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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
1) Origem e características dos principais sinais biomédicos.
2) Potenciais: de equilíbrio, de repouso, de ação, de ação composto. Sinais biomédicos: eletroneurograma, eletromiograma, eletroencefalograma, eletrocardiograma, fonocardiograma, pressão arterial, potencial evocado e outros.
3) Objetivos da análise de sinais biomédicos. Exemplos.
4) Dificuldades na aquisição e análise de sinais biomédicos. Nível DC e oscilações de linha de base, artefatos (de estímulo, de contração muscular, etc), interferência de sinais externos, rebatimento na amostragem. Captação dos sinais, filtragem analógica, conversão analógico-digital.
5) Projeto de filtros digitais FIR e IIR e exemplos de aplicação a sinais biomédicos.
6) Técnicas variadas de processamento digital de sinais biomédicos: média síncrona para melhoria de relação sinal-ruído, ajuste de curvas, detecção de eventos como batimentos cardíacos no eletrocardiograma.
7) Sinais aleatórios e conceitos básicos: estrutura probabilística, estacionaridade, média, autocorrelação, correlação cruzada, espectro de potência. Aplicações a sinais biomédicos.
Introduzir conceitos básicos de processamento de sinais de origem biológica.
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