推介会

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生物医学信号处理和分析一直是一个领域，多年来，吸引了工程师和临床医生的更多关注。机械和现有技术的许多发展意味着这两个专业必须携手合作，以实现适应最大挑战的高水平的专业实践。

对于任何希望专门从事这一领域的工程专业人士来说，拥有最新的知识范围是极其重要的。因此，在寻求更大的职业成功方面，更新变得至关重要。正是由于这个原因，TECH创建了这个学位，专注于全面更新与生物医学信号分析和处理有关的一切。

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教学大纲

遵循TECH作为先锋的方法，即 再学习， 本大学课程的内容为专业工程师提供了整个课程的详尽和持续的更新。深入研究各种诊断发展中工程研究的潜力和未来等主题，工程师将发现一个清晰，简洁的内容，特别是针对专业改进。 

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模块1.生物医学信号

1.1. 生物医学信号

1.1.1. 生物医学信号的起源
1.1.2. 生物医学信号

1.1.2.1. 振幅
1.1.2.2. 定期的
1.1.2.3. 频率
1.1.2.4. 波长
1.1.2.5. 相位

1.1.3. 生物医学信号的分类和例子

1.2. 生物医学信号的类型。心电图，脑电图和脑磁图

1.2.1. 心电图（ECG）
1.2.2. 脑电图 (EEG)
1.2.3. 脑磁图(MEG)

1.3. 生物医学信号的类型脑电图和肌电图

1.3.1. 电神经图（ENG）
1.3.2. 肌电图 (EMG)
1.3.3. 事件相关电位（ERPs）
1.3.4. 其他类型

1.4. 信号和系统

1.4.1. 信号和系统
1.4.2. 连续和离散的信号：模拟与数字vs.数字信号
1.4.3. 时域系统
1.4.4. 频域系统谱系法

1.5. 信号和系统的基本原理

1.5.1. 采样奈奎斯特
1.5.2. 傅里叶变换。 DFT
1.5.3. 随机过程

1.5.3.1. 确定性的与。随机性
1.5.3.2. 随机过程的类型
1.5.3.3. 静止性
1.5.3.4. 遍历性
1.5.3.5. 信号之间的关系

1.5.4. 功率谱密度

1.6. 生物医学信号处理

1.6.1. 信号处理
1.6.2. 处理目标和步骤
1.6.3. 数字处理系统的关键要素
1.6.4. 应用趋势

1.7. 滤波：去除假象

1.7.1. 激励滤波的类型
1.7.2. 时域滤波
1.7.3. 频域滤波
1.7.4. 应用和实例

1.8. 时频分析

1.8.1. 激励
1.8.2. 时间-频率平面
1.8.3. 短时傅里叶变换(STFT)
1.8.4. 小波变换
1.8.5. 应用和实例

1.9. 事件检测

1.9.1. 案例研究I：ECG
1.9.2. 案例分析II：脑电图
1.9.3. 探测的评估

1.10. 生物医学信号处理软件

1.10.1. 应用，环境和编程语言
1.10.2. 库和工具
1.10.3. 实际应用: 基础生物医学信号处理系统

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生物医学信号处理和分析大学课程

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