Segmentación automática de señales no estacionarias utilizando la transformada wavelet estacionaria.

• Autores: Cristian Guarnizo Lemus
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 2, Nº. 34, 2007, págs. 31-35
• Idioma: español
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• Resumen
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    Las señales bioeléctricas contienen información de procesos fisiológicos representados por eventos relevantes para los especialistas de acuerdo a la señal analizada. Debido a que las señales fisiológicas se caracterizan por eventos o cambios fuertes (complejo QRS en señales electrocardiográficas (ECG), potenciales de acción en microelectrodos de registro (MER)) se emplea la transformada wavelet que representa mejor estos cambios que otras trasformadas. Teniendo en cuenta la representación tiempo � frecuencia de la transformada wavelet estacionaria se utilizan algoritmos de detección de cambios abruptos sobre los coeficientes entregados por nivel, con el objetivo de localizar los cambios abruptos no solo en el tiempo sino también en la frecuencia.

  • English

    Bioelectrics signals carry events which deliver relevant information to specialists, depending on the analized signal. Due to physiological signals are characterized by events or abrupt changes (QRS complex in ECG, action potential in MER), the wavelet transform is employed to get a better representation of these events. Taking advantage of undecimated wavelet transform representation in the time-frequency plane we use abrupt change detection algorithms on the coefficients of each scale, for locating abrupt changes not just in the time plane but also in the frequency plane.