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1 Medizinischen Physik V1: Signalaufnahme und Fourieranalyse.

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Präsentation zum Thema: "1 Medizinischen Physik V1: Signalaufnahme und Fourieranalyse."—  Präsentation transkript:

1 1 Medizinischen Physik V1: Signalaufnahme und Fourieranalyse

2 2 1. Signale - Beispiele Elektrokardiogramm (EKG) Elektroenzephalogramm (EEG) Elektrocortikogramm (ECoG) Magnetoenzephalogramm (MEG) Elektromyogramm (EMG)

3 3 Beispiel: EKG

4 4 Beispiel: MEG

5 5 2. Allgemeines Schema zum Signalweg Messobjekt Sensor Analog-Verstärker Analog-Digital-Wandler Digital-Rechner Ausgabegeräte

6 6 Sensor (Messwandler) Wandelt eine physikalische in eine elektrische Größe Beispiele für physikalische Größen: Temperatur, Druck, Magnetfeld Beispiele für elektrische Größen: Stromstärke, Spannung, elektr. Widerstand Spezielle Sensoren: Mikrophon: Schalldruck -> Spannung Thermoelement: Temperatur -> Spannung SQUID: örtliche Magnetfeldänderung -> Spannung

7 7 Verstärker Passt das Ausgangssignal des Sensor hinsichtlich Dynamikbereich und Impedanz an die folgende Verarbeitungsstufe an

8 8 3. Analog-Digital-Wandlung

9 9 Abtasten mit Abtast-Halteglied (Quantisierung in der Zeit) Abtastperiode T s

10 10 Quantisierung und Codierung der Amplitude Quantisierungs-Fehler Quantisierungsgenauigkeit: 4 bit = log 2 (Anzahl der Boxen)

11 11 Quantisierungs- Rauschen

12 12 4. Harmonische Signalanalyse (FOURIER-Zerlegung)

13 13 Fourier-Zerlegung eines Rechtecksignals Approximation mit immer mehr Oberwellen Zeit t Amplituden-Spektrum x(t) T o =f o Approximation nur mit Grundfrequenz f 1 = 1 mal f o

14 14 Harmonische Analyse

15 15 Interpolation x(t)

16 16 Abtasttheorem Ein Signal möge durch Überlagerung von harmonischen Schwingungen mit Frequenzen kleiner f N darstellbar sein. Dann geht durch die Abtastung (Zeitdiskretisierung) keine Information verloren, sofern die Abtastfrequenz f s die folgende Bedingung erfüllt, f s > 2 f N Dies setzt allerdings voraus, dass die Amplitude der Abtastwerte exakt bekannt ist, was in der Praxis niemals der Fall sein kann.

17 17 Diskrete Fourier--Transformation

18 18 6. Anwendung der spektralen Zerlegung beim EEG

19 19 Normales EEG eines ruhenden wachen Menschen

20 20 EEG-Haupt-Wellenformen bei Gesunden wach, unaufmerksam geschlossene Augen wach, aufmerksam, offene Augen Gamma-Wellen > 30 Hz bei Lern– und Aufmerksamkeitsprozessen Kommen beim gesunden Erwachsenen im Wachzustand normalerweise nicht vor, wohl aber im Schlaf und generell bei Kindern wie bei pathologischen Zuständen

21 21 Klinische Anwendung EEG Lokalisation und Diagnose von Anfallsleiden (Epilepsie) Bestimmung des zerebralen Todes Abschätzung von Vergiftungen auf die Hirntätigkeit In Anästhesie: Abschätzung der Narkosetiefe In Pharmakologie: Untersuchung der Medikationswirkung Verhaltensforschung (z.B. Phobieanalyse)

22 22 7. Anwendung der spektralen Zerlegung beim Sprachanalyse

23 23 Allophon /a:/ eines männlichen Sprechers im modalen Register Zeit in ms

24 24 Allophon /a:/ eines männlichen Sprechers im modalen Register Zeit in ms Zeit in 12,5 mu s 10 ms

25 25 Power-Spektrum Allophon /a:/ Pitchfrequenz 110 Hz Pitch 50 Hz

26 26 Periodogramm von Vokalen /a:/ /e:/ /i:/ /o:/ /u:/ Zeit/s Frequenz /kHz 5 Brustton Kopfton 10

27 27 Periodogramm „aha“ Zeit/s Frequenz /kHz 5 Reiberegister modales Register Kopfton 0 5


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