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dc.contributor.advisorGurrola Navarro, Marco Antonio
dc.contributor.authorValenzuela De La Cruz, Victor Manuel
dc.contributor.editorCUCEI
dc.contributor.editorUniversidad de Guadalajara
dc.contributor.otherMAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION
dc.date.accessioned2019-12-24T02:33:19Z-
dc.date.available2019-12-24T02:33:19Z-
dc.date.issued2017-10-27
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/79975-
dc.description.abstractAlrededor del 40% de las muertes humanas se atribuyen a problemas cardiovasculares. Una forma práctica de disminuir la mortalidad cardíaca es proveer a los pacientes de riesgo con dispositivos implantados, conocidos como marcapasos, esto es diseñado para monitorear el estado cardíaco y la actividad regular del corazón. Los marcapasos incluyen un sensor en tiempo real que refleja el estado del corazón y puede ser interpretado como un circuito con un algoritmo para comprimir la señal cardíaca eléctrica en un mismo evento [8]. Este es un ejemplo claro en donde los resultados en tiempo real son crıticos. Un sistema en tiempo real es aquel que genera una respuesta ante un estımulo de entrada en un tiempo que es apreciable para el usuario como inexistente. En la practica, este tipo de sistemas presentan una respuesta en un tiempo reducido que puede ser despreciable por el usuario pero crítico para la toma de decisiones y la realización de actividades posteriores. Por ejemplo, la detección de complejos QRS en pacientes, si bien la detección con una diferencia de milisegundos no llegara a ser crítica, en el campo de protección civil, la predicción de grandes olas potenciales capaces de producir una onda tsunami pudiera ser importante para comenzar los protocolos de seguridad involucrados. En general, la clasificación de un sistema en tiempo real como crítico dependera de las prestaciones requeridas para dicho sistema y su aplicación.
dc.description.tableofcontentsIndice de figuras Indice de tablas 1. Introducción 1.1. Estado del Arte 1.2. Planteamiento del Problema 1.3. Hipótesis 1.4. Justificación 1.5. Enfoque de la Investigación 2. Fundamentos Teóricos 2.1. Tiempo Real 2.1.1. Sistema de Tiempo Real 2.1.2. Características de un Sistema de Tiempo Real 2.1.3. Desventajas de un Sistema de Tiempo Real 2.2. Señales Biomédicas de Estudio 2.2.1. El Corazón 2.2.2. Electrocardiograma (ECG) 2.3. Función Wavelet 2.3.1. Ventajas del uso de Wavelets 2.3.2. Definicion de Wavelet 2.3.3. Tipos de Wavelets 2.4. Transformada Wavelet 2.4.1. Transformada Wavelet vs Transformada de Fourier 2.4.2. Transformada Wavelet Continua 2.4.3. Transformada Wavelet Discreta 2.5. Transformada Wavelet Semidiscreta 2.6. Aplicaciones 2.6.1. Reducción de Ruido 2.6.2. Detección de Ondas Sísmicas 2.6.3. Análisis de Bio- Señales 3. Análisis de Retardo en la Transformada Wavelet 3.1. Metodología para Sistemas de Detección de Patrones con la Transformada Wavelet 3.2. Fuentes de Retardo 3.3. Demostraciones Matemáticas para uso de Transformada Wavelet en Sistemas de Tiempo Real 3.3.1. Soporte Finito 3.3.2. Causalidad de la Función Wavelet 3.3.3. Retardo en Tiempo Continuo de la Transformada Wavelet 3.3.4. Transformada Wavelet con una Función Semidiscreta 3.3.5. Retardo en Sistema Digital con la Transformada Wavelet 3.4. Detección Óptima de Patrones 4. Desarrollo de Sistemas Detectores QRS 4.1. Descripción del Sistema Detector de Complejos QRS 4.1.1. Consideraciones para Manejar el Tiempo Real 4.1.2. Obtención de Coeficientes para Función Wavelet 4.1.3. Implementación de Transformada Wavelet 4.1.4. Umbral Fijo y Contadores 4.1.5. Detección de Complejos QRS 4.2. Simulación de Sistema Detector de Complejos QRS 4.3. Sistema Implementado con Componentes Analógicos 4.4. Sistema Implementado en Microcontrolador 8051 4.4.1. Descripción General del Sistema 4.4.2. Consideraciones para el Diseño 4.4.3. Etapas de desarrollo 4.4.4. Sistema Detector Completo 4.5. Sistema Implementado en FPGA 4.5.1. Algoritmo de Multiplicación Booth-2 4.5.2. Multiplicador como Acelerador de Hardware 4.5.3. Softcore Nios II para procesamiento de TW 4.5.4. Detección de Umbral y Generación de Señal Digital en Nios II 4.5.5. Consideraciones del Diseño y Manejo de Datos 5. Discusión de Resultados 5.1. Metodología para Verificación de Resultados 5.1.1. Adquisición de Resultados para Procesamiento 5.1.2. Algoritmo para análisis de resultados 5.2. Resultados de implementación 5.2.1. Sistema con Componentes Analógicos 5.2.2. Sistema en Microcontrolador 8051 5.2.3. Sistema en FPGA 5.3. Comparación de Resultados 5.4. Discusión 6. Conclusiones Referencias
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isoes
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectProblemas Cardiovasculares
dc.subjectDispositivos Implantados
dc.subjectMarcapasos
dc.subjectSensor De Tiempo Real
dc.subjectAlgoritmo
dc.titleANÁLISIS DE RETARDO DE LA TRANSFORMADA WAVELET EN SISTEMAS DE TIEMPO REAL
dc.typeMaestria
dc.typeTesis
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderValenzuela De La Cruz, Victor Manuel
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
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