非高斯AR模型及其在心音信号分析中的应用

本文利用高阶谱分析方法，提出以非高斯AR模型对心音信号进行参数化双谱估计。采用双谱互相关系数估计心音信号的非高斯AR模型阶次。另外，根据模型参数构成特征向量，对正常心音和病理性心音进行二类模式分类．通过对实际心音信号的分析，结果表明利用高阶谱技术分析与处理心音信号是一种新的有效和实用的方法。

不同状态下脑电信号的双谱分析

根据脑电的非高斯随机特性，应用双谱技术分析脑电信号，引出脑电的参数化双谱估计，旨在克服脑电功率谱分析的缺陷。对四种不同脑功能状态（清醒闭眼、安神睁眼、快速心算、急促呼吸）的脑电进行双谱分析，并对对称脑电信号的互双谱作了初步的讨论。实验结果显示：所有脑电均出现明显的双谱结构，但不同生理状态下的脑电双谱结构存在明显的差异，结果表明双谱可能为研究脑电提供新的辅助信息。

脑电的非线性检测与双谱分析

本文应用高阶谱技术构成以微机为核心的脑电非线性检测及双谱分析系统。采用非高斯参数模型对脑电信号进行建模，利用模型参数检测脑电信号的非线性特征，分析脑电的参数化双谱估计，分别讨论双港技术的离散实现和系统的硬件设置。用多种临床脑电验证了该方法的有效性。由于采用了双谱技术，脑电背景噪声的影响得到有效的抑制。本文分析结果表明：高阶谱技术为分析脑电信号和其它医学信号提供了一条新途径。