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A transformada Wavelet é um método matemático muito promissor para a análise em tempo-frequência que decompõe o sinal em coeficientes que descrevem seus detalhes em diferentes instantes de tempo, fazendo assim uma análise em tempo-escala. Neste trabalho se propõe a utilização de transformadas Wavelet discretas para detecção automática dos pontos característicos do eletrocardiograma. Para tal objetivo utilizou-se a transformada Wavelet discreta de Daubechies 6 na detecção da onda T e o complexo QRS. A implementação do algoritmo fora realizada no software MATLAB, o mesmo faz a decomposição de cinco níveis do sinal, utilizando o detalhe de terceiro nível para a detecção do complexo QRS, e a quinta aproximação para detecção da onda T. O resultado da aplicação do algoritmo apresenta pequenos erros em relação a posição dos pontos e um erro na detecção do pico R em sua sétima ocorrência na amostra utilizada,
RESUMOA transformada Wavelet é um método matemático muito promissor para a análise em tempo-frequência que decompõe o sinal em coeficientes que descrevem seus detalhes em diferentes instantes de tempo, fazendo assim uma análise em tempo-escala. Neste trabalho se propõe a utilização de transformadas Wavelet discretas para detecção automática dos pontos característicos do eletrocardiograma. Para tal objetivo utilizou-se a transformada Wavelet discreta de Daubechies 6 na detecção da onda T e o complexo QRS. A implementação do algoritmo fora realizada no software MATLAB, o mesmo faz a decomposição de cinco níveis do sinal, utilizando o detalhe de terceiro nível para a detecção do complexo QRS, e a quinta aproximação para detecção da onda T. O resultado da aplicação do algoritmo apresenta pequenos erros em relação a posição dos pontos e um erro na detecção do pico R em sua sétima ocorrência na amostra utilizada, devido a magnitude do ponto S nesse evento ser maior que a do ponto R. A estrutura iterativa do algoritmo permite a implementação do mesmo em dispositivos microcontrolados para detectar arritmias cardíacas.
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