Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1652
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.creator | GOMES, Gabriel de Souza Pereira | - |
dc.date.issued | 2018-08 | - |
dc.identifier.citation | GOMES, Gabriel de Souza Pereira. Uma solução embarcada leve para localização de complexos QRS e filtragem ECG utilizando wavelets. 2018. 84 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2018. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1652 | - |
dc.description.abstract | Este trabalho é parte do projeto FINEP sob o convênio 01.13.0387, cujo objetivo geral é a construção de um microssistema de eletrocardiografia portátil de baixo custo para monitoramento remoto. Dentro desse contexto, a dissertação aqui apresentada propõe uma solução leve (uma vez que pode ser implementada em um arduino sem necessidade de memória extra), fundamentada em wavelet e análise de limiar para filtragem de sinais ECG e detecção de complexos QRS em sistemas embarcados de monitoramento de sinais eletrocardiográficos. O algoritmo desenvolvido requer menos recursos computacionais (por exemplo, não requer unidade de ponto flutuante) e, mesmo assim, mantém um alto nível de precisão (99,2%) e alta robustez quando comparado com soluções similares. O método foi avaliado primeiramente utilizando a base de dados padrão de arritmia do MIT BIH (Instituto de Tecnologia de Massachussets Hospital Beth Israel) e depois implementado na placa BlackHeart, que é o hardware desenvolvido no projeto no qual este trabalho se enquadra, sendo ele composto por uma placa baseada em um microcontrolador Arduino Leonardoc, contando também com uma interface de eletrododo. O método aqui apresentado foi validado e comparado a três outros algoritmos, sendo um deles o famoso método de Pan-Tompkins. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.title | Uma solução embarcada leve para localização de complexos QRS e filtragem ECG utilizando wavelets. | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.place | Itajubá | pt_BR |
dc.pages | 84 p. | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | ECG | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Localização QRS | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Wavelets | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Algoritmo | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Embarcado | pt_BR |
dc.keywords.english | QRS localization | pt_BR |
dc.keywords.english | Algorithm | pt_BR |
dc.keywords.english | Wavelets | pt_BR |
dc.keywords.english | Embedded | pt_BR |
dc.orientador.principal | FERREIRA, Luís Henrique de Carvalho | - |
dc.place.presentation | Universidade Federal de Itajubá | pt_BR |
dc.pg.programa | Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.pg.area | Instrumentação Eletrônica | pt_BR |
dc.date.available | 2018-09-12T18:19:33Z | - |
dc.date.accessioned | 2018-09-12T18:19:33Z | - |
dc.publisher.department | IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação | - |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica | - |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
dissertacao_2018127.pdf | 3,95 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.