TEMAS 1 Y 2 PARTE 1/8 | INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE MEDIDA (2015)

Apunte Español
Universidad Universidad Politécnica de Cataluña (UPC)
Grado Ingeniería Biomédica - 3º curso
Asignatura Equipos de monitorización, diagnóstico y terápia
Profesor X.R.
Año del apunte 2015
Páginas 10
Fecha de subida 25/03/2015 (Actualizado: 25/03/2015)
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PARTE 1/8 - INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS DE MEDIDA

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Equipos de monitorización, diagnóstico y terapia Lexa Nescolarde Xavi Rossell 17/02/15 Fundamental: Además de entender que es medición, en medicina, lo oiremos hablar de medicina basada en la evidencia.
La salida 𝑌 = 𝑓 𝑞 + 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎𝑠   𝑝𝑒𝑟𝑡𝑢𝑟𝑏𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 + 𝑟𝑢𝑖𝑑𝑜 Esto puede depender del tiempo o no.
Como reducir el ruido si suponemos que es aleatorio, con media cero. Pues hacemos varais medidas de la señal suponiendo que es cte. Donde 𝑌1 = 𝑓 𝑞1 + 𝑖𝑛𝑡 + 𝑛1   𝑌2 = 𝑓 𝑞2 + 𝑖𝑛𝑡 + 𝑛2 ….
1 𝑌= 𝑘 ! 𝑌𝑖 !!! Haciendo la media reducimos el ruido.
El ruido blanco es aquel que tiene componentes dentro del espectro. Con ruido blanco, se puede filtrar. Siempre es mejor filtrar la señal justo en el ancho de banda que tenga. No obstante, la parte que se superpone, fuera del ancho, no se puede eliminar.
Saber: Siempre que hacemos una medida hemos de intentar detectar errores y corregirlos. Si el sistema es lineal el error puede ser de sensibilidad, que haya mas o menos ganancia, y de cero.
Son muy fácilmente corregibles si tenemos dos puntos en la grafica Se pueden usar muchos métodos aproximativos pero hoy en día, es más útil implementar la función real con el ordenador y trabajar usando la memoria de esos datos Es una forma de expresar la diferencia si en la grafica tenemos un q real, tendremos que tener una salida Y real. Si no coincide, esa diferencia entre ambas Yes, eso lo llamamos error. Pero realmente, ¿conocemos el error? No. Realmente, no podemos conocer esto sino que tenemos que irnos a un concepto estadístico. Haremos que: El punto de salida al valor medido, le daremos un intervalo que tenga una probabilidad muy alta de incluir el valor real. Este es el concepto de exactitud, es dar un valor de incertidumbre sobre el valor medido que tenga una probabilidad muy alta de contener el real.
𝑌𝑚𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎 ± 𝑘𝜎 donde k es una probabilidad y sigma la incertidumbre Lo que nos dice el fabricante en la exactitud en la saturación parcial de oxígeno nos dice Examen: Caso real, un equipo, se nos preguntará algo sobre el equipo y se verá si lo hemos entendido Si suponemos que la Ymedida nos da 90%, según este fabricante y dispositivo, el valor real, cuál será? 𝑆𝑝𝑂! = 90% ± 𝑥% Un digito es la cuenta de la ultima cifra significativa que aparece en la pantalla. Una cuenta es un 1%, dos cuentas es un 2% y así… Nos falta no obstante la k. Yendo a especificaciones, vemos como el intervalo k*2%, solo incluye un 68% de probabilidades de dar con el verdadero valor. O sea, un tercio de las veces, sería falsa la medida.
Aplicando la función de distribución Gaussiana, donde el intervalo sobre la Ymedida es 𝑌𝑚𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎 ± 𝑆𝐷,  para calcular nuestra probabilidad, realizando el calculo: 𝑘 ∗ 𝑆𝐷,  vemos que para k = 1, P = 68%; para k = 2, P = 95%; y para k=2,57, P = 99% ...

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