INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Julián David Echeverry Correa

0 horas

Mauricio Alexander Alvarez Lopez

0 horas

CODIGO CIE

E6-05-20

Alvaro Angel Orozco Gutiérrez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2005. Segunda Convocatoria

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollar una metodología de estimación de características discriminantes en señales acústicas de origen biológico mediante técnicas de análisis estacionarias (Linear Predictive Coding - LPC) y no estacionarias (Short Time Fourier Transform - STFT).

RESUMEN

Se presenta en este trabajo una metodología para la caracterización de señales biológicas de naturaleza acústica. Estas señales son analizadas y estudiadas por especialistas valiéndose propiamente del sentido de la audición para reconocer en ellas patrones que den cuenta de estados funcionales del cuerpo humano, bien sean estos normales o sean indicadores de patologías o anormalidades. Las técnicas empleadas en el análisis de las bioseñales se dividen en dos bloques: técnicas de representación y técnicas de identificación y estimación de sistemas biológicos. El primero de estos bloques hace referencia a la representación de señales en espacios conjuntos tiempo-frecuencia. Estos espacios alternativos de representación permiten conocer el contenido espectral en el dominio temporal sin perder resolución en ninguno de los dos espacios. La técnica de identificación y estimación de sistemas busca encontrar un modelo matemático que aproxime el proceso de generación de las señales. Teniendo conocimiento de la naturaleza matemática del proceso, es posible caracterizarlo y emplearlo en el reconocimiento de patrones, el cuál es el objetivo final de la metodología aplicada en el presente trabajo. Los resultados muestran aciertos del 90% y superiores en la tarea de reconocimiento de patrones de bioseñales, empleando las dos técnicas presentadas. Se puede concluir de esta investigación que las distribuciones en tiempo frecuencia son buenos indicadores de los cambios en la dinámica de las bioseñales. Los modelos auto-regresivos muestran buen desempeño al momento de identificar sistemas biológicos.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/06/2005

FECHA DE FINALIZACION

01/09/2006

PRODUCTOS

Caracterización de señales no estacionarias empleando distribución wigner ville en el reconocimiento de zonas cerebrales

Revista especializada

Caracterización dinámica de bioseñales utilizando superficies de ajuste

Ponencia en evento especializado