Señales Sácre biomédicas

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Educacion continua

Area: Área Biomédica

Participantes: Mínimo 10.

Duración: 20 horas

Modalidad: Presencial

Horarios: Tardes y sábados

Inversión: $ 360.400

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Presentacion Dirigido a Para que te prepara

Presentación

Sparse Signal Representation, o por su traducción en español representación poco densa de la señal es una técnica usada para comprimir señales y simplificar su procesamiento, análisis y transmisión. Su fundamento y
aplicaciones convergen en un mejor análisis de una señal densa a partir de pocas muestras. Entre sus usos están: eliminar ruido, comprimir señales, algoritmos robustos no lineales de codificación, transformadas especiales robustas

Objetivo:
Manejar las técnicas de representación poco densa de la señal y sus distintas aplicaciones.

Dirigido a

Personal profesional, tecnológico o técnico en diversos campos de la aplicación de la ingeniería y la ingeniería biomédica como son ingenieros biomédicos, ingenieros electrónicos, eléctricos o mecánicos que trabajen en el
área de la salud, técnicos o tecnólogos en electromedicina, equipamiento biomédico o similares y técnicos o tecnólogos en electrónica con experiencia en el sector salud. Estudiantes de Tecnología en Electromedicina, mantenimiento de equipos biomédicos, Ingeniería Biomédica y público en general.

Límite de inscripción: 3 días antes del inicio
Valor: $ 360.400
Windows y Microsoft Office 2013 o 2016 o 2019.
Certificado: Al finalizar la Universidad ECCI otorga el certificado con el 80% de asistencia al curso.

Para que te prepara

Transformar señales a dominios ortogonales y simplificar su análisis y
procesamiento.
Proponer algoritmos de resolución de problemas en señales biomédicas.
Proponer codificaciones robustas de la señal.
Optimizar el uso de los recursos de transmisión y almacenamiento de datos.

Metodología:
Clases Magistrales y talleres

Contenido general

Sistemas determinados, subdeterminados y sobredeterminados.
Ortogonalidad y ortonormalidad.
Seudoinversas de matrices ortogonales.
Matrices Hermitian.
Norma l0, l1, l2, l∞.
Funciones de Costo basados en la norma L2.
Funciones de Costo basados en la norma L1.
Funciones de Costo en general.
Aplicación a señales 1-D ECG, EEG, EMG.
Aplicación a señales N-D Imágenes Médicas.
Implementación de algoritmos propios del área.

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