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Previous issue date: 2010-05-28 / Typically, in the digital processing of electrocardiography signal, linear
transformations are used to turn the signals more tractable in accordance to some
application. For applications such as classification or data compression, it usually
aimed to reduce the redundancy present in the signals, increasing the potential of the
applications. There are various methods usually used for the task, the Fourier transform,
the wavelet transform and principal component analysis. All those methods have any sort
of limitation, being the use of a predefined space, orthogonal spaces or the limitations to
second order statistics. In this work we propose the use of the independent component
analysis method for the encoding of the ECG signals, using as theoretical basis the
neuroscience concept of efficient coding. Two important results were found, the basis
functions space generated by the proposed method is different from the spaces seen on
the usual methods, and, on average, the method can reduce the redundancy of the signal.
We concluded that the traditional methods might not exploit the coding potential of
ECG signals due to their limitations, and also that ICA might be a reliable method for
improving the performance comparing to the current systems. / Tipicamente, em processamento digital de sinais de eletrocardiografia, são
utilizadas transformações lineares visando tornar os sinais mais tratáveis de acordo com a
aplicação. Para aplicações como classificação ou compressão de dados, normalmente temse
como objetivo dessas transformações, reduzir a redundãncia presente nesses sinais,
o que aumenta o potencial dessas aplicações. Existem diversos métodos usualmente
utilizados para essa tarefa, como a transformada de Fourier, a transformada de Wavelets,
e análise de componentes principais. Todos esses métodos tem alguma limitação, seja a
utilização de um espaço predefinido e ortogonal ou utilizar apenas estatística de segunda
ordem. Neste trabalho propomos a utilização do método de análise de componentes
independentes para a codificação de sinais de ECG utilizando como base o conceito da
neurociência de codificação eficiente. Dois resultados importantes foram obtidos, o espaço
de funções bases gerado pelo método proposto se diferencia dos espaços de transformações
utilizados usualmente, e, em média, o método proposto teve maior capacidade de reduzir
a redundância dos sinais. Concluímos que os métodos tradicionais podem não explorar
ao máximo o potencial de codificação de sinais de ECG devido às suas limitações, e que
ICA pode ser um método plausível para melhorarmos os sistemas atualmente utilizados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/439 |
| Date | 28 May 2010 |
| Creators | Araújo, Enio Aguiar de |
| Contributors | BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe, Catunda, Sebastian Yuri Cavalcanti |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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