信号边缘

电气工程术语

快速的信号切换时间(边缘速率)将导致回流、串扰、阻尼振荡(振铃)及反射等问题的增加。信号的边缘速率与信号的工作频率是两个不同的概念，高的边缘速率不一定是高的频率。例如在实际的应用中，可能系统的工作频率并不高。但如果信号的上升速率过快的话，将会产生较大振铃现象，同样会带来信号完整性的问题。当振铃信号达到器件所能容忍的极限值时会使器件内部的半导体特性发生变化(电子迁移)、器件发热及功耗加大等现象，造成系统的可靠性降低，并且较快的边沿速率其功耗也越大。

边缘描述

尽管边缘在数字图像处理和分析中具有重要作用，但是关于边缘还没有被广泛接受和认可的精确的数学定义。一方面是因为图像的内容非常复杂，很难用纯数学的方法进行描述。另一方面则是因为人类对本身感知目标边界的高层视觉机理的认识在还处于完善之中。

具有对边缘的描述性定义，即两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界。也即边界反映局部的灰度变化。局部边缘是图像中局部灰度级以简单(即单调)的方式做极快变换的小区域。这利用局部变化可用一定窗口运算的边缘检测算子来检测。边缘的描述包含以下几个方面：

(1)边缘法线方向——在某点灰度变化最剧烈的方向，与边缘方向垂直；

(2)边缘方向——与边缘法线方向垂直，是目标边界的切线方向；

(3)边缘强度——沿边缘法线方向图像局部的变化强度的量度。

一般认为沿边缘方向的灰度变化比较平缓，而边缘法线方向的灰度变化比较剧烈。图像上的边缘点可能对应不同的物理意义。

信号边缘延拓

为了增强波形的识别效果，要对采集的数据信号进行预处理。由于电子动态血压自动测量分析仪是每隔一定时间采集一组数据，而且采集的无用信息越多信息处理量就越大，不利于数据的快速处理，也容易降低数据的处理精度。因此，每次采集的数据只要包含加压、减压以及快速放气这一变化的全过程即可，更进一步，只要采集的数据包含当次人体血压的高低压值就是好的。所以在数据处理过程中并非将加压起始所取得的数据作为小波变换的起始点，而是当气压加到一定程度(通常气压达到最高值之前)才开始选取数据作为小波变换的起点；数据结束点的选取也是一样，只要快速放气一结束，进行小波变换的数据就采集完成。

采取这种处理方法加快了波形分析的速度，但却带来另外的问题：每次采样的数据带边缘两侧数据迅速降为零，是阶跃变化的，这将导致这两个边缘的小波变换结果产生极大的跳变，即有很强的高频分量，致使采集的数据带边缘产生了噪声。为了消除这种边缘效应的不良影响，可以采用边缘延拓的方法。

常用的边缘延拓方法包括：零填充法、边界元素复制法、周期延拓法和对称延拓法。

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