García-Nocetti FF, Solano GJ, Rubio AE, Moreno HE

Idioma: Ingles.
Referencias bibliográficas: 12
Paginas: 12-19
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RESUMEN

La estimación espectral del la señal Doppler generada por el flujo sanguíneo, es una técnica no-invasiva utilizada para la detección de padecimientos cardiovasculares. La velocidad del flujo sanguíneo así como la turbulencia pueden ser determinados mediante la medición de la frecuencia espectral media y el ancho de banda respectivamente. Los métodos típicos de estimación espectral utilizan algoritmos basados en la Transformada de Fourier para estimar la respuesta espectral de una señal. Esta práctica común adolece de una limitada resolución en frecuencia cuando se utiliza en señales no-estacionarias. El trabajo presentado aquí describe algunos métodos alternativos basados en distribuciones tiempo-frecuencia desde el punto de vista de la clase de Cohen. Cuatro casos de distribución son evaluados: Wigner-Ville, Choi Williams, Bessel and Born Jordan. Se ha formulado un distribución discreta para cada caso y se propone un criterio para determinar la interacción entre las componentes espectrales de la señal. Se han formulado expresiones discretisadas simplificadas para la implementación de las distribuciones, lo cual ha resultado en una reducción en la complejidad computacional comparada con las definiciones originales. Una estrategia general para realizar el cómputo paralelo de las distribuciones es propuesto, implementado y evaluado utilizando un sistema paralelo basado en una arquitectura de procesadores digitales de señales (DSP´s). Los resultados son aplicados al desarrollo de un analizador de espectros en tiempo real para una aplicación de instrumentación Doppler ultrasónica de flujo sanguíneo.

REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

1. Fish P J, Non-Stationary Broadening in Pulsed Doppler Spectrum Measurements, Ultrasound in Medicine & Biology 17 (1991) 147-155.

2. Kay S M and Marple S L, Spectral Analysis a Modern Perspective, Proceedings of the IEEE 69 (1981) 1380-1419.

3. B. Boashash and P. Black, “An Efficient Real-Time Implementation of the Wigner-Ville Distribution”. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-35, pp. 1611-1618, 1987.

4. J. Cardoso, G. Ruano and P. Fish, “Nonstationary Broadening Reduction in Pulsed Doppler Spectrum Measurements Using Time-Frequency Estimators”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 43, pp. 1176-1186, 1996.

5. H. Choi and W. Williams, “Improved Time-Frequency Representation of Multicomponent Signals Using Exponential Kernels”, IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 37, pp. 862-871, 1989.

6. L. Cohen, “Time-Frequency Distributions -A Review”, Proceedings of the IEEE, vol. 77, pp. 941-981, 1989.

7. L. Fan and D. Evans, “Extracting Instantaneous Mean Frequency Information from Doppler Signals Using the Wigner Distribution Function”, Ultrasound in Med. & Biol, vol. 20, pp. 429-443, 1994.

8. Z. Guo, L. Durand and H. Lee, “The Time-Frequency Distributions of Nonstationary Signals Based on a Bessel Kernel”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 42, pp. 1700-1707, 1994.

9. W. Martin and P. Flandrin, “Wigner-Ville Spectral Analysis of Nonstationary Processes”, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-33, pp. 1461-1470, 1985.

10. Transtech DSP. ASP-P15 four node 21060 SHARC, User´s Manual,1999.

11. García Nocetti D.F., Solano J., Moreno E., Sotomayor A. “An Open High Performance System for Real-time Ultrasonic Imaging. Microprocessors and Microsystems (Elsevier) Vol. 23, Number 6, 357-363, 1999.

12. Solano J, García Nocetti D.F., Ruano M.G.. “High Performance Parallel-DSP Computing in Model-based Spectral Estimation”. Microprocessors and Microsystems (Elsevier) Vol. 23, Number 6, 337-344, 1999.