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Title: Diseño y construcción de un módulo didáctico para la adquisición y análisis de señales ECG, EEG y EMG
Authors: Valencia Brito, Efraín Issrael
Villa Parra, Flavio Fernando
Advisor: Urgilés Ortiz, Patricio Fernando
Keywords: PROCESAMIENTO DE SEÑALES - TÉCNICAS DIGITALES
BIOTELEMETRÍA
ELECTRÓNICA - MATERIALES DE ENSEÑANZA
INSTRUMENTOS ELECTRÓNICOS DIGITALES
INGENIERÍA BIOMÉDICA
Issue Date: Apr-2013
Abstract: This project consist about the development of a module to acquisition of ECG, EEG and EMG signals and visualization of this, in order to have information for development practices in a Biomedical Laboratory and contribute to the teaching and study of Engineering students around biosignal processing. The ECG and EMG signals was acquired with surface electrodes and EEG signals with an EmotivEpoc device consisting of 14 surface electrodes. The Epoc device used an interface with Labview and Openvibe software with dll libraries. The development was based on LabView software to recognize the parameters of ECG and EMG signals with Butterworth and Notch digital filters. We use Matlab software for visualization of biosignalsand to develop some processing techniques such as Tom Hopkins algorithm to detect the QRS complex of the ECG signals acquired with the module. For the EEG signal analysis software was used Emotiv and free software Openvibe.
Description: En este documento se describe el desarrollo de un módulo didáctico que permite la adquisición y presentación de la información de las señales ECG, EEG y EMG para el desarrollo de prácticas que se espera aporte a la enseñanza y estudio de las bioseñales a estudiantes de Ingeniería. Para este fin se aplicaron conceptos de adquisición, digitalización, visualización y análisis de señales a nivel de hardware y de software. Las señales se adquieren con electrodos superficiales y para el caso de las señales EEG se cuenta con el dispositivo EmotivEpoc que consta de 14 electrodos superficiales acoplados en una diadema manejado en una interfaz con Labview y Openvibe mediante librerías dll. El desarrollo del software se basó en LabView, para reconocer los parámetros de las bioseñales ECG y EMG se realizó un filtrado digital con filtros Butterworth y Notch. Para la visualización y estudio de las señales se empleó Matlab, mediante técnicas de procesamiento como el Algoritmo Tom Hopkins para detectar el complejo QRS de las señales ECG adquiridas con el módulo. Para el análisis de las señales EEG se empleó el software Emotiv y el software libre Openvibe.
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/4364
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