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Título: Array Signal Processing Applications on Biomedical Engineering
Outros títulos: Aplicações de processamento de sinais de arranjos em engenharia biomédica
Autor(es): Costa, Elena Javidi da
Orientador(es): Vargas, José Alfredo Ruiz
Coorientador(es): Santos, Giovanni Almeida
Assunto: Engenharia biomédica
Sensores
Potenciais evocados
Data de publicação: 25-Jul-2024
Referência: COSTA, Elena Javidi da. Array Signal Processing Applications on Biomedical Engineering. 2024. 79 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Resumo: Nesta tese, soluções de hardware e software para aplicações em engenharia biomédicasão propostas. Em particular, técnicas baseadas em processamento de sinais adquiridos comarranjos de sensores são consideradas. Primeiro, é proposto um dispositivo de saúde comvários sensores, do inglês Multi-sensor Wearable Health Device (MWHD), incluindo algoritmos de processamento de sinais de alta resolução para medir a freqüência cardíaca ea quantidade de passos. Em seguida, é apresentada uma modificação dos Critérios Teóri cos de Informação, do inglês Information Theoretic Criteria (ITC), tradicionais baseadosem autovalores, a fim de estimar a quantidade de componentes de medições de Magnetoencefalografia, do inglês Magnetoencephalography (MEG), e Eletroencefalografia, do inglêsElectroencephalography (EEG). Finalmente, é desenvolvida uma estrutura não supervisionada para a identificação do Potencial Evocado Visual, do inglês Visual Evoked Potential(VEP), nas medições de MEG. As técnicas propostas foram validadas através de medições.Ao longo do desenvolvimento desta pesquisa, contribuições adicionais nas áreas de segu rança cibernética, contagem de passos e localização de drones foram proporcionadas, asquais encontram-se detalhadas nos apêndices.
Abstract: In this thesis, hardware and software solutions for biomedical engineering applicationsare proposed. In particular, the development of techniques based on array signal processingis considered. First, a MWHD, including high-resolution signal processing algorithms tomeasure of the Heart Rate (HR) and the steps, is proposed. Next, a novel modification of thetraditional eigenvalue based ITC is presented in order to estimate the amount of componentsof MEG and EEG data. Finally, an unsupervised framework for the identification of VEP inMEG measurements is developed. The proposed approaches are validated using measurements. Throughout the development of this research, additional contributions in the areas ofcybersecurity, step counting, and drone localization have been provided, which are detailedin the appendices.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)
Informações adicionais: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos, 2024.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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