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Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems

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dc.contributor.advisor Cardona Marcet, Narciso es_ES
dc.contributor.advisor Tarín Sauer, Cristina es_ES
dc.contributor.author Traver Sebastiá, Lara es_ES
dc.date.accessioned 2012-06-20T10:03:44Z
dc.date.available 2012-06-20T10:03:44Z
dc.date.created 2012-06-15T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2012-06-20T10:03:36Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/16188
dc.description.abstract El principal motivo por el cual los sistemas de comunicación en el entrono corporal se desean con el objetivo de poder obtener y procesar señales biométricas para monitorizar e incluso tratar una condición médica sea ésta causada por una enfermedad o el rendimiento de un atleta. Dado que la base de estos sistemas está en la sensorización y el procesado, los algoritmos de procesado de señal son una parte fundamental de los mismos. Esta tesis se centra en los algoritmos de tratamiento de señales en tiempo real que se utilizan tanto para monitorizar los parámetros como para obtener la información que resulta relevante de las señales obtenidas. En la primera parte se introduce los tipos de señales y sensores en los sistemas en el entrono corporal. A continuación se desarrollan dos aplicaciones concretas de los sistemas en el entorno corporal así como los algoritmos que en las mismas se utilizan. La primera aplicación es el control de glucosa en sangre en pacientes con diabetes. En esta parte se desarrolla un método de detección mediante clasificación de patronones de medidas erróneas obtenidas con el monitor contínuo comercial "Minimed CGMS". La segunda aplicacióin consiste en la monitorizacióni de señales neuronales. Descubrimientos recientes en este campo han demostrado enormes posibilidades terapéuticas (por ejemplo, pacientes con parálisis total que son capaces de comunicarse con el entrono gracias a la monitorizacióin e interpretación de señales provenientes de sus neuronas) y también de entretenimiento. En este trabajo, se han desarrollado algoritmos de detección, clasificación y compresión de impulsos neuronales y dichos algoritmos han sido evaluados junto con técnicas de transmisión inalámbricas que posibiliten una monitorización sin cables. Por último, se dedica un capítulo a la transmisión inalámbrica de señales en los sistemas en el entorno corporal. En esta parte se estudia las condiciones del canal que presenta el entorno corporal para la transmisión de s 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.source Riunet es_ES
dc.subject Signal processing es_ES
dc.subject Monitoring es_ES
dc.subject Subcutaneous glucose estimation es_ES
dc.subject Neural signals es_ES
dc.subject Ultrawideband es_ES
dc.subject Channel modelling es_ES
dc.subject Resource management es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.title Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/16188 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.description.bibliographicCitation Traver Sebastiá, L. (2012). Real-time signal detection and classification algorithms for body-centered systems [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16188 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3853 es_ES


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