生物医学信号处理包括生理信号的获取和预处理，并提取有意义的信息，以识别信号中的模式和趋势。
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。心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)等信号可以非侵入性捕获，用于诊断和作为整体健康的指标。
生物医学信号处理流程包括:
- 信号采集
- 信号可视化与标注
- 人工制品去除和预处理
- 特征提取
然后将提取的特征输入分类模型或直接用于诊断。
处理生物医学信号的工作流。
MATLAB®为该工作流提供了许多信号处理功能，特别是信号预处理和特征提取。
信号采集:利用MATLAB，可以与硬件设备进行接口，获取生理信号。例如，通过Raspberry Pi和Arduino支持包，您可以与嵌入式板(如Raspberry金宝app Pi、Arduino和EKGShield)进行接口，从这些传感器收集数据。您还可以访问和分析存储在文件中的信号，如从EDF, Excel®文件和mat文件。
信号可视化与标注:MATLAB提供了内置的应用程序，帮助您分析和可视化信号的时间，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可以使用哪些预处理技术来增强信号中包含的信息。
您还可以使用Signal Labeler应用程序对生物医学信号进行注释，并为机器学习和深度学习等下游工作流程做好准备。信号可以手动标记，也可以使用找到峰值和过渡点的算法。
用MATLAB中的signal Analyzer应用程序对心电信号进行时间、频率和时频域分析。
伪影去除与信号滤波:生物医学信号经常包含噪声或不需要的伪影，这些伪影会使信号的分析失真。例如，在测量心电图信号时，呼吸和行走等活动会增加不必要的成分。生物医学信号预处理的主要挑战之一是去除不需要的伪影，同时保留信号中的清晰特征。最流行的伪影去除技术是数字滤波、自适应滤波、独立分量分析(ICA)和递归最小二乘。还可以使用多种预处理技术的组合来解决个别技术的局限性。
用于信号预处理的数字滤波器。
基于信号处理的特征提取:特征提取可以手动完成，也可以自动完成。信号处理技术，如AR建模、傅立叶分析和频谱估计，可以用来手工计算信号的关键特征。在机器学习和深度学习模型中，短时傅立叶变换(STFT)等时频变换可以作为训练数据的信号表示。小波散射等自动特征提取技术可用于降维和提取重要特征。这些特征可以直接用于诊断，也可以作为机器学习和深度学习分类器的输入。
时频分析用于从心电信号中提取特征进行分类。
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概念验证。您还可以生成VHDL和Verilog代码，在fpga和asic等设备上部署信号处理算法，以原型化和构建低功耗医疗设备。MATLAB编码器™和嵌入式编码器™允许您生成优化的C/ c++代码，以便在嵌入式硬件上部署算法。高性能gpu可用于加速预处理、特征提取和模型推断。
