Array Signal Processing Applications on Biomedical Engineering
Multisensor; vestível; aprendizado de máquina; seleção de pedido de modelo
O presente projeto de tese visa propor soluções de hardware e software para aplicações biomédicas aplicações de engenharia, em particular, usando técnicas de processamento de sinal de matriz. Primeiro um multi-sensor dispositivo de saúde vestível (MWHD), incluindo algoritmos de processamento de sinal de alta resolução para medir a Frequência Cardíaca (FC) e os passos, é proposta. Em seguida, uma nova modificação do tradicional Critério de Teoria da Informação (ITC) baseado em valores próprios é apresentada para estimar o número de componentes de dados de Magnetoencefalografia (MEG) e Eletroencefalografia (EEG). Finalmente, um não supervisionado é desenvolvida uma estrutura para a identificação do Potencial Evocado Visual (VEP) em medições de MEG. As abordagens propostas são validadas usando medições.