INGENIERÍA BIOMÉDICA MATERIA: PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES

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MATERIAL UTILIZADO

-Amplificador de Instrumentación AD620.

-Amplificador Operacional LM741.

-Porta circuitos integrados.

-Resistencias de 220kΩ, 1MΩ, 22kΩ, 6.8kΩ, 10kΩ y 1kΩ.

-Capacitores cerámicos de 0.1µF.

-Cable.

-Placa fenólica.

-Potenciómetro.

-Electrodos.

-Multímetro.

-Fuente dual.

-Osciloscopio

-Cautín y estaño.

-Computadora.

-Software Matlab.

-Arduino.

DESARROLLO EXPERIMENTAL

1.- Diseñar y construir un ECG y comprobar su funcionamiento. (Figura 1)[pic 7]

[pic 8]

2.- Utilizando un medio de adquisición de datos, adquirir 1 minuto de la señal ECG a 2KHz de frecuencia de muestreo en un mínimo de 10 bits de resolución. (Figura 3)[pic 9][pic 10]

[pic 11]

3.-Obtener la FFT de la señal ECG y describirla.[pic 12]

4.- Diseñar en Matlab una etapa de Filtrado adecuado, filtro pasa banda (0.1-100 Hz), filtro Notch para 45-65 Hz. (Figura 4a y 4b)

En este apartado se hace un código en Matlab adecuado para simular un filtro digital para poder tener una señal de ECG libre de ruido. (Anexo 1)

[pic 13][pic 14]

Figura 4a Filtro pasa-banda Figura 4b Filtro Notch

5.- Filtrar la señal la señal usando el comando filter (convolución).

Este proceso se puede apreciar en el código de MatLab puesto que al momento de realizar el proceso de filtrado se debe tener los parámetros del filtro así como el puerto a utilizar en Arduino. (Anexo 1)

6.- Analizar la señal resultante y en caso dado ajustar parámetros del filtro a fin de obtener mejores resultados.

7.- Crear un programa que basado en la ecuación de los filtros FIR realice el proceso de filtrado.

En este apartado se optó por utilizar un programa para visualizar que la correcta función del filtro anteriormente diseñado en un software. Se utilizó el software de MatLab y se tomaron los valores de b, que viene siento el muestreo que nos proporcionó dicho programa, esos valores se utilizan en nuestro caso Arduino para visualizar la señal del ECG en tiempo real filtrada. (Anexo 2)

8.- Comprobar resultado.

9.- Bajar código a Microcontrolador. (Anexo 2)

Se optó por utilizar Arduino para poder escribir un código y el filtro sea visible. (Anexo 2).

10.- Visualizar todo vía computadora.

RESULTADOS

Se puede observar que se tuvieron que realizar pruebas para comoprobar el correcto funcionamiento del ECG. Se obtuvo una señal adecuada para poder ser filtrada. En la primera prueba (Figura 5a) se obtuvo una señal muy ruidosa, se hicieron adecuaciones al circuito del ECG y se eliminó bastante ruido de la señal (Figura 5b).

[pic 15]

[pic 16]

Figura 5a Señal de ECG con mucho ruido. Figura 5b Señal de ECG con ruido eliminado.

Al final se visualiza la señal de ECG por medio de Arduino, esta señal ya está filtrada y en tiempo real.[pic 17]

[pic 18]

CONCLUSIONES Y OBSERVACIONES

El término FILTRO hace referencia a cualquier sistema que elimina, reduce y mejora lo que pasa a través de él con respecto a la entrada teniendo así salida óptima y limpia para el uso que se requiera. De acuerdo con esta definición tan general podemos tener filtros de agua, filtros de partículas de aire, filtros de aceite etc. Nosotros nos vamos a centrar en filtros digitales. Estos filtros discriminarán las señales de acuerdo con sus características frecuenciales. Este tipo de filtros tiene como entrada una secuencia discreta y como salida otra secuencia discreta, que habrá experimentado ciertas variaciones en amplitud y/o fase dependiendo del filtro empleado.

Los filtros digitales en el campo médico han mejorado la visualización de las señales fisiológicas, puesto que con su aparición redujeron y eliminaron el ruido de las señales para que los médicos puedan dar un análisis clínico más exacto.

Hemos podido comprobar la importancia de disponer de una herramienta de cálculo potente para el diseño de sistemas electrónicos complejos como pueden ser los filtros. Dentro de esas herramientas Matlab se sitúa como una de las más empleadas y la que, por el momento, ha conseguido mayor aceptación y desarrollo. Por ende, hemos visto las principales características de los filtros digitales y como se usa hoy en día para aplicaciones.

Cabe mencionar que racias a la ayuda de Matlab pudimos verificar como es el comportamiento de una señal no filtrada y una señal filtrada, siendo la última una señal muy limpia y adecuada para uso biomédico sin necesidad de estar construyendo filtros de manera analógica, puesto que, si tuviéramos que construir un filtro de orden 65 sería un monstruo electrónico, en cambio con los filtros digitales a través de Matlab se hace más fácil el diseño.

ANEXOS

Anexo 1 Código de MatLab del filtro digital.

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%%Primero se definen los valores que se requieren para la obtención de los datos en arduino.

fs=1000;

mag=[0,1,0];