| Ementa/Descrição: |
Introdução à formação de sinais de biopotenciais (EEG, EMG e ECG). Introdução à medição de biosinais: transdutores, amplificadores, filtros analógicos, amostragem e quanzação. Origem de ruídos, artefatos, interferentes e perda de dados durante a medição. Medidas estascas fundamentais para a caracterização de sinais biomédicos. Medidas de similaridade entre sinais: correlação, covariância, correlação-cruzada, autocorrelação. Análise espectral: transformada discreta de Fourier, espectro de potência, periodograma de Welch. Análise tempo-frequência: espectrograma. Princípios de Estratégias de Aprendizado supervisionado aplicado a sinais biomédicos. Redução de ruído e filtragem digital. Introdução ao projeto de filtros FIR e IIR. Projetos prácos envolvendo processamento de sinais biomédicos. |
| Referências: |
SEMMLOW, J. L.; GRIFFEL, B. Biosignal and Medical Image Processing, 3 ed., CRC Press, 2014. |
RANGAYYAN, R. M.; Biomedical Signal Analysis: a case-study approach. New York: John Wiley & Sons, 2001. |
SÖRNMO, L.; LAGUNA, P.; Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applicaons. Elsevier Academic, 2005. |
BLINOWSKA, K.J. and ZYGIEREWICZ, J., Praccal Biomedical Signal Analysis Using Matalb. CRC Press Taylor & Francis Group, 2012. |
CLIFFORD, G.D.; AZUAGE, F. and MCSHARRY, P.E., Advanced methods and tools for ECG data analysis. Artech House, Inc., 2006. |
TAYLOR, F. J.; P. Digital Filters: principles and applicaons with MATLAB, [2012]. WILEY, 298. |
