Análisis espectral de señales cardiacas mediante frecuencia dominante

La Ingeniería Biomédica surgió en la década de 1950 como una fascinante mezcla interdisciplinaria, en la cual la ingeniería, la biología y la medicina aunaban esfuerzos para analizar y comprender distintas enfermedades. Las señales existentes en este área deben ser analizadas e interpretadas, más allá de las capacidades limitadas de la simple vista y la experiencia humana. Aquí es donde el procesamiento digital de la señal se postula como una herramienta indispensable para extraer la información relevante oculta en dichas señales. La electrocardiografía fue una de las primeras áreas en las que se aplicó el procesado digital de señales hace más de 50 años. Las señales electrocardiográficas continúan siendo, a día de hoy, objeto de estudio por parte de cardiólogos e ingenieros. En esta área, las técnicas de procesamiento de señal han ayudado a encontrar información oculta a simple vista que ha cambiado la forma de tratar ciertas enfermedades que fueron ya diagnosticadas previamente. Desde entonces, se han desarrollado numerosas técnicas de procesado de señales electrocardiográficas, pudiéndose resumir estas en tres grandes categorías: análisis tiempo-frecuencia, análisis de organización espacio-temporal y separación de la actividad atrial del ruido y las interferencias. Este proyecto se enmarca dentro de la primera categoría, análisis tiempo-frecuencia, y en concreto dentro de lo que se conoce como análisis de frecuencia dominante, la cual se va a aplicar al análisis de señales de fibrilación auricular. El proyecto incluye una parte teórica de análisis y desarrollo de algoritmos de procesado de señal, y una parte práctica, de programación y simulación con Matlab. Matlab es una de las herramientas fundamentales para el procesamiento digital de señales por ordenador, la cual presenta importantes funciones y utilidades para el desarrollo de proyectos en este campo. Por ello, se ha elegido dicho software como herramienta para la implementación del proyecto. ABSTRACT. Biomedical Engineering emerged in the 1950s as a fascinating interdisciplinary blend, in which engineering, biology and medicine pooled efforts to analyze and understand different diseases. Existing signals in this area should be analyzed and interpreted, beyond the limited capabilities of the naked eye and the human experience. This is where the digital signal processing is postulated as an indispensable tool to extract the relevant information hidden in these signals. Electrocardiography was one of the first areas where digital signal processing was applied over 50 years ago. Electrocardiographic signals remain, even today, the subject of close study by cardiologists and engineers. In this area, signal processing techniques have helped to find hidden information that has changed the way of treating certain diseases that were already previously diagnosed. Since then, numerous techniques have been developed for processing electrocardiographic signals. These methods can be summarized into three categories: time-frequency analysis, analysis of spatio-temporal organization and separation of atrial activity from noise and interferences. This project belongs to the first category, time-frequency analysis, and specifically to what is known as dominant frequency analysis, which is one of the fundamental tools applied in the analysis of atrial fibrillation signals. The project includes a theoretical part, related to the analysis and development of signal processing algorithms, and a practical part, related to programming and simulation using Matlab. Matlab is one of the fundamental tools for digital signal processing, presenting significant functions and advantages for the development of projects in this field. Therefore, we have chosen this software as a tool for project implementation.

Proposal of a trust and reputation model to provide recommendation in open quality oriented environments

El auge y penetración de las nuevas tecnologías junto con la llamada Web Social están cambiando la forma en la que accedemos a la medicina. Cada vez más pacientes y profesionales de la medicina están creando y consumiendo recursos digitales de contenido clínico a través de Internet, surgiendo el problema de cómo asegurar la fiabilidad de estos recursos. Además, un nuevo concepto está apareciendo, el de pervasive healthcare o sanidad ubicua, motivado por pacientes que demandan un acceso a los servicios sanitarios en todo momento y en todo lugar. Este nuevo escenario lleva aparejado un problema de confianza en los proveedores de servicios sanitarios. Las plataformas de eLearning se están erigiendo como paradigma de esta nueva Medicina 2.0 ya que proveen un servicio abierto a la vez que controlado/supervisado a recursos digitales, y facilitan las interacciones y consultas entre usuarios, suponiendo una buena aproximación para esta sanidad ubicua. En estos entornos los problemas de fiabilidad y confianza pueden ser solventados mediante la implementación de mecanismos de recomendación de recursos y personas de manera confiable. Tradicionalmente las plataformas de eLearning ya cuentan con mecanismos de recomendación, si bien están más enfocados a la recomendación de recursos. Para la recomendación de usuarios es necesario acudir a mecanismos más elaborados como son los sistemas de confianza y reputación (trust and reputation) En ambos casos, tanto la recomendación de recursos como el cálculo de la reputación de los usuarios se realiza teniendo en cuenta criterios principalmente subjetivos como son las opiniones de los usuarios. En esta tesis doctoral proponemos un nuevo modelo de confianza y reputación que combina evaluaciones automáticas de los recursos digitales en una plataforma de eLearning, con las opiniones vertidas por los usuarios como resultado de las interacciones con otros usuarios o después de consumir un recurso. El enfoque seguido presenta la novedad de la combinación de una parte objetiva con otra subjetiva, persiguiendo mitigar el efecto de posibles castigos subjetivos por parte de usuarios malintencionados, a la vez que enriquecer las evaluaciones objetivas con información adicional acerca de la capacidad pedagógica del recurso o de la persona. El resultado son recomendaciones siempre adaptadas a los requisitos de los usuarios, y de la máxima calidad tanto técnica como educativa. Esta nueva aproximación requiere una nueva herramienta para su validación in-silico, al no existir ninguna aplicación que permita la simulación de plataformas de eLearning con mecanismos de recomendación de recursos y personas, donde además los recursos sean evaluados objetivamente. Este trabajo de investigación propone pues una nueva herramienta, basada en el paradigma de programación orientada a agentes inteligentes para el modelado de comportamientos complejos de usuarios en plataformas de eLearning. Además, la herramienta permite también la simulación del funcionamiento de este tipo de entornos dedicados al intercambio de conocimiento. La evaluación del trabajo propuesto en este documento de tesis se ha realizado de manera iterativa a lo largo de diferentes escenarios en los que se ha situado al sistema frente a una amplia gama de comportamientos de usuarios. Se ha comparado el rendimiento del modelo de confianza y reputación propuesto frente a dos modos de recomendación tradicionales: a) utilizando sólo las opiniones subjetivas de los usuarios para el cálculo de la reputación y por extensión la recomendación; y b) teniendo en cuenta sólo la calidad objetiva del recurso sin hacer ningún cálculo de reputación. Los resultados obtenidos nos permiten afirmar que el modelo desarrollado mejora la recomendación ofrecida por las aproximaciones tradicionales, mostrando una mayor flexibilidad y capacidad de adaptación a diferentes situaciones. Además, el modelo propuesto es capaz de asegurar la recomendación de nuevos usuarios entrando al sistema frente a la nula recomendación para estos usuarios presentada por el modo de recomendación predominante en otras plataformas que basan la recomendación sólo en las opiniones de otros usuarios. Por último, el paradigma de agentes inteligentes ha probado su valía a la hora de modelar plataformas virtuales complejas orientadas al intercambio de conocimiento, especialmente a la hora de modelar y simular el comportamiento de los usuarios de estos entornos. La herramienta de simulación desarrollada ha permitido la evaluación del modelo de confianza y reputación propuesto en esta tesis en una amplia gama de situaciones diferentes. ABSTRACT Internet is changing everything, and this revolution is especially present in traditionally offline spaces such as medicine. In recent years health consumers and health service providers are actively creating and consuming Web contents stimulated by the emergence of the Social Web. Reliability stands out as the main concern when accessing the overwhelming amount of information available online. Along with this new way of accessing the medicine, new concepts like ubiquitous or pervasive healthcare are appearing. Trustworthiness assessment is gaining relevance: open health provisioning systems require mechanisms that help evaluating individuals’ reputation in pursuit of introducing safety to these open and dynamic environments. Technical Enhanced Learning (TEL) -commonly known as eLearning- platforms arise as a paradigm of this Medicine 2.0. They provide an open while controlled/supervised access to resources generated and shared by users, enhancing what it is being called informal learning. TEL systems also facilitate direct interactions amongst users for consultation, resulting in a good approach to ubiquitous healthcare. The aforementioned reliability and trustworthiness problems can be faced by the implementation of mechanisms for the trusted recommendation of both resources and healthcare services providers. Traditionally, eLearning platforms already integrate recommendation mechanisms, although this recommendations are basically focused on providing an ordered classifications of resources. For users’ recommendation, the implementation of trust and reputation systems appears as the best solution. Nevertheless, both approaches base the recommendation on the information from the subjective opinions of other users of the platform regarding the resources or the users. In this PhD work a novel approach is presented for the recommendation of both resources and users within open environments focused on knowledge exchange, as it is the case of TEL systems for ubiquitous healthcare. The proposed solution adds the objective evaluation of the resources to the traditional subjective personal opinions to estimate the reputation of the resources and of the users of the system. This combined measure, along with the reliability of that calculation, is used to provide trusted recommendations. The integration of opinions and evaluations, subjective and objective, allows the model to defend itself against misbehaviours. Furthermore, it also allows ‘colouring’ cold evaluation values by providing additional quality information such as the educational capacities of a digital resource in an eLearning system. As a result, the recommendations are always adapted to user requirements, and of the maximum technical and educational quality. To our knowledge, the combination of objective assessments and subjective opinions to provide recommendation has not been considered before in the literature. Therefore, for the evaluation of the trust and reputation model defined in this PhD thesis, a new simulation tool will be developed following the agent-oriented programming paradigm. The multi-agent approach allows an easy modelling of independent and proactive behaviours for the simulation of users of the system, conforming a faithful resemblance of real users of TEL platforms. For the evaluation of the proposed work, an iterative approach have been followed, testing the performance of the trust and reputation model while providing recommendation in a varied range of scenarios. A comparison with two traditional recommendation mechanisms was performed: a) using only users’ past opinions about a resource and/or other users; and b) not using any reputation assessment and providing the recommendation considering directly the objective quality of the resources. The results show that the developed model improves traditional approaches at providing recommendations in Technology Enhanced Learning (TEL) platforms, presenting a higher adaptability to different situations, whereas traditional approaches only have good results under favourable conditions. Furthermore the promotion period mechanism implemented successfully helps new users in the system to be recommended for direct interactions as well as the resources created by them. On the contrary OnlyOpinions fails completely and new users are never recommended, while traditional approaches only work partially. Finally, the agent-oriented programming (AOP) paradigm has proven its validity at modelling users’ behaviours in TEL platforms. Intelligent software agents’ characteristics matched the main requirements of the simulation tool. The proactivity, sociability and adaptability of the developed agents allowed reproducing real users’ actions and attitudes through the diverse situations defined in the evaluation framework. The result were independent users, accessing to different resources and communicating amongst them to fulfil their needs, basing these interactions on the recommendations provided by the reputation engine.

Telemetría de vehículos FSAE con microcontrolador PIC32 y transceptor de radio CC1101

Quizás el campo de las telecomunicaciones sea uno de los campos en el que más se ha progresado en este último siglo y medio, con la ayuda de otros campos de la ciencia y la técnica tales como la computación, la física electrónica, y un gran número de disciplinas, que se han utilizado estos últimos 150 años en conjunción para mejorarse unas con la ayuda de otras. Por ejemplo, la química ayuda a comprender y mejorar campos como la medicina, que también a su vez se ve mejorada por los progresos en la electrónica creados por los físicos y químicos, que poseen herramientas más potentes para calcular y simular debido a los progresos computacionales. Otro de los campos que ha sufrido un gran avance en este último siglo es el de la automoción, aunque estancados en el motor de combustión, los vehículos han sufrido enormes cambios debido a la irrupción de los avances en la electrónica del automóvil con multitud de sistemas ya ampliamente integrados en los vehículos actuales. La Formula SAE® o Formula Student es una competición de diseño, organizada por la SAE International (Society of Automotive Engineers) para estudiantes de universidades de todo el mundo que promueve la ingeniería a través de una competición donde los miembros del equipo diseñan, construyen, desarrollan y compiten en un pequeño y potente monoplaza. En el ámbito educativo, evitando el sistema tradicional de clases magistrales, se introducen cambios en las metodologías de enseñanza y surge el proyecto de la Fórmula Student para lograr una mejora en las acciones formativas, que permitan ir incorporando nuevos objetivos y diseñar nuevas situaciones de aprendizaje que supongan una oportunidad para el desarrollo de competencias de los alumnos, mejorar su formación como ingenieros y contrastar sus progresos compitiendo con las mejores universidades del mundo. En este proyecto se pretende dotar a los alumnos de las escuelas de ingeniería de la UPM que desarrollan el vehículo de FSAE de una herramienta de telemetría con la que evaluar y probar comportamiento del vehículo de FSAE junto con sus subsistemas que ellos mismos diseñan, con el objetivo de evaluar el comportamiento, introducir mejoras, analizar resultados de una manera más rápida y cómoda, con el objetivo de poder progresar más rápidamente en su desarrollo, recibiendo y almacenando una realimentación directa e instantánea del funcionamiento mediante la lectura de los datos que circulan por el bus CAN del vehículo. También ofrece la posibilidad de inyectar datos a los sistemas conectados al bus CAN de manera remota. Se engloba en el conjunto de proyectos de la FSAE, más concretamente en los basados en la plataforma PIC32 y propone una solución conjunta con otros proyectos o también por sí sola. Para la ejecución del proyecto se fabricó una placa compuesta de dos placas de circuito impreso, la de la estación base que envía comandos, instrucciones y datos para inyectar en el bus CAN del vehículo mediante radiofrecuencia y la placa que incorpora el vehículo que envía las tramas que circulan por el bus CAN del vehículo con los identificadores deseados, ejecuta los comandos recibidos por radiofrecuencia y salva las tramas CAN en una memoria USB o SD Card. Las dos PCBs constituyen el hardware del proyecto. El software se compone de dos programas. Un programa para la PCB del vehículo que emite los datos a la estación base, codificado en lenguaje C con ayuda del entorno de desarrollo MPLAB de Microchip. El otro programa hecho con LabView para la PCB de la estación base que recibe los datos provenientes del vehículo y los interpreta. Se propone un hardware y una capa o funciones de software para los microcontroladores PIC32 (similar al de otros proyectos del FSAE) para la transmisión de las tramas del bus CAN del vehículo de manera inalámbrica a una estación base, capaz de insertar tramas en el bus CAN del vehículo enviadas desde la estación base. También almacena estas tramas CAN en un dispositivo USB o SD Card situado en el vehículo. Para la transmisión de los datos se hizo un estudio de las frecuencias de transmisión, la legislación aplicable y los tipos de transceptores. Se optó por utilizar la banda de radiofrecuencia de uso común ISM de 433MHz mediante el transceptor integrado CC110L de Texas Instruments altamente configurable y con interfaz SPI. Se adquirieron dos parejas de módulos compatibles, con amplificador de potencia o sin él. LabView controla la estación que recoge las tramas CAN vía RF y está dotada del mismo transceptor de radio junto con un puente de comunicaciones SPI-USB, al que se puede acceder de dos diferentes maneras, mediante librerías dll, o mediante NI-VISA con transferencias RAW-USB. La aplicación desarrollada posee una interfaz configurable por el usuario para la muestra de los futuros sensores o actuadores que se incorporen en el vehículo y es capaz de interpretar las tramas CAN, mostrarlas, gráfica, numéricamente y almacenar esta información, como si fuera el cuadro de instrumentos del vehículo. Existe una limitación de la velocidad global del sistema en forma de cuello de botella que se crea debido a las limitaciones del transceptor CC110L por lo que si no se desea filtrar los datos que se crean necesarios, sería necesario aumentar el número de canales de radio para altas ocupaciones del bus CAN. Debido a la pérdida de relaciones con el INSIA, no se pudo probar de manera real en el propio vehículo, pero se hicieron pruebas satisfactorias (hasta 1,6 km) con una configuración de tramas CAN estándar a una velocidad de transmisión de 1 Mbit/s y un tiempo de bit de 1 microsegundo. El periférico CAN del PIC32 se programará para cumplir con estas especificaciones de la ECU del vehículo, que se presupone que es la MS3 Sport de Bosch, de la que LabView interpretará las tramas CAN recibidas de manera inalámbrica. Para poder probar el sistema, ha sido necesario reutilizar el hardware y adaptar el software del primer prototipo creado, que emite tramas CAN preprogramadas con una latencia también programable y que simulará al bus CAN proporcionando los datos a transmitir por el sistema que incorpora el vehículo. Durante el desarrollo de este proyecto, en las etapas finales, el fabricante del puente de comunicaciones SPI-USB MCP2210 liberó una librería (dll) compatible y sin errores, por lo que se nos ofrecía una oportunidad interesante para la comparación de las velocidades de acceso al transceptor de radio, que se presuponía y se comprobó más eficiente que la solución ya hecha mediante NI-VISA. ABSTRACT. The Formula SAE competition is an international university applied to technological innovation in vehicles racing type formula, in which each team, made up of students, should design, construct and test a prototype each year within certain rules. The challenge of FSAE is that it is an educational project farther away than a master class. The goal of the present project is to make a tool for other students to use it in his projects related to FSAE to test and improve the vehicle, and, the improvements that can be provided by the electronics could be materialized in a victory and win the competition with this competitive advantage. A telemetry system was developed. It sends the data provided by the car’s CAN bus through a radio frequency transceiver and receive commands to execute on the system, it provides by a base station on the ground. Moreover, constant verification in real time of the status of the car or data parameters like the revolutions per minute, pressure from collectors, water temperature, and so on, can be accessed from the base station on the ground, so that, it could be possible to study the behaviour of the vehicle in early phases of the car development. A printed circuit board, composed of two boards, and two software programs in two different languages, have been developed, and built for the project implementation. The software utilized to design the PCB is Orcad10.5/Layout. The base station PCB on a PC receives data from the PCB connected to the vehicle’s CAN bus and sends commands like set CAN filters or masks, activate data logger or inject CAN frames. This PCB is connected to a PC via USB and contains a bridge USB-SPI to communicate with a similar transceiver on the vehicle PCB. LabView controls this part of the system. A special virtual Instrument (VI) had been created in order to add future new elements to the vehicle, is a dashboard, which reads the data passed from the main VI and represents them graphically to studying the behaviour of the car on track. In this special VI other alums can make modifications to accommodate the data provided from the vehicle CAN’s bus to new elements on the vehicle, show or save the CAN frames in the form or format they want. Two methods to access to SPI bus of CC110l RF transceiver over LabView have been developed with minimum changes between them. Access through NI-VISA (Virtual Instrument Software Architecture) which is a standard for configuring, programming, USB interfaces or other devices in National Instruments LabView. And access through DLL (dynamic link library) supplied by the manufacturer of the bridge USB-SPI, Microchip. Then the work is done in two forms, but the dll solution developed shows better behaviour, and increase the speed of the system because has less overload of the USB bus due to a better efficiency of the dll solution versus VISA solution. The PCB connected to the vehicle’s CAN bus receives commands from the base station PCB on a PC, and, acts in function of the command or execute actions like to inject packets into CAN bus or activate data logger. Also sends over RF the CAN frames present on the bus, which can be filtered, to avoid unnecessary radio emissions or overflowing the RF transceiver. This PCB consists of two basic pieces: A microcontroller with 32 bit architecture PIC32MX795F512L from Microchip and the radio transceiver integrated circuit CC110l from Texas Instruments. The PIC32MX795F512L has an integrated CAN and several peripherals like SPI controllers that are utilized to communicate with RF transceiver and SD Card. The USB controller on the PIC32 is utilized to store CAN data on a USB memory, and change notification peripheral is utilized like an external interrupt. Hardware for other peripherals is accessible. The software part of this PCB is coded in C with MPLAB from Microchip, and programming over PICkit 3 Programmer, also from Microchip. Some of his libraries have been modified to work properly with this project and other was created specifically for this project. In the phase for RF selection and design is made a study to clarify the general aspects of regulations for the this project in order to understand it and select the proper band, frequency, and radio transceiver for the activities developed in the project. From the different options available it selects a common use band ICM, with less regulation and free to emit with restrictions and disadvantages like high occupation. The transceiver utilized to transmit and receive the data CC110l is an integrated circuit which needs fewer components from Texas Instruments and it can be accessed through SPI bus. Basically is a state machine which changes his state whit commands received over an SPI bus or internal events. The transceiver has several programmable general purpose Inputs and outputs. These GPIOs are connected to PIC32 change notification input to generate an interrupt or connected to GPIO to MCP2210 USB-SPI bridge to inform to the base station for a packet received. A two pair of modules of CC110l radio module kit from different output power has been purchased which includes an antenna. This is to keep away from fabrication mistakes in RF hardware part or designs, although reference design and gerbers files are available on the webpage of the chip manufacturer. A neck bottle is present on the complete system, because the maximum data rate of CC110l transceiver is a half than CAN bus data rate, hence for high occupation of CAN bus is recommendable to filter the data or add more radio channels, because the buffers can’t sustain this load along the time. Unfortunately, during the development of the project, the relations with the INSIA, who develops the vehicle, was lost, for this reason, will be made impossible to test the final phases of the project like integration on the car, final test of integration, place of the antenna, enclosure of the electronics, connectors selection, etc. To test or evaluate the system, it was necessary to simulate the CAN bus with a hardware to feed the system with entry data. An early hardware prototype was adapted his software to send programed CAN frames at a fixed data rate and certain timing who simulate several levels of occupation of the CAN Bus. This CAN frames emulates the Bosch ECU MS3 Sport.

Image enhancement with MatLab algorithms

Nowadays, a lot of applications use digital images. For example in face recognition to detect and tag persons in photograph, for security control, and a lot of applications that can be found in smart cities, as speed control in roads or highways and cameras in traffic lights to detect drivers ignoring red light. Also in medicine digital images are used, such as x-ray, scanners, etc. These applications depend on the quality of the image obtained. A good camera is expensive, and the image obtained depends also on external factor as light. To make these applications work properly, image enhancement is as important as, for example, a good face detection algorithm. Image enhancement also can be used in normal photograph, for pictures done in bad light conditions, or just to improve the contrast of an image. There are some applications for smartphones that allow users apply filters or change the bright, colour or contrast on the pictures. This project compares four different techniques to use in image enhancement. After applying one of these techniques to an image, it will use better the whole available dynamic range. Some of the algorithms are designed for grey scale images and others for colour images. It is used Matlab software to develop and present the final results. These algorithms are Successive Means Quantization Transform (SMQT), Histogram Equalization, using Matlab function and own implemented function, and V transform. Finally, as conclusions, we can prove that Histogram equalization algorithm is the simplest of all, it has a wide variability of grey levels and it is not suitable for colour images. V transform algorithm is a good option for colour images. The algorithm is linear and requires low computational power. SMQT algorithm is non-linear, insensitive to gain and bias and it can extract structure of the data. RESUMEN. Hoy en día incontable número de aplicaciones usan imágenes digitales. Por ejemplo, para el control de la seguridad se usa el reconocimiento de rostros para detectar y etiquetar personas en fotografías o vídeos, para distintos usos de las ciudades inteligentes, como control de velocidad en carreteras o autopistas, cámaras en los semáforos para detectar a conductores haciendo caso omiso de un semáforo en rojo, etc. También en la medicina se utilizan imágenes digitales, como por ejemplo, rayos X, escáneres, etc. Todas estas aplicaciones dependen de la calidad de la imagen obtenida. Una buena cámara es cara, y la imagen obtenida depende también de factores externos como la luz. Para hacer que estas aplicaciones funciones correctamente, el tratamiento de imagen es tan importante como, por ejemplo, un buen algoritmo de detección de rostros. La mejora de la imagen también se puede utilizar en la fotografía no profesional o de consumo, para las fotos realizadas en malas condiciones de luz, o simplemente para mejorar el contraste de una imagen. Existen aplicaciones para teléfonos móviles que permiten a los usuarios aplicar filtros y cambiar el brillo, el color o el contraste en las imágenes. Este proyecto compara cuatro técnicas diferentes para utilizar el tratamiento de imagen. Se utiliza la herramienta de software matemático Matlab para desarrollar y presentar los resultados finales. Estos algoritmos son Successive Means Quantization Transform (SMQT), Ecualización del histograma, usando la propia función de Matlab y una nueva función que se desarrolla en este proyecto y, por último, una función de transformada V. Finalmente, como conclusión, podemos comprobar que el algoritmo de Ecualización del histograma es el más simple de todos, tiene una amplia variabilidad de niveles de gris y no es adecuado para imágenes en color. El algoritmo de transformada V es una buena opción para imágenes en color, es lineal y requiere baja potencia de cálculo. El algoritmo SMQT no es lineal, insensible a la ganancia y polarización y, gracias a él, se puede extraer la estructura de los datos.