Processamento de Sinais Fisiológicos

Código:

EBE0052

Sigla:

PSFI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Biomédica

Ocorrência: 2010/2011 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://moodle.fe.up.pt/1011/course/view.php?id=82
Unidade Responsável:	Telecomunicações
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
MEB	1	Plano de estudos oficial	1	-	6	56	162
MIB	41	Plano de estudos oficial	3	-	6	56	162
			4
			5
MIEEC	4	Plano de estudos de Transição a partir de 2010/11	4	-	6	56	162
			5
		Plano de estudos oficial	4	-	6	56	162
			5
PRODEB	1	Plano de estudos oficial	1	-	6	56	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 adquirem os fundamentos teóricos na área do processamento digital de sinal e os valorizem em competências de projecto, nomeadamente em relação aos processos de aquisição de sinal fisiológico, condicionamento, filtragem, análise e representação da informação relevante associada. 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 objectivos de diagnóstico, terapia ou reabilitação, mas fomentando também o aprofundamento das competências de inovação nestas áreas.

Programa

1. Introdução à electrofisiologia
conceito de electrofisiologia
membranas, correntes bioeléctricas, polarização de membranas
potenciais de acção, propagação, sinais extracelulares
sistemas fisiológicos
princípios de electrocardiografia (ECG), electromiografia (EMG) e electroencefalografia (EEC)

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

3. 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

4. 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

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

6. Filtros discretos
vocação e tipos de filtros
função de transferência 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
A representação polo-zero de filtros de fase linear
projecto de filtros IIR (invariância o impulso, transformação bilinear)
projecto de filtros FIR (método da janela, projecto óptimo de Parks-McClellan)
estruturas de realização de filtros discretos

7. Filtragem FIR rápida usando a FFT
método overlap-add
método overlap-save

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

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

10. Processamento de sinais fisiológicos
exemplos de aplicações

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. As primeiras incluem: a) a apresentação teórica e ilustração dos conteúdos da unidade curricular usando suporte multimédia, b) resolução convencional ou em ambiente Matlab de exercícios propostos para um domínio esclarecido dos conteúdos, e c) realização no final de algumas aulas de mini-testes individuais. As aulas práticas envolvem a realização de trabalhos experimentais em laboratório usando Matlab, a plataforma Biopac de aquisição e análise de sinal fisiológico, e também uma plataforma DSP de execução de algoritmos de processamento de sinal em tempo-real.

Software

Matlab 6 R12.1

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Participação presencial (estimativa)	Participação presencial	52,00
Exame Final	Exame	3,00
Preparação para mini-teste / exame	Exame	42,00
	Total:	-	0,00

Componentes de Ocupação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Data Conclusão
Estudo regular	Estudo autónomo	65
	Total:	65,00

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 um mínimo de dois mini-testes e três trabalhos de laboratório ao longo do semestre. As classificações de mini-teste (individuais) são ponderadas a 40% e as dos trabalhos de laboratório (grupos de dois estudantes) são ponderadas a 60%.

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 = 0.3F + 0.7E.

Todas as classificações na escala [0, 20]. 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.