INVESTIGADORES
SCHLOTTHAUER Gaston
congresos y reuniones científicas
Título:
Descomposición empírica en modos por conjuntos completa con ruido adaptativo y aplicaciones biomédicas
Autor/es:
MARCELO ALEJANDRO COLOMINAS; GASTÓN SCHLOTTHAUER; PATRICK FLANDRIN; MARÍA EUGENIA TORRES
Lugar:
Mar del Plata
Reunión:
Congreso; XVIII Congreso Argentino de Bioingeniería y VII Jornadas de Ingeniería Clínica; 2011
Institución organizadora:
Sociedad Argentina de Bioingeniería
Resumen:
La Descomposición Empírica en Modos (Empirical Mode Decomposition, EMD)es un método guiado por los datos que permite expresar una señal como una suma decomponentes AM-FM. Cada una de estas componentes, llamadas funciones de modo intrínsecas o modos, representa procesos físicos subyacentes en la señal. Sin embargo, en ciertos casos ocurre un fenómeno no deseado conocido como "mezcla de modos", frecuentemente presente en ciertas señales biomédicas. Para atenuar este problema, se propuso una variante conocida como Descomposición Empírica en Modos por Conjuntos (Ensemble EMD, EEMD), consistente en realizar la descomposición sobre un conjunto cuyos elementos son la suma de la señal mías realizaciones de ruido blanco gaussiano. Esta descomposición atenúa el problema de la mezcla de modos de la EMD. Sin embargo introduce nuevas di cultades que serán discutidas en este trabajo. Aquí se amplía la descripción de un nuevo algoritmo basado en la EEMD, propuesto por los autores, con el objetivo de resolver estos problemas. A tal fi n, en cada etapa de la descomposición, se agrega un tipo de ruido diferente. La descomposición resultante, a diferencia de la que proporciona la EEMD, es completa, es decir que permite la reconstrucción exactade la señal original. Se ilustran los alcances de este nuevo método, analizando tres ejemplos:una función delta de Dirac discreta, un electrocardiograma y una señal de voz. Los resultados muestran que el nuevo método permite eludir satisfactoriamente los problemas de la EEMD, proveyendo una mejor separación espectral de los modos con un menor costo computacional.