Resum
L’objectiu fonamental per al qual actualment es desenvolupen sistemes de comunicacions corporals o BAN (del anglès “Body Area Networks”) és per obtenir y processar senyals biomètrics i d'aquesta manera poder monitoritzar o inclús tractar una determinada condició física o mèdica. Donat que el focus en aquestos sistemes es troba en la sensorització i el processat, el algoritmes utilitzats en aquest processat tenen un paper central en el funcionament del sistema. Es per això que aquesta tesi es centra precísament en els algoritmes que permeten obtenir la informació rellevant a partir del senyals recollits. En una primera part, es revisen els tipus de sensors i algoritmes utilitzats en el camp de la tele-monitorització mèdica per a després centrar l’estudi en dues aplicacions concretes y en els algoritmes relacionats. 
La primera d’aquestes aplicacions és la monitorització continua de pacients amb diabetis. L’objectiu fixat és la utilització de algoritmes de reconeixement de patrons i més concretament Màquines de Suport Vectorial o SVM (de l’anglès “Support Vector Machines”), per detectar les mesures realitzades per el monitor Minimed CGMS de Medtronic que resulten terapèuticament errònies. Metodològicament, es va monitoritzar amb el monitor CGMS Minimed un conjunt de pacients amb diapentes, dels quals, simultàniament es van extraure mostres sanguínies de manera periòdica per a mesurar la glucosa en sang. Amb el conjunt de mesures del Minimed i les de glucosa en sang, es van realitzar el entrenament i el test dels algoritmes de reconeixement o classificadors. Els resultats mostraren que els classificadors tenen la capacitat de aprendre la estructura de les dades i produir resultats de detecció d’errors acceptables. Per tant, poden detectar els intervals de temps en els quals les mesures del CGMS Minimed no són fiables. Especialment açò es va mostrar en la capacitat de detecció dels episodis de hipoglucèmia que havien segut ignorats per el monitor continu. Cal assenyalar que aquesta capacitat de detecció es a costa de alguns falsos positius que globalment no afecten a la detecció dels períodes de hipoglucèmia ja que es produeixen de manera aïllada en el temps. Per tant aquesta ferramenta pot donar suport a la interpretació clínica de les mesures realitzades amb aquest tipus de monitors continus. 
Per un altra banda, la segona aplicació considerada en aquest treball es la monitorització inalàmbrica de senyals neuronals. El recents estudis en aquest camp mèdic han demostrat que la monitorització neuronal pot propiciar avanços molt importants en l’estudi del cervell i també en el tractament de algunes condicions mèdiques com la tetraplegia o inclús en el camp de l’entreteniment. És per això que actualment hi ha nombrosos equips d’investigació que hi treballen en el desenvolupament de monitors neuronals inalàmbrics.  En aquesta tesi, l’objectiu és implementar i avaluar algoritmes de detecció, classificació i compressió de senyals neuronals junt am tècniques de transmissió per a la monitorització inalàmbrica i en temps reial de aquests senyals. Més concretament, s’ha desenvolupat, per una banda, un detector de impulsos neuronals amb llindar adaptatiu a la qualitat del senyal d’entrada, de manera que resulta innecessari situar el llindar de detecció de manera manual. Per un altra banda, s’han utilitzat classificadors basats en PCA (de l’anglès “Principal Component Anàlisi”) per a la classificació de impulsos neuronals obtenint una taxa del 92% de classificacions correctes. Juntament amb la detecció i classificació del impulsos neuronals s’ha aplicat un esquema de compressió y gestió de recursos que permet la transmissió eficient dels patrons de impulsos per a la seua interpretació en el receptor. Aquest conjunt és capaç de adaptar la compressió de 60 canals d’entrada a, per una banda, la activitat neuronal del conjunt de canals, per altra banda a la prioritat assignada a cadascun dels canals i finalment també al ample de banda disponible en cada moment. Així, es comprimeixen i multiplexen 60 canals neuronals i s’acomoden al ample de banda del canal disponible. En l’extrem del receptor, el procés de reconstrucció, interpreta les dades rebudes de manera que es possible obtindre els patrons de impulsos i poder-los interpretar. El sistema s’adapta automàticament als senyals entrants i a les condicions de transmissió del canal de comunicació. 
Finalment, tot i que el tema principal de la tesi és el processat de senyals, s’ha inclòs un capítol dedicat a la transmissió inalàmbrica, concretament a la tecnologia UWB (de l’anglès “Ultra-wide-band”) per a la comunicació al voltant del cos humà. UWB es va seleccionar per què permet altes tasses de transmissió en curtes distàncies. L’objectiu en aquest treball és avaluar l’ús d’UWB en sistemes “BAN” (comunicacions al voltant del cos humà), i més concretament en la monitorització de senyals neuronals. Pel que fa a la metodologia, s’ha realitzat una campanya de mesures del canal de UWB mesurat des de el cap a diverses posicions al llarg del cos. A partir d’aquestes mesures s’han obtingut els paràmetres que caracteritzen el canal. Addicionalment es va realitzar un experiment de transmissió reial de senyals neuronals a través d’un kit de avaluació d’UWB. A partir d’aquest experiment es van avaluar els efectes de la transmissió UWB sobre els senyals neuronals mitjançant la comparació dels patrons d’impulsos abans i després de la transmissió. Els resultats mostres que UWB proporciona una bona qualitat de transmissió a elevades taxes de transmissió fins a 2m de distancia.