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Engenharia Médica Aplicada

Esse repositório contém todos os algoritimos estudados na disciplina "Engenharia Médica Aplicada" do curso de graduação em Engenharia Biomédica na UNIFESP no ano de 2018. Todos os algoritimos estão escritos nas linguagens MatLab e Python. O conteúdo programático da disciplina pode ser encontrado aqui.

Começando

Pre requisitos

Para executar os algoritimos deste repositório, é necessário ter MatLab (ou Octave) ou Python 3 ou ambos instalados.

Dependencias Python

Para executar os scripts em python, você precisará ter as seguintes bibliotecas instaladas:

$ pip3 install numpy

$ pip3 install matplotlib

$ pip3 install spectrum

Algoritimos

Os algoritimos estudados na disciplina estão divididos nos seguintes grupos:

Algoritimos de extração e seleção de características:

  • Seleção Escalar por matriz de correlação
  • Seleção Escalar por curva ROC (Receiver Operating Characteristics)
  • Seleção Vetorial
  • Critério FDR

Algoritimos de pré processamento de dados:

  • Normalização de dados
  • Remoção de outliers

Algoritimos de redução de dimensionalidade e Whitening data:

  • PCA (Principal Component Analisys)
  • SVD (Singular Value Decomposition)
  • ICA (Independent Component Analisys)

Algoritimos de classificação:

  • Bayesiano
  • Perceptron
  • Perceptron Pocket
  • Minima distancia euclideana
  • Minima distancia de Mahalanobis
  • LS
  • FDA
  • SVM (Support Vector Machine)

Feito com

  • MatLab: A software for numerical computation.

  • Gnu Octave: Scientific Programming Language.