生物医学信号处理

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)等信号可以被非侵入性捕获，并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
• 信号可视化和注释
• 伪影去除和预处理
• 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:使用MATLAB，可以与硬件设备接口，获取生理信号。例如，使用树莓派和Arduino支持包，您可以与树莓派、Arduino和EKGShield等嵌入式板进行接口，以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EDF, Excel^®文件和MAT-files。

信号可视化和注释: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。

您还可以注释生物医学信号，并使用Signal Labeler应用程序为机器学习和深度学习等下游工作流做好准备。信号可以手动标记，也可以使用查找峰值和过渡点等算法。

伪影去除和信号滤波:生物医学信号通常包含可能扭曲信号分析的噪声或不需要的伪影。例如，在测量心电图信号时，呼吸和行走等活动可能会添加不必要的成分。预处理生物医学信号的主要挑战之一是去除不需要的伪影，同时保留信号中的尖锐特征。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。预处理技术的组合也可以用来解决个别技术的局限性。

特征提取与信号处理:特征提取可以手动或自动完成。信号处理技术，如AR建模、傅里叶分析和频谱估计，可用于手动计算信号的关键特征。时频变换，例如短时傅里叶变换(STFT)可以用作机器学习和深度学习模型中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原型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，以构建低功耗医疗设备的原型。MATLAB编码器™而且嵌入式编码器™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。

详情请参见信号处理工具箱而且小波工具箱™