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Universidade Federal do Pará

 PPGEE – Programa Pós Graduação em Engenharia Elétrica

Processamento Sinais Biomédicos

Professor: .....................

Relatório Final Assignment

Breno Ramos Pantoja

BELÉM

Dezembro/ 2012

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Sumário

1 Introdução        

2 Objetivo        

3 Sinais        

3.1 Filtros        

3.1.1 Definição        

3.1.2 Classificação de Filtros        

3.2 Média Coerente (Coherent averaging)        

3.2.1 Definição        

4 Lista de Exercícios        

PROBLEM 1        

PROBLEM  2        

5 Trabalhos futuros        

6 Bibliografia        

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Índice de Figura

Figura 1:  Filtros Digitais, (a) passa baixa, (b) passa alta, (c) passa banda, (d) passa banda [10].        

Figura 2: resolução da questão 1, a equação de calibração.        

Figura 3:  O Sinal com filtro FIR com aproximação do tipo Butterworth, destacando a frequência de 10 Hz.        

Figura 4: O Filtro FIR com aproximação Butterworth com melhor visualização.        

Figura 5: O Sinal com filtragem passa alta FIR, com aproximação Butterworth.        

Figura 6: Filtro passa banda segmentando frequência 2000 Hz e 4000 Hz.        

Figura 7: A Velocidade do Fluxo em cm / s.        

Figura 8:  A pressão arterial em mmHgl.        

Figura 9: A pressão da câmera de sucção aplicada ás pernas em mmHg.        

Figura 10: velocidade de fluxo com a média coerente.        

Figura 11: A pressão sanguínea arterial com a média coerente.        

Figura 12: A pressão na câmara de sucção aplicada às pernas com a média coerente.        

Figura 13: Tela de erro, ilustra que os dados do corpo de pressão negativa não são menores que zero.        

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Lista de Equações

Equação 1: Somatório de Impulso.        

Equação 2: Filtro Passa Baixa.        

Equação 3: Filtro FIR.        

Equação 4: Filtro Butterworth.        

Equação 5: Média Coerente (Coherent averaging).        

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1 Introdução

        Em computação e em engenharia é comuns se utilizar alguns sistemas eletrônicos juntamente com softwares para fins de monitoramentos, principalmente no objetivo de analisar, acompanhar tratamento de doenças.  Tendo a tecnologia moderna, módulos podem ser criados de forma autômato, independente, podendo ser um sistema microcontrolado (um sistema Embarcado), além de gerenciar toda a aquisição de sinais,  como frequências arterial, cardíaca são implementados por inteligência artificial Fuzzy que também são monitoradas através de eletrodos, portanto é possível ser um “portátil de estimulação neuromuscular computadorizado”,  controlado a distância pela rede mundial de computadores na qual é uma realidade nos dias atuais, melhorando um tratamento fisioterápico,  por exemplo, “pacientes hemiplégico” de acordo com a tese de doutorado de Silva, T., I. [1] .

        Para analise de sinais como de oscilações mecânicas, ocasionadas por contração muscular como a mecanomiografia (MMG), a eletromiografia (EMG), fazem a medida das atividades elétricas de uma região especifica do corpo humano, logo são comparadas, avaliados em  alguns cenários específicos. Na tese de doutorado de Sheeren, E., M.,  faz a coletas de informações de MMG e EMG compostos por 10 voluntários, e por último, todos os sinais são mostrados no domínio do tempo e da frequência.  Parâmetros tais que: root mean square (RMS), frequência mediana (FM) são fatores importantes para serem descritos, ilustrados neste trabalho [2].

         Existem vários tipos de sinais voltados para área biomédica/engenharia biomédica como: Electromyography signal (EMG), Electroencephalography signal (EEG), Electrooculogram signal (EOG), Electrocardiogram signal (ECG). Cada sinal corresponde uma característica de um tecido ou órgão humano específico e são coletados através de eletrodos. Este estudo é voltado para o bem estar do individuo saldável ou não [3] [4]. Sinais EOG são voltados para a sua atividade elétrica do globo ocular. Para sinais do coração, o ECG mostra a frequência cardíaca, a estabilidade, vida útil do orgão [3].

        Em sinais EEG, a onda cerebral é estudada e podem ser classificadas tais formas [3]:

• Ondas Alpha - Espectros de frequência entre 8 Hz a 13 Hz;
• Ondas Betas – Espectros de frequência entre 13 Hz a 30 Hz;
• Onda Delta - Espectros de frequência entre 0.5 Hz a 4 Hz;
• Onda Theta – Espectros de frequência entre 4 Hz a 8 Hz;
• Ondas Gammas – Espectro de frequência acima de 30Hz.

        Para sinais EMG, analise elétrica através das contrações musculares que se aplica em estudos de doenças nas quais podem afetar área musculares após, durante ou depois de exercícios físicos, comuns acontecerem lesões para quem pratica exercícios somente  nos  fins de semana ou até para os atletas mais experientes  [4].        

        É comum encontrar aplicações: na computação; na engenharia ou na medicina (engenharia biomédica) [8], à análise de sinais de eletromiografia (EMG) , alguns métodos servem para suavizar segmentos dos sinais, a média coerente é adequada para este fim [5].