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dc.creatorSantos, Marcio de Oliveirapt_BR
dc.contributor.advisor1BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.date.accessioned2016-08-17T14:52:55Z-
dc.date.available2008-10-14pt_BR
dc.date.issued2003-12-12pt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, Marcio de Oliveira. ESTEEM OF THE FREQUENCY CARDIAC INSTANTANEOUS USING METHOD EAR AND WAVELETS. 2003. 54 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis, 2003.por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/371-
dc.description.resumoO diagnóstico de um paciente pode ser feito através da análise da variabilidade cardíaca que, por ser resultado de interações nervosas, fornece o estado dos sistemas vagal e simpático. A principal medida utilizada para se fazer esta análise é a taxa de variabilidade cardíaca (HRV) que pode ser obtida por métodos de diferença temporal de ondas R e espectrais. A principal desvantagem que é encontrada nestes métodos é que a alta taxa de amostragem do ECG é herdada por estes métodos, ocasionando perda de informação e o aumento de custo para armazenamento dos dados se torna mais alto. Para que este problema fosse solucionado foram desenvolvidas novas medidas que não apresentassem esses inconvenientes, como o algoritmo HIF. Este algoritmo é composto de duas etapas: a construção de uma função driver e filtragem através de uma wavelet de Gabor. O algoritmo proposto neste trabalho foi baseado no HIF utilizando um novo método autoregressivo (EAR) para função driver e otimizando-se os parâmetros da wavelet de Gabor. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo desenvolvido é bastante promissor e o erro de estimação é bem menor em relação a HIF.por
dc.description.abstractThe patient diagnosis can be made through a analysis of the cardiac variability that, being formed of nervous interactions, give the status of the vagal and sympathetic systems. The main measure to do this analysis is HRV, obtained by RR temporal differences or spectral methods. A major disadvantage we can find in the latter methods is a high sampling tax that yields in lost of information and high storage cost. New methods has been developed to minimize these incovenients, like HIF. This method have two steps: a driver function and a wavelet filter. The proposed algorithm is based on HIF using a auto regressive method as driver function and otimized parameters to the wavelet filter. The obtained results are very promissor and the estimation error is smaller than traditional methods one.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-17T14:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio de Oliveira Santos.pdf: 375867 bytes, checksum: 9316c23a45525634b808c0315c716985 (MD5) Previous issue date: 2003-12-12eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectFrequencia Instantaneapor
dc.subjectVariabilidade Cardíacapor
dc.subjectMétodo Auto-Regressivopor
dc.subjectInstantaneous Frequencyeng
dc.subjectHeart Variabilityeng
dc.subjectAutoregressive methodeng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIApor
dc.titleESTIMAÇÂO DA FREQUÊNCIA INSTANTANEA CARDIACA UTILIZANDO O MÉTODO EAR E WAVELETSpor
dc.title.alternativeESTEEM OF THE FREQUENCY CARDIAC INSTANTANEOUS USING METHOD EAR AND WAVELETSeng
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE

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