Sinais: processo, transdutores, ruído, SNR, representação (no tempo, na frequencia, via histograma, autocorrelação, e scatter plot). Sinais biomédicos, suas características e especificidades. Já abordados pela Cinthia. Exemplos de sinais biomédicos e dificuldades no processamento. Características fisiológicas impactam na morfologia dos sinais, por exemplo na duração do QRS. Informacoes a priori são importantes para a analise dos sinais. [Cap.1 e 2] Revisão sobre características e representação de sinais Ressaltar que podemos olhar os sinais por vários prismas: no tempo, na frequência (prisma matemático), pdf, scatter-plot, ... Podem ser sinais de 1 canal como o PCG, mas também múltiplos como o ECG ou EEG, quase-periodicos como o ECG, muito complexos como o EMG. Ferramentas de analise? No tempo (ECG, pressão, PCG) e na frequência (EMG, EEG) Amostragem: discretização no tempo, teorema, quantização no valor, erro Os sinais contêm ruídos eletrônicos, fisiológicos, ambientais e artefatos. Os ruídos devem ser atenuados por técnicas de filtragem analógica ou digital. Se digital precisamos fazer a conversão analógica-digital, porem assegurar que não ocorra aliasing por meio de filtragem analógica atenuando componentes com frequência superior à de Nyquist. Ressaltar o efeito da amostragem no domínio da frequência, ou seja, o sinal discreto tem componentes até o infinito. Filtros analógicos ADC Efeitos da amostragem

Sinais: processo, transdutores, ruído, SNR, representação (no tempo, na frequencia, via histograma, autocorrelação, e scatter plot). Amostragem: discretização no tempo, teorema, quantização no valor, erro

Revisão de cálculo numérico Evitando introduzir artefatos de frequencias acima do Nyquist Como estimar integral e derivada numericamente de forma mais simples; acurácia e eficiencia; de onde vem estes algoritmos; Physionet O que, por que, e como usar Múltiplos sinais, correlacao Conceito de coef. correlacao, funcao correlacao, projecao, autocorrelacao, corr cruzada Como detectar um padrao usando coef corr. Relacao entre correlacao e convolucao Estimar correlacao por filtros lineares e usando FFT

Revisão de cálculo numérico Evitando introduzir artefatos de frequencias acima do Nyquist Como estimar integral e derivada numericamente; acurácia e eficiencia; de onde vem estes algoritmos; Physionet; Múltiplos sinais, correlacao; Conceito de coef. correlacao, funcao correlacao, projecao, autocorrelacao, corr cruzada Como detectar um padrao usando coef corr. Relacao entre correlacao e convolucao Estimar correlacao por filtros lineares e usando FFT

Sinais aleatórios, processos estocásticos. Momentos estatísticos, correlação, autocorrelacao.  Como pré-processar sinais biomédicos digitais (com sinais ruidosos e artefatos)?

Detecção de eventos. Aplicação à detecção de complexos QRS no eletrocardiograma. Detecção de eventos: sinais únicos e em múltiplos sinais (ECG + PCG) Balda, Murphy, Pan-Tompkins coef corr, filtro casado no tempo, filtro casado na frequencia

Ruído: variável aleatória X, p(x), E(X) Sinais aleatorios O que são V.A.; como caracterizar; Operadores e parametros importantes: momentos, pdf Filtro pro-media Processos estocásticos, autocorrelação Predição levando em conta o ruído e correlação

Série e transformada de Fourier de sinais contínuos Sinais amostrados: representação continua (impulsiva) e discreta Efeito no domínio da frequência da amostragem Mostrar diferenças e relacionamento entre SF => TF => TFTD ( sinal discreto)=>SFTD (sinal periódico discreto) =>TDF => FFT Normalizacao Em periódicos, a soma é sobre um período DFT / FFT: mesmas formulas e significados matematico e fisico de SFTD. Basis function são autofuncoes de LTI; espectro de potencia Importancia do periodo T na calibracao em frequencia harmonicas que definem resolução na frequencia. interpolação em frequencia: zero padding Notar o efeito da periodicidade quando se aplica FFT Convolução linear x convolução circular usando FFT Efeito das extremidades: janela no tempo. Hamming Efeito ao considerar mais do que um periodo do sinal

Série e transformada de Fourier de sinais contínuos Sinais amostrados: representação continua (impulsiva) e discreta Efeito no domínio da frequência da amostragem Mostrar diferenças e relacionamento entre SF => TF => TFTD ( sinal discreto)=>SFTD (sinal periódico discreto) =>TDF => FFT Normalizacao: (〖𝑓_𝑎↔𝑤〗_𝑎=2𝜋𝑓_𝑎↔Ω_𝑎=2𝜋) Em periódicos, a soma é sobre um período DFT / FFT: mesmas formulas e significados matematico e fisico de SFTD. Basis function são autofuncoes de LTI; espectro de potencia Importancia do periodo T na calibracao em frequencia harmonicas que definem resolução na frequencia. interpolação em frequencia: zero padding Notar o efeito da periodicidade quando se aplica FFT Convolução linear x convolução circular usando FFT Efeito das extremidades: janela no tempo. Hamming Efeito ao considerar mais do que um periodo do sinal

Os sinais tem ruídos e artefatos. Torna-se necessário filtrar. Em outras ocasiões, desejamos também escolher determinada banda de frequência. Outra aplicação é em modelar uma caixa preta como filtro. Filtros podem ser lineares, não-lineares, adaptativos. [Cap. 3, 6] Projeto e análise de filtros digitais FIR(MA averages, MA derivatives), IIR projeto de Filtros no domínio da frequência: Butterworth, Notch Projeto de filtros usando Matlab Relação entre filtro e função correlação. Implementacao de correlação via filtros. Filtro casado. Caracterização de filtros usando Matlab; Projeto de filtros usando Matlab