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，以识别信号中的模式和趋势。
生物医学信号的来源包括神经活动，心率，肌肉运动，和其它的生理活性。信号，如心电图（ECG），脑电图（EEG），肌电图（EMG）可以被捕获非侵入性和用于诊断和作为整体健康的指标。
生物医学信号处理工作流程包括：
- 信号采集
- 信号可视化与标注
- 神器拆卸和预处理
- 特征提取
然后将提取的特征被馈送到分类模型或直接用于诊断。
工作流用于处理的生物医学信号。
马铃薯®提供了该工作流的许多信号处理能力，特别是对信号预处理和特征提取。
信号采集：有了MATLAB，您可以与硬件设备的接口来获取生理信号。例如，随着树莓派和Arduino的支持包，你可以像树莓派，Arduino的，和EKGShield金宝app嵌入式主板接口，用于收集来自这些传感器的数据。存储在文件中，如从EDF，Excel您也可以访问和分析信号®文件和MAT文件。
信号可视化和注释：MATLAB提供内置应用程序，帮助您在时间、频率和时频域分析和可视化信号，而无需编写任何代码。这些功能可以帮助您了解可以使用哪些预处理技术来增强信号中包含的信息。
您也可以注释生物医学信号和下游的工作流，如机器学习和深入学习使用信号贴标应用做好准备。信号可以手动或使用像那些发现峰和转变点的算法进行标记。
判断在与MATLAB中的信号分析仪的应用时间，频率和时间 - 频率域的ECG信号。
伪影消除和信号滤波：生物医学信号通常包含噪声或不希望的伪像可以扭曲信号的分析。例如，在测量EKG信号，例如呼吸和步行活动可以添加不想要的组分。之一在预处理生物医学信号中的主要挑战是，同时保持信号中的尖锐特征，以除去不想要的伪像。最流行的用于伪像移除技术是数字滤波，自适应滤波，独立分量分析（ICA），和递归最小二乘。的预处理技术的组合也可以被用于解决的个别技术的局限性。
用于信号预处理的数字滤波器。
特征提取与信号处理：特征提取可以手动或自动完成。像AR建模，傅里叶分析和频谱估计的信号处理技术可以从信号用于手动计算关键特征。时间频率变换，如短时傅立叶变换（STFT）可以作为信号表示在机器学习和深入学习模型的训练数据。自动特征提取技术，如小波散射可用于降维和提取重要特征。这些特征可以直接用于诊断或作为输入到机器学习和深度学习分类器。
用于从ECG信号中提取特征进行分类的时频分析。
开发信号处理算法后，您可以通过自动生成实时代码来原型化设计和创建概念证明。您还可以生成VHDL和Verilog代码，以便在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、特征提取和模型推理。
