Atenuación de rizado en la densidad espectral de potencia calculada en una señal de ritmo cardiaco
Resumen
El análisis de la variabilidad de la frecuencia cardiaca está basado en el estudio de los cambios de cada ciclo cardiaco. Estos cambios son estudiados a partir de la señal de ritmo cardiaco compuesta por los tiempos entre cada onda de la señal electrocardiográfica. El análisis de la señal de ritmo cardiaco es realizado en dos métodos: cálculos estadísticos (dominio del tiempo) y estimación de la densidad espectral de potencia (dominio de la frecuencia). La estimación de la densidad espectral de potencia (PSD) de una señal de ritmo cardiaco requiere métodos orientados para señales con muestreo irregular. Para este caso se ha implementado la estrategia de Lomb. El objetivo de este artículo es la implementación del método de promediado de espectros para atenuar los rizados que aparecen en el cálculo de la PSD.El procedimiento final se basa en la aplicación de la misma técnica de tomar señales de ritmo cardíacos adquiridos de ritmo sinusal normal del repositorio "Physionet". Los resultados obtenidos de estos experimentos mostraron una disminución de la ondulación en el PSD y la variación de los parámetros en el dominio de la frecuencia.
Citas
MALIK M. (2010). "Clinical Guide to Cardiac Autonomic Tests". K.luwer Academic Publisher. Netherland. Pag 149.
LOMB N. R. (1976). "Least-squares frequency analysis o/ unequally spaced data" Astrophysics and Space Science, vol. 39, no. 2, pp. 447-462.
PRESS W. (2007). "Numerical Recipes" 3r Edition. Hong Kong, China: Cambridge University Press. Pp685.
LAGUNA P., G. B. MOODY AND R.G. MARK (1998). "Power Spectra Density of Unevenly Sampled Data by Least-Square Ana lysis: Performance and Application to Heart Rate Signals". IEEE Trans. On Biomedical Engineering Vol. 45, No. 6. June. pp. 698-715.
SHAO-YEN TSENG; WAI-CHI FANG, (2010). "An ejfective heart rate variability processor design based on time-frequency analysis algorithm using windowed Lomb periodogram" Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS), IEEE , vol., no., pp.82-85, 3-5 Nov.
ZHIGUO ZHANG; SHING-CHOW CHAN. (2005). "Robust adaptive Lomb periodogram for time-frequency analysis of signals with sinusoidal and transient components" Acoustics, Speech, and Signa! Processing . Proceedings. (ICASSP '05). IEEE Intemational Conference on, vol.4, no., pp. iv/493- iv/496 Vol. 4, 18-23.
ZHANG, Z.G.; CAi, X.L.; CHAN, S.C.; HU, Y.; HU, L.; CHANG, C.Q. (2009). "Time-frequency coherence analysis of multi-channel eventrelated potential using adaptive windowed Lomb periodogram" Neural Engineering. NER '09. 4th lntemational IEEE/EMBS Conference on, vol., no., pp.657-660, April 29 2009-May 2 2009.
ZHANG, Z.G.; CHAN, S.C. (2010). "Harmonic analysis of power system signals using a new regularized adaptive windowed Lomb periodogram," Green Circuits and Systems (ICGCS), 2010 Intemational Conference on, vol., no., pp.567 -572, 21-23 June.
THONG, T.; MCNAMES, J.; ABOY, M. (2004). "Lomb-Wechperiodogram for non-uniform sampling" Engineering in Medicine and Biology Society, 2004. IEMBS '04. 26th Annual Intemational Conference of the IEEE, vol.l , no., pp.271-274, 1-5 Sept.
HUI-BOMENG; YAN-LI GAO; ZHI QIANG LIU; YAN-FANG YU; JIAN-HUA WU. (2010). "Analysis of Turbulent Characteristics of Unevenly Velocity Signals in KSM Used Empirical Mode Decomposition and Lomb Periodogram" Information Engineering and Computer Science (ICIECS), 2010 2nd Intemational Conference on, vol., no., pp.1-4, 25-26 Dec.
VASU, V.; FOX, N.; HENEGHAN, C.; SEZER, S. (2010). "Using the Lomb periodogram for non-contact estimation of respiration rates" Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual Intemational Conference of the IEEE, vol., no., pp.2407-241 O, Aug. 3l 2010-Sept. 4.