数字信号处理第二课堂教学的探索与实践

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数字信号处理第二课堂教学的探索与实践

作者：张晔张静娜邱明国王莉桑林琼 来源：《科技视界》2012年第13期

【摘要】在面向生物医学工程专业本科学生的数字信号处理课程之后，增设数字信号处理第二课堂。由指导教师引导学生选择相应处理方法对临床医学信号进行分析、处理。实践证明，这一课程有助于生物医学工程专业学生更好地巩固数字信号处理的基础知识和基本技能,能够有效培养学生解决实际问题的能力，激发学生的创造力和自主学习能力。 【关键词】数字信号处理；第二课堂；教学实践

随着近代计算机技术的不断发展，数字信号处理技术被广泛应用于通信、电子、生物医学、电视媒体等领域[1]。作为生物医学工程专业必修的专业课程之一，数字信号处理课程具有其重要的理论和实践指导意义。然而学生在学习这门课之后普遍反映不满足于单纯的理论学习，希望加强数字信号处理的实践性训练。医学信号例如心电、脑电等都是典型的数字信号，医学信号处理的实质就是运用数字信号处理的相关知识，分析处理医学中采集到的数字信号以服务于临床。因此通过开展第二课堂教学，引导学生自己处理实际生物医学信号，不仅可以提升学生对这门课程的兴趣，对于提高学生对理论知识的应用能力以及独立创新能力具有非常积极的意义。通过实际的第二课堂教学，总结经验体会有以下几个方面。 1联系实际医学信号，分模块教学

第二课堂教学的主要内容是应用数字信号处理学到的知识，对实际的生物医学信号进行处理。通过数字信号处理课程的学生反馈，可以了解到生物医学工程专业的学生对于工科知识在实际医学中的应用普遍有着浓厚的兴趣，学习态度比较积极。因此我们选取临床检测诊断中最为常见的四种医学信号——心电、脑电、心音和肌电信号，将教学过程分为四个模块，以专题的形式系统讲解及现场操作演练。首先详细介绍各种生理信号的特征以及采集的基本方法。有条件的情况下，可以安排学生利用生理信号采集分析系统采集自己的生理信号，例如采集两个导联的心电信号再进行处理，这样可以实际训练学生的动手操作能力。没有采集条件时，也可以从医院直接获取临床病人数据和健康人数据，将两组数据处理后进行对比。此外还可以介绍一些专业的数据下载网站供学生下载需要的数据。对采集到的信号进行处理，在讲解中要重点强调特征信号的处理过程。以自发脑电信号（EEG）为例，根据频率的不同，EEG可以分为α波、β波、θ波、δ波以及中间快波等，不同频率的波型种类又分别代表了大脑的不同状态，例如α波主要出现在人处于清醒、放松、闭眼的状态时。根据已知的脑电信号特征，可以引导学生设计相应的带通滤波器，初步分离某一频率的信号，观察其分布及特征。分模块教学放宽了学生的自主选择权，4种信号的基本讲解面向所有的学生，但是学生可以根据自己的兴趣选择某种信号进行处理，贵精而不贵多，更有利于提高学生课程完成的质量。 2联系科研前沿，介绍新方法

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