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O processamento de sinais biomédicos apresenta uma série de desafios. Estes sinais são usualmente de baixa amplitude, não estacionários, contaminados por artefatos de medição e operacionais. Assim sendo, os algoritmos utilizados para o processamento devem apresentar sensibilidade para lidar com sinais com baixa relação sinal/ruído, rastrear variações temporais de características fisiológicas e reconhecer padrões indesejados de comportamento. Os sinais de eletrocardiograma (ECG) permitem extrair informações relevantes sobre a saúde de um indivíduo e detectar possíveis doenças cardíacas. Tendo isso em vista, o presente trabalho visa avaliar algoritmos de detecção do complexo QRS. Os algoritmos foram implementados utilizando o software Matlab. Para testar os algoritmos foram utilizados dados reais medidos e dados provenientes do banco de dados da Physionet. Inicialmente foi utilizado o algoritmo de Pan Thompkins como base para detecção da frequência cardíaca. A partir disso, foi possível realizar ajustes no processamento do sinal e no algoritmo de detecção com o intuito de reduzir o tempo de processamento e as falsas detecções. Como proposta de continuidade pretende-se testar outros algoritmos e implementa-los utilizando a linguagem Python para aplicação em uma plataforma baseada em Raspberry PI.

Eletrocardiograma (ECG). Processamento de sinais. Algoritmo.