No-estacionariedad, multifractalidad y limpieza de ruido en señales reales
Palabras clave:
Señales biomédicas, procesamiento de señales, análisis deseñales, reconocimiento de patrones, inteligencia computacionalResumen
Las señales biomédicas, como el electrocardiograma, el electroencefalograma, o la señal de voz, tienen en común características de no estacionariedad y no linealidad. Aunque enmuchas aplicaciones se considera que se trata de señales estacionarias procedentes de sistemas lineales, ésta simplificación constituye una hipótesis de trabajo válida sólo como una aproximación que permite la aplicación de técnicas clásicas deanálisis de señales. Muchos trastornos que afectan a uno o varios órganos pueden ser detectados a través de un correcto análisis de las señales en cuya producción están involucrados. Sin embargo, debe atenderse al hecho de que una señal procedente de un sistema patológico se aleja aún más de las condiciones hipotéticas de estacionariedad y linealidad. Se desprende de esta circunstancia la necesidad de abordar el análisis de las señales biomédicas mediante técnicas no convencionales que permitan su tratamiento en un marco que tenga en cuenta sus características de no estacionariedad y no linealidad. Sobre la base de la experiencia del grupo de trabajo en las áreas del análisis tiempo-frecuencia/escala, análisis y modelado estadístico, análisis multifractal, complejidad y métodos guiados por los datos (adaptativos), a partir de problemas reales se han propuesto y estudiado nuevas técnicas que posibiliten su solución.Descargas
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Publicado
2016-11-08
Cómo citar
Torres, M. E., & Schlotthauer, G. (2016). No-estacionariedad, multifractalidad y limpieza de ruido en señales reales. Ciencia, Docencia Y Tecnología Suplemento, 6(6). Recuperado a partir de https://ojs-act.uner.edu.ar/index.php/Scdyt/article/view/279
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Facultad de Ingeniería
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