方向组成了爱（Einthoven）氏三角。根据双极导联的定义和接线方式可以得知，第Ⅰ导联测量左上肢与右上肢之间的电位差，左上肢为正极，右上肢为负极（L：左上肢、R：右上肢、F：左下肢、V：电压数值），故可以表达为：

Ⅰ=VL-VR

同理，导联Ⅱ、Ⅲ可以分别表达为：

Ⅱ=VF-VR

Ⅲ=VF-VL

根据上述方程式，双极导联间的相互关系可以表达为：

Ⅰ+Ⅲ=Ⅱ

这便是著名的爱氏（Einthoven）定律。这一表达式的确切含义是：在同一时间内，第二Ⅱ导联等于在这一时刻第Ⅰ导联和第Ⅲ导联的电压之和。

爱氏（Einthoven）方程式的产生是双极导联连线方式的结果，左上肢在第Ⅰ导联为正极而在第Ⅲ导联为负极，因此当导联Ⅰ和导联Ⅲ相叠加时便可相互抵消。即：

Ⅰ+Ⅲ=VL-VR+VF-VL=VF-VR=Ⅱ

1.2.2心电信号的特点及分析现状

心电偶极子的电活动在各个导联轴上的投影按时间展开，就成了随时间变化的心电信号，如图1.6所示。以电势为0的水平线为基线，电势不为0的各种形状的波形，从左到右分别称为P波、Q波、R波、S波，后三者合起来称为QRS复合波、之后为T波、U波[8]。

P波：反映心房的除极过程。其起点表示从窦房结发出的电激动已到达心房，是心房开始除极，其终点表示两心房全部除极完毕，一般占时间0.11s。P波的波型、振幅大小、所跨时间长短及波形的方向都是临床诊断上的重要依据。

P-R间期：自心房开始除极值心室开始除极的间隔时间。代表从窦房结发出的电激动经结间束激动心房后由房室交界区、房室束及浦肯野氏纤维到达心室，是心室开始除极。

P-R段：反映心脏的激动由心房传至两侧心室的过程。激动在房室结及房室束中的传导比较慢，所以在P波以后稍有间隙后才发生心室的激动，这一段称P-R段。这段的时间便代表自心房除极完毕至心室开始除极的时间，占0.12s～0.2s。

图1.6心电图各类波

QRS波群：反映左右两个心室除极的全过程。典型的QRS波群包括三个相连的波动，第一个向下的波称为Q波,第一个向上的尖狭的波为R波，与R波相衔接的又是一个向下的波为S波，因这三个波紧紧相连，总共时间不到0.1s，其中Q波不到0.04s，故合并称为QRS 波群。QRS波幅为5mm以下的用英文小写字母表示[31-33]。

ST段：反映心室除极完毕以后至复极再度在体表产生电位差以前的时间。它代表整个心室处于兴奋或反极化状态。占时0.05s～0.15s。

T波：反映心室复极过程产生的电位变化，是QRS波以后一个比较低而占时间较长的波。

QT间期：代表整个心室肌从除极到复极的全部时间。

U波：争论颇多，主要有以下学说，负后电位学说；浦肯野室纤维复极学说；部分心室肌复极化延迟学说；心室流出道组织复极化过程。

对于双极导联心电图。波形特点如下：

第Ⅰ导联：正常P波及T波均直立向上，QRS综合波的主波向上（即有一个高的R波），如主波向下（即有一个深的S波），则为心电轴右偏。

第Ⅱ导联：P波、QRS综合波的主波及T波一般均向上。

第Ⅲ导联：P波及T波变化甚大，可直立、低平、平坦、双相或倒置。QRS综合波变化亦较大，如主波向下，则为心电轴左偏。

在心电信号中，各波的起止点和幅度测定必须以基线为准，因此，确保基线处于0电势线是准确测量的前提。在典型的心电信号图形中，一般认为PR段和ST段基本上处于0电势。但是由于呼吸、肌电以及病人轻微的运动等引起的干扰信号的存在，往往使基线偏离0电势线，在心电学中称为基线漂移。基线漂移一般是指缓慢变化的曲线，如呼吸引起的基线漂移。消除基线漂移的技术称为基线校直。基线校直的方法有代数法、双向高通滤波法、小波分析法等。

人体的心电信号本身就十分微弱，加上通常采用的无创体表采集方法，使得信噪比相当低。一般正常心电信号在0.01～100Hz频率范围内，90％的心电信号频谱能量集中在0.25～35Hz之间。在采集心电信号时，所采集的信号常常存在三种主要干扰：(1)基线漂移，此由电极移动，人体呼吸等低频干扰所引起，频率小于5Hz;(2)肌电干扰，是由于人体活动、肌肉紧绷等原因所引起的干扰，这种干扰的频率范围较广;(3)工频干扰，是由公共电网以及各种用电设备产生的固定频率的干扰，频率为50Hz，在一些特殊情况下，该频率也会发生一定的漂移[9]。

从心电信号的波形上看，它是比较接近于一个周期重复的确定信号，但实际上它又有很大的不确定性。心电信号波形总是在不断地进行细微的变化。它们会随着人体各种生理因素的变化而变化，而且细胞相应不同的激励电位虽然具有明显的变化规律，但每次又具有微小的随机差异。综上所述，实际采集的心电信号是极其微弱的有用信号，噪声比较强大且品种多，有用信号的性质基本是只有确定规律，但同时又带有随机变化的生物医学电信号。

心电信号的参数提取和波形识别是ECG信号分析诊断的关键所在，其准确性与可靠性决定了诊断与治疗心脏病患者的直接效果。其中QRS波的检测又是ECG检测中的首要问题，这不仅是因为QRS波是诊断心律失常的最重要的依据，还在于只有在QRS波确定后才能分析ECG的其他细节信息[9]。

关于QRS波检测方法已有很多研究成果，但各种方法也都有其优点和不足之处。心电信号波形的发展复杂性和各种噪声的干扰都给QRS波的精确检测带来很大困难，目前采用的方法有硬件的也有软件的，目前的发展趋势为软件与硬件检测结合，在线分析与离线分析结合，多种检测方法结合等，同时，随着计算机运算速度的提高，QRS波群的检测速度、判别率都大大提高，并在临床中得到了广泛应用。

第二章心电病理信号

2.1心律失常基础

心律失常是指心脏冲动的频率、节律、起源部位、传导速度或激动次序的异常[5]。正常的心脏激动起源于心脏的窦房结，窦房结是心脏起搏的最高“司令部”，由“司令部”发出的“指令”按一定的顺序和时间，依次下传到心房和心室，激发心脏相应的部位产生激动。如果心脏激动的起源、自律性、传导顺序或传导速度中的任何一个环节发生异常，都将引起心脏正常节律的改变，形成心律失常。

实践证明，很多因素能影响心脏的自律性、应激性和传导性，主要包括：迷走神经和交感神经的作用；化学介质的影响；电解质、酸碱平衡紊乱；缺氧、低温等。根据生理学基础，可将心律失常主要分为：冲动起源失常、传导失常、前两种的结合，然后再根据心律失常发生的地区指明心律失常存在的部位。

2.2窦性心律失常

2.2.1窦房结结构

窦房结位于高位右心房和上腔静脉的交界处，呈扁椭圆形，窦房结中央有一动脉称为窦房结动脉，它是供应窦房结血液的唯一动脉。窦房结紧贴在心内膜下，但它呈斜行排列，其头端又与心外膜接触，距心外膜很近，一般不到1mm,因此，心包炎、心内膜炎或心内膜血栓形成，均可累及窦房结，影响窦房结起搏功能。

窦房结内的胶原纤维及弹性纤维排列成网状，含有两种不同性质的细胞：(1)起搏细胞：简称P细胞，具有起搏性能;(2)过渡细胞：简称T细胞，这些T细胞向内与起搏细胞，向外与普通心肌细胞和蒲肯野氏细胞相连接，将窦性激动传导到周围心房组织。窦房结功能障碍常由于窦房结P细胞激动功能衰减，或激动经过T细胞传导到周围心房组织障碍引起。

2.2.2正常窦性心律

窦房结具有固有发放冲动频率和自律性的特性，故在正常情况下，心脏的激动由窦房结支配。凡是由窦房结激动引起的心律都称为窦性心律。正常窦性心律的节奏相当整齐，每次心动见的距离（P-P间期或R-R间期）几乎相等，其差别不超过0.16秒，超过这个极限，属

于窦性心律不齐的范围。正常窦性心律发出的激动随着年龄的增长而减慢，出生婴儿：110～150次/min；2岁：85～125次/min；七岁以上：70～100次/min；成年人：60～80次/min；；老年人：55～75次/min。窦性心律的个体差异受许多因素的影响，包括年龄、性别和植物神经调节等，除此之外还受到温度、氧饱和度和其他代谢过程的影响。正常的窦性心律必须符合下述条件[3]：

（1）心律60~100次/min（指成人）；

（2）周期（P-P间期）变化不超过0.16s；

（3）P-R间期不短于0.12s;

（4）P波为窦性形态。

如不符合上述条件则为窦性心律失常。窦性心律失常包括窦性心动过速、窦性心动过缓、窦性心律不齐、窦性停滞、窦性停搏及窦房传导阻滞等。若在一系列窦性P波中同时合并有异位激动或传导障碍，只要窦性P波有规则地发生，其基本心律仍应诊断为窦性心律。

2.2.3典型病症

（1）窦性心动过速

窦性激动的频率≥100次/min称为窦性心动过速。其P波形态、P波电轴及P-R间期一般正常，但P波电压可略有增高。P-R间期可较正常略短，这可能由于交感神经兴奋时，不仅使窦性频率增快，同时对房室传导速度亦有促进作用。心率增快时由于心室舒张期缩短，P 波可与前一心搏的T波重叠，致使T波末端造成切迹畸形，P波不易辨认。窦性心动过速的心电图特征：

1）P波为窦性；

2）P波频率≥100次/min；

3）P-R间期>0.12s；

4）可合并传导障碍或异位激动。

窦性心动过速是人体生理性或病理性应急反应的表现，通常是由于迷走神经张力减弱，或交感神经张力增高的结果，如运动、恐惧、情绪激动、发热、低血压、心力衰竭或甲状腺机能亢进等可引起窦性心动过速。

（2）窦性心动过缓

窦性激动的频率≤60次/min时称之为窦性心动过缓，一般为45~59次/min，偶尔可慢至40次/min，倘若窦性频率小于40次/min，则应疑为2：1窦房阻滞。单纯性窦性心动过缓的

房室传导是正常的，每一P波后均紧随着QRS波群，P-R间期正常或稍延长，Q-T间期也相应延长，但经纠正后的Q-T间期则在正常范围内。窦性心动过缓的的心电图特征：1）P波具有窦性心律的特点；

2）P-R间期大于0.12s；

3）P波的频率小于60次/min；小于45次/min为严重的窦性心动过缓；

4）常伴有窦性心律不齐或出现逸搏、干扰性房室脱节。

正常儿童和成人睡眠时心率可慢至30～40次/min，训练有素的运动员或强度大的体力劳动者安静时心率可在50次/min左右。窦性心动过缓多数见于正常人，其心血管状态良好，不引起临床症状，就其本身而言毋需特殊治疗，应对原发病因处理。仅当心率过于缓慢或同时存在有心脏病变时，表现头昏、胸闷、心绞痛、心功能不全、中枢功能障碍甚或晕厥时，则给予阿托品、麻黄素或含服异丙肾上腺素等，以提高心率。严重而顽固窦性心动过缓且伴有昏厥症状，常为病态窦房结综合症表现，应安装心脏起搏器。

（3）窦性心律不齐

凡由窦房结不规则发放冲动而产生节律不匀齐的心律，称为窦性心律不齐，按其表现形式不同，可有以下5中类型。

1）呼吸性窦性心律不齐

最常见的心律失常之一，它与呼吸时迷走神经张力变化有关。吸气时肺部扩张，反射性地引起迷走神经抑制，心率增快；呼气时迷走神经张力增高，心率减慢。窦性心律不齐的心电图表现特点是P-P间期相差大于0.12s，同一导联P波形态一致，P波形态亦可轻微变化。P-R间期大于0.12s且固定，但在窦性心律不齐的缓慢期，因为迷走神经张力增高，P-R间期也可有轻微延长。心律不齐随着呼吸呈周期性变化，摒住呼吸可使心律不齐消失或变的不明显。

2）非呼吸性窦性心律不齐：

此型心律不齐具有上述窦性心律不齐的特点，但其心率变化与呼吸周期无关，故称为非呼吸性窦性心律不齐，常是病理性表现。窦性心律不齐最常见于正常青少年，多属生理性反应，而后随着年龄的增长逐渐变得不明显。

3）窦房结内游走节律

窦性激动的起搏点不固定，在窦房结内游走所形成的窦性心律不齐，称为窦房结内游走节律。窦房结内游走心律的心电图特征是P波仍为窦性，P-R间期大于0.12s，P-P间期相差也常大于0.12s，但同一导联P波形态、振幅及P-R间期可略有变化，不过P波不会倒置，常见于正常健康人，少数由洋地黄过量引起。

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！ 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。 关键词：抽样Matlab

目录 一、设计目的： (2) 二、设计原理： (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容： (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

信号与系统课程设计报告材料

课程设计报告 课程名称信号与系统课程设计指导教师 设计起止日期 学院信息与通信工程 专业电子信息工程 学生 班级/学号 成绩 指导老师签字

目录 1、课程设计目的 (1) 2、课程设计要求 (1) 3、课程设计任务 (1) 4、课程设计容 (1) 5、总结 (11) 参考文献 (12) 附录 (12)

1、课程设计目的 “信号与系统”是一门重要的专业基础课，MATLAB作为信号处理强有力的计算和分析工具是电子信息工程技术人员常用的重要工具之一。本课程设计基于MATLAB完成信号与系统综合设计实验，以提高学生的综合应用知识能力为目标，是“信号与系统”课程在实践教学环节上的必要补充。通过课设综合设计实验，激发学生理论课程学习兴趣，提高分析问题和解决问题的能力。 2、课程设计要求 （1）运用MATLAB编程得到简单信号、简单信号运算、复杂信号的频域响应图； （2）通过对线性时不变系统的输入、输出信号的时域和频域的分析，了解线性时不变系统的特性，同时加深对信号频谱的理解。 3、课程设计任务 （1）根据设计题目的要求，熟悉相关容的理论基础，理清程序设计的措施和步骤； （2）根据设计题目的要求，提出各目标的实施思路、方法和步骤； （3）根据相关步骤完成MATLAB程序设计，所编程序应能完整实现设计题目的要求； （4）调试程序，分析相关理论； （5）编写设计报告。 4、课程设计容 （一）基本部分 （1）信号的时频分析 任意给定单频周期信号的振幅、频率和初相，要求准确计算出其幅度谱，并准确画出时域和频域波形，正确显示时间和频率。 设计思路： 首先给出横坐标，即时间，根据设定的信号的振幅、频率和初相，写出时域波形的表达式；然后对时域波形信号进行傅里叶变化，得到频域波形；最后使用plot函数绘制各个响应图。 源程序： clc; clear; close all; Fs =128; % 采样频率 T = 1/Fs; % 采样周期 N = 600; % 采样点数 t = (0:N-1)*T; % 时间，单位：S x=2*cos(5*2*pi*t);

心电信号采集电路实验报告.doc

心电放大电路实验报告 一概述 心脏是循环系统中重要的器官。由于心脏不断地进行有节奏的收缩和舒张活动，血液才能在闭锁的循环系统中不停地流动。心脏在机械性收缩之前，首先产生电激动。心肌激动所产生的微小电流可经过身体组织传导到体表，使体表不同部位产生不同的电位。如果在体表放置两个电极，分别用导线联接到心电图机(即精密的电流计)的两端，它会按照心脏激动的时间顺序，将体表两点间的电位差记录下来，形成一条连续的曲线，这就是心电图。 普通心电图有一下几点用途 1、对心律失常和传导障碍具有重要的诊断价值。 2、对心肌梗塞的诊断有很高的准确性，它不仅能确定有无心肌梗塞，而且还可确定梗塞的病变期部位范围以及演变过程。 3、对房室肌大、心肌炎、心肌病、冠状动脉供血不足和心包炎的诊断有较大的帮助。 4、能够帮助了解某些药物（如洋地黄、奎尼丁）和电解质紊乱对心肌的作用。 5、心电图作为一种电信息的时间标志，常为心音图、超声心动图、阻抗血流图等心功能测定以及其他心脏电生理研究同步描纪，以利于确定时间。 6、心电监护已广泛应用于手术、麻醉、用药观察、航天、体育等的心电监测以及危重病人的抢救。 二系统设计 心电信号十分微弱，频率一般在0.5HZ-100HZ之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度大约在10uV-5mV之间，所需放大倍数大约为500-1000倍。而50hz工频信号，极化电压，高频电子仪器信号等等干扰要求心电信号在放大的过程中始终要做好噪声滤除的工作。下图为整体化框图。 三具体实现 电路图如下： 1 导联输入： 导联线又称输入电缆线。其作用是将电极板上获得的心电信号送到放大器的输入端。心脏

最新技术指标的选择和优化

技术指标的选择和优 化

本报告导读： 指出技术指标择时的四大误区及各自的优缺点 提出了十大评价指标全面评价择时效果 测试了十几种技术指标近 10 年来对上证指数的择时效果，并据此精选指标构建了 12 个综合择时模型，部分模型可在10年内取得30倍以上的稳定收益投资要点：股指期货的推出为量化择时提供了广阔的发展空间。在股指期货推出以前，机构投资者更看重选股。由于现货组合流动性的限制，当择时模型发出交易信号时，投资者不能快速的建仓或出清，这样就会使模型的择时效果大打折扣。因此，大部分机构投资者会采用中长期的择时方法，但中长线择时会错过很多建仓或平仓机会，择时效果远不及短中线择时模型。股指期货推出以后，机构投资者可以用来投机或套保。由于股指期货的流动性远高于现货，且采用保证金交易，投资者可以对股指期货进行频繁交易，短中线择时模型必然会有广阔的发展空间。在这样的背景下，本文通过对技术指标进行优化、综合，开发了多种交易频率相对较高的择时模型。 由于提供的信息片面，采用单一技术指标择时很难在变化莫测的行情中持续稳定的超额收益。各类均有自身的优缺点，有的指标仅适合于特定的市场行情。例如，简单的 20 日均线就可以在 10 年内获取近 600%的收益，但其成功率只有 31%。显然，20 日均线在 2006~2008 年股市大幅波动时可积累大量的超额收益，但是在震荡市中效果较差，而这种大

牛市、大熊市以后出现的概率较低，因此，仅采用 20 日均线恐怕很难像以前那样获取大量的超额收益。又如，TRIX（47,12）的成功率较高可达到 73%，但其发出的交易信号较少，10 年仅能操作 11 次。另外，许多常用的技术指标择时效果一般，参数有很大的改善空间。本文实证分析的结果表明，许多常用的技术指标如MACD、BOLL、SAR、KDJ等，在默认的参数下，很难获取较高的超额收益。 通过3种综合方法可显著提高择时收益。我们认为当较多技术指标同时指向多头时，买入信号会更加可靠，反之亦然。本文通过优化权重法、等权重法及 0/1 规划法等 3 种方法对精选后的技术指标进行综合择时。前两者是对技术指标赋一定的权重后进行加权综合，当综合择时指标高于阀值时买入，反之卖出；后者是先选定一些重要的技术指标作为备用，当备用指标中指向多头的数量达到一定数量时买入，反之卖出。本文的实证结果表明，3 种方法均能获取稳定的超额收益，有的甚至能在 10 年内获取 30 倍以上的择时收益，并且成功率在60%以上，年胜率在90%以上。为增强其适用性，降低交易频率，我们对阀值增设了缓冲区，当综合择时指标突破缓冲区上限时才买入，跌破下限时才卖出。增设缓冲区之后，可将交易次数控制在120和60次左右，但部分模型仍能获取10倍或7倍以上的收益。 在股指期货推出之前，当股市大跌时，投资者没有避险工具，唯一可以表达看空意愿的手段就是卖出股票，降低仓位。但是，由于股市的流动性有限，投资者只能逐步卖出，这样，到清仓完毕时，股市已经有一段很大的跌幅。另外，由于卖出期间较长，投资者可能会抱有侥幸心理，期望大盘快速止跌企稳，从而错失做空良机。这也是中国的基金择时能力缺失的主要原因所在——不是基金经理无择时能力，而是无法及时、迅速的表达择时意愿。股指期货推出之后，由于期指的流动性较好，投资者在看空时可迅速开空仓套保，锁定收益。因此，我们认为，股指期货推出之后，择时能力对理财产品收益的影响会不断增加，择时策略的开发则会变得越来越重要。

数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一．课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法，掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，掌握数字滤波器的计算机仿真方法，并能够对设计结果加以分析。 二．设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统，其系统函数为 假设M≤N，当M＞N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和，它 是数学上的一种逼近问题，即在规定意义上（通常采用最小均方误差准则）去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模拟滤波器；如果在z平面上去逼近，就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T～π/T之间，再用z=e sT转换 平面的-π/T～π到Z平面上。也就是说，第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里；第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上，可以通过以下的正切变换实现

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目： IIR滤波器的设计 专业： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法； 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果； 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用，了解实验平台的程序设计方法； 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱，确定滤波器的技术指标； 3、根据指标设计一个IIR 滤波器，得到该滤波器的系统响应和差分方程，并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台，编写相关的Matlab 程序； 4、使用实验平台处理语音信号，记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台，参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音，保存为wav 格式，录音参数为：采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码，如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件，观察并记录其波形及频谱（可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录）。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数：通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器，得到系统函数及差分方程，并记录得到系统函数及差分方程，并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7，如果不能达到要求，需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中，系统函数的表示公式为：

因此，必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间（WorkSpace）中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况，并试听处理前后声音的变化，将结果记录，写入设计报告。 3.2实验程序 （1）Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果（如图）： N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

心电数据处理与去噪

燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 11级仪表一班 学号： 110103020036 学生姓名：张钊 指导教师：谢平杜义浩 教师职称：教授讲师

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日

摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字：信号处理心电信号Matlab

第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 （2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 （3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中

数字信号处理课设共18页文档

数字信号处理课程设计 姓名：刘倩 学号：201014407 专业：信息与计算科学 实验一：常见离散信号产生和实现 一、实验目的： 1、加深对常用离散信号的理解； 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理： 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即： 2．单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3．正弦序列 在MATLAB 中 4．复指数序列 在MATLAB 中 5．指数序列 在MATLAB 中

实验内容：由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码： n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果： 实验二：离散系统的时域分析 实验目的：加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理：离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述： 输入信号分解为冲激信号， 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式：

当N k d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容：用MATLAB 计算全解 当n>=0时，求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码： n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果： 结果分析：有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业： 班级： 姓名： 指导老师： 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤（） 2.1 语音信号的采集（） 2.2 语音信号的频谱分析（） 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应（） 2.4 用滤波器对信号进行滤波（） 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱（） ●心得和经验（）

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机，录制了一段开枪发出的声音，时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用，我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下： [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在Matlab中，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。到此，我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下： n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形：

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课，是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践，使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解；巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能，掌握数字信号处理的基础理论和处理方法，提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力，为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统，通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类：无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器。 二、课程设计题目 题目1：数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤： （1）语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件，要求长度不小于10秒，并对录制的信号进行采样；录制时可以使用Windows自带的录音机，或者使用其它专业的录音软件，录制时需要配备录音硬件（如麦克风），为便于比较，需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。 （2）语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽，并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 （3）含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下，给原始的语音信号叠加上噪声，噪声类型分为如下几种：①白

心电信号处理昆明理工大学

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016 —20 17 学年第二学期） 课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：2018年5月30日 一、实验目的 1、对心电信号的记录、处理、心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。 2、能利用MATLAB GUI设计简单的GUI程序。 二、实验原理 1、心电信号的特点： 心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级，且能量主要在几百赫兹以下；干扰即来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等，也来自生物体外，如工频干扰，信号拾取时因不良接地等引入的其他外来干扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。 2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。 3、基线漂移：基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下飘逸的情况。 三、实验内容 1、对心电信号处理 主程序：

clear;close all;clc; load 100_ECG_0_20 //加载心电信号 %%%Eliminate Baseline Drift //消除基线漂移 s1=ECG_2; //把心电信号ECG-2赋给s1 s2=smooth(s1,150); //利用移动平均法对s1做平滑处理 ecgsmooth=s1-s2; //消除基线漂移 %%%apply Wavelet Transform //应用小波变换 [C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4'); //用db4对ecgsmooth进行8层分解，其中返回的近似和细节都存放在C中，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度（阶数为4阶） [d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]); //提取小波的细节系数%%%Denoise //降噪，消除干扰 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); //返回小波除噪和压缩后的信号cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);//通过门限阈值处理得到小波系数（执行降噪操作） %%%thresholding1 //取阈值 max_value=max(cleanecg); //最大值（波峰） mean_value=mean(cleanecg); //最小值（波谷） threshold=(max_value-mean_value)/2; //最大值与最小值差的一半作为阈值 %%%R detection algorithm//用R检测算法检测信号 a5=appcoef(C,L,'db4',5);//取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数 C1=[a5;d5;d4;d3]; // L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4'); //用二维小波分解的结果C1，L1重建信号 R_detect_squared=R_detect_signal.^2; //对R检测信号求平方 %%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm //计算心率 for a=1:length(R_detect_squared) if R_detect_squared(a)>threshold R_detect_new(a)=R_detect_squared(a); Else R_detect_new(a)=0; end end mean_R_detect=5*mean(R_detect_new); for q=1:length( R_detect_new)-1 if R_detect_new(q)

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系：电子信息与电气工程学院 专业：电子信息工程专业 班级：电信班 姓名： 学号： 组员：

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

脉搏信号处理课程设计

目录 摘要 ................................................................................. 错误！未定义书签。第一章绪论 (2) 第二章滤波器的设计 (3) 第三章时域分析 (5) 第四章频域分析......................................................... 错误！未定义书签。第五章程序及图形....................................................... 错误！未定义书签。第六章结果分析......................................................... 错误！未定义书签。心得体会、致谢 .............................................................. 错误！未定义书签。参考文献.......................................................................... 错误！未定义书签。

摘要 脉搏是人体重要的动力学信号之一,它能反映人体心脏器官和血液循环系统的生理变化,在临床健康观察和疾病诊断中十分重要。随着电子技术与计算机技术的发展,将人体脉搏信号转化为电信号进行检测与分析,实现智能化的脉搏检测与分析技术,已是生物医学工程领域的发展方向。 数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。 数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。 第一章绪论 1.1 设计内容及要求 1．睡意检测实验与数据采集 2. 脉搏信号分析 （1）设计滤波器，实现对脉搏信号的噪声抑制。 （2）时域分析：波形特征检测。 （3）功率谱分析：对消噪后的信号进行功率谱分析。要求计算信号的功率谱、功率谱峰值、峰值频率。 3.信号特征分析。

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的!

一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的！ 经济学有个著名的有效市场假说：如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取，那么证券价格会与其风险相当，是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说，如果你想以合理的价位购买一只股票，你至少要知道有关这只股票的所有信息，并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”？一从基本面角度来看，判断个股对应的上市公司质地的好坏，是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下：第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看，每只股票的K线形态，走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下：第1步获得K线形态、技术指标的相关知识，并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态，从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态，从而预测股票未来的涨跌，这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期，必须考虑板块轮动效应，从而进行投资决策。数据分析如下：第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类，根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现，分析并寻找出当前热点板块和下一个

有可能热起来的板块。四从机构动态来看，有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧，有些则被大量机构选择或建议减持，做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析：第1步搜集所有机构的动态，包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判，进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道，获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股，比如今年夏天有种新的血液传染病发生，那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者，据此进行股票操作。股票投资类似打牌，你要搜集到牌桌上已经出掉的牌，从而计算你手里的牌的组合胜率有多少，利用概率去战胜市场，才能保证最高的收益。以上这些数据，你每多搜集一份，你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征，无疑你将拥有最高的胜率！要找到这样的股票，你需做如下几件事：第一步：搜集所有公司数据，分析后寻找成长型价值公司；第二步：在符合第一点的公司里，寻找有合适的上涨技术形态的公司；第三步：在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司；第四步：在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司；第五步：在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说，其实就做了两件事：搜集数据，分析数

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

河南科技大学 课程设计说明书 课程名称医学信号处理 题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计（2） 院系医学技术与工程学院 班级医疗器械工程111班 学生姓名 指导教师侯海燕宋卫东＿ 日期2014年9月11号

课程设计任务书 （指导教师填写） 课程设计名称医学信号处理学生姓名专业班级医疗器械工程111班 设计题目基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计（2） 一、课程设计目的 1．熟练掌握使用MATLAB程序设计方法 2．掌握数字信号处理的基本概念、理论、方法 3．掌握序列离散傅里叶变换的MATLAB实现，并进行频谱分析 4．熟练掌握使用MATLAB设计IIR或FIR数字滤波器 5．学会用MATLAB对信号进行分析和处理 二、设计内容、技术条件和要求 一）设计内容与技术条件 1．根据给定的一段MIT-BIH心电信号（101号），画出心电信号的时域波形和频谱图（幅频和相频）； 2．根据心电信号频率范围及其噪声的频率范围设计2个滤波器（一个IIR，一个FIR）实现对心电信号滤波。滤波器的种类（高通，低通，带通，带阻），滤波器性能指标（通阻带截止频率，衰减系数），滤波器的设计方法（IIR有冲击响应不变法和双线性变换法，FIR有窗函数法及频率抽样法）等自行设计。要求输出所设计的滤波器的系统函数，画出滤波器的频率响应（幅频响应和相频响应）曲线； 3．用该滤波器对心电信号进行滤波，画出滤波以后心电信号的时域波形和频谱（幅频）；分析信号滤波前后心电信号的时域和频域的变化；

4．两个滤波器滤波效果异同分析； 5．运用GUI设计一个心电信号处理系统界面。（选作） 二）设计要求 1．根据滤波器的性能指标要求，设计数字滤波器； 2．程序中按照IIR滤波器的步骤一步步完成设计；尽可能的少调用MATLAB自带 的函数文件；

招商证券-101224-量化择时之技术指标(一)基于趋势型指标的择时策略

研究报告 | 金融工程 量化投资 基于趋势型指标的择时策略 2010年12月24日 ——量化择时之技术指标（一） 《量化择时之市场情绪——短期看变 本文重点研究趋势型指标在市场择时中的运用，以MA 、MACD 、DMA 和TRIX 四个指标为基础，通过使用交叉法则构建相应择时策略，历史十五年的模拟测试显示，趋势型指标的择时策略可获得较好的超额收益。 趋势型指标择时：趋势型指标一般通过两根线所形成的金叉和死叉作为市场趋势判断标准。利用趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，即通过追 踪市场运行趋势，让利润充分增长，同时限制损失。 指标最优参数选择：将1996~2010总共15年的上证综指数据分为三个五年区间进行择时交易测试，在单个指标的测试中，MA 指标利用短期均线和长 期均线的交叉进行择时，最优参数为4日短线与40日长线，MACD 指标利 用DIF 和DEA 的交叉进行择时，最优参数为6日短期、20日长线和25日 DIF 移动均线，DMA 指标利用DMA 和AMA 的交叉进行择时，最优参数为2 日短期、115日长线和20日AMA 移动均线，TRIX 指标利用TRIX 及其均线 MATRIX 的交叉进行择时，最优参数为以115日作为三次指数加权移动均线 的天数，2日作为计算MATRIX 的天数。 单个指标最优参数择时效果：MA 、MACD 和TRIX 指标发出交易信号频率较 低，适合进行较长时期的择时交易，最优参数择时策略在三个测试期间里均 有两个表现突出，1996~2000期间表现欠佳，DMA 指标择时频率略高，交 易信号频繁，不考虑交易成本情况下在三个测试区间均能稳定战胜指数收益。 综合择时策略：将四个趋势型指标的交易信号进行叠加，构建一个综合择时 策略。测试结果显示，四个指标中有3个及以上指标发出买入信号时做多， 有3个及以上指标发出卖出信号时做空的择时效果相对最优。在历史15年的 测试中，总共进行了17次交易，累计收益达到16.39倍，远高于买入并策略 下的2.8倍累计收益。

郑州大学数字信号处理课程设计报告

实验一：基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题 一、实验目的： 1.进一步加深对DFT的基本性质的理解。 2.掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。 3.学习用DFT进行谱分析的方法，了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现 象，以便在实际中正确应用DFT。 二、实验步骤: 1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。 2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。 3.按实验内容要求，上机实验，编写程序。 4.通过观察分析实验结果，回答思考题，加深对DFT相关知识的理解。 三、上机实验内容: 1.编写程序产生下列信号供谱分析用： 离散信号： x1=R10(n) x2={1,2,3,4,4,3,2,1}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 x3={4,3,2,1, 1,2,3,4}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 连续信号： x4=sin(2πf1t)+sin(2πf2t) f1=100Hz, f2=120Hz，采样率fs=800Hz 2.对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析，要求256点 频谱画出连续幅度谱，10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱，观察栅栏效应。 3.产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析，画出离散幅度谱，观察两个信 号的时域关系和幅度谱的关系。 4.对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样，生成离散双正弦信号并画出连续波形； 对离散双正弦信号进行时域截断，截取样本数分别为1000、250、50。对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析，画出连续幅度谱，观察频谱泄露现象。

数字信号处理课程设计 1

（一）用窗函数法设计FIR数字滤波器 一、设计题目用窗函数法设计FIR数字低通滤波器 二、设计目的 1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。 2. 掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。 3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波特性的影响。 4. 学会根据指标要求选取合适的窗函数。 三、设计原理 窗函数法又称为傅里叶级数法，FIR数字滤波器的设计问题就是要所设计的FIR数字滤波器的响应H(ejw)去逼近所要求的理想滤波器的响应Hd(ejw)。从单位取样响应序列来看，就是使所设计的滤波器的h(n)逼近理想单位取样响应序列hd(n)。而且Hd(ejw)=逐段恒定的，且在频带边界处有不连续点，因此序列hd(n)是无限长的，通过直接截取无限长序列以得到有限长序列的办法，可以形象的比喻为h(n)通过一个窗口所看到的一段hd(n)。因此，h(n)也可以表达为hd(n)和一个窗函数w(n)的乘积，h(n)=w(n)hd(n)。这里的窗函数就是矩形序列RN(n)。 四、实现方法 用MATLAB编程实现给定指标要求的滤波器设计 五、设计内容及要求 1、各窗函数图（假设N=67;） N=67;

n=0:N-1; wn1=ones(1,N); stem(n, wn1);矩形窗 figure; wn2=hamming(N); stem(n, wn2);海明窗 figure; wn3=BARTLETT(N); stem(n, wn3);巴特列特 figure; wn4= Hanning(N); stem(n, wn4);汉宁窗 将窗函数分别画出来 2、计算理想低通滤波器单位冲激响应的源程序function[hd]=ideal(wc,N) q=(N-1)/2; n=0:N-1; m=n-q+eps; hd=sin(wc*m)./(pi*m); 3、计算频率响应的源程序 function[H]=fr(b,a,w); m=0:length(b)-1; l=0:length(a)-1; num=b*exp(-j*m'*w); den=a*exp(-j*l'*w); H=num./den;

《数字信号处理》课程设计,基于MATLAB的音乐信号处理和分析解析

《数字信号处理》课程设计设计题目：基于MATLAB的音乐信号处理和分析 院系：物理工程学院 专业：电子信息科学与技术 学号： 姓名：

一、课程设计的目的 本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制解调、滤波、去噪等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论以及频谱分析方法和数字滤波器设计方法；使学生掌握的基本理论和分析方法只是得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。 二、课程设计的基本要求 1 学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。 2 掌握在Windows环境下音乐信号采集的方法。 3 掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。 5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。 三、课程设计内容 实验1音乐信号的音谱和频谱观察 使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s、文件格式为wav文件） ①使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号时双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）； ②输出音乐信号的波形和频谱，观察现象； 使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。 程序如下： [Y,FS,NBITS]=WAVREAD('怒放的生命 - 汪峰5s'); %读取音乐信号 plot(Y); %显示音乐信号的波形和频谱 sound(Y,FS); %听音乐（按照原来的抽样率） Y1=Y(:,1); %由双声道信号变为单声道信号 size(Y1) figure subplot(2,1,1);