基于生理电信号的数字信号处理课程改革

任杰 , 原涌铭，王俊尧，韩祯杰

上海理工大学 健康科学与工程（上海，200093）

0 引言

生物医学工程专业作为医工结合的专业，在教学中不可避免地涉及许多医学问题。因此，如何将医学的一些现象融入到生物医学工程的日常专业教学中，是需要思考和改进的重要教学环节。通过医学教学和工程教学的融合，可以让学生深入了解医学仪器所涉及的医学背景，同时掌握仪器设计所涉及的工科技术和方法，为将来从事该领域的应用性高级工程技术工作奠定坚实的理论与实践基础，从而达到“医工结合、强化实践、激发创新” 的教学目的。

生理信号是生物医学工程中研究的重要信号之一，其中细胞电位产生的电生理信号更是其中的重要组成部分，其信号主要有心电、脑电、肌电、诱发电信号等信号类型。这些电生理信号获得途径简单，且能够反映人体一定的生理状况。而通过对电生理信号的解读，可以了解人体的生理特征，研究人体的生理功能，比如通过心电信号可以获知心脏的运动是否正常，通过脑电信号可以获知大脑的功能分区。可以说，生理电信号已成为研究人体生物功能的可靠依据。而人体电信号的分析和解读涉及生物学、电子学、信号处理等多个领域，在医学研究和诊断领域发挥着越来越重要的作用。因此，在生物医学工程教学中，生理电信号的处理课程的重要性也随之越来越凸显。

1 课程改革的整体思路

在学院的专业教学体系中，生理电信号处理是属于数字信号处理课程体系的一部分。数字信号处理是一门难度较大的课程，课程教学中所包含的抽象概念多、理论性强，又包含了许多科学方法，涉及的数学知识非常多。因此结合生物医学工程专业的特点，从数字信号处理课程衍生出生理电信号处理这门专业课，通过对医学中常见的一些生理电信号的分析和处理，引入数字信号的各种处理方法和分析方案，将抽象的理论知识转化为具体的可以应用的方法，引导学生将理论和实际结合起来，提高学生学习的兴趣，加深对于理论知识和专业知识的认知和理解。比如，心电信号对于心脏问题的诊断很有帮助，通常心脏的窦性心律不齐等疾病都可以通过心电图进行初步诊断，而心电图的诊治方式简单无损伤，病人的诊断过程也比较人性化。

类似于心电信号的各种生理电信号的处理与普通的数字信号处理过程是一样的，主要包含三个重要的处理环节：信号采集、信号处理和信号分析。如图1所示，信号采集部分主要是利用相应的传感器经过适当的处理后获得生理电信号的初始模拟信号，然后依据奈奎斯特采样定理，将模拟信号转换为数字信号，从而便于后续利用现代的数字信号理论进行相应的信号分析和处理。信号处理部分则针对前面所提取的信号特征，设计各种类型的滤波器，对信号进行滤波或者其他处理，以便于去除噪音，加强有用信息的比重。生理电信号的信号处理部分尤为重要，因为生理电信号本身的电水平较低，容易淹没在噪声信号中，所以信号处理过程直接影响下一步的分析和结论。信号分析部分则是借助傅里叶变换等常见的分析方法，对信号进行时域或者频域的分析，依据生理电信号的生理特点提取信号的相应特征，从而得出隐含在信号中的生理信息。

图1 信号处理过程Fig.1 Signal processing process

2 课程改革的具体设计及实施效果

生理电信号的测量以人体为信号源，其复杂程度是任何工业工程系统都不能比拟的，与一般的测量系统相比，其特殊性主要表现为安全性方面和强噪声背景。在测量得到的信号差异性大也充分体现了人体生理信号的离散性。

（1）采集心电信号：采样频率定为100 Hz，心电信号频率较低，85% 以上的能量集中在15 Hz以内。

（2）对采样信号进行频谱分析，观察信号在频域的表现特点，并结合时域信号特点，体会人体生理信号的复杂性，理解生理信号所代表的生理意义。

（3）设计滤波器：根据心电信号的频谱特点确定滤波器的技术指标，要求学生分别设计IIR 数字滤波器和FIR 滤波器。

（4）将两种滤波器对心电信号进行信号处理，并针对滤波结果分析滤波器的优缺点进行分析。

例如，在课程中给定学生心电信号，要求学生根据已知的信号绘制心电信号图形，并对信号进行频域的绘制和分析，如图2 所示。经过对信号的频域分析，根据心电信号的频域特性，针对ECG 信号的基线漂移噪声的频域特点，设计滤波器，要求降低ECG 的基线漂移噪声并保留ECG波形的变化趋势，如图3 所示。

图2 心电信号的原始信号图及频域图Fig.2 Original signal plot and frequency domain plot of the ECG signal

图3 心电信号原始信号及去除基线漂移噪声后的信号对比图Fig.3 Comparison plot of the original ECG signal with the signal after removing the baseline drift noise

通过以上实例的演示和学习，让学生直观的感受到了数字信号处理在心电信号中的应用，了解了如何从信号分析到选择处理方法的数字信号处理的一般步骤，并能深入理解从实际要求出发选择滤波器的必要性以及滤波器的各种参数的意义。因此对于数字信号处理这样抽象复杂的课程中，加入类似的实例教学课程，不仅提高了学生的学习兴趣，还使学生能够更深入准确地理解课堂教学难点的内容和意义，较好地补充了理论教学的不足。本项目已在2021 年度校级一流课程建设中立项，并在2021 年度课程教学中实施。

3 结论

数字信号处理课程是生物医学工程专业的专业课程，知识点多且抽象难懂。通过Matlab 软件，可以形象方便地对信号进行各种采样和处理，有利于学生掌握掌握数字信号处理的基本理论知识。同时，将常见的生理电信号进入信号处理课程中，可以将数字信号处理理论课程与生物医学工程专业知识结合起来，让学生并能深入理解相关专业的信号特点，能够将理论与实践相结合，激发学生的专业学习热情和兴趣，为后续的发展奠定了基础。