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Os sinais podem ser vistos de diversas formas (no tempo, na frequência, como distribuição, vetores N-dimensionais). Mas, mesmo assim, envolvem, em geral, muitos pontos (milhares). Para a análise precisamos de ferramentas que extraiam características importantes dos sinais, que nos auxiliem na classificação (normal/anormal), na quantificação (bpm), na detecção, compactação, predição,...
[Cap. 3,5, 6] Características de sinais para discriminação e quantificação
Características morfológicas, estatísticas e dinâmicas: rms, zero-crossing-rate ZCR, variância, área, slope, envelope, envelograma, form factor
Múltiplos sinais: correlação cruzada
Características no domínio da frequência: espectro, periodogram, autocorrelacao, momentos, coherence spectrum,
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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