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)等信号可以无创捕获，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
- 信号显示与注释
- 工件移除和预处理
- 特征提取
然后，提取的特征被送入分类模型或直接用于诊断。
处理生物医学信号的工作流。
MATLAB®为这个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:利用MATLAB，可以与硬件设备接口来获取生理信号。例如，通过树莓派和Arduino支持包，您可以与嵌入式板如树莓派、Arduino和EKGShie万博1manbetxld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，如从EDF, Excel®文件和mat文件。
信号可视化与注释:MATLAB提供内置的应用程序来帮助你分析和可视化信号在时间，频率，和时频域，不需要写任何代码。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应用程序注释生物医学信号，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，或使用发现峰值和过渡点的算法。
用MATLAB中的信号分析仪应用程序在时间、频率和时频域分析心电信号。
伪影去除和信号滤波:生物医学信号经常包含噪音或不需要的伪影，这些会扭曲信号的分析。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组件。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。最流行的消除伪影的技术是数字滤波、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单个技术的局限性。
用于信号预处理的数字滤波器。
信号处理特征提取:特征提取可手动或自动完成。增强现实建模、傅立叶分析和频谱估计等信号处理技术可以用来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。小波散射等自动特征提取技术可以用于降维和提取重要特征。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。
时频分析用于从心电信号中提取特征进行分类。
在开发信号处理算法之后，您可以通过自动生成实时代码来创建设计原型和概念验证。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，以建立和构建低功耗医疗设备的原型。MATLAB编码器™和嵌入式编码器™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。高性能的图形处理器可以用来加速预处理、特征提取和模型推断。
