Diseño y evaluación de métodos de supresión del artefacto causado en el ECG por las compresiones torácicas proporcionadas por el dispositivo mecánico LUCAS.

[Es]En este proyecto se analizan el diseño y la evaluación de dos métodos para la supresión de la interferencia generada por las compresiones torácicas proporcionadas por el dispositivo mecánico LUCAS, en el electrocardiograma (ECG) durante el masaje de resucitación cardiopulmonar. El objetivo es encontrar un método que elimine el artefacto generado en el ECG de una manera efectiva, que permita el diagnóstico fiable del ritmo cardiaco. Encontrar un método eficaz sería de gran ayuda para no tener que interrumpir el masaje de resucitación para el análisis correcto del ritmo cardiaco, lo que supondría un aumento en las probabilidades de resucitación. Para llevar a cabo el proyecto se ha generado una base de datos propia partiendo de registros de paradas cardiorrespiratorias extra-hospitalarias. Esta nueva base de datos contiene 410 cortes correspondientes a 86 pacientes, siendo todos los episodios de 30 segundos de duración y durante los cuales el paciente, recibe masaje cardiaco. Por otro lado, se ha desarrollado una interfaz gráfica para caracterizar los métodos de supresión del artefacto. Esta, muestra las señales del ECG, de impedancia torácica y del ECG tras eliminar el artefacto en tiempo. Mediante esta herramienta se han procesado los registros aplicando un filtro adaptativo y un filtro de coeficientes constantes. La evaluación de los métodos se ha realizado en base a la sensibilidad y especificidad del algoritmo de clasificación de ritmos con las señales ECG filtradas. La mayor aportación del proyecto, por tanto, es el desarrollo de una potente herramienta eficaz para evaluar métodos de supresión del artefacto causado en el ECG por las compresiones torácicas al realizar el masaje de resucitación cardiopulmonar, y su posterior diagnóstico. Un instrumento que puede ser implementado para analizar episodios de resucitación de cualquier tipo de procedencia y capaz de integrar nuevos métodos de supresión del artefacto.

Contributions to unsupervised and supervised learning with applications in digital image processing

311 p. : il.

Adaptive variable structure control law for a variable speed wind turbine

Presentado en el 13th WSEAS International Conference on Automatic Control, Modelling and Simulation, ACMOS'11

An adaptive sliding mode control law for the power maximization of the wind turbine system

POWERENG 2011

Adaptive Scalable SVD Unit for Fast Processing of Large LSE Problems

Singular Value Decomposition (SVD) is a key linear algebraic operation in many scientific and engineering applications. In particular, many computational intelligence systems rely on machine learning methods involving high dimensionality datasets that have to be fast processed for real-time adaptability. In this paper we describe a practical FPGA (Field Programmable Gate Array) implementation of a SVD processor for accelerating the solution of large LSE problems. The design approach has been comprehensive, from the algorithmic refinement to the numerical analysis to the customization for an efficient hardware realization. The processing scheme rests on an adaptive vector rotation evaluator for error regularization that enhances convergence speed with no penalty on the solution accuracy. The proposed architecture, which follows a data transfer scheme, is scalable and based on the interconnection of simple rotations units, which allows for a trade-off between occupied area and processing acceleration in the final implementation. This permits the SVD processor to be implemented both on low-cost and highend FPGAs, according to the final application requirements.

A new adaptive marine policy toolbox to support ecosystem-based approach to management

4 p.

Efficient electronic implementations of adaptive systems for ambient intelligence environments

183 p.

hp-Adaptive simulation and inversion of magnetotelluric measurements

xlix, 121 p.