介绍
生物信号处理是现代生物医学工程的核心，在各种研究、医疗保健和临床外应用中发挥着至关重要的作用。其目的是使研究人员、临床医生和开发人员能够解开隐藏在人体产生的信号中的奥秘，为临床决策提供关键数据，甚至在许多其他应用程序中创建交互式虚拟现实体验。
在本博客文章系列中，我们踏上了揭开生物信号处理世界神秘面纱的旅程，并探索使我们能够理解这些复杂信号的技术和算法。无论您是研究人员、医疗保健专业人士、开发人员，还是对生物信号的迷人世界感兴趣，它都能为您提供有效利用生物信号处理的知识和工具。
作为奖励，我们将提供生物信号笔记本，这是一系列 Python 编码教程，演示了关键生物信号处理技术的实现。这些笔记本将让您获得实践经验并加深您对本博客文章中介绍的概念的理解。
您将在本系列中学到什么？
我们将把该系列分为以下博客文章，以获得易于理解和随用随学的学习体验：
简介（本博文）：什么是生物信号处理以及哪里需要它？
了解噪声和伪影
预处理：去除原始生物信号中的噪声
特征提取
生物信号处理的真实用例
您将在接下来的博客文章中找到实用的生物信号笔记本，以获取实践经验！但首先，让我们花点时间来了解为什么生物信号处理具有巨大的重要性，以及它如何彻底改变各个研究和应用领域。
什么是生物信号处理？
生物信号，也称为生理信号或生物电势信号，是由我们的身体（以及一般生物体）产生的电、机械或化学信号。这些信号携带着有关我们的健康、情绪反应和身体表现的丰富信息。
然而，原始生物信号数据通常充满噪音、复杂且难以直接解释。尽管经验丰富的医疗保健专家可以快速对信号进行目视检查，以识别各种正常或异常模式，例如心脏病专家在分析 10 秒长的心电图 (ECG)信号样本时所做的那样，但并非所有感兴趣的信息都可以在图像中立即可见。信号，而是隐藏在信号本身之中。特别是对于未经训练的眼睛。
生物信号处理是一个融合了信号处理工程、计算机科学和医学原理的多学科领域。其主要目标是从这些原始信号中提取有意义且可操作的信息，将其转化为可理解的信息以供分析和决策。
这可以包括向医疗保健专业人员提供医疗参数，或者将复杂的生理参数分解为与消费者使用相关的可理解的信息，例如心率负荷的呈现和影响以及业余运动员的表现评估。
通过生物信号处理提取信息的示例
让我们看一些可以使用生物信号处理方法从生物信号中提取的信息示例，以演示其使用真实生物信号传感器的应用：
心电图（ECG）：提取心率信息及其在不同身体条件下的变异性以及病理性心律失常的检测。例如，健康的心脏能够使其心率适应不同的身体条件（例如休息与体力活动），而不会表现出任何病理问题的迹象。
肌电图 (EMG)：在受控和重复的工作负荷下量化肌电图信号随时间的振幅，以识别肌肉疲劳和潜在的受伤风险。
脑电图（EEG）：识别不同的脑电波频率及其活动，以揭示不同的认知状态。例如，活跃的大脑区域会产生快速变化的信号（即高频活动），而在休息时，信号仅显示缓慢的变化（即低频活动）。
呼吸：提取呼吸速率并识别在身体负荷下和休息时的呼吸模式，以区分呼吸的正常调整以保持身体在充足的氧气供应下运行和病理性呼吸改变。
当然，还有许多其他生物信号传感器和参数可以提取，但在本系列中将它们全部列出将导致一个永无止境的故事。相反，我们鼓励您从这篇文章开始踏上自己的生物信号之旅，探索您感兴趣的生物信号。您可以从这里开始与我们一起。
在我们忘记之前，请继续关注本系列的所有帖子，我们将在最后一章中探索现实世界的研究用例！
生物信号处理应用在哪里？
生物信号处理的应用影响深远，涉及众多研究领域。在生物医学工程中，它使医疗保健专业人员能够监测生命体征、做出决策并设计个性化治疗计划。例如，心脏病专家记录心电图 (ECG) 信号以识别可能的心律失常或其他心率异常，从而设计个性化的治疗计划，包括适用的药物和改变生活方式的建议。
但不仅医学领域利用生物信号及其隐藏信息。在运动科学中，运动员可以从生物信号处理中受益，使教练和运动员能够评估身体表现、优化训练程序并通过精确监控来防止受伤。随着生物信号处理的集成，人机界面发生了显着的发展，允许用户和机器之间根据生理反应进行直观和直接的交互。其范围从简单的消费者级生物信号集成到创建交互式和沉浸式虚拟现实应用程序，一直到临床治疗。此外，心理生理学是研究心理过程和生理反应之间关系的学科，它受益于生物信号处理来理解情绪、压力和精神状态。
即将推出：了解噪声和伪影
正如您所看到的，生物信号早已脱离了临床背景，并更多地出现在我们的日常生活中。您的智能手机和智能手表中甚至可能有一些传感器，可以为您提供有关您的健康、活动和生活方式的宝贵见解。
但是如果您想自己提取这些信息怎么办？请继续关注本博客文章系列，了解实现这一目标所需的一切！
在下一篇文章中，我们将了解处理新记录的原始传感器数据的挑战，主要是不同类型的噪声源和干扰的影响。我们将学习如何识别生物信号中的这些噪声，一旦我们了解了我们所拥有的噪声，我们就可以正确地表征它，并最终应用最适合当前噪声的滤波器。
