Las señales bioeléctricas son señales cuya magnitud y frecuencia son pequeñas, la magnitud es del orden de los microvoltios y la frecuencia no supera los 40 hz, debido a estas características son fácilmente contaminadas por ruido.
Se desarrollaron los algoritmos en el programa MatLab 7. Se aplicaron los algoritmos al preprocesamiento de señales generadas en MatLab, las cuales son señales de comportamiento variable en amplitud y en frecuencia, a éstas señales se les agregó ruido gaussiano y se tomaron medidas de distorsión (cantidad de ruido), para evaluar el resultado final en el desempeño de los algoritmos, estas medidas de distorsión comprueban la señal resultado de la aplicación del algoritmo, es decir la señal filtrada con la señal de entrada tomada como referencia.
Se pudo concluir que la herramienta desarrollada consistente en 4 algoritmos, presentó muy buenos resultados al hallar las medidas de distorsión sobre la señal resultado y al comparar éstas con las herramientas que ofrece el programa MatLab 7, con el mismo fin llamados: Algoritmo de Kalman y Wavelets, que son teorías de gran aceptación en el procesamiento digital de señales.
CONCLUSIONES:
- Esta investigación ha desarrollado algunas técnicas de filtrado adaptativo para el preprocesamiento de señales de origen de la señal bien sea de origen cardíaco, de origen cerebral, de origen muscular, entre otras; y que procesa la señal sin que afecte el origen del ruido, bien sea generado en la red eléctrica, en los aparatos usados en el proceso de adquisición o en los cambios que ofrece la señal debido al movimiento muscular involuntario del individuo de estudio. - Las técnicas desarrolladas demostraron su flexibilidad al momento del cambio en la señal origen, y su procesamiento fue adecuado según las medidas de desempeño de los algoritmos; demostrando porque son una técnica de gran aceptación y estudio a nivel mundial, y que están al nivel de otras técnicas de procesamiento de señales como lo son las Wavelets. Los resultados tanto numéricos como gráficos fueron los esperados validando la herramienta computacional desarrollada en la investigación digital de señales aleatorias generadas por computador. - El algoritmo que mejor resultado mostró en todas las pruebas de simulaciones fue el LMS, presentó un bajo mse, una alta, incluso perfecta correlación y una alta relación señal original-señal filtrada, en algunas simulaciones se observa superado en tiempo de simulación por otros algoritmos pero no son relevantes frente a los resultados obtenidos en los demás valores. Por lo anterior se demuestra que la herramienta desarrollada ofrece un excelente desempeño frente a otras técnicas usadas con el mismo objetivo. - Los algoritmos computacionales desarrollados bajo un ambiente Windows y dentro del programa MatLab 7, desarrollaron gran aceptación en tiempo de simulación lo que permite concluir que al ser implementados bajo un ambiente Linux o cualquier otro sistema operativo de menor exigencia de memoria y desarrollar en lenguaje C y en un programa el cual necesite menos librerías en el proceso de simulación, permitiría aumentar la rapidez de respuesta de los algoritmos, permitiendo resultados óptimos al incrementar el número de iteraciones del proceso.
