| 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: |
[1] BLINOWSKA, K. J.; ZYGIEREWICZ, J. Practical Biomedical Signal Analysis Using Matlab. Boca Raton: CRC Press/Taylor & Francis Group, 2012.
[2] CLIFFORD, G. D.; AZUAGE, F.; MCSHARRY, P. E. Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis. Norwood: Artech House, 2006.
[3] RANGAYYAN, Rangaraj M. Biomedical Signal Analysis: a case-study approach. New York: John Wiley & Sons, 2001.
[4] SEMMLOW, John L.; GRIFFEL, Benjamin. Biosignal and Medical Image Processing. 3. ed. Boca Raton: CRC Press, 2014.
[5] SÖRNMO, Leif; LAGUNA, Pablo. Bioelectrical Signal Processing in Cardiac and Neurological Applications. Burlington: Elsevier Academic Press, 2005.
[6] TAYLOR, Francis J. Digital Filters: Principles and Applications with MATLAB. Hoboken: Wiley, 2012. |
