A明天你好！
信号检测理论的具体应用信号检测理论的最大特点在于：它提出了信号和噪音的概念，并将两者置于同一维度上组成两个具有重叠部分的分布。所以，信号检测理论不同于“全或无”的其他心理物理学理论，它可以与决策行为相结合，在心理物理与其它心理学领域之间提供联系。信号检测论作为心理学方法论的进步，不仅仅局限于研究阈限，还能够成为研究一般情况下人们对环境事件的决策的有效工具。信号检测理论的应用包括再认记忆的研究、痛觉研究、诊断测验等等。再认记忆在心理学研究中，“连续—非连续”的问题始终存在。核心的问题就是：心理过程究竟是在某一个连续体上变化，还是在相互分离的阶梯上变化？多年以来心理学家一直关心学习过程是全或无的还是连续的，学习曲线是否意味着一个个学习中的独立的微小增长，还是代表了整个学习的逐渐连续的增加？再认记忆中也有相似的问题：某事物被再认得条件究竟是其强度超过某一个阈限，而在此阈限下的记忆强度为零？还是其强度要超过记忆强度连续体上的某一个标准？按照再认记忆的信号检测论假设，新旧项目再记忆强度的连续体上形成两个互相重叠的正态分布。通过在不同的试验中诱导被试变化判断标准，可以得到对应的不同的集中率与虚惊率，并可以根据它们描出类似于ROC曲线的图样，称为MOC（记忆操作特征）曲线。假如信号检测论假设是正确的，那么MOC在以比率为坐标时应该是曲线，而在以z分数为坐标时呈现为直线。在再认记忆的非连续模型中，假定存在一个记忆强度的阈限，阈上项目总有再认反应，而阈下项目只有靠猜测才出现再认。按照这个模型，MOC在以比率为坐标时应当是直线。实验结果显示MOC形态符合再认记忆的信号检测论假设。信号检测论对再认记忆的良好解释使得此领域中的研究方法有重大进展。运用信号检测论，可以验证各种已知的影响再认记忆的因素，诸如：年龄、脑损伤、药物等，究竟影响了人们对新旧事物进行分辨的能力，还是改变了人们判断新旧的标准。例如：具体的应用发现，大麻能够同时降低再认记忆的分辨力和再认记忆的判断标准。另一个例子是，在临床上抑郁症和老年痴呆患者都会表现出记忆力的衰退。当某位病患表现出记忆衰退的症状，如何诊断其究竟是抑郁症患者还是智力减退呢？运用信号检测论的研究发现，抑郁和痴呆对再认记忆产生影响的方式是不同的。抑郁能够使再认记忆的判断标准升高，这可能是因为抑郁症患者伴随有严重的自信缺乏，因此他们在做出判断时显得过度保守。而老年痴呆患者则是在新旧项目的分辨力上明显低于对照组，由此可见老年痴呆患者有着确实的记忆损伤。信号检测论区分了以上两种疾患对再认记忆产生的影响，从而有可能使以上症状的区别和诊断精度提高。另外，有研究运用信号检测论方法发现，头部外伤引起的脑损伤者在再认记忆中同时具有较低的辨别力和较高的判断标准。研究者对此的解释是：脑损伤会导致记忆功能的衰退，而同时由于患者本身意识到自己在记忆方面的缺陷，他们在判断时会更加谨慎。疼痛疼痛是一种通常与组织损伤相伴的不愉快体验，作为一类由刺激引发的经验，它应该是心理物理学的研究对象。但是长久以来对疼痛的研究相对滞后，其中的一个原因在于疼痛并非由单纯刺激引起的简单感觉，它是感觉反应与情绪反应的混合物，因此很难准确地预测某个刺激会引起多大的痛觉。由此导致人们应用信号检测论的方法，去了解影响疼痛判断的各个因素分别作用于疼痛的那一个组成部分，是影响感觉成分的敏感程度，还是影响判断疼痛大小的标准位置。举例来说，用信号检测论方法可以分析镇痛药究竟是抑制了感觉输入，还是影响了情绪唤起，或是两者兼而有之？信号检测论在痛觉研究中的首次尝试是针对安慰剂的镇痛效果，实验证明服用安慰剂诱导被试的痛觉判断标准上升，而对不同强度刺激的分辨力并未受到影响。因此，尽管在服用安慰剂后被试对痛觉强度的报告变小了，但他们对疼痛的敏感性却没有受到影响。他们的这种报告上的变化可能是由于他们认为别人期望自己少报告一些疼痛。信号检测论的应用还发现镇静剂的镇痛作用和安慰剂一样，它们对疼痛辨别力并没有显著影响；笑气则是恰恰相反的例子，这种常用的麻醉气体可以同时降低疼痛的辨别力并提高疼痛判断的标准。另有人发现，针刺疗法在镇痛上的效果和笑气一致，也能降低疼痛的辨别力。最后，年龄对痛觉也会有影响，运用信号检测论可发现人们对痛的辨别能力岁年龄增长而逐渐衰退，而年长者同时会具有设立较高痛觉判断标准的倾向，这可能是因为他们不愿意时常报告刺激引起了痛觉。诊断测试临床诊断所做出的决定是十分重要的，但是这些判断往往并不准确。近来信号检测论的方法被应用于研究医生如何做出有否疾病的判断。研究者比较了诊断乳腺癌和肺结核的两种方法：直接观察x光照片和通过电视观察图像，使用d’作为信号检测论的区分指标。结果显示直接观察x光照片具有更高的辨别力，因此它是一种较好的诊断方法。另一个例子是诊断脑损伤的两种常见方法：计算机层描（CT）和放射性同位素（RN）。在这个研究中，CT和RN专业诊断人员各6名对136名病人做了检查，其中某些病人已知具有脑损伤，而另一些则没有。12名被试对他们每一次判断都在一个五点量表上报告确定程度，由此可以建立两种不同诊断方法的ROC曲线。曲线下的面积代表了对应诊断方法的鉴别能力，从中发现CT的鉴别效果更优于RN。运用信号检测论分析的实验结果还显示，诊断者所采用的诊断标准对诊断结果有显著的影响，这体现在集中率与虚报率的变化上。有研究者运用信号检测论对临床诊断行为中的判断标准最优化做出了解释，认为诊断标准受到疾病发生与不发生概率（信号与噪音的先验概率）以及确诊和误诊带来的利弊（支付阵）的影响。此外，信号检测论研究也运用在帮助人工智能的决策系统在所收集的信息中结合可能方法选择最优化的得决定标准，从而作出最优化的判断。例如NASA在90年代初期就开始将信号检测论分析运用于飞行器的碰撞规避警告系统的设计中。总结信号检测理论的实际应用价值，在于现实中的许多现象并非简单的存在着某些明显的界限，来区分不同属性的多种状态，例如记得与不记得、痛与不痛、有症状和无症状。当假设这些不同的状态在某个连续维度上有区别，并且不同状态的无数次观察分别形成重叠的正态分布，就可以利用信号检测理论来分离不同状态的差异距离和判断状态变化的标准，进一步也可能利用这些信息做到对状态判别的最优化
悠游肚肚熊
随机过程是基础，就是让你了解和认识随机现象，并学习随机过程中的相关定理，目的是为学习其它知识打下基础，信号检测与估计可以说是随机过程的一个应用，前提是要有些随机过程的背景知识学起来才比较容易，统计信号处理也是随机过程的一个应用，侧重信号处理，就是用统计方法解决问题，随机过程的应用很广，不光是信号方面的，在整个科学技术里都很重要。随机过程关于教材的话，还没有遇到比较好的，个人认为看国外的比较好，中译版也可以，因为通俗易懂，信号检测和统计信号处理其实都差不多，你看了就知道了，教材的话还是国外的，推荐你看中译版的，讲得很全面，电子工业出版社，具体是谁写就不记得了！
我有个性
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。
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