生物医学信号处理

生物医学信号处理包括获取和预处理生理信号，并提取有意义的信息，以确定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)等信号可以无创地捕获，用于诊断和作为总体健康指标。

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。

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:通过MATLAB，您可以与硬件设备接口来获取生理信号。例如，使用树莓派和Arduino支持包，您可以与嵌入式板如树莓派，Arduino和EKGShield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，如来自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，可以帮助您分析和可视化时间、频率和时频域的信号，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，也可以使用寻找峰值和过渡点的算法。

伪影去除和信号滤波:生物医学信号通常包含噪声或不需要的伪影，可能扭曲信号的分析。例如，在测量心电图信号时，呼吸和走路等活动可能会添加不必要的成分。生物医学信号预处理的主要挑战之一是在保留信号内的清晰特征的同时去除不必要的伪影。去除伪影最流行的技术是数字滤波、自适应滤波、独立成分分析(ICA)和递归最小二乘。预处理技术的组合也可用于解决个别技术的局限性。

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、傅立叶分析和光谱估计，可以用于手动计算信号的关键特征。时频变换，如短时傅里叶变换(STFT)可以作为机器学习和深度学习模型中训练数据的信号表示。自动特征提取技术，如小波散射可以用来降低维度和提取重要的特征。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。

在开发了信号处理算法之后，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，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™而且嵌入式编码器™允许生成优化的C/ c++代码，将算法部署到嵌入式硬件上。高性能图形处理器可用于加速预处理、特征提取和模型推断。

有关更多细节，请参见信号处理工具箱™而且小波工具箱™