En la presente tesis doctoral se presentan nuevas técnicas para la codificación eficiente de la señal electrocardiográfica (ECG), Para ello se utilizan diversas transformaciones ortogonales que logran concentrar la mayor parte de la información de la señal (energía) en un número reducido de coeficientes. Con estos coeficientes se logra reconstruir de forma muy aproximada a la señal original obteniéndose una elevada relación de compresión.
Se analizan transformaciones ortogonales cuyas funciones base se adaptan a la morfología de la señal de entrada. En particular se consideran la transformada de Hermite, la transformada óptima de Karhunen-Loéve y expansiones ortogonales con Wavelet-Packets. La solución con Wavelet-Packets es la que proporciona mejores prestaciones ya que necesita un volumen de información lateral mucho menor que la transformada óptima de Karhunen-Loéve.
Las relaicones de compresión obtenidas en esta tesis superan a las publicadas por otros métodos de compresión de la señal ECG.
Los coeficientes transformados se calculan mediante producto escalar y estimación adaptativa con el algoritmo LMS.
Se demuestra que ambos sistemas son equivalentes a un filtrado lineal variante en el tiempo y periódico. Esta nueva interpretación permite cuantificar la distorsión introducida al utilizar un reducido número de funciones base, así como la distorsión originada por un desalineamiento entre la señal de entrada y las funciones base.
Además se realiza un análisis de referencia son un reducido número de funciones las funciones base de una transformada.
La señal ECG siempre aparece contaminada por ruido, por lo que se realiza un análisis del efecto del ruido en la estimación de los coeficientes transformados, comparando las prestaciones del producto escalar respecto a la estimación adaptativa con el algoritmo LMS. Se consideran los casos de señales estacionarias y señales no es
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