sensores de aceleración para la detección de la activad

SENSORES DE ACELERACIÓN PARA LA DETECCIÓN DE LA
ACTIVAD FÍSICA DEL PACIENTE
Por
Edgar Iván Arguelles Pacheco
Cristian Eduardo Villegas López
Presentado al comité revisor del Instituto de Ingeniería y Tecnología de
La Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
para obtener el título de
INGENIERO EN SISTEMAS DIGITALES Y COMUNICACIONES
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE CIUDAD JUÁREZ
Mayo del 2011
SENSORES DE ACELERACIÓN PARA LA DETECCIÓN DE LA
ACTIVAD FÍSICA DEL PACIENTE
Los miembros del comité revisor que aprobaron el proyecto
de titulación de: Edgar Iván Arguelles Pacheco, Cristian Eduardo Villegas López.
Dra. Nelly Gordillo Castillo
Asesor
___________________________________________
Dr. José Mireles Jr. García
___________________________________________
Dr. Roberto Carlos Ambrosio Lázaro
___________________________________________
Dr. Jesús Rodarte Dávila
___________________________________________
ii
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos a todas aquellas personas que estuvieron involucradas durante nuestra
formación ética, académica y profesional.
Deseamos dedicar todos nuestros logros a nuestras familias por su apoyo y comprensión
incondicional en todo momento, a nuestras madres por su excelente ejemplo como persona,
y su incansable perseverancia a lo largo de nuestras vidas.
A la Dra. Nelly Gordillo por su apoyo y guía, a los docentes que nos brindaron sus
conocimientos para resolver las dudas que surgían durante el desarrollo de este proyecto, y
a los docentes que compartieron sus conocimientos y enseñanzas a través de toda nuestra
carrera profesional.
Mayo de 2011
iii
TABLA DE CONTENIDO
Página
AGRADECIMIENTOS…………………………………………………………………….iii
LISTA DE FIGURAS……………………………………………………………………...vii
LISTA DE TABLAS………………………………………………………………………...x
Capítulo
1. INTRODUCCIÓN……………………………..……………………………..…………..1
1.1 Introducción………...…………………..……………………………………….1
1.2 Planteamiento del problema……………………………..………………………3
1.3 Objetivos..……………………………..……………………………..………….4
1.4 Justificación……………………………..……………………………..………...4
1.5 Delimitación……………………………..……………………………..………..5
2. MARCO TEÓRICO………………..……………………………..………………...…….6
2.1 La aceleración……………………………..…………...………………………..6
2.2 Acelerómetros……………………………..……………………………..……...7
2.3 Tipos de Acelerómetros……………………………..……………………...…...8
2.3.1 Acelerómetros mecánicos……………………………..…….…………8
2.3.2 Acelerómetros piezoeléctricos ………………………………………..9
2.3.3 Acelerómetros piezoresistivos ………………………………………..9
2.3.4 Acelerómetros capacitivos…………………………………………...10
2.3.5 Acelerómetros Térmicos……………………………………………..12
2.3.6 Acelerómetros micromecánicos (MEMS)…………………………...13
2.4 Aplicaciones……………………………..………………………………...…...14
2.5 Detección y registro de la actividad física mediante sensores de
aceleración……………………………………………………………………….…17
iv
2.6 El holter……………………………..…………………………….……………19
2.6.1 Historia del Holter……………………………..……………...……...19
2.6.2 Holter en la actualidad …………………………………...………….20
2.6.3 El Holter como dispositivo de monitoreo y su funcionamiento.……..22
2.6.4 ¿Qué se observa en el holter? ……………………...………………...22
2.7 LabVIEW 8.5, entorno gráfico de programación……………...…………….....24
2.7.1 Adquisición de datos…………………….....………………………...25
2.7.2 DAQmx ………………………………………………...……………26
2.8 PIC (Peripherial Interface Controller).……………………………………........28
2.8.1 Arquitectura…………………………………………………………..29
2.8.2 Microcontrolador PIC24F16KA102 de Microchip…………………..29
2.8.3 Subsistemas…………………………………………………………..32
2.9 MPLAB y compilador CCS C 4.114…………...………………………………35
3. MATERIALES Y METODOLOGÍA…………………...………………………………37
3.1. Tarjeta de adquisición de datos NI USB 6210……………………………...…37
3.2. Acelerómetro ADXL335 de Analog Devices…………………………...…….38
3.3. Detección de la actividad física con el acelerómetro de tres ejes: ADXL335...42
3.3.1 Registro de actividad física……………………………..………...….45
3.4 Análisis Cualitativo de los Registros Obtenidos.…………………………...….46
3.5 Análisis Cuantitativo de los Registros Obtenidos……………………………...50
3.6 Programa final para la clasificación de la actividad física……………………..53
3.7 Programación del PIC……………………………….…………………………57
3.7.1 Adquisición de señales análogas.………………………………….....59
3.7.2 Cálculo de la desviación estándar..…………………………………..59
3.7.3 Comprobación de resultados…………………………………………59
4. RESULTADOS……………………………………………………..………...…………60
4.1 Resultados: Tarjeta de adquisición DAQ y LabVIEW …………………...….60
4.1.1 Pruebas ………………...……..……………………………………..60
v
4.1.2 Análisis estadístico……………………………...……………………60
4.1.3 Clasificación de la actividad física……………..……………...……..63
4.2 Resultados: Microcontrolador PIC……………………………..………………66
4.3 Resultados: Circuito ECG……………………………………………………...67
4.3.1 Implementación ………………………………………………………67
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.………………………………………..71
Anexos
Anexo A……………………………………………………................................................74
A.1 Secuencia eléctrica y mecánica del latido cardiaco…………………………....74
A.2 El Electrocardiograma (ECG)……………………………………………........75
A.2.1 Componentes del ECG………………………………………………76
A.2.2 Derivación……………………………………………………….......77
Anexo B……………………………………………………................................................78
B.1 Filtros…………………………………………………………………………..78
B.2 Tipos de Filtros. ……………………………………………………...............78
B.2.1 Circuito en configuración Sallen-Key. ………….………………......78
B.2.2 Función de transferencia. ……………………………………………80
B.3 Orden del Filtrado………………………………………………………...……81
Anexo C……………………………………………………................................................82
C.1 Cálculos para los componentes del circuito………………………...…………82
C.2 Filtro pasa bajo. …………………………………………………...…………82
C.3 Filtro pasa alto. ……………………………………………...........…………88
C.4 Filtro Notch (muesca).
……………………………………............…………93
C.5 Circuito de la pierna derecha.
…………………………………............……95
C.6 Circuito Final.……………………………………………….............................96
Anexo D ……………………………………………………...............................................98
D.1 Código Principal del microcontrolador PIC24F16KA102………………….....98
REFERENCIAS…………………………………………………………………………..103
vi
LISTA DE FIGURAS
Figura
Página
Figura 2.1. Principio de la aceleración………………………………………………………7
Figura 2.2. Acelerómetro mecánico………………………………………………………....8
Figura 2.3. Esquema de un acelerómetro piezoeléctrico….………………………………....9
Figura 2.4. Esquema de un acelerómetro piezoresistivo.…………………………………..10
Figura 2.5. Respuesta a una aceleración…………………………………….……………..11
Figura 2.6. Acelerómetro capacitivo sometido a una aceleración………………………….12
Figura 2.7. Acelerómetro térmico………………………………………………………….13
Figura 2.8. Acelerómetro ADXL330 montado en tablilla Wii...…………………………..16
Figura 2.9. Gráfica representativa de la AF de un niño...………………………………….17
Figura 2.10. El primer holter inventado por el Dr. Norman Holter…………………...…..19
Figura 2.11. Holter Fukuda Denshi…………………………………………………..…….20
Figura 2.12. Implementación del Holter en el paciente…….……………………………...22
Figura 2.13. Gráfica de Holter………………………………………………………….….23
Figura 2.14. Gráfica de Holter #2……………………………………………………….…23
Figura 2.15. Panel Frontal (fondo gris) y Diagrama de Bloques (fondo blanco)…………..24
Figura 2.16. Flujo de ejecución………………………………………………………….…25
Figura 2.17. Esquema típico de un canal de entrada analógico……………………………26
Figura 2.18. Flujo de programa para trabajar con DAQmx………………………………..27
Figura 2.19. Configuración de Terminales PIC24F16KA102……………………………..30
Figura 2.20. Diagrama de bloques del funcionamiento del Timer1….…………………….32
Figura 2.21. Esquema de funcionamiento de las interrupciones………………………...…34
Figura 2.22. Diagrama de bloques del convertidor Análogo a Digital…………………….35
Figura 3.1. Terminales de la tarjeta DAQ NI USB 6210…………………………………38
vii
Figura 3.2. Patillaje del acelerómetro ADXL335……………………………….…………39
Figura 3.3. Respuesta a la salida vs Orientación respecto a la gravedad……………….….41
Figura 3.4. Acelerómetro ADXL335 breakboard……………………………………….....41
Figura 3.5. Diagrama de bloques de la adquisición de datos……………………………....42
Figura 3.6. Pantalla Principal del programa de adquisición de datos………………...……44
Figura 3.7.Código en
LabVIEW que permite grabar los datos obtenidos del
acelerómetro………………………………………………………………………………..45
Figura 3.8. Posicionamiento del acelerómetro con respecto al individuo……………….46
Figura 3.9 Prueba: Caminando Refugio Arguelles………………………………………...47
Figura 3.10. Prueba: Caminando Oscar Armendáriz………………………………………47
Figura 3.11. Prueba: Corriendo Refugio Arguelles……………………………………..…48
Figura 3.12. Prueba: Corriendo Oscar Armendáriz……………………………….……….48
Figura 3.13. Prueba: Saltando Refugio Arguelles…….………………………………….49
Figura 3.14. Prueba: Saltando Oscar Armendáriz…….………………………………….49
Figura. 3.15. Subrutina para el cálculo de la desviación estándar….…………………….55
Figura 3.16. Programa de adquisición de datos y el cálculo de la desviación estándar…..56
Figura 4.1. Prueba mixta: Edgar Arguelles……………………………………………...…64
Figura 4.2. Prueba mixta: Cristian Villegas……………………………………………..…64
Figura 4.3. Clasificación de prueba mixta: Edgar Arguelles. ………………………..……65
Figura 4.4. Clasificación de prueba mixta: Cristian Villegas…………………………...…65
Figura 4.5. Circuito: PIC24F conectado con el acelerómetro ADXL335……………….…66
Figura. 4.6. Implementación del filtrado en protoboard…….……………………………..67
Figura.4.7. Colocación de electrodos y conexión al circuito….…………………………...68
Figura 4.8. Prueba del circuito en protoboard……………………………………….……..68
Figura.4.9. Circuito implementado en tablilla perforada………………………………..…69
Figura.4.10. Prueba en tablilla perforada………………………………………………..…69
Figura 4.11. Señal distorsionada, debido al movimiento de la persona………………...….70
Figura.4.12. Diseño del PCB…………………………………………………...….………70
Figura A.1 El corazón………………………………………………………………...……73
Figura A.2 Componentes del ECG………………………………………………...………75
Figura B.1 Circuito con topología Sallen-Key…………………………………………..…78
viii
Figura B.2 Filtro pasa bajos……………………………………………………………..…79
Figura B.3 Filtro pasa altos………………………………………………………………..80
Figura C.1. Primera fase del filtro pasa bajos………………………………………..…….83
Figura C.2. Segunda fase del filtro pasa bajos…………………………………………..…84
Figura C.3. Tercera fase del filtro pasa bajos……………………………………...……....85
Figura C.4. Fase final del filtro pasa bajos………………………………………………...86
Figura C.5. Filtro pasa bajos de Butterworth de octavo orden con topología SallenKey………………………………………………………………………………………....86
Figura C.6. Primera fase para el filtro pasa altos….……………………………………….88
Figura C.7. Segunda fase del circuito pasa altos………………………………………….89
Figura C.8. Tercera fase para el filtro pasa altos….……………………………………….90
Figura C.9. Cuarta fase del circuito pasa altos……………………………………………..91
Figura C.10. Circuito final del filtro pasa altos de Butterworth con topología SallenKey………………………………………………………………………………………....91
Figura C.11. Circuito pasa banda de octavo orden……………………………………...…92
Figura C.12. Respuesta de un filtro “Notch”… ……………………………………..…….92
Figura C.13. Filtro Notch…………………………………………………………………..94
Figura C.14. Circuito de la pierna derecha propuesto por el fabricante……………….......95
Figura C.15. Circuito Final para la adquisición de señales electrocardiográficas………....96
ix
LISTA DE TABLAS
Tabla
Página
Tabla 2.1. Características de diferentes acelerómetros…………………………………….15
Tabla 2.2. Características de diferentes tipos de Holter……………………………………21
Tabla 2.3. Descripción de Terminales PIC24F16KA102……………………………….…31
Tabla 3.1. Descripción de los puertos I/O de la tarjeta DAQ NI USN 6210………..……..38
Tabla 3.2. Selección del capacitor para el filtrado (Cx, Cy, Cz)…………………………...39
Tabla 3.3 Patillaje ADXL335….……………………………………………….………….39
Tabla 3.4. Descripción de pins en circuito ADXL335…………………………………..…41
Tabla 3. 5. Descripción de las principales funciones…………………….………….……..44
Tabla 3.6. Sujetos de prueba……………………………………….………………………46
Tabla 3.7. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba caminando………………50
Tabla 3.8. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba corriendo………………..51
Tabla 3.9. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba saltando………………....51
Tabla 3.10. Análisis de datos estadísticos del eje Y…………………………………….…52
Tabla 3.11. Análisis de datos estadísticos de la aceleración total………………………….52
Tabla 3.12. Rangos de la desviación estándar para la detección de la actividad física…….53
Tabla 3.13. Descripción del Programa principal. ……………………………………….…56
Tabla 3.14. Clasificación del color de los LEDs….………………………………………..59
Tabla 4.1. Análisis estadístico de (a) Caminando, (b) Corriendo, (c) Saltando, (d) Prueba
mixta.………………………………….…………………………………………………....61
Tabla 4.2. Resultados obtenidos de la clasificación de la actividad física…………………63
Tabla A.1 Medición normal de ECG, Derivación II (Electrodos de la muñeca y tobillo)....76
Tabla C.1 Coeficientes para Filtro de octavo orden de Butterworth…………………….…81
x
CAPÍTULO 1
INTRODUCCIÓN
1.1 Introducción
Debido a los avances en la tecnología, la monitorización ambulatoria con instrumentos
médicos se ha convertido en una herramienta cada vez más importante en el diagnóstico de
algunas enfermedades y condiciones médicas. Algunos dispositivos utilizados actualmente, o
que se encuentran en fase de desarrollo para la práctica clínica incluyen el monitoreo
ambulatorio de la presión arterial, de la glucosa, así como de la actividad cardiaca [1].
El electrocardiograma es un instrumento fundamental en los hospitales, es el encargado
de monitorear la actividad cardiaca del paciente y ver sus signos vitales en tiempo real.
Además, permite la detección de problemas del corazón de forma oportuna mediante estudios
específicos. Actualmente ofrecen una gran variedad de posibilidades, sin embargo están
limitados a que el paciente debe interrumpir su vida normal para que se realice el estudio.
Un Holter o electrocardiograma ambulatorio es un sistema que permite grabar la
actividad cardiaca del paciente de manera ininterrumpida por un periodo de tiempo
prolongado [2]. Es un sistema no invasivo utilizado en la detección de alteraciones
electrocardiográficas en una gran variedad de enfermedades cardiacas que no se pueden
detectar por medio de un electrocardiograma normal.
Su utilidad clínica reside en su capacidad para evaluar al paciente sin alterar su
actividad diaria, lo que permite el examen dinámico del electrocardiograma en su ambiente
natural afectado por estímulos físicos [3], los cuáles son registrados por el paciente de forma
manual. Una de las funciones diagnósticas más importantes del Holter es determinar si los
síntomas del paciente se corresponden verdaderamente con alteraciones en el
electrocardiograma.
1
En este tipo de estudios, al paciente se le colocan en el tórax varios electrodos que van
conectados al Holter que registrará la actividad cardiaca durante 24 o 48 horas. Transcurrido
el tiempo de registro, el dispositivo se conecta a una computadora donde se descargan todos
los datos recogidos, se procesan y se obtiene información útil sobre la frecuencia cardiaca y
las posibles alteraciones del ritmo. Las aplicaciones clínicas comunes para el monitor Holter
se resumen en [1]:

Evaluación de eventos sintomáticos: mareos, síncope, palpitaciones, fatiga, dolor en
el pecho, dificultad para respirar, sudoración episódica.

Detección de arritmias asintomáticas: fibrilación auricular asintomática.

Evaluación de la tasa, ritmo o intervalo de cambios en el ECG durante la
administración de fármacos.

Evaluación de situaciones clínicas específicas: infarto de miocardio, cirugía de bypass
post coronaria, post implante de marcapasos, bloqueo cardiaco de primer o segundo
grado, posible mal funcionamiento del marcapasos.

Evaluación de cambios en el ECG durante actividades específicas.
Junto con el registro de la actividad cardiaca, el paciente recibe un diario con sus datos
donde anota las actividades físicas que realiza y la sintomatología durante el periodo de
registro, para su comparación con los hallazgos en los datos recogidos por el Holter [4]. La
información que debe ser registrada con exactitud en el diario durante la monitorización
incluye [10]:

Actividades - sentarse, caminar, ejercicio extenuante, comer, actividad sexual, tomar
medicamentos, etc.

Síntomas - dolor de pecho, dolor de espalda, mareos, náuseas, otros dolores.

Hora del día - Escribir la hora del día para cada actividad o síntoma que se registra en
el diario.
Actualmente existe una diversidad de sistemas comerciales disponibles para realizar
esta prueba, todos ellos con características similares: número de canales (2 a 3), muestras por
2
segundo (125 - 1024), frecuencia de respuesta, peso (50 – 300 gr), tamaño, tiempo de registro
(24 – 48 hrs), tipo de memoria y capacidad de almacenamiento, e inclusive el precio (1000 –
2500 dlls). En la literatura se pueden encontrar diversos prototipos que cumplen con las
capacidades básicas de un Holter haciendo aportaciones en el tiempo de registro [5,8], bajo
consumo [6], transmisión inalámbrica de los registros [7,9], entre otras [11,12].
A pesar de la diversidad de los sistemas comerciales disponibles, uno de los principales
inconvenientes de estos dispositivos es que no cuentan con un sistema de registro de la
actividad física y la sintomatología del paciente, que como se ha descrito, se realiza de forma
manual. Dada la importancia del registro en forma precisa de las actividades físicas [2], es
conveniente implementar un sistema autónomo que registre las actividades físicas y
sintomatología del paciente, ampliando así las capacidades de un Holter a fin de
complementar la información necesaria en el diagnóstico médico.
Una de las principales contribuciones de este proyecto es la implementación de un
módulo para la detección y registro de la actividad física del paciente sin alterar su actividad
diaria a fin de que éste pueda ser implementado en un sistema Holter de ECG.
1.2 Planteamiento del problema
La utilidad clínica de un Holter (o electrocardiograma ambulatorio) radica en su
capacidad para registrar, durante un periodo de tiempo específico y de forma ininterrumpida,
la actividad cardiaca de un paciente sin alterar sus actividades cotidianas. El registro de esta
actividad ayuda al médico en el diagnóstico de enfermedades cardiacas que, en principio, son
difíciles de detectar por medio de un electrocardiograma normal en ambientes hospitalarios.
Para que la información registrada por un Holter tenga éxito en un diagnóstico médico, ésta
se complementa con un registro de la actividad física y la sintomatología del paciente. Labor
que normalmente realiza el paciente de forma manual a través de un diario proporcionado por
el médico. Sin embargo este control manual muchas veces no es llevado a cabo por descuido
del paciente, al ser la edad promedio de los pacientes de alrededor de 60 años, es común que
se olviden de realizar las anotaciones de sus actividades.
3
En resumen, el presente proyecto pretende demostrar que es posible aumentar las
capacidades de un Holter de ECG, registrando de forma automática la actividad física de un
paciente; reemplazando así su registro manual. Esto se pretende lograr mediante la
implementación de un módulo para detectar, registrar y clasificar la actividad física del
paciente sin alterar su actividad diaria.
1.3 Objetivos
Objetivo general.
Implementar un sistema que permita detectar, registrar y clasificar la actividad física
de un paciente mientras este se encuentra en una prueba de monitoreo ambulatorio.
Objetivos específicos.

Detectar la actividad física de una persona mediante el uso de un acelerómetro de tres
ejes.

Registrar la actividad física utilizando una tarjeta de adquisición de datos (DAQ) y el
software LabVIEW 8.5 en diversos escenarios.

Clasificar las diversas actividades físicas por medio de mediciones estadísticas.

Implementar la estrategia seguida en LabVIEW en un microcontrolador PIC.

Diseñar un circuito electrónico en base a filtros activos con amplificadores
operacionales
y
de
instrumentación
para
la
adquisición
de
una
señal
electrocardiográfica.
1.4 Justificación
Aumentar las capacidades de un Holter de ECG mediante la detección y registro de la
actividad física del paciente, es una innovación con la que los dispositivos actualmente
existentes en el mercado no cuentan. Con un registro de la actividad física del paciente, el
personal encargado del estudio tiene los datos de la señal cardiaca y la actividad física, los
cuales se pueden cotejar para dar un diagnóstico más acertado.
4
Consideramos que un sistema con tales características contribuirá al mejoramiento de
otros dispositivos ambulatorios de monitorización (por ejemplo, dispositivos de registro de
presión arterial y glucosa). Es decir, si tales dispositivos añadiesen un registro automático de
la actividad física, además de ampliar su funcionalidad, proporcionarían información
complementaria y de utilidad en el diagnóstico médico.
1.5 Delimitación
El presente proyecto forma parte de un proyecto mayor cuyo objetivo es ampliar las
capacidades de un Holter de ECG mediante la implementación de un sistema autónomo para
la detección y registro de la actividad cardiaca, física y registro eventual de la sintomatología
del paciente.
En este trabajo solamente se desarrollará un prototipo en PC con el software
LabVIEW y una tarjeta DAQ para la detección, registro y clasificación de cuatro actividades
físicas mediante el empleo de un acelerómetro de tres ejes, a su vez, se llevará la misma
estrategia utilizada en la PC a un microcontrolador de Microchip.
A manera de comprobación, se diseñará un circuito capaz de obtener una señal ECG
el cual permitirá cotejar ambas señales y servirá de base para futuras mejoras. Este circuito se
basa en filtros activos con amplificadores operacionales y de instrumentación.
5
CAPÍTULO 2
MARCO TEÓRICO
2.1 La aceleración
La aceleración es una magnitud vectorial que indica el ritmo o tasa de cambio de la
velocidad de un móvil por unidad de tiempo. En otras palabras, cuanta rapidez adquiere un
objeto durante el transcurso de su movimiento, según una cantidad definida de tiempo. Se
representa normalmente por a. Sus dimensiones son [Longitud]/ [Tiempo]2. Su unidad en el
sistema internacional es el m/s2. Un ejemplo de aceleración seria:
La llamada aceleración de la gravedad en la Tierra, es la aceleración que produce la
fuerza gravitatoria terrestre; su valor en la superficie de la Tierra es, aproximadamente, de
9,8 m/s2. Esto quiere decir que si se dejara caer libremente un objeto, aumentará su velocidad
de caída a razón de 9,8 m/s por cada segundo que pasara (siempre que se omita la resistencia
aerodinámica del aire). El objeto caerá, por tanto, cada vez más rápido.
La palabra aceleración está presente en muchas situaciones de nuestra vida diaria,
tanto es así que incluso uno de los pedales en el automóvil se llama acelerador. Siempre se
utiliza asociada a un movimiento. Sin embargo, el significado que se le da habitualmente no
corresponde exactamente al significado que se le da en Física.
La aceleración mide directamente la rapidez con que cambia la velocidad. Si un
vehículo se desplaza por una carretera, su velocidad varia muchas veces durante el viaje;
estos cambios en la velocidad se deben porque es imposible mantener una velocidad
constante durante un trayecto ya que pueden ocurrir situaciones que obliguen al conductor a
aumentar la misma o a disminuirla. Por ejemplo, puede que el conductor deba frenar
bruscamente en una situación de emergencia o bien puede que necesite aumentar la velocidad
para adelantar a otro vehículo. En cualquiera de las dos situaciones, hay un cambio de
velocidad. Esta variación de la velocidad es medida mediante la aceleración.
6
2.2 Acelerómetros
Un acelerómetro es un instrumento para medir la aceleración de un objeto al que va
unido, lo hace midiendo respecto de una masa inercial interna.
Los acelerómetros son sensores inerciales que miden la segunda derivada de la
posición. Un acelerómetro mide la fuerza de inercia generada cuando una masa es afectada
por un cambio de velocidad.
Existen varios tipos de tecnologías (piezo-eléctrico, piezo-resistivo, galgas
extensométricas, láser, térmico, etc.) y diseños muy distintos unos de otros según la
aplicación a la cual van destinados y las condiciones en las que han de trabajar.
Las técnicas convencionales para detectar y medir la aceleración se fundamenta en el
primer principio descubierto por Newton y descritos en su Principio de Newton en 1687. La
aceleración constante de una masa implica una fuerza F = m ⋅ a, donde F es la fuerza, a es
la aceleración y m es la masa.
Figura 2.1. Principio de la aceleración [31].
Muchos acelerómetros operan detectando la fuerza ejercida en una masa por una imitación
elástica. Considerando un sistema mecánico simple, que consiste en una masa fija m, con un
muelle con una rigidez k (constante). Si la masa se desplaza una distancia x, la aceleración
debida a la fuerza restauradora del muelle es F = k ⋅ x. Substituyendo en la ecuación de
Newton, encontramos que a = k ⋅ x / m y podemos derivar la magnitud de la aceleración
observando el desplazamiento x de la masa fija. Este principio fundamental se utiliza hasta
en el más sofisticado y caro acelerómetro electromecánico; así también trabajan los
7
modernos acelerómetros micro-mecanizados. La Aceleración es el cambio de la velocidad.
La unidad de medida es: m/s², aunque podemos encontrarnos referencias de acelerómetros
cuyo rango de actuación sea de varios g, donde g se define como 1g = 9.8m/s².
La medida de la aceleración es muy utilizada últimamente gracias a las excelentes
prestaciones de los sensores desarrollados para ser aplicados en sistemas de seguridad en
automoción como en el caso del airbag, robótica, electrónica de consumo entre muchas otras
aplicaciones.
Los primeros sensores de aceleración eran unos sistemas muy complejos y no muy
fiables que se basaban en la medida de los desplazamientos de una masa inercial sujeta a la
aceleración con resortes que contrarrestaban el efecto de la fuerza generada por la masa.
Otras variables que llevan implícita la medida de la aceleración son los sensores de
impacto que se caracterizan por la detección de fuertes aceleraciones en cortos períodos de
tiempo como en el caso de los sensores de choque que disparan los airbag.
2.3 Tipos de Acelerómetros
2.3.1 Acelerómetros mecánicos
Emplean una masa inerte y resortes elásticos. Los cambios se miden con galgas
extensiométricas, incluyendo sistemas de amortiguación que evitan la propia oscilación. En
este tipo de acelerómetro, una o más galgas extensométricas hacen de puente entre la carcasa
del instrumento y la masa inercial, la aceleración produce una deformación de la galga que se
traduce en una variación en la corriente detectada por un puente de Whetstone, la
deformación es directamente proporcional a la aceleración aplicada al acelerómetro.
Figura 2.2. Acelerómetro mecánico [31].
8
2.3.2 Acelerómetros piezoeléctricos
Su funcionamiento se basa en el efecto piezoeléctrico, donde una deformación física
del material causa un cambio en la estructura cristalina provocando un cambio en las
características eléctricas del mismo. Su principal inconveniente radica en su frecuencia
máxima de trabajo y en la incapacidad de mantener un nivel permanente de salida ante una
entrada común.
Figura 2.3. Esquema básico de un acelerómetro piezoeléctrico [17].
Así que poniendo un cristal de este tipo entre la carcasa (unida al objeto cuya
aceleración se quiere medir) y una masa inercial se producirá una corriente cuando ocurra
una aceleración ya que la masa ejercerá una fuerza sobre el cristal. Midiendo esta corriente
podremos calcular la aceleración directamente si se trata de un acelerómetro de salida de
corriente (culombios/g) o bien convirtiéndola a un voltaje de baja impedancia.
A la hora de utilizar este tipo de sensores para medir la aceleración podemos
encontrar diversos tipos en el mercado con distintos valores de sensibilidad, alcance de la
medida, banda de frecuencia de uso, etc., aunque la mayoría suelen ser de dos tipos, los
sensores propiamente dichos y los que incorporan un amplificador.
2.3.3 Acelerómetros piezoresistivos
Un acelerómetro piezo-resistivo a diferencia de uno piezo-eléctrico utiliza un sustrato
en vez de un cristal piezo-eléctrico, en esta tecnología las fuerzas que ejerce la masa sobre el
9
sustrato varían su resistencia, que forma parte de un circuito que mediante un puente de
Whetstone mide la intensidad de la corriente. La ventaja de esta tecnología respecto a la
piezo-eléctrica es que pueden medir aceleraciones hasta cero Hz de frecuencia.
Figura 2.4. Esquema de un acelerómetro piezoresistivo [31].
2.3.4 Acelerómetros capacitivos
Modifican la posición relativa de las placas de un microcondensador cuando está
sometido a aceleración. El movimiento paralelo de una de las placas del condensador hace
variar su capacidad. Los acelerómetros capacitivos basan su funcionamiento en la variación
de la capacidad entre dos o más conductores entre los que se encuentra un dieléctrico, en
respuesta a la variación de la aceleración.
Los sensores capacitivos en forma de circuito integrado en un chip de silicio se
emplean para la medida de la aceleración. Su integración en silicio permite reducir los
problemas derivados de la temperatura, humedad, capacidades parásitas, terminales, alta
impedancia de entrada, etc.
Cuando se observa el sensor micromecanizado parece una "H". Los delgados y largos
brazos de la "H" están fijos al substrato. Los otros elementos están libres para moverse, lo
forman una serie de filamentos finos, con una masa central, cada uno actúa como una placa
de un condensador variable, de placas paralelo.
10
La aceleración o desaceleración en el eje “SENSOR”, ejerce una fuerza a la masa
central. Al moverse libremente, la masa desplaza las minúsculas placas del condensador,
provocando un cambio de capacidad. Este cambio de capacidad es detectado y procesado
para obtener un voltaje de salida.
Figura 2.5. Respuesta a una aceleración [31].
El dispositivo realmente trabaja en un lazo de control electrónico de fuerza/balanceo.
Este lazo de control evita el movimiento de la masa en aceleración, por la aplicación de una
fuerza igual pero opuesta creada por la aplicación de un voltaje en las placas del
condensador. Este voltaje aplicado es directamente proporcional a la aceleración.
En este tipo de acelerómetros el elemento que conecta la masa inercial con la carcasa
es un condensador. Una de las paredes está fija, pegada a la carcasa y la otra a la masa.
Cuando ocurre una aceleración la masa presiona el condensador variando el grosor entre
pared y pared. Midiendo la capacitancia del condensador podemos calcular la aceleración.
Este tipo de acelerómetros son extremadamente resistentes, pueden soportar aceleraciones de
30000g.
11
Figura 2.6. Acelerómetro capacitivo sometido a una aceleración [31].
2.3.5 Acelerómetros Térmicos
Se trata de un nuevo acelerómetro basado en la convección termal. Este tipo de
acelerómetro posee un diseño de tecnología MEMS (2.3.6) muy simple y práctico al mismo
tiempo; simplemente utilizando un sustrato de silicio en el cual se hace un hueco para meter
una pequeña resistencia que hace de calentador, con dos termopares en los extremos. Con
esta estructura se consigue formar una cavidad de aire caliente, llamada burbuja, sobre los
termopares.
La principal característica de estos dispositivos es que tienen sólo un elemento móvil,
la burbuja diminuta de aire caliente, herméticamente sellada dentro de una cavidad existente
en el encapsulado del sensor. Cuando una fuerza externa como el movimiento, la inclinación,
o la vibración es aplicada, la burbuja de aire caliente se mueve de una forma análoga al
mismo. El cambio de estado dentro de la cavidad del integrado, produce un voltaje que es
función de la diferencia de temperatura y que tras ser amplificado, acondicionado, se
proporciona como salida el valor de un voltaje absoluto.
Para el diseño de estos acelerómetros se debe crear una zanja en la superficie de
silicio que conforma el sustrato del sensor. Se coloca un calentador, resistencia de silicio,
suspendida en el centro de la zanja generada, dos termopares a ambos lados del calentador de
forma que queden simétricos respecto a este, teniendo como resultado una configuración
muy similar a la que presenta el puente de Wheatstone.
12
Figura 2.7. Acelerómetro térmico [31].
Es necesario además, al encapsular dejar una cavidad de aire, o burbuja, sobre la que
se producirá la variación de las condiciones de temperatura al producirse movimiento. Este
cambio de temperatura entre los termopares creará una señal diferencial que será amplificada
y condicionada según las aplicaciones para las que esté diseñado el acelerómetro,
obteniéndose como salida del mismo.
2.3.6 Acelerómetros micromecánicos (MEMS)
Los acelerómetros están entre los primeros productos de micro sistemas
(MST/MEMS) desarrollados, surgieron en el final de la década de 1980. Sin embargo, para
alcanzar un éxito comercial necesitó el desarrollo que surgió durante las décadas de los 70,
80, hasta la del 90 con aplicaciones principalmente en los mercados de la automoción y
aeronáutica. Los sensores micrómetro-clasificados miden el movimiento tal como
aceleración, vibración, choque, inclinación, e inclinación. Actualmente, con la fabricación en
volúmenes muy elevados y a un bajo costo, los acelerómetros están en la mejor posición para
moverse con éxito hacia otras aplicaciones, tales como el área médica, industrial y de
transporte.
Con relación a la tecnología básica, se distinguen tres categorías principales de
acelerómetros de MEMS: el capacitivo de silicio, el piezoresistivo y, finalmente, los
acelerómetros térmicos. Hasta el momento, los acelerómetros capacitivos de silicio dominan
ampliamente el mercado.
13
2.4 Aplicaciones
La aceleración es una cantidad física fundamental, manifestada de muchas maneras
gravedad, vibración, actividad sísmica, estos son algunos ejemplos. La medición de la
aceleración de manera continua, exacta y a bajo costo, abre numerosas aplicaciones para los
acelerómetros.
Los acelerómetros están siendo cada vez más atraídos hacia mercados diferentes del
automotriz y de la aviación, donde pueden ser usados para medir la inercia. Ellos también
miden la inclinación, característica que es usada principalmente para transportes, perforación,
telemetría, navegación de ciegos u otras aplicaciones médicas o choques, usado también para
mediciones sísmicas, monitoreo del estado de las máquinas. Detallamos algunos de estos
ejemplos:
Los fabricantes de computadoras portátiles buscan formas para hacer sus productos
más seguros. Los elementos con mayor facilidad de dañarse son los dispositivos de
almacenamiento masivo (con la consecuente pérdida de información almacenada), discos
duros particularmente. El delicado mecanismo que lee y escribe información a los discos,
flota sobre los discos; un movimiento repentino puede provocar fácilmente un problema,
destruyéndose la información. Un acelerómetro puede detectar el "ataque del daño
potencial", contrarrestar los choques y evitar que se dañe el disco.
Las aplicaciones militares incluyen ingeniosos sistemas de detonación para mísiles y
bombas. En este caso un acelerómetro forma parte del sistema difuso, la detección de
impacto por la rápida desaceleración asociada. La continua variación de salida del
acelerómetro sería rápidamente analizado, estableciendo el instante preciso en que la carga
explosiva debe ser detonada produciendo el daño máximo sobre el objetivo.
También puede ser utilizado para monitorizar máquinas de salud, máquinas de
rotación para mostrar las características de vibración; grietas o fatigas de las máquinas,
monitorizando continuamente la vibración de una máquina, es posible avisar de algún fallo
inminente.
14
En la Tabla 2.1 se resumen las principales características de los distintos tipos de
acelerómetros y sus aplicaciones.
Tabla 2.1. Características de diferentes acelerómetros.
Tipo
MEMS
Piezoeléctricos
Margen de
Ancho
medida (g)
banda (Hz)
1.5g – 250g
0.1 – 1500
0g – 2000g
10 – 20000
de
Ventajas e inconvenientes
Aplicaciones
-Alta sensibilidad
-Impacto
-Costo medio
-ABS
-Uso sencillo
-Airbag
-Bajas temperaturas
-Uso en automoción
-Sensibilidad media
-Vibración
-Uso complejo
-Impacto
-Bajas temperaturas
-Uso industrial
-No funciona en continua
Piezoresistivos
0g – 2000g
10 – 10000
-Respuesta en continua y alterna
-Vibración
-Prestaciones medias
-Impacto
-Bajo costo
-Automoción
-Tamaño y peso mínimos
-Biodinámica
-Alta sensibilidad
-Ensayos de vuelo
-Test de túneles de viento
Capacitivos
Mecánicos
0g – 1000g
0g – 200g
0 – 2000
0 – 1000
-Funciona en continua
-Uso general
-Bajo ruido
-Uso industrial
-Baja potencia
-Sistemas con alarma
-Bajo costo
-Mediciones sísmicas
-Alta presión en continua
-Navegación inercial
-Lentos
-Guía de misiles
-Alto costo
-Herramientas
-Nivelación
Otra de las aplicaciones de los acelerómetros que más se conoce es el control de la
consola de video juegos “Wii”, los creadores de estos controles tomaron los sensores de
aceleración como la base principal de todo el desarrollo ya que con esto lograron controlar a
los personajes de los juegos de video.
15
El control “Wii” está conformado por el acelerómetro ADXL330 manufacturado por
la compañía Analog Devices, cabe mencionar que el acelerómetro que se usará en este
proyecto para llevar a cabo la detección física del paciente será el ADXL335 que es
prácticamente similar al mencionado anteriormente. Este acelerómetro es uno de los más
sencillos y eficaces de usar ya que está diseñado para medir aceleraciones sobre el rango de
+/- 3g con un 10% de sensibildad. La función de este dispositivo en el control “Wii” consiste
en detectar y medir una aceleración lineal en una referencia de caída libre, en caso de que el
control se encontrara en una caída libre este reportará una aceleración nula o cero, en caso
contrario, es decir, que el control se encontrara en movimiento este presentará una
aceleración ascendente (+Z al ser horizontal) digamos prácticamente igual a la aceleración de
la gravedad (9.8m/s2) pero en sentido opuesto.
Figura 2.8. Acelerómetro ADXL330 montado en tablilla Wii [33].
Otra aplicación de los acelerómetros que ha tenido un éxito inmenso está situada en el
famoso IPhone y IPod de la compañía Apple. El conocido Iphone 4 es una de las tecnologías
más sofisticadas hasta la fecha de esta compañía al hablar de acelerómetros, ya que este
artefacto
contiene
un
acelerómetro
LIS331DLH
diseñado
por
la
compañía
STMicroelectronics el cual recae sobre “Las tecnologías de censado multiple” o por su
nombre en inglés “Multiple Sensing Technologies”. Para ser más específicos este
acelerómetro fue creado para cumplir con los requerimientos más altos que la tecnología
exige es decir el llamado “9 grados de libertad” o por sus siglas (9DoF, nine degrees of
freedom).
16
2.5 Detección y Registro de la Actividad Física mediante Sensores de Aceleración
El crecimiento humano que se vive en la actualidad está muy deteriorado, sobre todo en
los niños que tienen en cierta forma una vida sedentaria. Al presente se han buscado métodos
para llevar un control de calorías y actividad física en niños. Como es lógico, un control
escrito de las diferentes actividades que ellos realizan sería inútil ya que este examen requiere
de una captura constante de datos por lo cual para un niño es impráctico. Por esto se han
estado desarrollando dispositivos basados en acelerómetros que permiten la lectura de la
actividad física en una forma sencilla, rápida y eficaz en niños de cualquier edad.
Uno de estos dispositivos se utilizó en donde se llevó a cabo un examen de actividad
física en niños de entre 5 y 8 años. Los participantes tenían que permanecer con el
dispositivo en la cadera durante 7 días seguidos. El dispositivo estaba diseñado para grabar la
fecha y hora y hacer una sumatoria en los cambios de aceleración en un plano vertical lo que
permitía saber que tan intensa es la actividad física del niño. Una vez concluida la prueba,
toda la información registrada por el acelerómetro fue almacenada y descargada en una
computadora personal por medio de infrarrojo para ser analizada de acuerdo con la fecha y
hora. La siguiente gráfica muestra la actividad física que presentó un niño relativamente
sedentario.
Figura 2.9. Gráfica representativa de la AF de un niño [28].
En se evaluó el grado de cumplimiento de las recomendaciones internacionales de
actividad física saludable para niños entre 11 y 12 años y comparar los niveles de actividad
saludable entre los dos géneros.
17
La metodología para dicha captura de datos se empleó un acelerómetro GT1M de
Actigraph de 5.1 x 2.8 y 1.5 cm y 88 gr de peso. El GT1M fue diseñado para supervisar la
actividad física y grabar los gastos energéticos humanos. El GT1M reúne la informan la
actividad física en “counts” (cuentas). Las cuentas son una medida del movimiento que se
realiza a través de una acumulación de aceleración filtrada y medida durante un período de
tiempo fijado previamente, llamados “epoch” (periodo). El acelerómetro Actigraph miden
cambios en aceleración 30 veces cada segundo en el eje vertical (Y). Todos los periodos se
acumulan y almacenan en el dispositivo y se descargan en el ordenador.
Debido al que la investigación se centra en la actividad física en la población infantil
y adolescentes es importante obtener datos durante periodos más bajos y a que la actividad
física se realiza de forma esporádica y con cambios de intensidad, debido a eso se ajustó la
recolección de datos para que se realizara cada 15 segundos. Para mayor comodidad a la hora
de interpretar los datos registrados se expresará el análisis en counts/minuto.
Una vez seleccionada la muestra se colocó el acelerómetro a todos los participantes a
la altura de la cintura mediante un cinturón elástico. El acelerómetro se llevó puesto todo el
día durante una semana completa.
Para determinar la intensidad de la actividad física realizada, los counts registrados en
el acelerómetro GT1M se interpretaron en base a los siguientes parámetros: 0 a 499 para
actividad sedentaria; 500 a 1999 para ligera; 2000 a 2999 para moderada; 3000 a 4499 para
vigorosa y 4500 - 32767 muy vigorosa. De esta manera obtuvimos los minutos de actividad
física ligera, moderada, vigorosa y muy vigorosa que los niños y niñas realizaron.
Con estos parámetros se llevó a cabo la prueba arrojando que de una muestra de 32
niños y niñas sólo 8 participantes cumplieron con los requerimientos estipulados, 7 niños y 1
niña.
Estos datos vienen a demostrar que los valores recomendados de actividad física para
la población infantil y juvenil no se cumplen en la muestra del estudio. Estos resultados
corroboran estudios antes realizados en diversas partes del globo.
18
2.6 El holter
En la actualidad, se han desarrollado distintos dispositivos para el monitoreo de la
actividad del corazón, uno de estos dispositivos es el holter. Es un aparato que permite la
monitorización del ritmo cardiaco a lo largo de un periodo generalmente de 24 a 48 horas.
Este dispositivo suele emplearse con personas las cuales se sospecha alguna alteración del
ritmo cardiaco (arritmias) o alguna isquemia silente.
2.6.1 Historia del Holter
Norman J. Holter dedicó su vida profesional, hasta su muerte en 1983, a solucionar la
problemática de la obtención de electrocardiogramas de larga duración bajo condiciones
realistas de la vida cotidiana. En 1949 había desarrollado un sistema portátil que permitía
registrar el ECG de quien lo portaba y transmitir la señal a distancia, pero resultaba aún poco
práctico ya que pesaba alrededor de 36 kg. Posteriormente, los avances de la miniaturización
electrónica permitieron a Holter ir reduciendo de tamaño (poco más de 1 kg.) del sistema y
combinarlo con la grabación en cinta hasta conseguir su objetivo: el electrocardiograma
ambulatorio continuo, hoy mundialmente conocido como «ECG de Holter» o, más
frecuentemente, «Holter».
Figura 2.10. El primer holter inventado por el Dr. Norman Holter [42].
19
2.6.2 Holter en la actualidad
La tecnología avanza a pasos agigantados, hoy en día se han desarrollado diferentes
tipos de dispositivos para el registro de la actividad ambulatoria electrocardiográfica (Holter).
Uno de los holters más aclamados es el “Fukuda Denshi” ya que tiene un nuevo sistema de
electrodos de un solo uso que proporciona un entorno más confortable. Cuenta con una
pantalla LCD que muestra la captura de la señal en tiempo real, así como también la
detección de pulsos de marcapasos entre otras cosas.
Los holters modernos suelen ser de precios muy elevados debido a su alta tecnología
y respuesta a la hora de detectar la actividad física del corazón, estos precios oscilan entre los
1,200.00 a los 2,500.00 dólares.
Figura 2.11. Holter Fukuda Denshi [40].
Dichos dispositivos tienen el mismo fin común, el registro de la actividad cardiaca del
paciente durante un tiempo prolongado. Sin embargo se distinguen unos de otros debido a
diversas características, como son su tiempo de registro, el bajo consumo energético, la
resolución del dispositivo, así como el número de muestras que puede recoger por segundo,
las diferentes formas de transmitir la información adquirida, la interfaz del usuario, el
número total de canales que puede registrar, entre otras.
Todas estas características antes mencionadas permiten que exista una gran diversidad
de dispositivos en el mercado actual. En la Tabla 2.2 se muestran las características generales
de algunos holters que están actualmente en venta en el mercado global.
20
Tabla 2.2. Características de diferentes tipos de Holters.
Marca
Modelo
Resoluci
ón
Muestra
s /seg
Braemar
DL800
70 x 95 x 20
DL900
128
256
128
1024
–
Braemar
8 bits
8 bits
–
Braemar
DXP10
00
Vision
5L
DR180
+
DR200/
HE
DigiTra
k XT
8 - 10
bits
8 - 10
bits
12 bits
128
256
200
–
60.95
x
60.95
x
17.02
70 x 111 x
20
95 x 76 x 23
12 bits
180
10 bits
175
10 bits
175
Fukuda
DigiTra
k Plus
FM-150
NA
125
Fukuda
FM-180
NA
125
Welch Allyn
HR-100
NA
200
Welch Allyn
HR-300
NA
Midmark
IQmark
8 bits
200, 500,
1,000
128
Schiller
MT-101
12 bits
Forest
Medical
BI
Trillium
5000
9800TL
8 bits
5,001,00
0
256
8, 10, 12,
16 Bit
1281024
Burdick
NorthEast
Monitoring
NorthEast
Monitoring
Philips
Philips
10
10
360
Tie
mpo
de
Regi
stro
(hrs)
24 72
24 168
Cone
xión
con
PC
Bate
ría
Imper
meable
Precio
NA
AA
(1)
AA
A (1)
Si
$1,871
.25
$1,871
.25
24 168
24,4
8
24,4
8,72
14
dias
24 168
USB
AA
A (2)
AA
(1)
AA
(2)
AA
(1)
AA
A (1)
Si
24,4
8
24
NA
Si
24
NA
96.5 x 56 x
18
112 x 78 x
36
113 x 70 x
26
94 x 61 x 20
24,4
8
24,4
8
24
NA
72
NA
88.9 x 162.6
x 24.1
68×53×16
24,4
8
24,4
8
24 168
NA
AA
(1)
AA
A (1)
AA
A (1)
AA
(1)
AA
(2)
AA
(2)
AA
(1)
AA
(1)
AA
A (1)
AA
A (1)
24168
USB
120 x 70 x
25
86 x 60 x
20
91,44
x
55,88
x
19,05
85,4 x 53 x
20,3
49.5 x 14.7 x
44.5
65 x 18 x 62
0.68 inches
Philips
Zymed
Digtrak XT
Digital
Holter
Monitor
DL900
Medidas ()
8, 10 bits
1281024
6x6x1.7 cm
21
USB
USB
USB
USB
NA
NA
NA
NA
NA
AA
A (1)
Si
No
No
No
Si
$1,247
.50
$2,295
.00
$1,695
.00
$1,355
.00
2100 2965
Si
$2,495
.00
NA
Si
NA
No
$1,360
.00
$2,650
.00
$1,620
.00
$1,930
.00
$1,699
.00
NA
No
No
No
No
No
si
$1,871
.25
DXP1000
Digital
Holter
Monitor
10 bits
128-256
7x11.1x2 cm
Cradiovex
Holter
24168
USB
AA
(2)
2448
USB
AA
(1)
$1,247
.50
2.6.3 El Holter como dispositivo de monitoreo y su funcionamiento.
Como ya sabemos el Holter es un dispositivo de
monitoreo de la actividad eléctrica del corazón por un
periodo de 24-48 horas, este dispositivo es un examen
complementario de la cardiología que se utiliza con la
finalidad de registrar el electrocardiograma de una
persona.
El holter funciona por medio de pulsos eléctricos
del corazón que son llevados por medio de cables hasta
el monitor donde la información será almacenada,
después de la colocación de este dispositivo se da inicio
al registro del electrocardiograma del paciente, sin que
este tenga que realizar ninguna manipulación de los
componentes durante todo el tiempo de estudio.
Figura 2.12. Implementación del
Holter en el paciente [23].
Una de las principales funciones del dispositivo Holter es la detección de arritmias, ya
sea cuando existe sospecha de esta alteración o para evaluar el sincope y la enfermedad
isquémica cardiaca en aquellos que tienen esta afección ya definida.
Mientras el paciente se encuentra monitorizado, debe de realizar sus labores cotidianas
en forma normal, anotando en un diario las actividades que realiza y los síntomas que
presenta.
2.6.4 ¿Qué se observa en el holter?
Fundamentalmente trastornos en el ritmo cardiaco, a continuación se pueden observar
algunas gráficas captadas por un Holter:
22
Figura 2.13. Gráfica de Holter [23].
Esta gráfica muestra aceleraciones regulares (taquicardia) , irregulares (aleteo y
fibrilación auricular), arritmia muy frecuente sobre todo con el aumento de edad, sin
embargo esto también se puede presentar en personas de edad joven, latidos aislados que se
manifiestan más prematuramente que los normales (extrasístoles) también se pueden
observar alteraciones de la conducción (bloqueos) o de la formación eléctrica intracardiaca.
Figura 2.14. Gráfica de Holter #2 [23].
El diagnóstico de falta de irrigación sanguínea del corazón (isquemia) que se
manifiesta por ciertas alteraciones específicas en el trazado y puede ir o no acompañada de
síntomas. Por último se pueden analizar variaciones en el sistema nervioso autónomo
(Simpático y Parasimpático).
23
2.7 LabVIEW 8.5. Entorno Gráfico de Programación.
LabVIEW es el acrónimo de Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench.
Es un lenguaje y a la vez un entorno de programación gráfica en el que se pueden crear
aplicaciones de una forma rápida y sencilla.
LabVIEW es una herramienta de programación gráfica. Originalmente este programa
estaba orientado a aplicaciones de control de instrumentos electrónicos usadas en el
desarrollo de sistemas de instrumentación, lo que se conoce como instrumentación virtual.
Por este motivo los programas creados en LabVIEW se guardan en ficheros llamados VI
(Virtual Instrument) y con la misma extensión, que significa instrumento virtual. También
relacionado con este concepto se da nombre a sus dos ventanas principales. Un instrumento
real tendrá un panel frontal donde se estarán sus botones, pantallas, etc. y una circuitería
interna. En LabVIEW estas partes reciben el nombre de Panel Frontal y Diagrama de
Bloques respectivamente.

Panel Frontal, es la parte que verá el usuario.

Diagrama de Bloques, es donde se realizará la programación.
El Panel Frontal y el Diagrama de Bloques están conectados a través de los terminales
(elementos que sirven como entradas o salidas de datos).
Figura 2.15. Panel Frontal (fondo gris) y Diagrama de Bloques (fondo blanco).
24
Al lenguaje de programación que usa LabVIEW también se le llama lenguaje G. la
mayoría de los lenguajes se basan en una programación imperativa, la cual es simplemente
una sucesión de operaciones. Sin embargo el lenguaje G no usa una programación imperativa
sino una ejecución basada en el flujo de datos (dataflow).
Un programa en LabVIEW consiste básicamente en una serie de funciones unidas
mediante cables. Los datos circulan o fluyen por los cables. Una función sólo podrá
ejecutarse cuando tenga disponibles todos los datos que le sirven como entradas. Esta forma
de ejecutar el programa favorece el paralelismo y es más apropiada para sistemas
multiprocesador y multihilo.
Figura 2.16. Flujo de ejecución.
En muchas ocasiones un programa será de un tamaño tal que habrá que separarlo en
varios archivos o habrá alguna sección de código que convenga reutilizarla varias veces. Un
VI puede contener a otro de forma que el segundo será un subVI del primero, el concepto es
equivalente a las funciones de un lenguaje tradicional.
2.7.1 Adquisición de datos.
La principal ventaja de utilizar LabVIEW es observar de manera gráfica y en tiempo
real lo que pasa en las entradas, para realizar la adquisición de datos de las salidas del
acelerómetro emplearemos una tarjeta de adquisición de datos o DAQ (Data Acquisition).
25
Las capacidades comunes que suele tener una DAQ son:

Adquisición de señales analógicas.

Generación de señales analógicas.

Generación y adquisición de señales digitales.

Contadores y timers.

Triggers (pre-trigger y post-trigger).

Autocalibración, sensores, etc.
La entrada de señales analógicas es la parte más importante que tiene una tarjeta
DAQ. Su estructura habitual se muestra en la siguiente figura, en ella se observa que todos
los canales de entrada se multiplexan, el siguiente bloque es un amplificador de ganancia
programable que se usa para adecuar el nivel de la señal al convertidor con el fin de
aprovechar todo su rango; los siguientes bloques son un filtro antialiasing, un circuito de
muestreo y retención (SH) y un convertidor analógico a digital (A/D), finalmente las
muestras adquiridas se almacenan en una memoria FIFO (First In First Out) dentro de la
propia tarjeta.
Multiplex
or
A/
D
SH
AI FIFO
Figura 2.17. Esquema típico de un canal de entrada analógico.
2.7.2 DAQmx
DAQmx proporciona una librería o API (Application Programming Interface) que
facilita la comunicación con tarjetas de adquisición de datos.
El método para trabajar con DAQmx se puede resumir de la siguiente manera: crear tareas,
configurar temporización y disparo, leer o escribir y limpiar la tarea.
26
Crear tareas y canales
Configurar temporizador (opcional)
Configurar el trigger (opcional)
Leer o escribir los datos
Limpiar la tarea
Figura 2.18. Flujo de programa para trabajar con DAQmx.
Algunos conceptos que usan estos VIs son canales virtuales y tareas. Un canal virtual
es una colección de líneas o puertos físicos que se agrupan para realizar la misma tarea e
información asociada, como la configuración o las escalas. Una tarea es algo más general,
representa la medida o generación de señal que quiere realizarse, agrupa los canales, timing,
triggering y otras propiedades.
Cabe destacar los siguientes VIs que se emplean específicamente para la interacción con las
tarjetas DAQ.
 DAQmx Create Virtual Channel. Su función es crear un canal virtual y añadirlo a una
tarea, si no se especifica una tarea también la crea automáticamente. Al crear una constante o
un control para seleccionar los canales (terminal physical channels) debe aparecer una lista
desplegable en la que se muestran los que están disponibles.
 DAQmx Read. Lee muestras para el canal o tarea especificada, esta puede haber sido
generada con un VI anterior. Al seleccionar una instancia en concreto se determina el
formato de la lectura: un simple dato, arreglos, etc.
27
 DAQmx Write. En este caso la lista desplegable es igual que en la anterior. Estos VIs
escriben muestras para la tarea o canal especificados. Si no se usa timing el VI espera a
generar todos los samples antes de seguir la ejecución, con timing se escriben en el buffer y
ya no se es necesaria la espera. La generación de la señal puede empezar inmediatamente o
retrasarse, en cuyo caso solamente se escriben los datos, no se “sacan” al exterior.

DAQmx Trigger.Configura la forma en que comienza una tarea, es decir, su
condición de disparo. Un trigger puede tener diversas fuentes, tanto analógicas como
digitales, internas a la tarjeta o externas. Un trigger de tipo start indica la condición de
comienzo de la tarea, el tipo reference indica la condición de parada.

DAQmx Timing. Configura los parámetros relativos al tiempo en una tarea y crea un
buffer cuando es necesario. Estos parámetros son, entre otros, los samples por segundo, un
terminal para usar como reloj, si la ejecución debe ser continua o finita, etc.
 DAQmx Clear Task. Detiene y borra la tarea. Es útil cuando no se crea una tarea
dentro de un bucle.
Además de estos VIs, DAQmx también tiene un gran número de propiedades con las que
se pueden tener un gran nivel de control sobre la tarjeta.
2.8 PIC (Peripherial Interface Controller)
Los PIC son una familia de microcontroladores tipo RISC fabricados por Microchip
Technology y como se conoce, el nombre actual que recibe este dispositivo es PICmicro. El
PIC usa un juego de instrucciones tipo RISC, en el que el número puede variar desde 35 para
PICs de gama baja a 70 para los que son de gama alta. Las instrucciones se clasifican entre
las que realizan operaciones entre el acumulador y una constante, entre el acumulador y una
posición de memoria, instrucciones de condicionamiento y de salto/retorno, implementación
de interrupciones y otras para pasar a modo de bajo consumo que es conocido como el modo
“sleep”.
28
2.8.1 Arquitectura
La arquitectura del PIC es sumamente minimalista. Está caracterizada por las
siguientes prestaciones:

Área de código y de datos separadas (Arquitectura Harvard).

Un reducido número de instrucciones de largo fijo.

La mayoría de las instrucciones se ejecutan en un solo ciclo de ejecución (4 ciclos de
reloj), con ciclos de único retraso en las bifurcaciones y saltos.

Un solo acumulador (W), cuyo uso (como operador de origen) es implícito (no está
especificado en la instrucción).

Todas las posiciones de la RAM funcionan como registros de origen y/o de destino de
operaciones matemáticas y otras funciones.

Una pila de hardware para almacenar instrucciones de regreso de funciones.

Una relativamente pequeña cantidad de espacio de datos direccionable (típicamente,
256 bytes), extensible a través de manipulación de bancos de memoria.

El espacio de datos está relacionado con el CPU, puertos, y los registros de los
periféricos.

El contador de programa está también relacionado dentro del espacio de datos, y es
posible escribir en él (permitiendo saltos indirectos).
A diferencia de la mayoría de otros CPU, no hay distinción entre los espacios de
memoria y los espacios de registros, ya que la RAM cumple ambas funciones, y esta es
normalmente referida como "archivo de registros" o simplemente, registros.
2.8.2 Microcontrolador PIC24F16KA102 de Microchip.
El PIC24F16KA102 es un microcontrolador de 16 bits de uso general con 28 o 20
terminales y de muy bajo consumo (NanoWatt XLP) diseñado por Microchip.
Las características principales de este modelo son:

Frecuencia de operación máxima: 32 MHz

Oscilador interno: 8 MHz
29

Memoria de programa (bytes): 16K

Memoria RAM de Datos (bytes): 1.5K

Memoria EEPROM Datos (bytes): 512

Interrupciones: 22

Líneas de Entrada/Salida: 24

Temporizadores/Contadores: 3 (16 bits)

Módulos de Comparación/Salida PWM: 1(16 bits)

Captura de entrada: 1(16 bits)

Canales de Comunicación Serie: SPI, I2C, dos canales de UART

Canales de Conversión A/D de 10 bits: 9 canales (500ksps)

Comparadores analógicos: 2

Unidad de medición de tiempo de carga (CTMU): 9

Reloj de tiempo real y calendario (RTCC)

Comprobación programable de redundancias cíclica (CRC)

Tres fuentes de interrupción externas.
Figura 2.19. Configuración de Terminales PIC24F16KA102 [36].
30
Tabla 2.3. Descripción de Terminales PIC24F16KA102.
# Pin
Nombre
Descripción
1
MCLR/VPP/RA5
Reset/Voltaje de Programación/ E/S Digital Puerto A
2
AN0/VREF+/RA0
Entrada Análoga 0/V de referencia positivo para A/D y comparador/ E/S Digital
Puerto A
3
AN1/VREF-/RA1
Entrada Análoga 1/ V de referencia negativo para A/D y comparador / E/S Digital
Puerto A
4
AN2/RB0
Entrada Análoga 2/ E/S Digital Puerto B
5
AN3/RB1
Entrada Análoga 3/ E/S Digital Puerto B
6
AN4/RB2
Entrada Análoga 4/ E/S Digital Puerto B
7
AN5/RB3
Entrada Análoga 5/ E/S Digital Puerto B
8
VSS
Referencia de tierra
9
OSCI/RA2
Entrada externa de Oscilador Principal/ E/S Digital Puerto A
10
OSCO/RA3
Salida de Oscilador Interno Principal/ E/S Digital Puerto A
11
SOSCI/RB4
Entrada externa de Oscilador Secundario/ E/S Digital Puerto A
12
SOSCO/RA4
Salida de Oscilador Secundario/ E/S Digital Puerto A
13
VDD
Voltaje de entrada
14
SDA1/RB5
Entrada/Salida de datos de I2C/ E/S Digital Puerto B
15
SCL1/RB6
Entrada/Salida del Reloj Serial Síncrono de I2C/ E/S Digital Puerto B
16
INT0/RB7
Entrada de Interrupción Externa 0/ E/S Digital Puerto B
17
SCL1/RB8
Entrada/Salida del Reloj Serial Síncrono de I2C/ E/S Digital Puerto B
18
SDA1/RB9
Entrada/Salida de datos de I2C/ E/S Digital Puerto B
19
IC1/RA7
Entrada del puerto de captura de datos/ E/S Digital Puerto B
20
INT2/RA6
Entrada de Interrupción Externa 0/ E/S Digital Puerto A
21
SDI1/RB10
Entrada de Datos Seriales SPI/ E/S Digital Puerto B
22
SCK1/RB11
Entrada/Salida de Reloj Serial SPI/ E/S Digital Puerto B
23
AN12/RB12
Entrada Análoga 12/ I/O Digital Puerto B
24
AN11/SDO1/RB13
Entrada Análoga 11/Salida de Datos Seriales SPI/ E/S Digital Puerto B
25
AN10/INT1/RB14
Entrada Análoga 10/Entrada de Interrupción Externa 1/ E/S Digital Puerto A
26
SS1/RB15
Selector Maestro/Esclavo SPI/ E/S Digital 15 Puerto B
27
VSS
Referencia de tierra
28
VDD
Voltaje de entrada
Este microcontrolador de Microchip cumple con los requerimientos que se necesitan
para realizar el muestreo de una señal digital, cuenta con 20 terminales de E/S programables,
31
puerto SPI, I2C para su utilización con dispositivos como LCDs, memorias externas, entre
otros.
2.8.3 Subsistemas.
Este PIC, como cualquier microcontrolador tiene varios subsistemas que trabajan de
manera independiente, como lo son las interrupciones, también se cuenta con distintos
módulos especializados para aplicaciones específicas, como lo son el I2C, SPI, A/D, etc.
Para este proyecto se emplearán sólo los siguientes subsistemas y módulos:
Puertos Programables de Entrada y Salida Digital. El PIC24F16KA102 cuenta con dos
puertos programables de entrada o salida digitales por medio de los cuales se comunica con
el mundo exterior, en total son 24 terminales que están distribuidas de la siguiente manera:

Puerto A: 8 bits/terminales.

Puerto B 16 bits/terminales.
Timers/Counters. Este microcontrolador cuenta con tres Timers/Counters, que pueden ser
empleados de manera simultánea e independiente unos de otros. Cada Timer/Counter se
puede configurar de distinta manera dependiendo de la situación. El modulo del Timer 1 es
un Timer de 16 bits, mientras el Timer 2 y Timer 3, de 16 bits cada uno, también puede ser
empleado como uno solo de 32 bits. Dependiendo del Timer será llamado TMR1 en el caso
de primero de ellos, se puede escoger la procedencia de su fuente pudiendo ser el cristal
interno o uno externo, esto se controla mediante el bit TCS del registro T1CON.
Figura 2.20. Diagrama de bloques del funcionamiento del Timer1 [35].
32
A medida que el valor del contador se va incrementando con los pulsos, el valor de
salida del contador de 16 bits es continuamente comparado con el registro PR1, cuando el
valor del registro TMR1 alcanza el valor de PR1 la bandera de interrupción del Timer (T1IF)
se activa de manera automática lo que nos indica que se ha desbordado el Timer y comenzará
a contar desde 0. Debido a que el Timer1 es de 16-bits, alcanza un valor máximo de 65535
(216-1) antes de su desborde. Los tres Timers/Counters tiene una configuración de 4
preescalers: 1, 8, 64 y 256. Para calcular el tiempo de desborde empleamos la siguiente
fórmula.
Periodo del Timer = PR1 * 2 * TOSC * Preescaler
TOSC = 1 / OSC (Hz)
Interrupción del Timer. Una interrupción es un evento que hace que el microcontrolador
deje de ejecutar la tarea que está realizando para atender dicho acontecimiento y luego
regrese y continúe la tarea que estaba realizando antes de que se presentara la interrupción.
Cuando se produce cualquiera de los sucesos indicados anteriormente, se origina una petición
de interrupción, que si se acepta, guarda el valor del PC actual en la Pila, pone a cero el bit
GIE (Global Interrupt Enable), lo que prohíbe cualquier otra interrupción y se carga el PC
con el valor 0004H , que es la posición del vector de interrupción, y comienza a ejecutarse el
programa de atención a la interrupción que se encuentra a partir de esta dirección. Cada causa
de interrupción está controlada mediante dos bits. Uno de ellos actúa como señalizador o flag
que indica si se ha producido o no la interrupción, y la otra funciona como bit de permiso o
prohibición de la interrupción en sí, tal y como se muestra en la siguiente figura.
33
Figura 2.21. Esquema de funcionamiento de las interrupciones.
Al ser habilitada la interrupción del Timer implica que al ser alcanzado el valor
máximo indicado en PR, este activara la bandera de Interrupción por desborde (T1IF) y entra
en una subrutina especial del Timer donde se pueden realizar las instrucciones que deseemos.
Convertidor Análogo a Digital. Uno de los más importantes periféricos en los
microcontroladores actuales es el convertidor análogo a digital, que como su nombre lo
indica transforma una entrada de voltaje análoga en valores digitales que puede procesar un
microcontrolador. En el caso de la familia de microcontroladores PIC24F estos periféricos
cuentan con numerosas características especiales, como es la multiplexación de dos canales
análogos independientes, la conversión múltiple de un solo canal A/D o la conversión
múltiple de múltiples canales A/D en una misma interrupción, cuatro tipos de datos como
resultado (entero, entero con signo, flotante y flotante con signo), así como varios métodos
de trigger para comenzar la conversión de los datos en el A/D.
La familia PIC24F requiere un ciclo de reloj A/D para la conversión (TAD) más 2
ciclos adicionales, aparte de esto el PIC24F requiere otros 12 ciclos para el SAR (Successive
Approximation Register conversión) para completar la conversión de 10 bits.
34
Finalmente cuando la conversión está completa, el resultado de 10 es cargado en un buffer de
dieciséis registros de 16 bits cada uno (ADC1BUFO – ADC1BUFF).
Figura 2.22. Diagrama de bloques del convertidor Análogo a Digital [35].
2.9 MPLAB IDE 8.63 y Compilador CCS C 4.114
El MPLAB IDE es un software de “Entorno de Desarrollo Integrado” (Integrated
Development Enviroment, IDE) desarrollado por Microchip para la programación de los PICs
bajo Windows.
El MPLAB IDE 8.63 incluye todas las utilidades y librerías necesarias para la
realización de proyectos con microcontroladores PIC de diferentes familias. Este entorno
permite editar el archivo fuente del proyecto, además de compilarlo, generar los archivos
necesarios para programar, realizar simulaciones para comprobar la correcta ejecución,
muestra los registros internos, variables, memoria ocupada en ROM, RAM, además de que
en el mismo software se puede programar, en con un programador compatible, permite correr
paso por paso el programa desde el mismo microcontrolador en busca de errores. El MPLAB
incluye:
35

Un editor de texto

Compilador C30 C compiles.

Un simulador llamado MPLAB SIM.
Sin embargo el MPLAB IDE 8.63 es compatible con compiladores de terceras
compañías, como es el caso de CSS C en su versión 4.114 que es la empleada en este
proyecto.
El compilador CSS C desarrollado por CSS permite una programación rápida y sencilla
debido a que cuenta con librerías de funciones desarrolladas por esta compañía que ahorra en
términos de líneas, siendo más fácil su entendimiento al usuario final.
36
CAPÍTULO 3
MATERIALES Y METODOLOGÍA
Dado que el objetivo del presente trabajo es ampliar las capacidades de un Holter de ECG
mediante la implementación de un módulo de detección, registro y clasificación de la
actividad física de un paciente, en este capítulo se presenta la metodología seguida para
alcanzar este objetivo. Para la detección de la actividad física se hará uso de un sensor de
aceleración (acelerómetro) de tres ejes el cual proporciona tres salidas de voltaje, cada una de
ellas correspondiente a los ejes X, Y, Z.
Para el registro de estas señales provenientes del acelerómetro en primera instancia
emplearemos una tarjeta de adquisición de datos DAQ y el software LabVIEW 8.5, que nos
permite observar de manera gráfica lo que facilita la interpretación de su comportamiento.
Como segunda etapa, el método final de detección al que se llegue con LabVIEW se
adaptara a las características de un microcontrolador PIC.
3.1. Tarjeta de adquisición de datos NI USB 6210
Para este proyecto utilizaremos una NI USB 6210 Series M, que se conecta por medio de
un USB a la PC, la que la hace ideal al ser práctica y sencilla a la hora de realizar conexiones
y transportarla. Las siguientes son sus características principales.

16 entradas análogas de voltaje, con una resolución de 16 bits (250 kS/s).

4 entradas digitales y 4 salidas digitales.

Dos contadores de 32 bits.

Rango máximo de voltaje es de ±10 V.

8 canales diferenciales.
37
Figura 3.1. Terminales de la tarjeta DAQ NI USB 6210 [39].
Tabla 3.1. Descripción de los puertos I/O de la tarjeta DAQ NI USN 6210.
Nombre
AI GND
Referencia
-----
Dirección
-----
AI <0..15>
Varias
Entrada
AI SENSE
-----
Entrada
D GND
+5 V
----D GND
Entrada o Salida
PFI<0..3>, P0.<0..3>
D GND
Entrada
PFI<4..7>,/P1.<0..3>
D GND
Salida
NC
-----
-----
Descripción
Analog Input Ground. Tierra de las entradas
analógicas
Analog Input Channels. Canales de entrada
analógica 0 a 15
Analog Input Sense. En el modo NRSE es la
referencia de los canales análogos.
Digital Ground. Tierra Digital.
+5V Power. Esta terminal provee 5 V de salida, o
puede alimentar de forma externa las salidas
digitales.
Programmable Function Interface or Static Digital
Input Channels 0 to 3. Cada terminal PFI puede
sustituir una fuente externa para AI, AO, o una
entrada de contador/timer.
O también se puede utilizar como una entrada
digital estática.
Programmable Function Interface or Static Digital
Output Channels 0 to 3. Se pueden enlazar salidas
internas de AI, AO, o contadores/timers.
O también se pueden utilizar como una salida
digital estática.
No connect. No se conectan señales a estos
terminales.
3.2. Acelerómetro ADXL335 de Analog Devices
El ADXL335 es un sistema completo de medición de la aceleración en tres ejes X, Y,
Z. Tiene un rango completo de ±3 g cuando mínimo. Contiene un sensor de polisilicio
micromaquinado y un circuito de acondicionamiento de la señal que implementa una
arquitectura de medición en lazo abierto.
38
Las salidas son señales de voltaje análogo proporcionales a la aceleración ejercida
sobre el dispositivo. El sensor permite la medición de la aceleración estática de la gravedad
para aplicaciones donde se mide la inclinación o también permite la detección de
aceleraciones dinámicas resultado de un movimiento, choque o vibración.
El acelerómetro viene en un paquete muy diminuto (4mm x 4 mm x 1.6 mm) el cual
se debe soldar en una superficie para un mejor desempeño, además de que a la salida de cada
eje (Cx, Cy, Cz) se debe colocar un capacitor que determina el ancho de banda en el cual
funcionará el acelerómetro, teniendo un rango de 0.5 Hz a 1600 Hz en los ejes X y Y,
mientras en el Z va de 0.5Hz a 550Hz.
Tabla 3.2. Selección del capacitor para el filtrado
(Cx, Cy, Cz).
Capacitor (μF)
4.7
0.47
0.10
0.05
0.027
0.01
Ancho de Banda (Hz)
1
10
50
00
200
500
Figura 3.2. Patillaje del acelerómetro ADXL335
[37].
De la figura anterior se desprende la siguiente tabla donde se describe la función de
cada pin del integrado.
Tabla 3.3. Patillaje ADXL335.
No. de Pin
Nemónico
Descripción
1, 4, 9, 11, 13, 16
NC
No se conecta
2
ST
Auto prueba
3 , 5, 6, 7
COM
Común
4
NC
No se conecta
8
ZOUT
Salida de canal Z
10
YOUT
Salida de canal Y
12
XOUT
Salida de canal X.
39
14
VS
Voltaje de entrada (1.8 V a 3.6 V).
15
VS
Voltaje de entrada (1.8 V a 3.6 V).
Como se mencionó anteriormente este integrado es un sistema completo de medición
de la aceleración en tres ejes, incluyendo un circuito de acondicionamiento de señal que nos
da un voltaje análogo de salida dependiendo del voltaje con el cual es alimentado. Dicho
voltaje es radiométrico, dados en Vs un voltaje de 2V se tiene una sensibilidad típica de
195mV/g, mientras a 3.6 V nos da un resultado de 360mV/g. La salida a zero g también es
radiométrica, teniendo que el voltaje nominal de salida para un valor de 0g es Vs/2.
El ruido de salida no es radiométrico siendo en cambio absoluto, por ello la densidad
del ruido decrece a medida que el voltaje de entrada aumenta. Esto es a causa del incremento
en el factor de la escala (mV/g) mientras que el ruido de voltaje permanece constante. A Vs =
3.6 V, los ejes X e Y tienen una densidad de ruido típica de 120 μg/√Hz, mientras que con un
Vs = 2 V, la densidad de ruido de ambos ejes es de 270 μg/√Hz.
La corriente que consume decrece junto con el voltaje de entrada. El consumo de
corriente típico a Vs = 3.6 V es de 375μA, mientras a Vs = 2V es 200μA.
El pin ST controla la auto-prueba. Cuando este pin es alimentado con Vs, una fuerza
electrostática es aplicada a la viga del acelerómetro. El movimiento de la viga da como
resultado que el usuario pueda probar la funcionalidad del acelerómetro. Los cambios típicos
en las salidas son -1.08g (correspondiente a -325 mV) en el eje X, +1.08g (o +325 mV) en el
eje Y, y +1.83g (+550 mV) para al eje Z.
Este sensor tiene un rango de operación de -40 a +85 °C.
Dependiendo de la orientación del sensor se tiene una respuesta en cada eje, por
ejemplo en la Figura 3.3 se muestra las g presentes en distintas posiciones del integrado con
respecto a la gravedad de la tierra.
En el caso específico de este proyecto se adquirió un acelerómetro previamente
soldado en una tablilla, al cual se le hizo la prueba de self-test para comprobar su correcto
40
funcionamiento. El circuito incluye capacitores de 0.1 µF conectados a cada una de las
salidas de los ejes para un ancho de banda de 50Hz.
Figura 3.3. Respuesta a la salida vs Orientación respecto a la gravedad [37].
Como se observa en la siguiente figura el circuito se reduce a sólo 6 pins lo que
permite un uso sencillo del integrado a la hora de realizar conexiones con el dispositivo que
realizará el análisis de sus salidas.
Tabla 3.4. Descripción de pins en circuito
ADXL335.
Nombre del Descripción
Pin
ST
Auto prueba
Z
Salida del canal Z
Y
Salida del canal Y
X
Salida del canal X
GND
Tierra común
VCC
Voltaje de entrada
Figura 3.4. Acelerómetro ADXL335 breakboard
[41].
41
3.3. Detección de la Actividad Física con el Acelerómetro de Tres Ejes: ADXL335
En el presente proyecto este acelerómetro nos permite realizar una detección
dinámica de los movimientos de la persona que porta el dispositivo. Para ello se conecta cada
una de las salidas de los ejes a un convertidor análogo a digital para procesar la señal.
El propósito principal es la detección, el registro y la clasificación de cuatro
actividades físicas principalmente, si la persona se encuentra en reposo, si camina, correo o
salta. Para poder crear un sistema que nos permita detectar con precisión dichos eventos
primero se deben realizar pruebas de control con cinco sujetos que realizarán tres actividades
físicas durante un minuto cada una, caminar, correr y saltar.
De esta manera podemos observar en los datos registrados en la PC la manera en la
que se comporta el acelerómetro al ser sometido a los movimientos de la persona. Para
observar de manera gráfica dicho comportamiento se empleó una tarjeta de adquisición de
datos DAQ M Series NI USB 6120 que aunada al software de National Instruments
LabVIEW 8.5 permite grabar un número finito de datos los cuales serán procesados para su
mejor comprensión.
ADXL335
Sensor
DAQ
PC
Figura 3.5. Diagrama de bloques de la adquisición de datos.
Para esta tarea la tarjeta DAQ posee 16 canales análogos y ADC con 16 bits de
resolución, de los cuales sólo emplearemos tres, uno para cada eje (X, Y, Z). Al tener una
señal proveniente del acelerómetro previamente acondicionada, con ruido casi nulo, podemos
realizar una conexión directa entre la tarjeta DAQ y el sensor. Teniendo que los pines X, Y y
42
Z van a las terminales AI14, AI7 y AI15 (pins 30,31 y 32) respectivamente, y el pin 28 (AI
GND) va a la tierra del circuito.
Para realizar la prueba se realiza una conversión del voltaje de salida de cada eje en
una unidad de aceleración, ya sean m/s2 o g. Al alimentar el circuito con 3.3 V tenemos una
sensibilidad de 300 mV/g.
(
)
(3.1)
Teniendo en cuenta que la posición del sensor con respecto al individuo que lo porta
genera 1g en el eje Y, al medir el voltaje de salida tenemos 1.92V, si despejamos de la
(
ecuación 3.1 el offset
). Como resultado tenemos que el
offset es aproximadamente de 1.61V. Con estos datos podemos realizar el cálculo de la
fuerzas g producidas por el movimiento de la persona.
Debemos comprender que las fuerzas g no son una medida de fuerza en sí, sino una
medida intuitiva de aceleración. Está basada en la aceleración que produciría la gravedad
terrestre en un objeto cualquiera en condiciones ideales (sin atmósfera u otro rozamiento).
Una aceleración de 1G es generalmente considerado como igual a la gravedad estándar, que
es de 9.8m/s2.
(
)
⁄
(3.2)
Para la adquisición de los datos se realiza un sencillo programa en LabVIEW, que
permite grabar la salida de los tres ejes en un archivo de hoja de datos para su posterior
análisis.
En la captura de datos usaremos una tasa de 10000 datos, y un número de muestras
por canal de 60 con esto nos aseguramos una gran cantidad de datos en el archivo que se
graba en la computadora, lo que nos da una gran resolución a la hora de realizar el análisis.
43
Figura 3.6. Pantalla Principal del programa de adquisición de datos.
Tabla 3. 5. Descripción de las principales funciones.
Sección
Descripción
1
Configuración del número de muestras a tomar y el rate. Se realiza la configuración de la tarjeta DAQ,
pudiendo modificar el número de muestras que ingresan, así como el rate, y los canales que se usaran.
2
Gráfica que muestra los voltajes de salida de cada eje del acelerómetro.
3
Conversión de cada voltaje en fuerza g. Mediante una subrutina se realiza la conversión de los voltajes
de entrada de cada canal a fuerzas g mediante la fórmula (3.2).
4
Muestra la fuerza g máxima registrada en cada eje. Por medio de un subVI se realizan constantes
comparaciones de los datos que llegan para mostrar el valor máximo que se registra.
5
Muestra la fuerza g actual registrada en cada eje.
6
Graba en una hoja de datos los valores voltaicos de cada eje. LabVIEW proporciona una subrutina que
permite el almacenamiento de los datos en una spreeadsheet para el almacenamiento de datos en la PC.
En la Figura 3.7 se muestra el código empleado para grabar los datos del acelerómetro
donde los datos que entran de la tarjeta se muestran en una gráfica, posteriormente se toma
cada canal individual y se realiza la conversión de Volts a Gs que son mostradas en el panel
frontal, junto con la máxima lectura que se registró, por último se graban los valores de
voltaje en un archivo de tipo hoja de datos que podemos revisar en el programa Excel.
44
4
2
3
5
6
1
Figura 3.7. Código en LabVIEW que permite grabar los datos obtenidos del acelerómetro
Con este programa se realizarán pruebas a cinco sujetos diferentes, tanto en edad,
peso y complexión física, esto con el fin recabar suficientes datos para desarrollar un método
para la clasificación de la actividad física.
3.3.1 Registro de actividad física
Las pruebas consisten en que la persona realice una serie de actividades físicas
durante 1 minuto completo. Estas actividades son: caminar, correr, saltar y estar en reposo.
Para las pruebas donde el sujeto camina y corre emplearemos una caminadora a una
velocidad de 2.5 km/hr para la caminata y una velocidad de 5 km/hr para la prueba de correr.
El acelerómetro está montado en un protoboard de reducidas dimensiones, conectado
a la tarjeta por medio de unos cables de dos metros aproximadamente. Va sujeto a la cintura
de la persona del lado derecho, el circuito está posicionado de forma tal que el eje Y marca
una g a su salida, como se muestra en la Figura 3.8.
45
Figura 3.8. Posicionamiento del acelerómetro con respecto al individuo.
Para estas pruebas se solicitó la ayuda de familiares y amigos, en la Tabla 3.6 se
observa con más detalle los datos de cada una de las personas implicadas. Como se mencionó
anteriormente cada una de las personas caminó, corrió y saltó por un minuto, los datos
obtenidos de cada prueba fueron guardados en archivos de hojas de cálculo, cada archivo
contiene aproximadamente 6500 registros por eje. Una vez finalizadas las pruebas se procede
a analizar dichos datos.
Tabla 3.6. Sujetos de prueba.
Nombre
Edad (años)
Estatura (cm)
Peso (kg)
Blanca Pacheco
43
160
72
Juan Carlos Villegas
38
176
84
Miguel Arguelles
12
157
45
Oscar Armendáriz
18
180
120
Refugio Arguelles
42
175
80
3.4 Análisis Cualitativo de los Registros Obtenidos.
El primer paso para el análisis es la conversión de los valores grabados en volts
provenientes de la DAQ a fuerzas G, que son los valores a analizar. Una vez hecho esto se
grafican dichos datos para observar el comportamiento del acelerómetro en cada una de las
pruebas. Tomaremos como ejemplo las siguientes gráficas pertenecientes a las pruebas de
46
Refugio Arguelles y Oscar Armendáriz, donde se tomaron los primeros 1000 datos para
realizar la gráfica.
3
Caminando
2.5
2
1.5
Gs
Y
1
X
0.5
Z
0
-0.5 1
101
201
-1
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, aprox. 10 segundos
Figura 3.9 Prueba: Caminando Refugio Arguelles.
2.5
Caminando
2
1.5
Gs
1
Y
0.5
X
0
Z
-0.5
-1
1
101
201
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, aprox. 10 segundos
Figura 3.10. Prueba: Caminando Oscar Armendáriz.
Se observa en ambas pruebas un patrón con picos fuertes de actividad, el más alto es
presumiblemente el paso que se da con la pierna derecha, lugar más cercano al acelerómetro,
siendo el otro pico más pequeño el de la pierna izquierda, así como también se observa la
vibración de la persona al andar. Cabe destacar que cada persona cuenta con un modo único
de locomoción y eso se ve reflejado en los datos arrojados por el acelerómetro.
47
4.5
4
3.5
3
2.5
2
Gs 1.5
1
0.5
0
-0.5 1
-1
-1.5
Corriendo
Y
X
Z
101
201
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, aprox. 10 segundos
Figura 3.11. Prueba: Corriendo Refugio Arguelles.
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
Gs
0.5
0
-0.5 1
-1
-1.5
-2
-2.5
-3
Corriendo
Y
X
101
201
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, aprox. 10 segundos
Figura 3.12. Prueba: Corriendo Oscar Armendáriz.
Como en el caso de la caminata, en la prueba donde el sujeto corre se observan picos
altos de aceleración y otros un poco más reducidos, que serían los pasos dados con la pierna
derecha e izquierda respectivamente, así como la vibración provocada por el movimiento del
sujeto, se distingue esta prueba de la anterior debido a una mayor frecuencia en los picos
altos así como un incremento en los valores de las lecturas, superando los 3g en varias
ocasiones.
48
Z
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
Gs
1.5
1
0.5
0
-0.5 1
-1
Saltando
Y
X
Z
101
201
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, , aprox. 10 segundos
Figura 3.13. Prueba: Saltando Refugio Arguelles.
5.5
5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
Gs 1.5
1
0.5
0
-0.5 1
-1
-1.5
-2
-2.5
Saltando
Y
X
Z
101
201
301
401
501
601
701
801
901
Primeras mil muestras, aprox. 10 segundos
Figura 3.14. Prueba: Saltando Oscar Armendáriz.
En la prueba de saltar, se observan de una forma marcada el movimiento de la
persona, al mostrarse un solo pico de aceleración por cada salto, superando los 4g en varias
ocasiones.
A partir de los datos recogidos por el acelerómetro se obtuvieron estas gráficas que
nos permiten ver las fuerzas a las que está sometida una persona, sin embargo para poder
llegar a una conclusión se realizará un análisis de todas las pruebas realizadas donde se
calcularán diversas medidas estadísticas como la media (promedio), la desviación estándar, y
la varianza en cada una de las pruebas que realizó cada persona.
49
3.5 Análisis Cuantitativo de los Registros Obtenidos.
Las siguientes tablas son los resultados obtenidos de calcular diversas medidas
estadísticas: la media, la varianza y las desviación estándar de las tres pruebas (caminar,
correr y saltar) con cada uno de los individuos.
Los cálculos se realizan individualmente para cada eje, así como también se calcula a
una aceleración total de los tres (√
). Se resalta el eje Y que es el eje que
acompaña el movimiento realizado por la persona, así como también la aceleración total.
Tabla 3.7. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba caminando.
Media
Nombre
Y
X
√
Z
Blanca Pacheco
0.92821
-0.15485
0.21862
)
1.01967
Juan Carlos Villegas
0.96317
0.04103
0.12615
0.99749
Refugio Arguelles
0.94802
0.00216
0.21969
1.02937
Oscar Armendáriz
0.95145
0.09204
0.22868
1.03955
Miguel Pacheco
0.94179
0.20634
0.19011
1.04227
Desviacion estandar
Nombre
Y
X
√
Z
Blanca Pacheco
0.32541
0.24388
0.19124
)
0.30911
Juan Carlos Villegas
0.22974
0.13618
0.18235
0.23424
Refugio Arguelles
0.39132
0.23870
0.21961
0.38175
Oscar Armendáriz
0.28684
0.28494
0.19949
0.29768
Miguel Pacheco
0.50825
0.23692
0.17985
0.47554
Varianza
Nombre
Y
X
√
Z
Blanca Pacheco
0.10588
0.05947
0.03657
)
0.09554
Juan Carlos Villegas
0.05277
0.01854
0.03325
0.05486
Refugio Arguelles
0.15311
0.05697
0.04822
0.14571
Oscar Armendáriz
0.08226
0.08118
0.03979
0.08860
Miguel Pacheco
0.25829
0.05612
0.03234
0.22611
50
Tabla 3.8. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba corriendo.
Media
Blanca Pacheco
0.95092
0.10469
0.23617
√
1.03317
Juan Carlos Villegas
0.94590
0.08415
-0.00483
1.15209
Refugio Arguelles
Nombre
Y
X
Z
0.97648
0.01046
0.12674
1.23563
Oscar Armendáriz
0.98312
0.08273
0.15338
1.37015
Miguel Pacheco
0.94168
0.29515
0.07090
1.44199
)
Desviación estándar
Nombre
Y
X
√
Z
)
Blanca Pacheco
0.28861
0.24048
0.17462
0.27413
Juan Carlos Villegas
0.87262
0.29384
0.19282
0.78417
Refugio Arguelles
0.97964
0.38077
0.29138
0.79524
Oscar Armendáriz
0.95947
0.65802
0.47554
0.83617
Miguel Pacheco
1.21739
0.65184
0.41377
0.98871
Varianza
Nombre
Y
X
√
Z
)
Blanca Pacheco
0.08329
0.05782
0.03049
0.07514
Juan Carlos Villegas
0.94807
0.12975
0.04423
0.69658
Refugio Arguelles
0.95955
0.14496
0.08489
0.63230
Oscar Armendáriz
0.92046
0.43293
0.22611
0.69908
Miguel Pacheco
1.48181
0.42483
0.17118
0.97739
Tabla 3.9. Media, Desviación estándar y Varianza de la prueba saltando.
Media
Nombre
Y
X
√
Z
)
Blanca Pacheco
0.62777
-0.63251
-0.12270
1.53175
Juan Carlos Villegas
0.92466
-0.03775
0.04410
1.17218
Refugio Arguelles
0.92776
0.05265
0.18554
1.22694
Oscar Armendáriz
0.93163
0.09666
0.25861
1.29771
Miguel Pacheco
0.86147
0.43346
0.10963
1.32607
Desviación estándar
Nombre
Y
X
√
Z
)
Blanca Pacheco
1.41244
1.21939
0.74514
1.58102
Juan Carlos Villegas
1.49467
0.33320
0.29967
1.38533
Refugio Arguelles
1.48912
0.44890
0.37175
1.39629
Oscar Armendáriz
1.26712
0.62319
0.38298
1.18349
Miguel Pacheco
1.28907
0.81620
0.38505
1.28825
Varianza
51
Nombre
Y
X
√
Z
)
Blanca Pacheco
1.99440
1.48649
0.55507
2.49891
Juan Carlos Villegas
2.23369
0.11101
0.08979
1.91886
Refugio Arguelles
2.21715
0.20148
0.13818
1.94935
Oscar Armendáriz
1.60536
0.38831
0.14665
1.40044
Miguel Pacheco
1.66145
0.66608
0.14824
1.65933
De los anteriores resultados nos enfocaremos en el eje Y, que es el eje principal donde
se muestra una variación más notable a la hora de realizar la actividad física. Si observamos
detenidamente los cálculos estadísticos se observa que la media no ofrece una distinción
clara entre ninguna de las actividades físicas, siempre se mantiene alrededor de los 0.8 y 0.9
como media en todas las pruebas, por tanto descartamos esta medida.
Si observamos la desviación estándar y la varianza, muestran diferencias entre sí
dependiendo de la actividad realizada, donde observamos los siguientes rangos.
Tabla 3.10. Análisis de datos estadísticos del eje Y.
Actividad física
Desviación estándar
Media
Varianza
Caminar
0.22 – 0.50
0.92 – 0.96
0.05 – 0.25
Correr
0.87 – 1.21
0.94 - 0.98
0.92 – 1.48
Saltar
1.26 – 1.49
0.62 - 0.93
1.60 – 2.23
En el caso de aceleración total de los tres ejes vemos que los resultados son muy
similares a los obtenidos en el eje Y.
Tabla 3.11. Análisis de datos estadísticos de la aceleración total.
Actividad física
Desviación estándar
Media
Varianza
Caminar
0.23 – 0.47
0.99 – 1.04
0.05 – 0.22
Correr
0.78 – 0.98
1.03 – 1.44
0.63 – 0.97
Saltar
1.18 – 1.58
1.17- 1.53
1.4 – 2.49
Observando estas medidas estadísticas llegamos a la conclusión de utilizar el cálculo
de la desviación estándar de la aceleración total para realizar la clasificación de la actividad
52
física. Esto se debe a que es la que muestra rangos más definidos entre las pruebas, lo que
permite establecer umbrales que delimiten cada actividad, además de que con este cálculo no
importara la posición final del acelerómetro con respecto a la postura de la persona que porte
el dispositivo.
Una vez que ya tenemos una medida que nos permite clasificar la actividad física, el
cálculo de la desviación estándar, procedemos a crear un programa que lo haga en tiempo
real.
Para ello necesitamos establecer rangos y umbrales para poder clasificar cada
actividad. Con la información anterior haremos dichos valores, tomando el valor más bajo y
el más alto en cada una de las pruebas y ampliando un poco más el umbral entre las
actividades, a medida que se realicen más pruebas, esos valores se pueden ajustar hasta llegar
a un resultado óptimo.
Tabla 3.12. Rangos de la desviación estándar para la detección de la actividad física.
Actividad
Reposo
Caminar
Correr
Saltar
Mínimo
0
0.21
0.71
1.21
Máximo
0.2
0.7
1.2
En adelante
3.6 Programa para la Clasificación de la Actividad Física
La actividad física realizada por la persona que porta el holter se verificará cada
segundo, esto nos permite ver los cambios de actividad que se presentan en el transcurso de
la prueba, por tanto no podemos realizar una desviación estándar de todos los datos que
estamos registrando, se necesita un arreglo finito que grabe el flujo de datos proveniente de la
tarjeta para poder acumular un número considerable y realizar el cálculo con ellos.
Una vez realizado el cálculo se compara con los rangos de la tabla anterior y así
determinamos que acción se está llevando a cabo. Para realizar esto, modificaremos el
programa anterior, agregando una sub función que calcule la desviación estándar, dando
como salida un texto donde muestre la actividad que se realizó, teniendo 4 opciones para
mostrar: en reposo, caminando, corriendo, saltando.
53
En el diagrama anterior se muestran los pasos a seguir en la subrutina. Primero se
llena un arreglo con 300 datos provenientes de la tarjeta DAQ, una vez lleno el arreglo se
procede a realizar el cálculo de la desviación estándar, teniendo el resultado se compara con
los umbrales establecidos para cada actividad, dependiendo dentro de que rango coincida
será la salida que muestre y se grabará en un archivo, y por último se vacía el arreglo para
54
poder ser utilizado de nuevo, de lo contrario no se podría detectar con claridad un cambio en
la actividad física.
Figura. 3.15. Subrutina para el cálculo de la desviación estándar.
Esta subrutina la introducimos en el programa anterior donde se registraron las
pruebas, será alimentada con los valores calculados de la aceleración total en Gs, salvo por
eso, el programa en general no requiere mayores modificaciones.
Sin embargo, por el contrario de las anteriores pruebas, esta vez se verán reducidas el
número de muestras a leer y la tasa de la tarjeta, ya que no se necesitan capturar una gran
cantidad de muestras para realizar las mediciones, por ende la tasa se reduce de 10000 a 300,
y las muestras van de 60 a 15.
Con esto se verá reducida la cantidad de datos grabada en el archivo de hoja de datos
y mejorando el desempeño del programa en general.
55
5
6
2
3
1
7
4
8
Figura 3.16. Programa de adquisición de datos y el cálculo de la desviación estándar.
Tabla 3.13. Descripción del Programa principal.
Sección
Descripción
1
Configuración del número de muestras a tomar y el rate. Se realiza la configuración de la tarjeta DAQ,
pudiendo modificar el número de muestras que ingresan, así como el rate, y los canales que se usaran.
2
Gráfica que muestra los voltajes de salida de cada eje del acelerómetro.
3
Gráficas individuales de cada uno los voltajes de los tres ejes del acelerómetro.
4
Conversión de cada voltaje en fuerza g. Mediante una subrutina se realiza la conversión de los voltajes
de entrada de cada canal a fuerzas g mediante la fórmula (3.2).
5
Clasificación de la actividad física. Subrutina que calcula la desviación estándar, realiza la clasificación
comparando el resultado de la desv. estd. con los umbrales de la tabla 3.11, hace el registro en una
spreadsheet y muestra por medio de un mensaje en la pantalla principal la actividad física detectada.
6
Muestra la fuerza g máxima registrada en cada eje. Por medio de un subVI se realizan constantes
comparaciones de los datos que llegan para mostrar el valor máximo que se registra.
7
Muestra la fuerza g total de los tres ejes (√
8
Graba en una hoja de datos los valores voltaicos de cada eje. LabVIEW proporciona una subrutina que
).
permite el almacenamiento de los datos en una spreeadsheet para el almacenamiento de datos en la PC.
56
Como podemos observar el programa se mantiene sencillo, se agregan tres gráficas,
correspondientes a cada uno de los ejes, y la subrutina que calcula la desviación estándar y
da como salida una cadena con la actividad física que detectó.
Una vez que tenemos una estrategia y un algoritmo que nos permite detectar la
actividad física, seguiremos esos pasos para llevar esta estrategia en un microcontrolador
PIC, específicamente el PIC24F16KA102, para esto nos basaremos en el programa hecho en
LabVIEW.
El motivo por el cual implementaremos el algoritmo en un microcontrolador es que el
dispositivo final debe ser de reducido tamaño y tener un bajo costo, por lo cual un PIC es
ideal. Como es lógico al usar un microcontrolador este tiene recursos limitados en cuanto a
hardware, por lo que adaptaremos el algoritmo a las características de este PIC.
3.7 Programación del PIC
La primera modificación en el programa con respecto a LabVIEW es la reducción del
número de muestras para realizar el cálculo de la desviación estándar, se disminuyó hasta las
60. Esto debido a que no se cuenta suficiente RAM para un arreglo mucho mayor.
Una de las partes cruciales es el muestreo constante de los canales analógicos. Se
configura el modulo A/D para que realice de forma automática durante el programa,
intercambiando de un canal a otro, para ello se colocan en un For infinito.
Para grabar dichos valores recurriremos al Timer 2, junto con su interrupción, que al
ser configurado entra en una subrutina cuando el Timer se desborda (overflow), lo que nos
permite ejecutar código en ese instante.
Estos desbordes son del orden de los 16 microsegundos, por lo cual las 60 muestras se
tomarán en aproximadamente un segundo. Una vez se reúnen las 60 muestras se procede a
calcular la desviación estándar, comparándose después con los umbrales de la Tabla 3.12
mostrando el resultado por medio de LEDs.
57
Tendremos tres entradas analógicas, la 10, 11 y 12, correspondiendo a los pins
número 25, 24 y 23 respectivamente. Como salidas se usaron cuatro terminales una para cada
LED, teniendo a RB6, RB7, RB8 y RB9, siendo los pins 15, 16, 17 y 18 para cada una.
Utilizaremos el siguiente algoritmo para programar el PIC.
Del diagrama de flujo anterior podemos destacar tres secciones principales.
58
3.7.1 Adquisición de señales análogas.
El microcontrolador está diseñado para realizar lecturas de 500 mil muestras por
segundo en sus canales A/D, sin embargo no se necesitan tantas, emplearemos unas 30 por
segundo, suficientes para realizar el cálculo de la desviación estándar.
En esta función se selecciona el canal que queremos leer y posteriormente activamos
la adquisición de la señal y su conversión, esto se hace con los tres canales que empleamos,
10, 11 y 12, que corresponden a los ejes X, Y, Z respectivamente.
3.7.2 Cálculo de la desviación estándar.
Este cálculo se realiza en conjunción con la interrupción del timer. Cuando se
desborda el timer se graba la aceleración total en un arreglo y se realiza una sumatoria con
esos datos. Una vez se completan los 60 datos se realiza el cálculo de la desviación estándar
con la siguiente ecuación.
√∑
(3.3)
xi = dato actual.
µ = promedio de todas las muestras.
n = número de muestras.
3.7.2 Comprobación de resultados.
Una vez que tenemos el resultado de la desviación estándar este se pasa a una función
donde es comparada con los valores de la Tabla 3.12 donde se encuentran los rangos que
definen cada actividad física, dependiendo del valor prendera el LED que corresponda.
Tabla 3.14. Clasificación del color de los LEDs.
Terminal
RB6 (pin 15)
RB7 (pin 16)
RB8 (pin 17)
RB9 (pin 18)
Color de LED
Blanco
Verde
Amarillo
Rojo
Actividad Física correspondiente
Reposo
Caminando
Corriendo
Saltando
59
CAPÍTULO 4
RESULTADOS
4.1 Resultados: Tarjeta de adquisición DAQ y LabVIEW
Una vez terminado el programa final donde se implementa la detección y
clasificación de la actividad física, realizaremos un par de pruebas más con la tarjeta DAQ
para observar que la efectividad del algoritmo de detección de la señal de actividad física sea
el deseado. Para llegar a una calibración óptima de los umbrales se hicieron algunas pruebas
hasta que fue satisfactoria la detección.
4.1.1 Pruebas
Las siguientes pruebas, como en los casos anteriores, comprenden un minuto
caminado, corriendo y saltando, y se agrega otra más, donde se realizan las 3 actividades en
el mismo lapso de tiempo de manera intercalada. En este caso las pruebas serán realizadas
por los autores.
A la salida obtendremos dos archivos con extensión .xls, uno referente a los voltajes
que se grabaron durante el transcurso de la prueba, mientras el otro registra la actividad física
clasificada, teniendo como salida un texto donde podemos encontrar, “En reposo”,
“Caminando”, “Corriendo”, “Saltando”.
4.1.2 Análisis estadístico.
En las siguientes tablas se muestra el análisis estadístico de las pruebas realizadas.
Donde se observa que las pruebas de caminando, corriendo y saltando muestran un
comportamiento similar a las anteriores. Sin embargo, en la prueba mixta es donde tenemos
un resultado erróneo, esto se debe a que se hizo el cálculo con el total de muestras, arrojando
que la persona estuvo corriendo, siendo que realizó las tres actividades en el mismo intervalo
de tiempo.
60
Tabla 4.1. Análisis estadístico de (a) Caminando, (b) Corriendo, (c) Saltando, (d) Prueba mixta.
(a)
Media
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
-0.03837
0.95379
0.18658
1.02607
Cristian Villegas
0.02371
0.96723
0.05655
0.99138
)
Desviación estándar
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.27124
0.39461
0.20457
0.40526
Cristian Villegas
0.16238
0.21874
0.13951
0.22385
)
Varianza
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.07351
0.15559
0.04181
0.16410
Cristian Villegas
0.02635
0.04782
0.01945
0.05008
)
(b)
Media
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.01025
0.96518
0.09248
1.39742
Cristian Villegas
-0.03134
0.95917
-0.03936
1.18491
)
Desviación estándar
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.41234
1.23982
0.37998
0.91550
Cristian Villegas
0.35148
1.01282
0.18961
0.83876
)
Varianza
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.16989
1.53587
0.14426
0.83744
Cristian Villegas
0.12346
1.02516
0.03593
0.70307
61
)
(c)
Media
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
-0.03396
0.93392
0.15565
1.35666
Cristian Villegas
0.04971
0.79712
-0.01812
1.16392
)
Desviación estándar
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.58036
1.57907
0.46503
1.45010
Cristian Villegas
0.43899
1.52189
0.33860
1.38072
)
Varianza
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.33653
2.49138
0.21607
2.10105
Cristian Villegas
0.19255
2.31423
0.11455
1.90481
)
(d)
Media
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.04413
0.93199
0.11525
1.26340
Cristian Villegas
0.15101
0.94195
-0.08475
1.20387
)
Desviación estándar
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.50589
1.11221
0.41382
0.97532
Cristian Villegas
0.46914
0.99201
0.30732
0.87530
)
Varianza
Nombre
X
Y
Z
√
Edgar Arguelles
0.25571
1.23598
0.17110
0.95046
Cristian Villegas
0.21991
0.98326
0.09437
0.76550
62
)
4.1.3 Clasificación de la actividad física.
Como podemos ver en las medidas estadísticas anteriores, mientras la prueba se
mantenía en una sola situación el análisis arroja un valor dentro de los umbrales establecidos
para cada actividad física, sin embargo cuando la persona realiza en un mismo periodo de
tiempo diferentes actividades, el valor de la desviación estándar arroja un valor que no
corresponde a las actividades realizadas.
Por ello es de suma importancia realizar la clasificación de la actividad física por
intervalos de tiempo, para este proyecto se determinó que cada segundo se realizará dicha
prueba, lo que nos arrojó los siguientes resultados.
En un periodo de sesenta segundos que duró cada prueba, se registraron sesenta datos
pertenecientes a la clasificación de la actividad física en un archivo con extensión .xls. Para
las pruebas de caminando, corriendo y saltando sacaremos un porcentaje de aciertos,
tomando que el cien por ciento de la prueba sería obtener sesenta muestras con la actividad
correspondiente, esto debido a que durante toda la prueba se realiza la misma actividad.
Tabla 4.2. Resultados obtenidos de la clasificación de la actividad física.
Caminando
Muestras que coinciden con la A.F realizada
% de acierto
Edgar Arguelles
60
100
Cristian Villegas
59
98
Corriendo
Muestras que coinciden con la A.F realizada
% de acierto
Edgar Arguelles
60
100
Cristian Villegas
60
100
Saltando
Muestras que coinciden con la A.F realizada
% de acierto
Edgar Arguelles
50
83
Cristian Villegas
58
96
63
En la Figura 4.1 y Figura 4.2 se muestran las gráficas de las pruebas mixtas, observamos
cómo va cambiando el comportamiento del acelerómetro dependiendo de la actividad física
que realiza la persona, siendo un cambio marcado entre una actividad y otra.
En ambas pruebas se observa la secuencia de actividades físicas: caminando,
corriendo, caminando, corriendo, saltando.
4.5
3.5
2.5
1.5
Gs 0.5
-0.5
X
Y
1
101
201
301
401
501
601
701
801
901
1001
1101
1201
-1.5
Z
-2.5
-3.5
60 segundos, 1200 muetras
Figura 4.1. Prueba mixta: Edgar Arguelles.
5.0
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
Gs 1.0
0.5
0.0
-0.5 1
-1.0
-1.5
-2.0
-2.5
X
Y
101
201
301
401
501
601
701
801
901
1001
1101
1201
60 segundos, 1200 muestras
Figura 4.2. Prueba mixta: Cristian Villegas.
Podemos observar en las gráficas siguientes los resultados que se grabaron en el
archivo de clasificación, siendo muy similares a los datos obtenidos del acelerómetro, con
excepción de dos puntos que rompen con el flujo. Esto debido a que en ese muestreo el
individuo cambió de una actividad física a otra haciendo una pausa, o deteniéndose lo que
64
Z
conlleva a que una parte del arreglo con el que se calcula la desviación estándar tenía datos
de la actividad física anterior y después nada, resultando en una desviación estándar por
debajo del umbral.
Saltando
Edgar Arguelles
Corriendo
Caminando
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
Segundos
Figura 4.3. Clasificación de prueba mixta: Edgar Arguelles.
Cristian Villegas
Saltando
Corriendo
Caminando
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59
Segundos
Figura 4.4. Clasificación de prueba mixta: Cristian Villegas.
Estas gráficas demuestran que el sistema no es perfecto, que cuando existen
transiciones entre actividades físicas es posible que se clasifiquen de forma errónea. Mas sin
embargo, al observar todas las pruebas se hace visible que el porcentaje de error es mínimo,
estamos hablando de que en casi todas se tuvo más de un 95 por ciento de efectividad a la
hora de clasificar la actividad física. Siendo muy satisfactorio este porcentaje.
65
4.2 Resultados: Microcontrolador PIC
Siguiendo un algoritmo casi idéntico al empleado en LabVIEW, tomando los mismos
umbrales del programa de PC, se armó un circuito básico (Figura 4.5) para comprobar el
funcionamiento de la clasificación la actividad física en el microcontrolador.
Figura 4.5. Circuito: PIC24F conectado con el acelerómetro ADXL335.
Este diseño no cuenta con un registro de la clasificación, sino que simplemente
muestra por medio de 4 LEDs que actividad se está realizando. Cada LED corresponde a un
actividad como se muestra en la Tabla 3.12.
La comprobación se realizó a la par de la hecha con LabVIEW, esto significa que se
cableó la tarjeta DAQ y el PIC al mismo tiempo. Al no tener un registro físico de la actividad
clasificada observamos el estado de los LEDs mientras se realizaban las pruebas.
Los resultados fueron precisos mientras se realizaba una sola actividad física en la
prueba, manteniéndose un solo LED encendido durante toda la prueba. Cuando la prueba fue
mixta, se observó un comportamiento acorde a la actividad, sin embargo en las transiciones
entre una actividad y otra se observaba que no era inmediato el cambio, tomándole un
segundo más el poder detectar la nueva actividad.
66
4.3 Resultados: Circuito ECG
A continuación se muestran los resultados que se obtuvieron al implementar un
circuito para la adquisición de la señal ECG.
4.3.1 Implementación
El circuito que se diseñó incluye un filtro pasa altos de 0.5 Hz, un pasa bajos de 150
Hz, ambos de 8vo nivel, un Notch para eliminar la banda de 60 Hz, así como un circuito
especial llamado “circuito de la pierna derecha”, que es recomendado por el fabricante TI
para eliminar ruido a la entrada del amplificador de instrumentación.
La teoría de estos filtros activos, así como los cálculos hechos para cada una de las
etapas del circuito se encuentran en los anexos B y C.
Figura. 4.6. Implementación del filtrado en protoboard.
Las conexiones se realizan colocando un electrodo en cada brazo, siendo el tercero
puesto en la pierna derecha.
67
Figura.4.7. Colocación de electrodos y conexión al circuito.
En esta etapa del diseño el circuito es armado en un protoboard, al conectar los
electrodos y alimentar el circuito nos encontramos con un funcionamiento correcto, filtra la
mayoría del ruido y muestra una señal cardiaca distinguible, pero con mucho ruido.
Figura 4.8. Prueba del circuito en protoboard.
68
Esto nos llevó a implementar el circuito en una tablilla perforada, en busca de una
mejor conducción y reducir el ruido a un más. Una vez soldado el prototipo en la tablilla
perforada se procedió a realizar otra prueba, esta vez cambiando de posición los electrodos,
colocándolos como lo marca el triángulo de Einthoven, esto en busca de un mejor resultado.
Figura.4.9. Circuito implementado en tablilla perforada.
La mejora fue notable, la señal se aprecia casi sin ruido, es más definida y los
componentes de la señal ECG se distinguen de forma clara.
Figura 4.10. Prueba en tablilla perforada.
Todas las pruebas que se realizaron eran en condiciones ideales, la persona se mantenía
tranquila y en reposo, hasta este punto el circuito es confiable y tiene una buena señal a su salida.
69
Sin embargo, este no es el escenario de una prueba Holter de ECG, donde el paciente realiza
su vida cotidiana, realizando sus actividades de manera normal. Al realizar una prueba con este
diseño y una persona en movimiento, descubrimos que la señal se distorsiona por completo, llegando
incluso a perderse. Esto debido a que no existe un control de la línea base.
Figura 4.11. Señal distorsionada, debido al movimiento de la persona.
Figura 4.12. Diseño del PCB.
70
CAPÍTULO 5
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Durante el desarrollo de este proyecto se logró reforzar el conocimiento adquirido a lo
largo de la carrera, además de obtener nuevos conocimientos conforme se presentaron
dificultades, esto en base a investigaciones y pruebas.
Se logró desarrollar un sistema con un algoritmo eficiente que detectó de forma
satisfactoria la actividad física mediante el uso de un acelerómetro de tres ejes. Para realizar
la clasificación de la actividad física se llevaron a cabo pruebas, de las cuales se obtuvieron
medidas estadísticas, con esos datos se llegó a la conclusión de que realizando el cálculo de
la desviación estándar se podía obtener el resultado esperado: la clasificación de la actividad
física. Además, con dichas pruebas se establecieron umbrales que delimitan cada actividad.
Con esos umbrales se desarrolló un programa en LabVIEW que permite la detección, la
clasificación y el registro de la actividad física mediante el cálculo de la desviación estándar
y su comparación con los rangos previamente establecidos para cada tipo de actividad.
Dicho algoritmo se implementó también en un microcontrolador PIC24F, siendo
modificado para que ajustara a las capacidades del hardware del mismo. Sin embargo en este
caso no se realiza ningún registro, sólo se muestra el resultado por medio de LEDs. En ambos
casos el sistema resultó ser eficiente, indicando de manera acertada que acción se estaba
desarrollando.
Todas estas pruebas, así como la investigación realizada ampliaron nuestros
conocimientos en los dos lenguajes de programación, por un lado el lenguaje gráfico de
LabVIEW y el empleo de C en el microcontrolador.
El sistema tiene un margen de mejora considerable, sobre todo en el caso del
microcontrolador, el cual carece de una interfaz para el usuario, así como también de un
módulo que permita el registro de los datos y resultados calculados, siendo esta su mayor
71
debilidad. El uso de un módulo de memorias microSD para el registro de información sería
una mejora sustancial.
El ampliar el número de actividades que detecta el sistema sería posible realizando un
número mayor de pruebas y observando el comportamiento del acelerómetro para
clasificarlas a partir de medidas no solamente estadísticas, sino que impliquen cierto grado de
inteligencia.
Respecto al circuito empleado para adquirir la señal cardiaca podemos decir que es
efectivo cuando la persona se encuentra en condiciones ideales, relajado y sin moverse, lo
cual no es factible si la prueba dura como mínimo 24 horas y se realiza mientras el paciente
hace su vida cotidianamente.
El problema que se presenta es una falta de control del offset del circuito, lo que lleva
a que se pierda la señal cuando la persona realiza movimientos. Para ello en un diseño futuro
se debe implementar un sistema capaz de controlar el offset del circuito para mantener
estable la señal. Además se podría reducir el tamaño final del circuito utilizando circuitos
integrados.
Este proyecto puede ser de gran utilidad en los monitores ambulatorios, sobre todo
aquellos que se aplican a personas mayores, como lo es el caso del holter de ECG. En este
tipo de pruebas se lleva un registro manual donde el paciente escribe las actividades físicas
que realizó durante el trascurso de la prueba, sin embargo, muchas de las veces no se llena de
forma adecuada este control, es ahí donde radica la importancia del sistema desarrollado.
72
ANEXOS
73
Anexo A.
A.1 Secuencia eléctrica y mecánica del latido cardiaco.
La función principal del corazón es bombear sangre a dos circuitos:
2. Circuito pulmonar: permite que los pulmones oxigenen y retiren el dióxido de
carbono de la sangre.
3. Circuito sistémico: permite la entrega de oxígeno y nutrientes a los tejidos y
elimina el dióxido de carbono.
Ya que el corazón entrega sangre a dos circuitos diferentes, puede describirse como
una doble bomba. Para que ocurra el latido, el corazón requiere tres tipos de células:
1. Generadoras de ritmo, que producen una señal eléctrica (nódulo SA o marcapaso
normal);
2. Conductoras, para esparcir la señal marca paso; y
3. Contráctiles (miocardio), para el bombeo de la sangre.
El corazón tiene células marcapaso que comienzan la secuencia eléctrica de
repolarización y repolarización. Esta propiedad del tejido cardiaco es llamada automaticidad
cardiaca o ritmicidad inherente. La señal eléctrica es generada en el nódulo sinoauricular
(SA), y se propaga al músculo ventricular por una particular vía de conducción: vía
internodal y fibras auriculares, el nodo auriculoventricular (AV), el haz de His, la rama
derecha e izquierda del haz, fibras de Purkinje (Figura A.1).
Figura A.1 El corazón [20].
74
Cuando la señal eléctrica de la repolarización alcanza las células contráctiles, estas se
contraen. Y cuando el impulso de repolarización alcanza las células miocárdicas, se relajan.
De este modo estas señales eléctricas causan la acción mecánica del bombeo de sangre por
parte del corazón.
El nódulo SA es el marcapaso normal del corazón, que inicia cada ciclo eléctrico y
mecánico. Cuando el nódulo SA se despolariza, el estimulo eléctrico se propaga alrededor
del músculo auricular provocando su contracción. Así, la repolarización del nódulo SA es
seguida por la contracción auricular.
El impulso del nódulo SA es también propagado al nódulo auriculoventricular (AV)
por medio de las fibras internodales. (La onda de repolarización no es propagada al
ventrículo derecho inmediatamente, porque hay tejido no conductor separando las aurículas
de los ventrículos). La señal eléctrica que originó la contracción auricular es retrasada en el
nódulo AV en aproximadamente 0.20 segundos, y luego es enviada a los ventrículos por
medio del Haz de His, (rama derecha e izquierda), y fibras de Purkinje. Las fibras de
Purkinje, entregan el impulso eléctrico directamente a los músculos del ventrículo,
estimulando la contracción ventricular (sístole ventricular). La repolarización del nódulo SA
también es propagada alrededor de la aurícula, y hacia los ventrículos, comenzando la fase de
relajación ventricular (diástole ventricular).
A.2 El Electrocardiograma (ECG).
La actividad eléctrica del marcapaso es comunicada sólo al músculo cardiaco, y son los
"ecos" de la repolarización y repolarización del corazón los entregados al resto del cuerpo. Al
colocar sensores de alta resolución (electrodos) en otras partes del cuerpo, los ecos de la
actividad eléctrica del corazón pueden ser detectados. El registro de esta señal eléctrica es
llamado electrocardiograma (ECG), y a partir del ECG, se puede inferir la actividad
mecánica del corazón.
75
A.2.1 Componentes del ECG.
Los eventos eléctricos del corazón son usualmente registrados en el ECG, y el modelo
normal está representado por un quiebre de la línea basal dado por una onda P, un complejo
QRS, y una onda T (Figura A.2).
Figura A.2 Componentes del ECG [34].

La línea basal (línea isoeléctrica) es una línea continua, que es el punto de partida
para la actividad eléctrica de repolarización y repolarización del ciclo cardiaco.

La onda P resulta de la repolarización auricular.

El complejo QRS resulta de la repolarización ventricular e indica el comienzo de la
contracción ventricular.

La onda T resulta de la repolarización ventricular.

El intervalo es parte del ECG conteniendo como mínimo una onda y una línea basal.
Por ejemplo el intervalo PR incluye la onda P y la línea que conecta con el complejo
QRS.

Los segmentos se refieren sólo al periodo de tiempo desde el término de una onda
hasta el comienzo de otra. Por ejemplo, el segmento PR representa el tiempo que
demora el nódulo AV en transmitir la señal a los ventrículos.
76
Ya que el ECG refleja la actividad eléctrica, es una "fotografía" útil de la actividad
cardiaca. Si hay interrupciones en la generación o transmisión de las señales eléctricas, el
ECG cambiara. Estos cambios pueden ser útiles para diagnósticos de cambios intracardiacos.
Durante el ejercicio, sin embargo, la posición del corazón cambia, por lo que no se puede
estandarizar o cuantificar los cambios de voltaje.
A.2.2 Derivación.
El orden particular de dos electrodos (positivo, negativo) respecto de un tercero (tierra)
es llamado derivación. La posición de los electrodos, para las diferentes mediciones han sido
estandarizadas. Las típicas mediciones de Derivación II están en la tabla A.1.
Tabla A.1 Medición normal de ECG, Derivación II (Electrodos de la muñeca y tobillo).
Ritmo cardiaco
Duración QT(s)
60
0.33-0.43
70
0.31-0.41
80
0.29-0.38
90
0.28-0.36
100
0.27-0.53
120
0.25-0.32
*Los valores de la tabla representan los resultados de una configuración típica del electrodo
11 (colocación en muñeca y tobillo); los valores para la colocación en el torso serían
diferentes.
77
Anexo B.
B.1 Filtros.
En este apartado se describen brevemente algunos tipos de filtros y sus
configuraciones, así mismo se define el orden de un filtro.
B.2 Tipos de Filtros.
En la actualidad existen varios tipos de filtros como los filtros activos, pasivos y
digitales así mismo estos filtros son diferenciados por sus rangos de frecuencias, algunos son:
filtros pasa-bajas, filtros pasa altas, filtros rechaza banda y filtros pasa banda. El filtro pasa
bajos es aquel que permite pasar todas las frecuencias que están por debajo de las frecuencias
de corte atenuando todas aquellas frecuencias que estén por encima de la frecuencia de corte.
El filtro pasa altos es el que permite pasar todas las frecuencias que están sobre la frecuencia
de corte atenuando todas las frecuencias que están por debajo de la frecuencia de corte, El
filtro pasa banda es una combinación del filtro pasa bajo y el filtro pasa alto lo que permite
pasar frecuencias que están por encima y por debajo de la frecuencia de corte. Por otro lado
el filtro rechaza banda o filtro muesca como comúnmente se le conoce es el encargado de
dejar pasar la mayor parte de las frecuencias inalteradamente, pero atenúa aquellas que se
encuentran en un rango especifico, como se puede ver es el opuesto al filtro pasa banda.
En este proyecto se pretende captar una señal no menor a los .05Hz y no mayor a los
150Hz por lo tanto, se decidió utilizar un filtro pasa banda ya que este cumple con la mayoría
de los requerimientos que necesitamos. También se usará un filtro “notch” o muesca como
opcional ya que este nos ayudará a eliminar la frecuencia externa de 60Hz que es provocada
por la fuente de alimentación en dado caso de ser utilizada, ya que si se utiliza un batería no
sería necesario utilizar este filtro ya que las frecuencias externas son despreciables.
B.2.1 Circuito en configuración Sallen-Key.
Un filtro convencional presenta un valor de Q relativamente bajo, la arquitectura
Sallen-Key pretende mejorar dicho parámetro. Una de las desventajas de un filtro
78
convencional es su limitación ya que su Q es siempre menor que ½, cuando Q se aproxima a
su nivel máximo cuando la impedancia de la última etapa del filtro es mucho más grande que
las primeras.
Para obtener valores de Q mucho más altos se utiliza un amplificador con realimentación
positiva. En 1955 R. P. Sallen y E. L. Key describieron estos circuitos de filtro por ello dicha
topología es generalmente conocida como filtro Sallen-Key (Figura B.1).
Figura B.1 Circuito con topología Sallen-Key.
El circuito mostrado es una forma genérica del circuito Sallen-Key, donde se utilizan
términos de impedancia generalizada.
B.2.2 Función de transferencia.
Para esta función se asume que la ganancia de lazo abierto es muy grande en el rango
de frecuencias de operación entonces se puede decir que:
1
0
a  f b
Por lo tanto la función de transferencia ideal quedaría de la siguiente manera:
( )(
)
o
( )
( )
( )
La función de transferencia se puede denotar como un modelo matemático que a través
de un cociente relaciona la respuesta de un sistema a una señal de entrada o excitación donde
H(s) es la función de transferencia, Y(s) es la transformada de Laplace de la respuesta y U(s)
es la transformada de Laplace de la señal de entrada.
79
B.3 Orden del Filtrado.
El orden del filtrado describe el grado de aceptación o rechazo de la frecuencia por
arriba o por debajo de la frecuencia de corte. Un filtro de primer orden cuya frecuencia de
corte sea igual a F, presentará una atenuación de 6dB en la primera octava (2F), 12dB en la
segunda octava (4F), 18dB en la tercera octava (8F) y así sucesivamente. Para obtener filtros
de órdenes superiores se suelen realizar conexiones en serie de filtros de primer o segundo
orden.
Durante la investigación se definió que el orden del filtrado para señales
electrocardiográficas era de cuarto orden, para el desarrollo de este proyecto se decidió hacer
un filtrado de octavo orden. Esto se llevó a cabo construyendo un filtro pasa banda
butterworth, con un filtro pasa bajos y un filtro pasa altos de octavo orden conectados en
cascada. Por otro lado se requirió especificar la topología de este circuito, para fines prácticos
y sencillos se decidió utilizar la topología Sallen-Key; este tipo de topología ya se mencionó
al comienzo de este capítulo y se pudo deducir que es una de las topologías más sencillas y
prácticas para utilizar en estos casos.
El filtro pasa bajos de topología Sallen-Key (Figura B.2) está compuesto por
capacitores que funcionarán como un corto circuito a frecuencias muy altas, por lo tanto la
terminal positiva del amplificador operacional estará a tierra. Por lo contrario a frecuencias
muy bajas los capacitores se comportarán como circuitos abiertos, por lo tanto las
resistencias se encontrarán en serie y al no circular corriente sobre ellas la tensión de entrada
estará presente en la entrada positiva y en la salida del amplificador.
Figura B.2 Filtro pasa bajos.
80
El filtro pasa altos (Figura B.3) es lo opuesto al pasa bajos, es decir, las resistencias
cambian a donde los capacitores y viceversa, en este caso en altas frecuencias la entrada
estará en corto circuito y en bajas frecuencias bajas la terminal positiva sólo tendrá conectada
una resistencia, por lo que la corriente circulará, y la tensión de esta terminal y también la
salida serán cero.
Figura B.3 Filtro pasa altos.
81
Anexo C.
C.1 Cálculos para los componentes del circuito.
Los filtros de orden alto se requieren para agudizar filtros con ciertas características
deseables. Para esto, se conectan etapas de filtros en cascada de 1er y 2do orden y así el
producto de la respuesta de la frecuencia individual resulta en un nivel más óptimo del filtro
total. El filtro pasa bajos es la primera etapa que se calcula para empezar nuestro diseño,
después de eso se realizan los cálculos para el filtro pasa altos y una vez concluido esto se
prosigue a conectarlos en cascada para así obtener un filtro pasa banda de octavo orden.
C.2 Filtro pasa bajo.
Para empezar el desarrollo es necesario el filtro pasa bajos de Butterworth con
topología Sallen-Key con una ganancia unitaria y una frecuencia de corte a máximo 150Hz.
La fórmula [1] es la que define la función de transferencia para un filtro de este tipo.
( )
(
)(
) (
)
∏(
)
[1]
Donde A0 es la ganancia pasa banda en DC y ai y bi son coeficientes usados para el
filtro. Dado que el denominador es el producto de términos cuadráticos, la función de
transferencia representa una serie de etapas de filtros Pasa-Bajas de segundo orden
conectados en cascada, con ai y bi siendo coeficientes reales positivos. Estos coeficientes
definen las localizaciones de los polos complejos para cada etapa de filtro de segundo orden,
por lo tanto determinan el comportamiento de su función de transferencia H(s).
Resolviendo la ecuación para filtro de octavo orden, los coeficientes quedaran como se
muestran en la tabla [C.1]
Tabla C.1 Coeficientes para Filtro de octavo orden de Butterworth.
Filtro 1
Filtro 2
Filtro 3
Filtro 4
Ai
1.9616
1.6629
1.1111
0.3902
82
bi
1
1
1
1
Para la primera etapa de desarrollo del filtro pasa bajos los cálculos son los siguientes:

Se calcula C2 , proponiendo el valor para C1
Con C1 = 22nF
( )( )
(
)
Con C1 = 22nF y
= 577.97nF para este valor se elige el aproximado en este caso será 470nF,
con estos resultados se puede calcular R1 y R2 como muestra la ecuación [2]:
√
[2]
Dónde:

fc es la frecuencia del corte.

a4, b4 son los coeficientes de Butterworth para filtros de octavo orden.

C1 y C2 son los valores de los capacitores para el filtro Pasa-Bajas de la topología
Sallen-Key.
√
(
(
)(
)
)(
( )(
)
)(
)
Como el resultado que se encuentra dentro de la raíz es un valor despreciable, por lo tanto el valor de
R1=R2= 9.4k
como no existe alguna resistencia con este valor se escoge el valor más
aproximado en este caso 10k . La primera fase del circuito pasa bajos de Butterworth con
topología Sallen-Key quedara de la siguiente manera:
83
Figura C.1. Primera fase del filtro pasa bajos.
Para la segunda etapa de desarrollo del filtro pasa bajos los cálculos son los siguientes:
El cálculo de la siguiente etapa es similar al de la etapa anterior con la diferencia de valores
que tomarán los coeficientes ai y bi.
Se vuelve a tomar el valor de C1 = 22nF y se calcula C2 con:
( )( )
(
)
El valor de este capacitor no existe así que optamos por poner uno de menor capacitancia, C 2
= 10nF, teniendo los valores de los capacitores podemos calcular R1 y R2 de la siguiente
manera:
√
Con los valores sustituidos la ecuación queda:
√
(
(
)(
)
)(
84
( )(
)
)(
)
De la misma forma que en la etapa uno R1=R2=26.79k
por lo tanto se toma el valor
más cercano a este, R1=R2=27k , el circuito para la segunda etapa quedaría:
Figura C.2. Segunda fase del filtro pasa bajos.
Para la tercera etapa de desarrollo del filtro pasa bajos los cálculos son los siguientes:
Como ya se sabe las fórmulas no cambian en lo absoluto, lo único que se debe de tomar en
cuanta son los coeficientes ai y bi de Butterworth.
Se vuelve a tomar el valor de C1 = 22nF
( )( )
(
)
Para este valor se escoge el más aproximado en este caso C2 = 33nF, con estos resultados se
prosigue a calcular R1 y R2.
√
√
(
(
)(
)
)(
85
( )(
)
)(
)
R1=R2 por lo tanto se toma el valor más aproximado, en este caso el valor de las
resistencias se puso exacto ya que el resultado obtenido si es posible encontrarlo en las
resistencias comunes. De esta forma el circuito de la tercera etapa queda así:
Figura C.3. Tercera fase del filtro pasa bajos.
Para la cuarta y última etapa de desarrollo del filtro pasa bajos los cálculos son los siguientes:
Recordando que los coeficientes de Butterworth son los únicos que cambiarán durante el
cálculo de las fórmulas y todo lo demás es exactamente igual como en las etapas anteriores.
Se toma el valor de C1 = 22nF para esto la fórmula para calcular C2 queda:
( )( )
(
)
Como si hay un valor de capacitor de 22nF se deja este como valor de C2 , con estos valores
se pueden calcular R1 y R2.
√
√
(
(
)(
)
)(
86
( )(
)
)(
)
Ya se sabe que R1 y R2 toma el mismo valor así que se busca un valor cercano al calculado
de esta manera las resistencias toman el valor de 50k , con esto podemos apreciar el circuito
de la etapa final.
Figura C.4. Fase final del filtro pasa bajos.
Finalmente, juntando estas cuatro etapas, conectando estos 4 filtros de Butterworth con
topología Sallen-Key en cascada podemos apreciar un circuito como lo muestra la figura
[C.5].
Figura C.5. Filtro pasa bajos de Butterworth de octavo orden con topología Sallen-Key.
87
C.3 Filtro pasa alto.
En esta sección obtendremos los cálculos así como las fórmulas para el filtro pasa
bajos de octavo orden.
Para la primera etapa del filtro:
Se calcula R1 proponiendo un valor para C1.
Con C1= 10uF
Dónde:

fc es la frecuencia del corte.

a1 es el coeficiente de Butterworth para filtros de 4to orden.

C es el capacitor 1 para el filtro Pasa-Altas de topología Sallen-Key.
Resolviendo la siguiente ecuación esta quedaría de la siguiente manera:
Con este valor dado, se optó por poner dos resistencias en paralelo para acercarse lo más
posible al valor obtenido al resolver la ecuación. Una vez con el valor definido se prosigue a
resolver la ecuación para calcular R2 de la siguiente manera:
Con C1=10uF
88
De la misma forma que con R1 se pusieron resistencias en paralelo para obtener el valor más
aproximado a lo calculado. Debemos tomar en cuenta que el valor de C1 es el mismo que se
usara para C2 en todos los casos. El circuito para primera etapa del circuito pasa altos queda
de la siguiente forma:
Figura C.6. Primera fase para el filtro pasa altos.
Para la segunda etapa del filtro:
Se propone C1= 22uF
Con este valor proseguimos a calcular R2.
89
Con los valores de las resistencias y tomando en cuenta que C2 toma el mismo valor que C1
el circuito de la segunda etapa del circuito pasa altos queda:
Figura C.7. Segunda fase del circuito pasa altos.
Para la tercera etapa:
Se propone C1 =47uF
Se calcula R1
Teniendo este valor se calcula R2:
90
Tomando en cuenta que los valores de los capacitores son iguales y con las resistencias ya
calculadas el circuito para la tercera etapa del filtro pasa altos queda de la siguiente forma:
Figura C.8. Tercera fase para el filtro pasa altos.
Para la cuarta y última etapa del filtro pasa altos las ecuaciones y cálculos quedarán de la
siguiente forma:
Se propone C1= 100uF
Se calcula R1:
Con este resultado calculamos R2
91
Con todos estos resultados y teniendo en cuanta que los capacitores son del mismo valor el
circuito de la cuarta etapa queda así:
Figura C.9. Cuarta fase del circuito pasa altos.
Finalmente conectando los 4 filtros en cascada así como en el filtro pasa bajos, el filtro final
quedaría como lo muestra la figura [C.9].
Figura C.10. Circuito final del filtro pasa altos de Butterworth con topología Sallen-Key.
Como se mencionó anteriormente un filtro pasa banda está formado por un filtro pasa bajos y
un filtro pasa altos conectados los dos en cascada. El filtro pasa banda de octavo orden se
muestra en la figura [C.10].
92
Figura C.11. Circuito pasa banda de octavo orden.
C.4 Filtro Notch (muesca).
El filtro notch o muesca como comúnmente se le conoce, está diseñado para eliminar
ciertos rangos de frecuencias en particular. Este filtro está caracterizado por tener una banda
de rechazo de frecuencias muy angosta, esta se basa alrededor de una frecuencia media (fm)
del circuito. La respuesta de un filtro de este tipo se muestra en la figura [C.5]
Figura C.12. Respuesta de un filtro “Notch” [32].
El factor Q de un filtro Notch mide la angostura del ancho de banda del filtro. Para un
amplificador de topología Twin-T, se define de la siguiente forma:
(
Dónde:
93
)
G es la ganancia del filtro Notch tipo Twin-T.
La ganancia de este filtro determina el valor de amplificación de la señal de entrada. La
ganancia se determina por los valores de las resistencias R1 y R2.
Una de las ventajas de este circuito es poder variar el factor Q mediante el valor de la
ganancia G sin necesidad de modificar la frecuencia media (fm). Para determinar el valor de
las resistencias R, se propone un valor para el capacitor de la red T y se resuelve la siguiente
ecuación:
Con C= 1uF,
El valor más cercano para el resultado obtenido es de 2.7 kΩ. La ganancia para el filtro
Muesca se pretende que sea de valor unitario ya que no necesita amplificar más la señal
electrocardiográfica.
Para una ganancia de 2 se propone una resistencia R1= 1.8kΩ. Resolviendo para R2,
Para simplificar el circuito, normalmente el valor de R3 es R3=R/2 y el valor del capacitor C1
es C1=2C. Por lo tanto,
El valor cercano del valor obtenido para R3 es de 1.5kΩ. Para C1, se tiene que:
94
El valor cercano es de 2.2 uF. En la siguiente figura se muestra el circuito final del filtro
Muesca de 60 Hz.
Figura C.13. Filtro Notch.
C.5 Circuito de la pierna derecha.
La unidad de la Pierna Derecha es un circuito electrónico que se utiliza como
amplificador de señales biológicas para reducir la interferencia en Modo-Común. Los
amplificadores de señales biológicas como el Electrocardiógrafo, miden señales muy
pequeñas que son emitidas por el cuerpo en el orden de los microvolts hasta los milivots.
Esto, debido a que el cuerpo humano actúa como antena el cual recoge interferencia
electromagnética, específicamente del ruido de la distribución eléctrica de 60 Hz. Esta
interferencia puede opacar la señal biológica, provocando que sea difícil medir la señal. La
Unidad de la Pierna Derecha es un circuito que se utiliza para eliminar el ruido cancelando la
interferencia de manera activa.
Para el circuito de este proyecto se ha decido tomar como referencia el circuito que propone
el fabricante del amplificador de instrumentación INA128, el circuito se muestra en la figura
[C.14]
95
Figura C.14. Circuito de la pierna derecha propuesto por el fabricante [38].
C.6 Circuito Final.
Por último se presenta todo el circuito armado, filtro pasa banda, filtro Notch y el
circuito de la pierna derecha, recordando que este circuito se conecta en cascada y el circuito
de la pierna derecha es el único que no sigue este método ya que este va conectado al
amplificador de instrumentación, en la figura [C.8] se muestra el circuito final (debido al
tamaño del circuito este se pondrá en secciones).
(a)
96
(b)
(c)
Figura C.15. Circuito Final para la adquisición de señales electrocardiográficas.
97
Anexo D.
D.1 Código Principal del microcontrolador PIC24F16KA102.
#include <24F16KA102.h>
#include <float.h>
#include <math.h>
//*************************************************************************
***
// declaración de variables
unsigned int axisZ;
unsigned int axisY;
unsigned int x;
unsigned int i;
unsigned int mod;
unsigned int y;
unsigned int t1;
unsigned int t1int;
float sumatoria[60]; float sumgs;
float desvstd;
unsigned int axisX;
float varianza;
float promedio;
float voltsZ; float gsZ;
float voltsY; float gsY;
float voltsX; float gsX;
float gsT;
//*************************************************************************
***
// interrupción del timer2
#int_TIMER2
void TIMER2_isr(void)
{
98
gsT=(sqrt(pow(gsX,2)+pow(gsY,2)+pow(gsZ,2))); //Aceleración total en Gs
t1++; // contador de muestras
sumatoria[i]=gsT; // grabar muestreo del eje Z
sumgs=sumatoria[i]+sumgs; //sumatoria del muestreo
i++;
if (t1>=60){ // se alcanzó el total de muestras
promedio=sumgs/60; //se saca el promedio
setup_timer2(TMR_DISABLED|TMR_DIV_BY_8,8000);//deshabilitamos el
timer para realizar las operaciones
t1=0; //inicializamos t1 en 0 para hacer la varianza
do{
varianza=(varianza+(pow((sumatoria[t1]-promedio),2.0))); //sumatoria
de cuadrados
t1++; //se incrementa t1
}while(t1<60); // mientras t1 sea menor que 60
varianza=varianza/60; //se divide entre el número de muestras para sacar la
varianza
desvstd=sqrt(varianza);//desviación estándar
//conforme al valor de la desviación estándar se determina la actividad realizada.
if (desvstd>1.35){ //saltando LED Rojo
output_bit(PIN_B9,1);
output_bit(PIN_B8,0);
output_bit(PIN_B7,0);
output_bit(PIN_B6,0);
}
99
else
if(desvstd>0.6 && desvstd<1.35){ //corriendo LED Verde
output_bit(PIN_B9,0);
output_bit(PIN_B8,1);
output_bit(PIN_B7,0);
output_bit(PIN_B6,0);
}
else
if(desvstd>0.15 && desvstd<0.6){ //caminando LED Amarillo
output_bit(PIN_B9,0);
output_bit(PIN_B8,0);
output_bit(PIN_B7,1);
output_bit(PIN_B6,0);
}
else
if(desvstd<0.15){ //en reposo LED Blanco
output_bit(PIN_B9,0);
output_bit(PIN_B8,0);
output_bit(PIN_B7,0);
output_bit(PIN_B6,1);
}
//reinicio de variables
t1=0; i=0;
y=0;
sumgs=0;
t1int=0;
varianza=0;
desvstd=0;
100
setup_timer2(TMR_INTERNAL|TMR_DIV_BY_8,8000); //se reactiva el
timer para que vuelta a tomar las muestras
}
}
//*************************************************************************
**********
void main()
{
setup_adc_ports(sAN10|sAN11|sAN12); //Analog channels 10,11,12
setup_adc(ADC_OFF | ADC_TAD_MUL_2); //configuración del ADC
setup_wdt(WDT_ON);
setup_timer2(TMR_INTERNAL|TMR_DIV_BY_8,8000); //timer2 activado, preescaler x
8, se desborda a los 8000
enable_interrupts(INT_TIMER2); //interrupcion timer2 activada
SET_TRIS_B(0xFF00); //configuracion del puerto B
//inicializacion de variables en 0
axisZ=0;
voltsZ=0;
gsZ=0; //gsmaxZ=0;
axisY=0;
voltsY=0;
gsY=0;
//gsmaxY=0;
axisX=0;
voltsX=0;
gsX=0;
//gsmaxX=0;
x=0;
mod=0;
sumgs=0;
varianza=0;
t1=0; i=0;
desvstd=0;
y=0;
t1int=0;
gsT=0;
//*************************************************************************
***
for(;;){
set_adc_channel(10); //seleccion de canal analogico 10
axisZ=read_adc();
axisZ=(axisZ/64);
voltsZ=axisZ*0.0032; //conversion a V
101
gsZ=((voltsZ-1.62)/0.33); //V a Gs
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
set_adc_channel(11);
axisY=read_adc();
axisY=(axisY/64);
voltsY=axisY*0.0032;
gsY=((voltsY-1.62)/0.33);
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
set_adc_channel(12);
axisX=read_adc();
axisX=(axisX/64);
voltsX=axisX*0.0032;
gsX=((voltsX-1.62)/0.33);
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
}//////////////////End FOR (;;)
//*************************************************************************
***
}//////////////////End Main()
102
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