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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
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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