Guía 4 - Tratamiento de señales con datos estadísticos.

Guía
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Facultad: Ingeniería
Escuela: Ingeniería Biomédica
Asignatura: Procesamiento de Señales Biomédicas
Tratamiento de Señales con datos Estadísticos
Objetivo
1. Manipular las señales y disminuir el ruido en una señal periódica utilizando
datos estadísticos.
Recomendaciones
1. Tenga orden y aseo para trabajar.
2. Al finalizar el laboratorio se debe dejar en la misma o mejor condición de la que
se encontró (Asegúrese de apagar el Equipo antes de retirarse).
Materiales y Equipo
Computadora
Matlab R2009b
Procedimiento
1. Genere una señal cuadrada de 10 Voltios pico de amplitud y período de 5 Hz
>> t=0:0.001:10;
>>y=10*square(2*pi*5*t);
2. Grafique la señal, con sus viñetas respectivas
>> figure(1), plot(t,y,'g')
>> axis([0 1 -12 12])
>> grid
>> title('Señal cuadrada con frecuencia de 5 Hz')
>> xlabel('t[seg]')
>> ylabel('V[Volt]')
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3. Añada a la señal, ruido gaussiano de 1 voltio máx.
>> noise=rand(size(t));
>> x=noise+y;
4. Grafique la señal, con sus viñetas respectivas.
>> figure(2), plot(t,x)
>> axis([0 1 -12 12]), grid, title('Señal cuadrada con ruido incorporado')
>> xlabel('t[seg]'), ylabel('V[Volt]')
5. Obtenga el valor promedio de los datos correspondientes a los datos de
muestra siguientes: n=1, n=1+T, n=1+2T y n=1+3T
>> M1=x(1:200);
>> M2=x(201:400);
>> M3=x(401:600);
>> M=[M1;M2;M3];
6. Obtenga los promedios de todas las muestras (n=2, n=3, n=4, hasta n=T) de un
periodo. Utilice operaciones con matrices.
>> P=mean(M);
7. Utilice los valores de promedio obtenidos para realizar un nuevo gráfico. ¿Qué
características observa en el resultado?
>> figure(3), plot(P)
8. Guarde el procedimiento en un archivo .m y nómbrelo adecuadamente.
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9. Aplíquelo a una señal senoidal con ruido
>> t=0:0.001:10;
>> y=10*sin(2*pi*5*t);
>> figure(4), plot(t,y), axis([0 1 -12 12]), title('Señal senoidal con frecuencia
de 5 Hz'), xlabel('t[seg]'), ylabel('V[Volt]'), grid
>> noise=rand(size(t));
>> x=noise+y;
>> figure(5), plot(t,x), axis([0 1 -12 12]), title('Señal senoidal con ruido
incorporado'), grid, xlabel('t[seg]'), ylabel('V[Volt]')
>> c=mean_filter(x);
>> figure (6), plot(c), grid, title('Señal senoidal promediada')
10. Compare los resultados y obtenga una conclusión en la aplicación de este filtro.
11. Calcule SNR de la señal antes y después del filtro
>> SNR=mean(y)/std(y)
SNR =
2.7818e-17
>> SNR=mean(c)/std(c)
SNR =
0.0714
12. Trate de aplicar el procedimiento a una señal de ECG cualquiera obtenida de la
guía anterior ¿es posible?
>> [X,Fs,NBITS]=wavread('ecg01.wav');
>> Y=X*100;
>> figure (7), plot(Y), axis([0 600 -0.6 1.1])
>> noise=rand(size(X));
>> Z=Y+noise;
>> figure (8), plot(Z), grid, title('Señal de ECG con ruido')
13. Habiendo llegado a este punto, realice una modificación al archivo .m donde el
vector M3 debe ser de la siguiente manera:
M3=x(401:500);
Y luego ejecute nuevamente el archivo M para el vector Z que contiene la señal
más el ruido, para luego calcular el SNR.
>> d=mean_filter(Z);
>> SNR=mean(Z)/std(Z)
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SNR =
1.4205
>> SNR=mean(d)/std(d)
SNR =
Inf
Concluya sobre los resultados.
14. Ahora haciendo el mismo procedimiento sin modificar el archive .m
>> [X,Fs,NBITS]=wavread('ecg01.wav');
>> Y=X*100;
>> figure (7), plot(Y), axis([0 600 -0.6 1.1])
>> noise=rand(size(X));
>> Z=Y+noise;
>> figure (8), plot(Z), grid, title('Señal de ECG con ruido')
>> M1=Z(1:200);
>> M2=Z(201:400);
>> M3=Z(401:500);
>> M=[M1;M2;M3];
>> P=mean(M);
>> SNR=mean(Z)/std(Z)
SNR =
1.4321
>> SNR=mean(P)/std(P)
SNR =
Inf
Investigación complementaria
1. Seleccione una señal adicional de www.physionet.org y repita el procedimiento
12.
2. Aplique un proceso similar (del numeral 1 al 7), pero utilizando la desviación
estándar en vez del promedio, en al menos dos señales, una del
procedimiento, y otra de physionet.
3. Emita tres conclusiones acerca de los procedimientos realizados y la
investigación complementaria.
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Bibliografía
1. Nakamura, S. Análisis numérico y visualización gráfica con MATLAB, PrenticeHall Hispanoamérica. México DF.
2. http://www.mathworks.com/products/index.html?s_tid=brdcrb
3. www.physionet.org
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