146749 20241126113443.0 TAZ-TFG-2023-2163 spa Puig Ortigosa, Carlos Estimation of respiratory rate from pulse modeling of photoplephysmographic signal. Estimación de la frecuencia respiratoria a partir del modelado del pulso de la señal fotopletismográfica. Zaragoza Universidad de Zaragoza 2023 by-nc-sa Creative Commons 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ Se va a estudiar la posibilidad de estimar la frecuencia respiratoria utilizando la señal fotopletismográfica de pulso (PPG). Para ello se pretende aplicar el análisis de descomposición de pulso (PDA, Pulse Decomposition Analysis), a una base de datos formada por 40 voluntarios sometidos a una sesión basal y una sesión de estrés. Se obtendrá una estimación de la frecuencia respiratoria a partir de la anchura de la primera onda (W1) de la descomposición. Finalmente, se validará el método propuesto comparándolo con una referencia de señal respiratoria. La metodología de este trabajo se inicia con la adecuación de las señales PPG y su descomposición mediante el PDA. Estas descomposiciones se examinan para determinar la validez de las señales W1 generadas a partir de este método. Posteriormente, se tratan las señales W1 interpolándolas, para obtener unas señales muestreadas uniformemente, se realiza un descarte a aquellas señales que contienen poca información de muestras y finalmente se pasan al dominio frecuencial, mediante la transformada de Fourier, para obtener una estimación de la frecuencia respiratoria. Respecto a los resultados, se parte de la base de que solo serán válidas aquellas señales W1 que tengan asociadas una señal de referencia considerada valida, con el objetivo de comparar ambas señales. Posteriormente, se estudia los resultados de las señales W1 discriminando los casos de que exista o no una componente frecuencial clara posiblemente asociada a la respiración. A modo de conclusión, cuando estimación de la respiración basada en la W1 presenta una componente frecuencial clara, los resultados indican que la medida de la frecuencia respiratoria es precisa (error menor 10%) en la mayoría de los casos (72.4% estrés; 56.24% basal). <br /><br /> Graduado en Ingeniería Electrónica y Automática Derechos regulados por licencia Creative Commons Lázaro Plaza, Jesús dir. Gil Herrando, Eduardo dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Electrónica y Comunicaciones Teoría de la Señal y Comunicaciones 776816@unizar.es 2948892 http://zaguan.unizar.es/record/146749/files/TAZ-TFG-2023-2163.pdf Memoria (spa) oai:zaguan.unizar.es:146749 driver trabajos-fin-grado TAZ TFG EINA 20230607124842.CREATION_DATE deposita:2024-11-26