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Analisis de datos procedentes de estudios de neuro fisiologia en entornos de realidad virtual

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Analisis de datos procedentes de estudios de neuro fisiologia en entornos de realidad virtual

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dc.contributor.advisor Sanchis Sabater, Antonio es_ES
dc.contributor.author Caballero Blas, Rodrigo es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-04T22:42:57Z
dc.date.available 2020-05-04T22:42:57Z
dc.date.created 2019-07-26
dc.date.issued 2020-05-05 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/142254
dc.description.abstract [ES] El objetivo de la tesis fue investigar los métodos de eliminación de señales y artefactos previos al proceso en las señales de ECG y PPG. No solo, hemos evaluado e implementado algunos algoritmos existentes, sino que también hemos estudiado las principales características de la señal biomédica y las razones por las cuales aparece el ruido y los artefactos. Para la señal de ECG desarrollamos un nuevo método propuesto que utiliza un enfoque basado en tres etapas con filtro de ruido, algoritmo de Pan-Thomings y la sustitución de las áreas de artefactos por el promedio de la señal. Por otro lado, diseñamos un prototipo para el procesamiento de señal PPG basado en las características de los picos. Los resultados fueron prometedores y nuestro método propuesto es fácil de implementar. Este proyecto pertenece al estudio "Investigación de los efectos de la personalidad y la capacidad de respuesta al estrés sobre las respuestas y comportamientos autónomos en entornos de realidad virtual social". Durante esta investigación, recopilamos una gran cantidad de datos, por lo que en otra parte del proyecto, hemos contemplado diferentes formas de automatizar el preprocesamiento utilizando la aplicación de software AcqKnowledge 5.0. es_ES
dc.description.abstract [EN] The aim of thesis was investigate methods for pre-process signal and artifacts removal in ECG and PPG signals. Not only, we have evaluated and implemented a few existing algorithms, but also, we have studied main characteristics of biomedical signal and the reasons why noise and artifacts appear. For the ECG signal we developed a new pro-posed method that uses a three-stage based approach with noise filtering, Pan-Thomkings algorithm and the substitution of the artifacts areas by the average of the signal. On the other hand we design a prototype for the PPG signal processing based in the peaks characteristics. The results were promising and our proposed method is easy to implement. This project belongs to the study Investigating effects of personality and stress responsiveness on autonomic responses and behavior in social virtual reality settings . During, this research we collected a large amount of data, so as another part of the project, we have contemplated different ways to automate the pre-processing us-ing the software application AcqKnowledge 5.0. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Procesamiento de señal es_ES
dc.subject Electrocardiograma es_ES
dc.subject Fotoplestimografía es_ES
dc.subject Signal processing es_ES
dc.subject Photoplethysmogram es_ES
dc.subject Electrocardiogram es_ES
dc.subject.classification FISICA APLICADA es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Biomédica-Grau en Enginyeria Biomèdica es_ES
dc.title Analisis de datos procedentes de estudios de neuro fisiologia en entornos de realidad virtual es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials es_ES
dc.description.bibliographicCitation Caballero Blas, R. (2019). Analisis de datos procedentes de estudios de neuro fisiologia en entornos de realidad virtual. http://hdl.handle.net/10251/142254 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\96150 es_ES


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