生物医学信号处理

生物医学信号处理涉及采集和预处理生理信号，以及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) 等信号可以通过非侵入性方式采集，并用作诊断工具和整体健康指标。

生物医学信号处理工作流包括：

• 信号采集
• 信号可视化和注释
• 伪影去除和预处理
• 特征提取

提取的特征随后将馈送到分类模型中或直接用于诊断。

MATLAB^® 为此工作流提供许多信号处理功能，对于信号预处理和特征提取尤为如此。

信号采集：借助 MATLAB，您可以对接硬件设备来采集生理信号。例如，您可以使用 Raspberry Pi 和 Arduino 支持包，对接 Raspberry Pi、Arduino 和 EKGShield 等嵌入式板，以便从这些传感器中采集数据。您还可以访问和分析文件（例如 EDF、Excel^® 和 MAT 文件）中存储的信号。

信号可视化和注释：MATLAB 提供内置 App，可帮助您在时域、频域和时频域中分析和可视化信号，而无需编写任何代码。借助这些功能，您可以了解哪些预处理方法可用来提高信号所含信息的质量。

您还可以使用信号标注器对生物医学信号进行注释，并使它们为机器学习和深度学习等下游工作流做好准备。信号可以手动标注，也可以使用算法（例如寻找峰值和转变点的算法）标注。

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，它们可能会影响信号的分析。例如，在测量 EKG 信号时，呼吸和步行等活动可能会增加不需要的信号成分。生物医学信号预处理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。最常见的伪影去除方法是数字滤波、自适应滤波、独立分量分析 (ICA) 和递归最小二乘法。您也可以组合使用各种预处理方法来突破单一方法的局限性。

通过信号处理进行特征提取：特征提取可以手动完成，也可以自动完成。AR 建模、傅里叶分析和频谱估计等信号处理方法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)，可用作机器学习和深度学习模型中的训练数据的信号表示。小波散射等自动特征提取方法可用于降维和提取重要特征。这些特征可直接用于诊断，也可用作机器学习和深度学习分类器的输入。

在开发信号处理算法后，您可以通过自动生成实时代码进行原型设计和创建概念验证。您还可以生成 VHDL 和 Verilog 代码，在 FPGA 和 ASIC 等设备上部署信号处理算法，以便原型化和构建低功耗医疗设备。MATLAB Coder™ 和 Embedded Coder™ 可用于生成优化的 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、特征提取和模型推断。

有关详细信息，请参阅 Signal Processing Toolbox™ 和 Wavelet Toolbox™