Acquisire le competenze specifiche sulle metodiche di elaborazione e classificazione di dati e segnali biomedici, mettendo gli allievi in grado di comprendere e collegare le varie metodologie in un contesto integrato di elaborazione.
Estendere le competenze acquisite nei corsi di teoria e di elaborazione dei segnali per la loro applicazione nell’ambito biomedico.
Estendere le competenze acquisite nei corsi di teoria e di elaborazione dei segnali per la loro applicazione nell’ambito biomedico.
scheda docente materiale didattico
Materiale on-line (appunti, esercizi, soluzioni. Download da Moodle).
Programma
Introduzione al corso. Segnali biomedici: Elettroencefalografia (EEG), Elettromiografia (EMG), Elettrocardiografia (ECG). Elementi di base di elaborazione dei segnali: rappresentazione nel dominio della frequenza, filtraggio, rimozione di rumore ed artefatti. Stima spettrale: approcci di tipo parametrico e non-parametrico. Analisi tempo-frequenza: Short Time Fourier Transform e lo Spettrogramma, Wavelet e lo Scalogramma. Esercitazioni in Matlab.Testi Adottati
L. Sornmo, P. Laguna. Bioelectrical signal processing in cardiac and neurological applications. Elsevier Academic Press. 2005.Materiale on-line (appunti, esercizi, soluzioni. Download da Moodle).
Modalità Valutazione
La valutazione prevede una prova orale e una prova pratica. La prova pratica si basa sullo svolgimento di esercizi di elaborazione di segnali biomedici usando Matlab. Nel periodo di emergenza COVID-19 l’esame di profitto sarà svolto secondo quanto previsto all’art.1 del Decreto Rettorale n°. 703 del 5 maggio 2020