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Se presenta un método de procesamiento digital de señales cuasi-periódicas que puede ser utilizado en aplicaciones médicas e industriales. El procesamiento está dirigido a la identificación y exclusión de los ciclos, de la señal bajo estudio, que se encuentran afectados por fuentes de ruido que ocasionan distorsiones no homogéneas, no periódicas, que no se pueden caracterizar ni temporal ni frecuencialmente, que no se presentan en todos los ciclos, y, en los de ocurrencia, pueden exhibir distinta morfología e intensidad. Debido a esta caracterización, tales distorsiones han sido denominadas "eventuales". La detección y exclusión del análisis de la señal de los ciclos clasificados como afectados por distorsiones eventuales permite, de manera robusta y confiable, estimar parámetros y extraer información útil, con el objetivo de formular diagnósticos precisos sobre el estado del objeto examinado o la funcionalidad de un sistema en general. El método puede ser clasificado como de identificación de patrones con la particularidad de que no requiere conocer, anticipadamente, el patrón asociado a la distorsión que se desea detectar.
About the author
Doctorado en Ciencias de Ingeniería por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México, 2015. Doctorado en Bioingeniería por la Universidad de Nancy, Francia, 1990.Maestría en Radiocomunicaciones por el Instituto Superior Politécnico "José A. Echeverría", Cuba, 2011.
