生物医学信号处理涉及获取和预处理生理信号并提取有意义的信息以识别信号内的模式和趋势。
生物医学信号的来源包括神经活动，心脏节律，肌肉运动和其他生理活动。诸如心电图（ECG），脑电图（EEG），肌科（EMG）的信号可以非侵入性地捕获并用于诊断，并作为整体健康的指标。
生物医学信号处理工作流程涉及：
- 信号采集
- 信号可视化和注释
- 伪影删除和预处理
- 特征提取
然后将提取的特征送入分类模型或直接用于诊断。
用于处理生物医学信号的工作流程。
马铃薯®为此工作流提供许多信号处理能力，尤其是用于信号预处理和特征提取。
信号采集：使用MATLAB，您可以与硬件设备连接以获取生理信号。例如，使用Raspberry PI和Arduino支持包，您可以与嵌入式电路板（如Raspber金宝appry PI，Arduino和EKGShield）界面接口，以从这些传感器中收集数据。您还可以访问和分析存储在文件中的信号，例如来自EDF，Excel®文件和mat文件。
信号可视化和注释：MATLAB提供内置应用程序，以帮助您分析和可视化时间，频率和时频域中的信号，而无需写入任何代码。这些功能可以帮助您了解您可以使用的预处理技术来增强信号中包含的信息。
您还可以注释生物医学信号，并为使用信号贴标器应用程序进行机器学习和深度学习等下游工作流程。可以手动标记信号或使用像查找峰值和转换点的算法标记信号。
MATLAB中信号分析仪应用的时间，频率和时频域中的ECG信号分析。
伪影删除和信号过滤：生物医学信号通常包含噪声或不需要的伪像，其可以扭曲信号的分析。例如，在测量EKG信号时，呼吸和行走等活动可以添加不需要的组件。预处理生物医学信号中的主要挑战之一是消除不需要的伪像，同时保留信号内的尖锐特征。用于伪影的最流行的技术是数字滤波，自适应滤波，独立分量分析（ICA）和递归最小二乘。预处理技术的组合也可用于解决个体技术的局限性。
用于信号预处理的数字滤波器。
用信号处理提取功能：特征提取可以手动或自动完成。信号处理技术，如AR建模，傅里叶分析和光谱估计可用于手动计算来自信号的关键特征。时间频率变换，例如短时傅里叶变换（STFT）可以用作机器学习和深度学习模型中的数据的信号表示。像小波散射一样的自动特征提取技术可用于减少维度并提取重要特征。这些功能可直接用于诊断或作为机器学习和深度学习分类器的输入。
时间频率分析用于从ECG信号中提取分类的特征。
在开发信号处理算法之后，您可以通过自动生成实时代码来创建原型设计和创建概念。您还可以生成VHDL和Verilog代码，以部署在FPGA和ASIC等设备上的信号处理算法，以便原型和构建低功率医疗设备。Matlab Coder™和嵌入式编码器™允许您生成优化的C / C ++代码以在嵌入式硬件上部署算法。高性能GPU可用于加速预处理，特征提取和模型推理。
