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。心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)等信号可无创采集，用于诊断和作为整体健康指标。
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
- 工件移除和预处理
- 特征提取
提取的特征然后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®为该工作流程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:用MATLAB，你可以与硬件设备接口来获取生理信号。例如，通过树莓派和Arduino支持包，您可以与嵌入式板如树莓派，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存储在诸如EDF、Excel等文件中的信号®文件和mat文件。
信号可视化与注释: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，也可以使用查找峰值和转换点的算法。
利用MATLAB中的信号分析仪应用程序分析心电信号的时、频、时频域。
伪影删除和信号过滤：生物医学信号通常包含噪声或有害的伪影，可以扭曲信号的分析。例如，在测量心电图信号时，呼吸和行走等活动可能会增加不必要的成分。生物医学信号预处理的一个主要挑战是去除不需要的伪影，同时保留信号中的尖锐特征。去除伪影最常用的技术有数字滤波、自适应滤波、独立分量分析(ICA)和递归最小二乘。还可以使用预处理技术的组合来解决各个技术的局限性。
用于信号预处理的数字滤波器。
信号处理的特征提取: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，频谱估计可以用来手动计算信号的关键特征。在机器学习和深度学习模型中，时频变换，如短时傅里叶变换(STFT)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，或者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编码器™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。
