Segmentación automática de señales no estacionarias utilizando la transformada Wavelet estacionaria
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Tecnológica de Pereira
2007
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876482354345672704 |
|---|---|
| author | Cristian Guarnizo |
| author_facet | Cristian Guarnizo |
| contents | Segmentación automática de señales no estacionarias utilizando la transformada Wavelet estacionaria Cristian Guarnizo Ingeniería MER voz ECG Wavelets segmentación Las señales bioeléctricas contienen información de procesos fisiológicosrepresentados por eventos relevantes para los especialistas de acuerdo a la señalanalizada. Debido a que las señales fisiológicas se caracterizan por eventos ocambios fuertes (complejo QRS en señales electrocardiográficas (ECG),potenciales de acción en microelectrodos de registro (MER)) se emplea latransformada wavelet que representa mejor estos cambios que otrastrasformadas. Teniendo en cuenta la representación tiempo frecuencia de latransformada wavelet estacionaria se utilizan algoritmos de detección decambios abruptos sobre los coeficientes entregados por nivel, con el objetivo delocalizar los cambios abruptos no solo en el tiempo sino también en lafrecuencia. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_84934006 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Tecnológica de Pereira |
| spellingShingle | Segmentación automática de señales no estacionarias utilizando la transformada Wavelet estacionaria Cristian Guarnizo Ingeniería MER voz ECG Wavelets segmentación Segmentación automática de señales no estacionarias utilizando la transformada Wavelet estacionaria Cristian Guarnizo Ingeniería MER voz ECG Wavelets segmentación Las señales bioeléctricas contienen información de procesos fisiológicosrepresentados por eventos relevantes para los especialistas de acuerdo a la señalanalizada. Debido a que las señales fisiológicas se caracterizan por eventos ocambios fuertes (complejo QRS en señales electrocardiográficas (ECG),potenciales de acción en microelectrodos de registro (MER)) se emplea latransformada wavelet que representa mejor estos cambios que otrastrasformadas. Teniendo en cuenta la representación tiempo frecuencia de latransformada wavelet estacionaria se utilizan algoritmos de detección decambios abruptos sobre los coeficientes entregados por nivel, con el objetivo delocalizar los cambios abruptos no solo en el tiempo sino también en lafrecuencia. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
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| topic | Ingeniería MER voz ECG Wavelets segmentación |
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