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Processamento de Sinais Fisiológicos

Código: EBE0052     Sigla: PSFI

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Engenharia Biomédica

Ocorrência: 2014/2015 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Página Web: http://moodle.up.pt/course/view.php?id=2812
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável: Mestrado Integrado em Bioengenharia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MIB 25 Plano de estudos oficial 3 - 6 70 162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Pretende-se que os estudantes se familiarizem com a natureza e diversidade dos sinais fisiológicos (e.g. EMG, EEG, ECG), que adquiram os fundamentos teóricos na área do processamento digital de sinal e os valorizem em competências de projeto, nomeadamente em relação aos processos de aquisição de sinal fisiológico, condicionamento, filtragem, análise e representação da informação relevante associada.

Resultados de aprendizagem e competências

A frequência bem sucedida nesta unidade curricular permitirá aos estudantes a utilização esclarecida de técnicas e tecnologias de processamento de sinal fisiológico, potenciando não só a sua aplicação a objetivos de diagnóstico, terapia ou reabilitação, mas fomentando também o aprofundamento das competências de investigação e inovação nestas áreas.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Introdução à eletrofisiologia
conceito de eletrofisiologia
potenciais de ação, propagação, sinais extracelulares
princípios de eletrocardiografia (ECG), eletromiografia (EMG) e eletroencefalografia (EEG)

2. Sinais e sistemas
caracterização e representação de sinais e sistemas discretos

3. Amostragem e reconstrução de sinais
amostragem periódica de sinais contínuos
análise nas frequências da amostragem periódica
reconstrução de sinais contínuos a partir de amostras
processamento discreto de sinais contínuos

 

4. A transformada Z
definição, região de convergência, propriedades, transformada Z inversa

5. Análise de Fourier
as quatro formas de análise de Fourier
revisões sobre a transformada de Fourier discreta em n
A DFT como amostragem da transformada de Fourier
Propriedades da DFT
O cálculo rápido da DFT através da FFT


6. Filtros discretos
vocação e tipos de filtros
função de transferência, representação polo-zero e resposta em frequência
noção de atraso de grupo e sistema inverso
filtros de fase mínima e de fase máxima
filtros FIR de fase linear: tipos I, II, III e IV
projeto de filtros IIR e FIR
estruturas de realização de filtros discretos FIR e IIR

7. autocorrelação e correlação cruzada
como casos especiais da convolução discreta
teorema de Wiener Khinchine
correlação rápida usando a FFT

8. introdução à estimação espectral
a DFT como um banco uniforme de filtros
estimação espectral usando a DFT (periodograma, espectrograma)

9. Processamento de sinais fisiológicos
Exemplos: implantes cocleares, pacemakers e interfaces cérebro-computador

Bibliografia Obrigatória

Oppenheim, Alan V.; Discrete-Time Signal Processing. ISBN: 0-13-216771-9

Bibliografia Complementar

Bronzino, Joseph Daniel, 1937- 340; The biomedical engineering handbook
Enderle, Joseph Bronzino John; Introduction to Biomedical Engineering. ISBN: 0-12-238662-0
Bruce, Eugene N.; Biomedical signal processing and signal modeling. ISBN: 0-471-34540-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A metodologia de ensino baseia-se em aulas teórico-práticas e aulas práticas laboratoriais. As primeiras incluem a apresentação teórica e ilustração dos conteúdos da unidade curricular usando suporte multimédia, bem como a discussão de problemas e casos concretos de aplicação. As aulas práticas laboratoriais envolvem a resolução convencional ou em ambiente Matlab de exercícios propostos para um domínio esclarecido dos conteúdos, e também a realização de trabalhos experimentais usando Matlab e a plataforma Biopac de aquisição e análise de sinal fisiológico. Haverá igualmente lugar nas aulas práticas laboratoriais à realização de mini-testes ao longo do semestre, assim como a um mini-projecto a realizar durante a parte final do semestre.

Software

Matlab 6 R12.1

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 65,00
Teste 10,50
Trabalho de campo 14,00
Trabalho laboratorial 10,50
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 70,00
Frequência das aulas 70,00
Trabalho de campo 16,00
Trabalho laboratorial 6,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

A classificação de frequência (F), indispensável para acesso ao exame final, é atribuída a todos os estudantes que não excedam o limite de faltas (previsto nas Normas Gerais de Avaliação) e que tenham realizado os mini-testes, trabalhos de laboratório e mini-projecto previstos ao longo do semestre. As classificações de mini-teste (individuais) são ponderadas a 30%, as dos trabalhos de laboratório (grupos de dois estudantes) são ponderadas a 30% e o mini-projecto (grupo típico de quatro alunos) a 40%. É exigida a classificação mínima de 7 valores para acesso a exame final.

Fórmula de cálculo da classificação final

O exame final consta de uma prova escrita com a duração de 2 horas, sem consulta de apontamentos, para além do formulário da unidade curricular. 

A classificação final (C) será obtida da classificação da frequência (F) e da classificação da prova escrita (E) através da fórmula: 

C = 0.35F + 0.65E. 

Todas as classificações referem-se à escala [0, 20]. É exigida a classificação mínima de 7 valores a qualquer das componentes. Ajustes residuais poderão ter lugar em função da assiduidade e participação do estudante nas aulas. 

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Ao abrigo do número 6 do Artigo 5° da Normas Gerais de Avaliação, os estudantes sem classificação de frequência devem realizar uma prova prática adicional com a utilização da ferramenta Matlab.

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