Impact of artifact correction methods on R-R interbeat signals to quantifying heart rate variability (HRV) according to linear and nonlinear methods.

In the analysis of heart rate variability (HRV) are used temporal series that contains the distances between successive heartbeats in order to assess autonomic regulation of the cardiovascular system. These series are obtained from the electrocardiogram (ECG) signal analysis, which can be affected by different types of artifacts leading to incorrect interpretations in the analysis of the HRV signals. Classic approach to deal with these artifacts implies the use of correction methods, some of them based on interpolation, substitution or statistical techniques. However, there are few studies that shows the accuracy and performance of these correction methods on real HRV signals. This study aims to determine the performance of some linear and non-linear correction methods on HRV signals with induced artefacts by quantification of its linear and nonlinear HRV parameters. As part of the methodology, ECG signals of rats measured using the technique of telemetry were used to generate real heart rate variability signals without any error. In these series were simulated missing points (beats) in different quantities in order to emulate a real experimental situation as accurately as possible. In order to compare recovering efficiency, deletion (DEL), linear interpolation (LI), cubic spline interpolation (CI), moving average window (MAW) and nonlinear predictive interpolation (NPI) were used as correction methods for the series with induced artifacts. The accuracy of each correction method was known through the results obtained after the measurement of the mean value of the series (AVNN), standard deviation (SDNN), root mean square error of the differences between successive heartbeats (RMSSD), Lomb\'s periodogram (LSP), Detrended Fluctuation Analysis (DFA), multiscale entropy (MSE) and symbolic dynamics (SD) on each HRV signal with and without artifacts. The results show that, at low levels of missing points the performance of all correction techniques are very similar with very close values for each HRV parameter. However, at higher levels of losses only the NPI method allows to obtain HRV parameters with low error values and low quantity of significant differences in comparison to the values calculated for the same signals without the presence of missing points.

Controle de uma plataforma inercial estabilizada com três graus de liberdade.

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma inercial autônoma com três graus de liberdade para aplicação em estabilização de sensores - por exemplo, gravimétricos estacionários e embarcados - podendo ser utilizada também para estabilização de câmeras. O sistema é formado pela Unidade de Medida Inercial, IMU, desenvolvida utilizando um sensor micro eletromecânico, MEMS - que possui acelerômetro, giroscópio e magnetômetros nos três eixos de orientação - e um microcontrolador para aquisição, processamento e envio dos dados ao sistema de controle e aquisição de dados. Para controle dos ângulos de inclinação e orientação da plataforma, foi implementado um controlador PID digital utilizando microcontrolador. Este recebe os dados da IMU e fornece os sinais de controle utilizando as saídas PWM que acionam os motores, os quais controlam a posição da plataforma. Para monitoramento da plataforma foi desenvolvido um programa para aquisição de dados em tempo real em ambiente Matlab, por meio do qual se pode visualizar e gravar os sinais da IMU, os ângulos de inclinação e a velocidade angular. Testou-se um sistema de transmissão de dados por rádio frequência entre a IMU e o sistema de aquisição de dados e controle para avaliar a possibilidade da não utilização de slip rings ou fios entre o eixo de rotação e os quadros da plataforma. Entretanto, verificou-se a inviabilidade da transmissão em razão da baixa velocidade de transmissão e dos ruídos captados pelo receptor de rádio frequência durante osmovimentos da plataforma. Sendo assim, dois pares de fios trançados foram utilizados fios para conectar o sensor inercial ao sistema de aquisição e processamento.