生物医学信号处理包括生理信号获取和预处理和提取有意义的信息在信号识别模式和趋势。
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。信号如心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)可以捕获的方法,用于诊断和整体健康的指标。
生物医学信号处理工作流程包括:
- 信号采集
- 信号的可视化和注释
- 工件去除和预处理
- 特征提取
然后输入提取的特征分类模型或直接用于诊断。
工作流处理生物医学信号。
MATLAB®为这个工作流提供了许多信号处理功能,尤其是对信号预处理和特征提取。
信号采集:使用MATLAB可以接口与硬件设备获取生理信号。例如,树莓π和Arduino支持包,你可以用嵌入式接口板像树莓π,Arduino和EKGShie金宝appld从这些传感器收集数据。您还可以访问和分析信号存储在文件中如EDF, Excel®文件和mat文件。
信号的可视化和注释:MATLAB提供的内置应用程序帮助您分析和可视化信号,频率和时频域,而无需编写任何代码。这些功能可以帮助您理解这些预处理技术可以用来增强信号中包含的信息。
还可以标注生物医学信号和他们准备机器学习等下游工作流和贴标签机应用深度学习使用信号。信号可以手动或使用这类算法发现山峰和过渡点。
分析一个心电图信号在时间、频率和时频域信号分析仪在MATLAB应用程序。
工件去除和信号过滤:生物医学信号通常含有噪声或不必要的工件,可以扭曲的分析信号。例如,测量心电图信号,活动,如呼吸和行走可以添加不必要的组件。生物医学信号预处理的主要挑战之一是消除不必要的工件同时保持锋利的特征信号。最受欢迎的技术工件去除数字滤波、自适应滤波、独立分量分析(ICA)和递归最小二乘法。结合预处理技术还可用于解决个人技术的局限性。
数字滤波器用于信号预处理。
与信号处理特征提取:特征提取可以手动或自动完成。信号处理技术如AR建模、傅里叶分析和谱估计可以用于手动计算关键特性的信号。时频转换,如短时傅里叶变换(STFT)可以用作信号表征训练数据的机器学习和深度学习模型。自动特征提取小波散射技术可以用来降低维数和提取重要特征。这些功能可以直接用于诊断或机器学习和深度学习分类器的输入。
时频分析从心电信号中提取特征用于分类。
在发展中信号处理算法,可以通过自动生成原型设计和创建概念论证实时代码。你也可以生成硬件描述语言(VHDL)和Verilog代码部署信号处理算法等设备fpga和asic为原型,建立低功耗医疗设备。MATLAB编码器™和嵌入式编码器™允许您生成优化的C / c++代码部署算法在嵌入式硬件。高性能gpu可以用来加快预处理,特征提取和模型推断。
