RESUMEN: La importancia de registrar y estudiar las señales eléctricas del corazón radica en determinar
las variables que interfieren con el desarrollo del ciclo cardiaco. Algunas anomalías y
patologías presentan cambios de amplitud y de duración en tiempo, así como cambios de
frecuencia. Para la adquisición de bioseñales se utilizaron dos amplificadores diseñados con la
diferencia en el rango de frecuencia de trabajo, estos se comparan con un dispositivo
comercial Holter CardioSens BP. Los datos de dichos dispositivos son utilizados para probar
las técnicas de determinación de potencial, extracción y conservación. Los métodos de
determinación del densidad de espectro de potencia (PSD) permiten observar la energía
representativas de la señal en una frecuencia específica. Los dos métodos de extracción:
técnica de Wavelet y técnica de análisis de componente principal (PCA), permite la
descomposición, extracción y reducción de la señal para obtener las características principales
de la señal. Esta combinación tiene como ventaja facilitar la clasificación de las señales de
ECG. La clasificación se determino mediante la técnica Hotelling T2, basando la diferencia de
puntos máximos y la media para la clasificación de la onda R, y para la clasificación de la
onda T por los puntos máximos al inicio y final de la onda, esto para cada uno de los canales.
ABSTRACT: The importance to record and study the heart's electrical signal is consists of determination of
the variables, which interfere with the development of the cardiac cycle. Some pathologies
and anomalies present amplitude and time duration changes, as well as frequency variation.
There are used two designed amplifiers in the biosignal acquisition with different frequency
bands. These are compare with the commercial device, Holter CardioSens BP. The data set of
the devices are used to test the determination techniques of potential, extraction and
conservation. The methods to determine the potential spectrum density (PSD) allow to
observe the energy of the signal to a specific frequency. Two extraction methods: Wavelet and
principal component analysis (PCA) techniques, permit the decomposition, extraction and
reduction of the signal to obtain the principal features. The combination of techniques has the
advantage to facilitate the ECG signal classification. The classification it determined through
the Hotelling T2 technique, basing the maximum points and mean difference to the R wave
classification, and to the T wave classification, for the maximum points at the start and the
end of the wave. To each one of the channels.
