Dispositivo electrónico flexible 
para adquisición y registro de 
variables fisiológicas 
Que para obtener el título de 
P R E S E N T A 
Manuel Andrés Herrera Juárez 
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO 
DIRECTOR DE TESIS 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
Dr. Roberto Giovanni Ramírez Chavarría 
TESIS 
Ingeniero en Computación 
Ciudad Universitaria, Cd. Mx., 2020  
 
UNAM – Dirección General de Bibliotecas 
Tesis Digitales 
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Jurado Asignado
Presidente: Ing. Gabriel Alejandro Jaramillo Morales.
Vocal: Dr. Roberto Giovanni Ramírez Chavarría.
Secretario: M.I. Norma Elva Chávez Rodríguez.
1er. Suplente: Dra. Celia Angelina Sánchez Pérez.
2do. Suplente: M.I. Rubén Anaya García.
Esta tesis se realizó en el Instituto de Ingeniería (II). Ciudad Universitaria,
UNAM.
Director de tesis
Dr. Roberto Giovanni Ramírez Chavarría

Dedicada a ...
Mis padres Elizabeth y Vicente, por su amor y apoyo infinito.
Por su paciencia y todo el tiempo que han invertido en mi.
Gracias por enseñarme el valor de la educación y de la vida.
Sin ustedes no habría llegado hasta aquí...
Los amo.
Mis tíos Guadalupe y Francisco, a quienes
considero mis segundos padres.
Gracias por estar presentes en los buenos y malos
momentos, por sus consejos y por todo el apoyo
que han brindado a mi familia y a mi.
Mi abuela Consuelo, por todo el amor y cariño
que siempre me ha brindado.
Mis hermanos Aldo y César, y mis primos, por
todos los momentos divertidos que hemos
convivido, y por los que faltan...

Agradecimientos
A mi segunda casa, la Universidad Nacional Autónoma de México, por ofrecerme educa-
ción prácticamente gratuita desde el bachillerato y por enseñarme que cada estudiante es
responsable de su propio aprendizaje.
A la Facultad de Ingeniería y sus profesores, por brindarme un espacio en sus aulas y
ayudarme a formarme como Ingeniero.
Al Instituto de Ingeniería, por aceptarme dentro de sus instalaciones y brindarme diversas
facilidades para realizar este trabajo.
Al Instituto de Ciencias Nucleares, al Dr. Gustavo Medina Tanco y a mis compañeros del
Laboratorio de Instrumentación Espacial (LINX), por todo su apoyo, asesorías y confianza
que han depositado en mi.
A mi director de tesis, el Dr. Roberto Giovanni Ramírez Chavarría, por ofrecerme su amis-
tad y confianza. Por darme una libertad creativa enorme en el desarrollo de este trabajo,
por apoyarme y por asesorarme en todo momento desde que lo conocí.
A la Dra. Celia A. Sánchez Pérez, por ofrecerme un espacio y equipo de trabajo en su
laboratorio en el ICAT cuando lo necesité, y por toda la ayuda que me ha brindado hasta
ahora.
A todos mis amigos, con los que he compartido un sin fin de experiencias y que me han
acompañado y apoyado durante toda la carrera.
Esta tesis fue realizada con el apoyo parcial del proyecto DGAPA-UNAM-PAPIME PE115319.

Resumen
En los últimos años, la tecnología ha crecido a pasos agigantados gracias a la adopción
en la industria, de las computadoras y de los circuitos electrónicos digitales en general,
llegando así a registrar un evento conocido en la historia como la Revolución Digital, que
dio inicio a la Era de la Información. Hoy en día, ya se habla de la Cuarta Revolución
Industrial, teniendo como tecnologías emergentes la inteligencia artificial, el Internet de
las Cosas, la biotecnología y la nanotecnología. Una de las potenciales tendencias es el
desarrollo de sensores inteligentes enfocados a la recolección y análisis de grandes canti-
dades de datos. Dentro de esta categoría se incluyen los dispositivos vestibles o wearables,
los cuales podrían marcar un antes y un después en el diagnóstico, tratamiento y cuidado
de la salud humana.
En este trabajo de tesis, se presenta el desarrollo de una propuesta para diseñar e im-
plementar un dispositivo vestible enfocado a la adquisición de variables fisiológicas, apo-
yándose de un dispositivo móvil para el análisis, despliegue y registro de la información
adquirida. La particularidad que distingue este sistema radica en su implementación sobre
electrónica flexible, además de contar con un diseño modular que permitiría la conexión
de otros tipos de sensores.
Se presentan dos prototipos de sensores flexibles para la medición de temperatura cor-
poral, frecuencia respiratoria y ritmo cardíaco, un sistema de adquisición de datos para
el envío de información por Bluetooth de Baja Energía, y una aplicación móvil para con-
trolar y adquirir datos del dispositivo flexible. Finalmente, en todos los casos muestra la
metodología de diseño, las pruebas de caracterización a las que fueron sometidos y los
resultados que el sistema desarrollado es capaz de entregar.
Abstract
In recent years, thanks to the computers and digital electronics adoption in the industry,
the technology has grown exponentially, reaching an historical event known as the Digi-
tal Revolution, which started the period of the Information Age. Nowadays, the Fourth
Industrial Revolution or Industry 4.0 has been introduced with emergent technologies
such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), biotechnology and nanotech-
nology. One of the most powerful trends is the development of smart sensors focused on
collecting and analyzing big amounts of data. Within this category, the wearable devices
are novel developments seeking a different way for diagnosis and treatment of diseases,
thus marking a before and after in the human health care.
In this work, we develop a novel proposal for designing and implementing a wearable
device focused in the acquisition of physiological parameters, alongside a mobile device
application for the analysis, display and record of the acquired information. The main
contribution of this system relies in its implementation over flexible electronics and its
modular design, which could allow the connection of several sensor devices.
Two flexible sensor prototypes are presented for the measurement of corporal tempera-
ture, breath rate and heart rate, afterward, an acquisition system for sending information
over Bluetooth Low Energy is introduced, as well as a mobile application for controlling
and acquiring data from the wearable device. Ultimately, for all elements, we show their
design methodology, the tests for characterizing their performance and the results obtai-
ned of the complete system developed.
Índice general
Resumen
Abstract
Índice general
1. Introducción 1
1.1. Antecedentes y motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3. Objetivos y Resultados esperados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4. Contribución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5. Estructura de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2. Fundamentos teóricos 7
2.1. Signos vitales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1. Temperatura corporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.2. Frecuencia cardíaca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.1.3. Frecuencia respiratoria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2. Sistemas de instrumentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2.1. Filtros electrónicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2.2. Digitalización de señales analógicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.2.3. Detector de temperatura resistivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.2.4. Fotopletismografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.3. Sistemas embebidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.3.1. Microcontroladores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.3.2. Bluetooth de Baja Energía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
Índice general
3. Desarrollo del sistema 43
3.1. Descripción funcional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.2. Sistema de adquisición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3. Señal de temperatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4. Señal de fotopletismografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5. Obtención de ritmo cardíaco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6. Obtención de frecuencia respiratoria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.7. Aplicación móvil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
4. Pruebas y Resultados 74
4.1. Prototipos electrónicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.2. Caracterización del sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.1. Sensor de temperatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.2. Calibración del ADP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.2.3. Consumo energético del DV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.3. Despliegue y registro de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.4. Notificación de riesgos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
5. Conclusiones y Trabajo a futuro 91
Apéndices 94
Bibliografía 103
Índice de figuras
1.1. Arquitectura general de un instrumento clínico. . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.1. Rangos de temperatura corporal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2. Formas de onda de monitores cardíacos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3. Diagrama de bloques para un sistema de instrumentación. . . . . . . . . . . . 15
2.4. Diagrama de bloques de un filtro. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.5. Función de transferencia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.6. Tipos de filtros analógicos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.7. Respuesta en frecuencia de diversos filtros. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.8. Proceso de conversión A/D. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.9. Muestreo de una señal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.10.Proceso de retención y cuantificación de una señal. . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.11.Calidad de una señal digital. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.12.Ecuación de Callendar-Van Dusen. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.13.Puente de Wheatstone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.14.Tipos de fotopletismografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.15.Señal de fotopletismografía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.16.Diagrama de bloques de un microcontrolador. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.17.Pila de protocolos BLE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.18.Intervalo de conexión BLE. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.19.Servidor y cliente GATT. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.1. Diagrama de bloques del sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.2. Circuito del sistema de adquisición. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3. Comportamiento del sistema de adquisición. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.4. Circuito para obtención de temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Índice de figuras
3.5. Elección de la resistencia de ganancia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.6. Circuito para la obtención de la señal de fotopletismografía. . . . . . . . . . . 56
3.7. Diagrama de Bode para señal de ritmo cardíaco. . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.8. Algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.9. Diagrama de flujo 1 del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . 65
3.10.Diagrama de flujo 2 del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . 66
3.11.Diagrama de flujo 3 del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . 67
3.12.Diagrama de Bode para señal de frecuencia respiratoria. . . . . . . . . . . . . 69
3.13.Comportamiento de la aplicación móvil. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.14.Interfaz gráfica de usuario de la aplicación móvil . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.15.Diagrama de flujo conversión de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
4.1. PCB del sensor de temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.2. PCB del sensor de fotopletismografía. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
4.3. PCB del Sistema de adquisición. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.4. Gráfica de mediciones del sensor de temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . 79
4.5. Modelo del sensor de temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.6. Algoritmo de detección de picos sobre señal de ritmo cardíaco. . . . . . . . . 82
4.7. Algoritmo de detección de picos sobre señal de frecuencia respiratoria. . . . 82
4.8. Corriente que circula en el DV sin sensores conectados. . . . . . . . . . . . . . 83
4.9. Corriente que circula en el DV por los sensores flexibles. . . . . . . . . . . . . 84
4.10.Despliegue de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.11.Archivos generados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.12.Registro de datos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.13.Notificación de valores anormales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
Índice de tablas
2.1. Frecuencia cardíaca según la edad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2. Frecuencia respiratoria según la edad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.1. Servicio GATT implementado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.2. Configuración del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.3. Parámetros del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.4. Variables del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.1. Mediciones del sensor de temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.2. Calibración del algoritmo de detección de picos. . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.3. Consumo energético del dispositivo vestible. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.4. Valores fisiológicos anormales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
Índice de tablas
Capítulo 1
Introducción
Este capítulo presenta la revisión al estado del arte de la tecnología vestible con enfoque
al monitoreo de señales biomédicas a través de dispositivos en electrónica flexible. Se
exponen algunos de los mecanismos de adquisición de parámetros, formas de comunica-
ción y diseño de dichos dispositivos. Se detalla la importancia de esta tecnología en la
sociedad, así como el impacto y alcance que puede llegar a tener en el ámbito del sector
salud. Finalmente, se presenta la contribución y estructura general del trabajo realizado.
1.1. Antecedentes y motivación
La tecnología y dispositivos vestibles, comúnmente llamada por su nombre en inglés “wea-
rables", se refieren al conjunto de técnicas, mecanismos y accesorios de cómputo usados
sobre el cuerpo de una persona. Aunque esta tecnología principalmente se refiere a ob-
jetos que pueden ser puestos o retirados con facilidad, también incluyen versiones más
invasivas como el implante de dispositivos o los tatuajes inteligentes [1].
Los wearables comúnmente se especializan en la realización de acciones muy concretas y
específicas, y ya que pueden verse limitados por cuestiones de tamaño, eficiencia energé-
tica, ergonomía o costos, estos dispositivos suelen encontrar un apoyo en las tecnologías
móviles para complementarse, incluyendo artefactos como smartphones, tablets o note-
books.
1
Capítulo 1. Introducción
Figura 1.1: Arquitectura general de un instrumento de monitorización clínica.
Actualmente, el número de personas con enfermedades crónico-degenerativas, tiene co-
mo consecuencia la disminución en la calidad y esperanza de vida, así como el aumento
en la cantidad de dinero invertido en el cuidado de la salud. Las tecnologías vestibles,
junto con la tecnología móvil, ofrecen una forma alternativa de tratar, evaluar o prevenir
enfermedades o padecimientos clínicos a distancia, haciendo así que la información reca-
bada por estos dispositivos sea analizada por expertos de la salud, permitiendo tratar o
diagnosticar en una etapa temprana a los usuarios de sus padecimientos, y puedan tomar
acciones preventivas para su tratamiento [2].
La arquitectura general de un instrumento electrónico enfocado a la monitorización clí-
nica se muestra en la Figura 1.1. Este consiste de un arreglo de uno o varios sensores
encargados de transformar las variables fisiológicas en señales eléctricas, y que después
de un tratamiento analógico, son convertidas a su formato digital y analizadas por un
dispositivo de cómputo para extraer la información de interés. Posteriormente, dicha in-
2
1.1. Antecedentes y motivación
formación es enviada mediante una interfaz de comunicación hacia el usuario, personal
o centro de salud, aunque también puede ser enviada a otro dispositivo para un procesa-
miento más completo y exhaustivo.
En el desarrollo de wearables enfocados a la monitorización clínica, la electrónica flexible
juega un papel muy importante, ya que puede ser deformada en configuraciones curvi-
líneas o irregulares, permitiendo aplicaciones que serían imposibles de alcanzar usando
la electrónica rígida convencional [3]. Asimismo, la tecnología flexible permite la crea-
ción de sensores que puedan adaptarse a la forma de diferentes zonas del cuerpo, que a
diferencia de los dispositivos convencionales, éstos no generan una fuerte sensación de
incomodidad, y pueden ser colocados y retirados fácilmente.
El cuerpo humano cuenta con diferentes variables fisiológicas que pueden ser medidas:
desde señales eléctricas, hasta bioquímicas. Estas señales pueden ser extraídas y usadas
para entender el estado de salud del cuerpo y sus reacciones a factores externos, sin
embargo, existen 5 señales que se consideran como de mayor importancia: ritmo car-
díaco, presión arterial, frecuencia respiratoria, saturación de oxígeno en la sangre y la
temperatura corporal. Se consideran signos vitales, pues varios de los padecimientos o
enfermedades tienen efectos sobre dichos parámetros [4]. Los métodos más comunes de
adquisición de estos parámetros en la tecnología vestible son: el uso de termistores para
la temperatura; fotopletismografía (PPG: Photo-plethysmography) para saturación de oxí-
geno, ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria; electrocardiograma para ritmo cardíaco;
y sensores de presión o capacitivos para tensión arterial y frecuencia respiratoria.
El hecho de que el cuerpo humano cuente con diferentes parámetros fisiológicos, hace
realmente difícil o inviable medirlos todos en un solo lugar. Esto causa un problema al
querer monitorizar diferentes señales al mismo tiempo con un solo dispositivo, la solu-
ción: usar varios dispositivos trabajando de manera paralela, cada uno enfocado a un
parámetro en particular; para varios artefactos de nivel hospitalario, esto implica el uso
de cables que transporten la señal desde el individuo hasta los equipos de instrumenta-
ción clínica, limitando considerablemente la movilidad del paciente, tanto por los cables,
como por la necesidad de contar con el instrumento a su lado. De igual forma, incrementa
el riesgo de daño al equipo por jaloneos o enredos en los cables. Los dispositivos vestibles
por su característica de portabilidad, han desarrollado tecnologías de comunicación que
responden a esta problemática. Tal es el caso de las redes inalámbricas de área corporal
(WBAN: Wireless Body Area Network), que consisten de un conjunto de dispositivos dis-
3
Capítulo 1. Introducción
tribuidos en el cuerpo de una persona con la capacidad de comunicarse entre ellos, y a
través de un nodo central, enviar la información adquirida hacia otro dispositivo (gene-
ralmente móvil). Las WBAN pueden incluir diferentes tecnologías a diferentes niveles; las
más usadas son: Bluetooth, Bluetooth de baja energía (BLE: Bluetooth Low Energy), Zig-
bee e IEEE 802.14.4, IEEE 802.11 (Erróneamente conocido como WiFi) e IEEE 802.15.6
[5].
1.2. Planteamiento del problema
Cualquier tecnología capaz de minimizar las pérdidas de vidas humanas, o aumentar su
calidad de vida, tiene un valor que no tiene precio; agregado a esto, su adopción en el
sector salud puede llevar a minimizar costos en tratamientos y equipos usados en los
pacientes [6]. Es aquí donde la tecnología vestible tiene la capacidad de generar un alto
impacto, proporcionando un conjunto de técnicas y funciones que permitan el escaneo
de parámetros fisiológicos en tiempo real, actuando como indicadores de la salud, o bien,
detectando gestos y acciones físicas del usuario que puedan apoyar al personal de salud
en el diagnóstico, seguimiento o tratamiento de algún padecimiento.
Dicho esto, se pretende desarrollar un prototipo wearable modular haciendo uso de elec-
trónica flexible, y que junto con un dispositivo móvil, sean capaces de monitorizar al me-
nos 3 variables fisiológicas en tiempo real. Las características de diseño de dicho sistema
son intrínsecas a la tecnología móvil y vestible, tales como la portabilidad, bajo consu-
mo de energía y amigables con el usuario; el sistema deberá contar con la capacidad de
escalamiento para futuros trabajos.
1.3. Objetivos y Resultados esperados
Para el presente trabajo se fijan los siguientes objetivos:
1. Diseño de dos sensores en electrónica flexible para extracción de señales de tempe-
ratura, ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria.
4
1.4. Contribución
2. Creación de un dispositivo modular con capacidades de comunicación inalámbri-
ca para adquisición y procesamiento de las señales provenientes de los sensores
flexibles.
3. Desarrollo de una aplicación móvil que permita al usuario ver en tiempo real los
parámetros fisiológicos medidos.
4. Implementación de un sistema de notificaciones en caso de que los parámetros fi-
siológicos adquiridos se encuentren fuera del rango normal.
1.4. Contribución
La contribución de este proyecto radica en el concepto del diseño modular en disposi-
tivos vestibles enfocados a la monitorización clínica, siendo capaces de adquirir señales
provenientes de una variedad de sensores en electrónica flexible. El diseño de este tipo
de dispositivos podría por ejemplo, disminuir los costos en la fabricación de instrumentos
para observar parámetros fisiológicos, al contar con un sistema reconfigurable capaz de
adquirir señales analógicas, y enviar datos de forma inalámbrica.
Se propone también un algoritmo de detección de picos en la señal de fotopletismografía
para obtener el ritmo cardíaco y la frecuencia respiratoria.
1.5. Estructura de la tesis
Con el objetivo de estructurar el contenido de la tesis, ésta se divide en 5 partes, inclu-
yendo el presente capítulo, de la siguiente manera.
• Capítulo 1 - Introducción. Se aborda la motivación y clasificación del proyecto,
las tecnologías en las que se basa y las características que lo describen. Con base
en ello, se plantea el problema a resolver, así como una propuesta para alcanzar un
conjunto de metas y alcanzar los resultados esperados.
5
Capítulo 1. Introducción
• Capítulo 2 - Fundamentos Teóricos. Se presenta un resumen de aquellos conceptos
considerados como necesarios para el desarrollo de este trabajo, de modo que la
problemática pueda ser abordada de una manera fundamentada en el conocimiento
científico y tecnológico existente.
• Capítulo 3 - Desarrollo del sistema. Se expone una descripción detallada de la es-
tructura y funcionamiento del sistema propuesto; además de la metodología usada
para su diseño e implementación.
• Capítulo 4 - Pruebas y resultados. Se presentan los resultados experimentales del
sistema y los procesos de calibración de éste, con el fin de optimizar su comporta-
miento y disminuir los errores obtenidos. Finalmente, se muestran los prototipos
desarrollados del sistema.
• Capítulo 5 - Conclusiones y trabajo a futuro. Se evalúa el desarrollo de la pro-
puesta según las metas establecidas y resultados esperados en el capítulo uno. Se
proponen mejoras o características que pudieran ser añadidas en trabajos futuros.
Establecidos los antecedentes y motivaciones que llevaron a realizar este trabajo, en el
siguiente capítulo se introduce al lector a una serie de conceptos y bases teóricas, con
la finalidad de dar sustento a la metodología que se usará para resolver el problema
planteado.
6
Capítulo 2
Fundamentos teóricos
Este capítulo muestra los conceptos teóricos necesarios para abordar la problemática de
este trabajo. Está dividido en 3 secciones, cada una de ellas agrupa una serie de conceptos
que tienen el mismo parentesco o que comparten cierta similitud.
2.1. Signos vitales
Los signos vitales, también llamados cardinales, son valores que cuantifican las funciones
fisiológicas y que permiten estimar la efectividad o funcionamiento del organismo ante
diferentes estímulos patológicos y fisiológicos. Los signos vitales normales son medidos
en rangos, ya que estos varían de individuo a individuo, y en ellos, generalmente también
cambian según la hora del día y las acciones que realicen en un momento determinado.
Las alteraciones anormales de estos valores, pueden significar un mal funcionamiento
orgánico que haga sospechar de un estado mórbido o estado de enfermedad [8].
Se considera que existen 4 signos vitales: ritmo cardíaco, temperatura corporal, frecuen-
cia respiratoria y presión arterial, en ocasiones, algunos autores o expertos en la salud,
consideran un quinto signo vital: la saturación porcentual de oxígeno (SpO2). Esta sección
describirá únicamente los 3 signos cardinales a adquirir por el dispositivo a desarrollar
en este trabajo: temperatura, frecuencia cardíaca y frecuencia respiratoria.
7
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
2.1.1. Temperatura corporal
La temperatura corporal es una variable fisiológica que refleja el equilibrio entre la pro-
ducción y pérdida de energía del organismo, generalmente se mide en grados Celsius (◦C)
o grados Fahrenheit (◦F), los cuales se relacionan mediante la siguiente expresión:
T[◦F] = 1.8 · T[◦C] + 32 (2.1)
Existen dos tipos de temperatura corporal: la central y superficial; la central es aquella que
presentan los tejidos profundos del cuerpo y que bajo condiciones normales, tiene un valor
relativamente constante. La temperatura superficial es aquella medida en la piel, tejido
subcutáneo y grasa, y que aun en condiciones normales puede cambiar en respuesta al
entorno.
El cambio en la temperatura corporal puede deberse a distintos factores, ya sea por la
edad, ritmo circadiano, realización de ejercicio, hormonas, estrés o por el propio ambiente
[9]; es por esto que existe una escala mostrada en la Figura 2.1, usada para determinar si
la temperatura de un individuo se encuentra dentro del rango considerado como normal.
El cuerpo humano cuenta con diferentes mecanismos para intercambiar calor con su me-
dio, éstos son:
• Radiación. Emisión de energía en forma de ondas electromagnéticas dependiente
de la temperatura. Para los rangos de temperatura en el cuerpo humano, esta ener-
gía es emitida en el espectro de luz infrarroja. Una de las técnicas más empleadas
para determinar la temperatura mediante este principio físico es la termografía.
• Conducción. Proceso mediante el cual existe una transferencia de energía en forma
de calor por contacto directo entre objetos de diferentes temperaturas. En el cuerpo
humano, esta transferencia se da a través del contacto con la ropa, aire, agua o
al tocar algún material. Los instrumentos para medir la temperatura haciendo uso
de este mecanismo son los termómetros; los hay de mercurio y de alcohol que se
aprovechan del fenómeno de dilatación de un material, aunque también existen las
variantes digitales que han ganado terreno en los últimos años.
• Convección. Transmisión de calor debida al movimiento físico de moléculas con
una alta energía térmica hacia zonas de baja energía térmica. Para el cuerpo hu-
8
2.1. Signos vitales
Figura 2.1: Escala en grados Celcius (◦C) con términos que describen los diferentes
rangos en las alteraciones de la temperatura corporal.
mano, este fenómeno se apoya de la transferencia de calor por conducción al elevar
la rapidez de movimiento de las moléculas de aire adyacentes a él. Esto provoca el
desplazamiento de aire caliente hacia arriba, permitiendo el intercambio por aire
más frío, hacia la parte inferior del entorno.
• Vaporización. Para que el agua pase de fase líquida a gaseosa es necesario sumi-
nistrar energía; Cuando esto sucede en el cuerpo humano, al evaporarse el sudor
de la piel mediante la transpiración y la humedad del aparato respiratorio en la
exhalación, se pierde energía en el proceso en forma de calor, disminuyendo la
temperatura del individuo.
Existen localizaciones en el cuerpo humano que son de gran interés para medir la tem-
peratura corporal, cada una tiene sus ventajas e inconvenientes. A continuación, se listan
las ubicaciones más frecuentes para realizar la medición:
• Oral. Zona de de fácil acceso y cómoda para el paciente; puede arrojar lecturas
erróneas si se acabase de ingerir alimentos, bebidas o después de fumar. No está
indicado para pacientes con lesiones bucales. Se corre el riesgo de romper el instru-
9
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
mento si es mordido.
• Rectal. Arroja una medición muy fiable, sin embargo, es molesto y más desagra-
dable para el paciente. Puede producir lesiones tras una cirugía rectal y no está
indicado en pacientes con diarrea o hemorroides.
• Axilar. Zona preferida para realizar la medición, más seguro y no invasiva. Requiere
de un tiempo considerable para obtener una medición exacta.
• Tímpano. Refleja la temperatura corporal central. Existe riesgo de lesión por un
mal manejo del instrumento; el cerumen puede afectar la lectura.
• Arteria temporal o frente. Es seguro y no invasivo. Requiere instrumentos más so-
fisticados, generalmente a base de materiales flexibles; inviable si el paciente pre-
senta sudoración en el área.
2.1.2. Frecuencia cardíaca
La frecuencia cardíaca es un signo cardinal que indica el número de ciclos cardíacos por
unidad de tiempo; el ciclo cardíaco se define como el conjunto de procesos eléctricos y
mecánicos que tienen como consecuencia la alteración de la presión, flujo y volumen de
la sangre. Este fenómeno ocurre en las cavidades auriculares y ventriculares del corazón
y consta de dos fases: la díastole, en la cual se relajan y llenan de sangre las cavidades car-
díacas; y la sístole, durante la cual las aurículas se contraen para expulsar la sangre hacia
los ventrículos y los ventrículos se contraen para expulsar la sangre hacia la circulación
pulmonar y sistémica [10].
Se considera taquicardia al ritmo cardíaco anormalmente alto y bradicardia al anormal-
mente bajo. Existen diversos factores capaces de alterar la frecuencia cardíaca [9], entre
ellos se encuentran:
• Edad. Como se muestra en la Tabla 2.1, la media de la frecuencia cardíaca normal
tiende a disminuir en edades más avanzadas.
• Sexo. La frecuencia cardíaca promedio en mujeres es ligeramente más alta que en
los varones después de la pubertad.
10
2.1. Signos vitales
Tabla 2.1: Frecuencia cardíaca según las edades en latidos por minuto (lpm).
Edad Rango normal (lpm) Media (lpm)
Recién nacido 80 - 180 130
1 año 80 - 140 120
5-8 años 75 - 120 100
10 años 50 - 90 70
Adolescencia 50 - 90 75
Adulto 60 - 100 80
Anciano 60 - 100 70
• Ejercicio. Aumenta con la actividad física. Para un deportista profesional en estado
de reposo, su ritmo cardíaco suele ser menor que una persona normal debido a un
mayor tamaño, potencia y eficiencia de su corazón.
• Temperatura. En casos de pirexia e hiperpirexia (fiebre), suele aumentar como
consecuencia de la vasodilatación y del aumento del índice metabólico. En casos de
hipotermia genera bradicardia.
• Medicamentos o drogas. Según la sustancia, esta puede inducir un aumento o
disminución en la frecuencia cardíaca.
• Estrés. El miedo, la ansiedad y las percepciones del dolor estimulan el sistema ner-
vioso simpático, ocasionando un aumento en la actividad del corazón.
• Patologías. Ciertas enfermedades pueden alterar el pulso cardíaco en estado de
reposo.
La obtención de este parámetro puede darse a través de diferentes instrumentos o téc-
nicas. El método manual consiste en contar el número de pulsaciones en un minuto,
mediante la auscultación con un estetoscopio o mediante la palpitación con los dedos
en diferentes zonas del cuerpo; existen 9 zonas donde se realiza esta valoración: en la
apical, localizada en el vértice del corazón, o en 8 zonas donde atraviesan arterias como
la radial, ubicada en la parte interna de la muñeca. La forma no manual de obtener la
frecuencia cardíaca es a través de instrumentos electrónicos que sean capaces de anali-
zar una o varias señales de un individuo; ejemplos de estos son el electrocardiograma,
11
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
fonocardiograma o instrumentos de pletismografía, vigilando la actividad eléctrica del
corazón, detectando ondas de sonido generadas por los latidos o midiendo cambios en el
flujo y volumen sanguíneo, respectivamente.
(a) Señal de fotopletismografía.
(b) Señal de electrocardiograma.
Figura 2.2: La forma de onda de la señal varía según el instrumento utilizado; algunas
pueden reflejar más información sobre el estado cardíaco de un individuo.
La Figura 2.2a muestra la forma de onda típica de una señal de fotopletismografía, mien-
tras que la Figura 2.2b muestra la de un electrocardiograma; ambas señales cuentan con
periodos de tiempo debidos a las dos fases del ciclo cardíaco: la sístole tS, y la díastole
tD. El ritmo cardíaco instantáneo puede calcularse cómo:
# lpm= (1 latido/thr) · (60 s/min), (2.2)
donde thr = tD + tS es la duración en segundos de un ciclo cardíaco completo.
La frecuencia cardíaca máxima se define como el número de latidos por minuto más alto
que un paciente puede alcanzar en una prueba ergométrica de esfuerzo. Este valor varía
con la edad y existen diversas formas de calcularlo, la fórmula de Tanaka (Ecuación 2.4)
12
2.1. Signos vitales
es la más exacta para menores de 40 años, mientras que la fórmula Clásica (Ecuación 2.3)
es más adecuada para el resto de la población [11].
fClásica = 220−Edad (lpm), (2.3)
fTanaka = 208.75− 0.73 ·Edad (lpm). (2.4)
2.1.3. Frecuencia respiratoria
La respiración es el proceso fisiológico encargado de suministrar oxígeno y retirar el dió-
xido de carbono en los diferentes tejidos del cuerpo. Consta de 4 funciones principales
[12]:
1. Intercambio de aire entre los alvéolos pulmonares y su entorno.
2. Difusión de oxígeno y dióxido de carbono entre los alvéolos y la sangre.
3. Transporte de oxígeno y dióxido de carbono en la sangre desde y hacia las células
en los diferentes tejidos del cuerpo.
4. Regulación de la ventilación.
La frecuencia respiratoria es el parámetro que indica los ciclos de la ventilación pulmonar
por unidad de tiempo, generalmente es expresado en respiraciones por minuto (rpm). El
ciclo consiste de dos mecanismos: la inhalación y la exhalación.
Al inhalar aire se contrae el diafragma, causando un tirón de los pulmones hacia abajo que
genera una presión manométrica negativa en sus cavidades relativa al aire de su entorno;
esto provoca el flujo de aire rico en oxígeno hacia los pulmones hasta que la diferencia
de presiones entre sus cavidades y el medio sea cero, es decir, que sean iguales.
La exhalación es el proceso inverso a la inhalación; el diafragma se relaja y permite el
retroceso elástico de los pulmones, pared torácica y de las estructuras abdominales, oca-
sionando la compresión de las cavidades pulmonares, y con esto, la expulsión del aire.
13
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
Tabla 2.2: Frecuencia respiratoria según las edades en respiraciones por minuto (rpm).
Edad Rango normal (rpm) Media (rpm)
Recién nacido 30 - 80 35
1 año 20 - 40 30
5-8 años 15 - 25 20
10 años 15 - 25 19
Adolescencia 15 - 20 18
Adulto 12 - 20 16
Anciano 15 - 20 16
Varios factores son capaces de influir en el ritmo respiratorio: el ejercicio, estrés, aumento
en la temperatura o la disminución en la concentración de oxígeno, son causantes direc-
tos de un aumento en la frecuencia respiratoria. De modo opuesto, la disminución de la
temperatura, narcóticos y el aumento de la presión intracraneal, son factores capaces de
disminuirla. Se conoce como bradipnea a la respiración anormalmente lenta, mientras
que la anormalmente rápida recibe el nombre de taquipnea [9]. En la Tabla 2.2, se mues-
tran los rangos normales de este signo cardinal, así como los valores promedio según los
diferentes rangos de edad.
2.2. Sistemas de instrumentación
La instrumentación es el proceso de medición de una variable física en un sistema, su
objetivo principal es la extracción de información asociadas a este, así como la presen-
tación, registro y despliegue de datos a un operador. Un sistema de instrumentación es
el conjunto organizado de instrumentos que hacen posible la realización de una o más
mediciones.
La Figura 2.3 muestra el diagrama general de un sistema de instrumentación está con-
formado por 7 elementos. El sistema físico es el mensurando del cual se pretende extraer
información, para ello, se hace uso de un sensor y un transductor, dispositivos capaces
de responder a las variaciones de magnitud del mensurando y de realizar la conversión
14
2.2. Sistemas de instrumentación
Figura 2.3: Diagrama de bloques de un sistema de instrumentación. Aunque el operador
es representado por una persona, bien podría ser algún otro sistema o dispositivo como
una computadora.
energética de la señal de entrada a una señal eléctrica como salida, respectivamente [13].
El acondicionamiento consiste en el tratamiento analógico de la señal, posteriormente,
es adquirida y convertida a un formato digital para el procesamiento y extracción de in-
formación de interés. Finalmente, la presentación consiste en el formato, ordenamiento
y despliegue de datos, de modo que puedan ser entendidos por un operador. Aunque no
es necesario, es común que los sistemas de instrumentación almacenen la información
procesada, así como también que el operador introduzca alteraciones en el sistema físico
mediante un actuador, como respuesta a los datos obtenidos con anterioridad, generando
así una realimentación en el sistema.
Las señales provenientes de los sensores generalmente no tienen las características ade-
cuadas para su adquisición; estas pueden por ejemplo, no estar en los niveles de amplitud,
potencia o ancho de banda requerido, además de transportar con ellas señales superpues-
tas que pudieran enmascarar las variables de interés; dichas señales parásitas, pueden ser
15
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
propias del sistema físico o producto de la interferencia con su entorno. Es aquí donde
el instrumento de acondicionamiento, a través de un proceso de filtrado, atenuación o
amplificación, es capaz de alterar la señal proveniente del sensor y/o transductor para
cumplir con los requerimientos de adquisición [14].
2.2.1. Filtros electrónicos
Un filtro es un sistema capaz de discriminar características o atributos de una señal en
un rango de frecuencias. En el ámbito de señales, se dice que un filtro es aplicado para
atenuar la energía de una señal en determinadas frecuencias y dejar intacta la energía
en otra banda de frecuencia. Para el acondicionamiento de señales, los filtros son etapas
de gran relevancia, pues permiten separar señales que han sido combinadas, restaurar
señales distorsionadas, o remover señales indeseables como el ruido [15].
Figura 2.4: Un filtro es capaz de atenuar o eliminar componentes no deseadas en una
señal.
Generalmente, los filtros electrónicos son definidos por los efectos en la frecuencia de una
señal, por lo que hace sentido que el análisis de éstos, su descripción gráfica, así como
las herramientas matemáticas de diseño, estén basados en el dominio de la frecuencia;
además, el diseño, modelado y soluciones pueden ser más sencillos de trabajar que en el
dominio temporal.
Los filtros electrónicos pueden clasificarse en 2 grandes rubros: filtros analógicos y fil-
tros digitales, ambos tienen ventajas e inconvenientes que son de utilidad al momento
de tratar señales electrónicas. En ambas categorias, existen 5 tipos de filtros, los cuales
dependiendo de su banda de paso se clasifican en paso-bajas, paso-altas, paso-banda,
rechaza-banda y paso-todo.
16
2.2. Sistemas de instrumentación
Filtro analógico
En teoría de circuitos, un filtro analógico es una red eléctrica capaz de alterar las propieda-
des de amplitud y/o fase de una señal en función de su frecuencia. Idealmente, los filtros
no añaden nuevas frecuencias o componentes espectrales a la señal, pero sí amplifican o
atenúan las amplitudes de cada frecuencia y la relación entre sus fases [16].
Siempre y cuando un filtro analógico sea un sistema lineal invariante en el tiempo, su
respuesta puede ser descrita matemáticamente en términos de su función de transferencia
H(s), la cual se define como la relación entre las transformadas de Laplace de sus señales
de entrada y de salida:
H(s) =
Y (s)
X (s)
, (2.5)
donde s está definida como una variable compleja s = σ+ jω, con σ es una variable real
y j =
p
−1 la variable imaginaria, ω es la frecuencia angular, X (s) es la señal de entrada,
y Y (s) es la señal de salida del filtro.
Figura 2.5: Los efectos de un filtro son modelados matemáticamente en términos de la
función de transferencia y la señal de entrada, Y (s) = H(s) · X (s)
La función de transferencia es capaz de describir la respuesta de un filtro a cualquier
señal arbitraria de entrada, sin embargo, usualmente importa más describir los efectos
usando señales periódicas continuas, así como sus valores de amplitud y fase. Lo anterior
se logra al hacer σ = 0 en s, eliminando así las respuesta transitoria del filtro y dejando
únicamente el régimen permanente, el cual depende únicamente de su frecuencia angu-
lar ω. La magnitud |H( jω)| de un filtro con función de transferencia H(·), se describe
matemáticamente de la siguiente manera
|H( jω)|=
Æ
Re2 {H( jω)}+ Im2 {H( jω)}, (2.6)
17
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
Por otro lado, la fase de φ (H( jω)) se describe como
φ (H( jω)) = atan2

Im{H( jω)}
Re{H( jω)}
‹
, (2.7)
donde, nuevamente ω = 2π f es la frecuencia angular y f es la variable que representa
la frecuencia en hertz (Hz). Generalmente, la magnitud de la respuesta en frecuencia
se expresa en decibelios o dB, unidad que describe la razón entre dos cantidades en
una escala logarítmica. Para señales de voltaje y corriente, la magnitud de la función
de transferencia se escribe como
AdB = 20 log10 |H( jω)|. (2.8)
Otro parámetro de relevancia en los filtros electrónicos es la frecuencia de corte fc, la
cual se define como la frecuencia de operación entre dos regiones de paso de la respuesta
en frecuencia de un filtro. Idealmente, las frecuencias a conservar no son en lo absoluto
modificadas en amplitud, mientras que aquellas que son rechazadas son eliminadas total-
mente, sin embargo, en la práctica existe un intervalo llamado banda de transición, en el
cual la amplitud de las componentes espectrales va cambiando sutilmente. Por lo general,
la fc de un filtro se define como aquella frecuencia para la cual la magnitud del filtro ha
decaído aproximadamente 3 dB (≈ 1
2
p
2 o 0.707 de su ganancia máxima) [16]. Un filtro
puede tener más de una frecuencia de corte, o en el caso de los paso-todo, ninguna.
De acuerdo con la Ecuación 2.9, la función de transferencia siempre puede ser escrita
como el cociente de dos polinomios; el grado más alto entre ellos define el orden del
filtro, N , y corresponde con el número total de elementos capaces de almacenar energía
en la red eléctrica del filtro. Usualmente, mientras más alto el orden, más abrupta es la
pendiente en la banda de transición, con la desventaja de que el circuito puede resultar
más complejo y/o costoso de realizar.
H(s) = H0
sn + bn−1sn−1 + bn−2sn−2 + ...+ b1s+ b0
sm + am−1sm−1 + am−2sm−2 + ...+ a1s+ a0
(2.9)
Dentro de los filtros electrónicos analógicos, existe una segunda clasificación según los
componentes electrónicos usados para su implementación:
18
2.2. Sistemas de instrumentación
• Filtros pasivos: Un filtro es pasivo si la red eléctrica que lo conforma está compuesta
únicamente de componentes pasivos, es decir, componentes incapaces de aumen-
tar la potencia eléctrica en algún nodo del circuito (eg. resistencias, capacitores,
inductores). Este tipo de filtros tienen la ventaja de ser más baratos y compactos (a
menos que se usen bobinas grandes), tienen una estabilidad garantizada y son más
aptos para trabajar con altos valores de voltajes y corrientes. De modo contrario, las
desventajas son que al estar conformados por elementos que únicamente consumen
energía, la potencia de la señal solo puede disminuir; además, el concatenamiento
de filtros es más complejo de analizar y el conectar una carga a la salida del filtro
puede cambiar totalmente su comportamiento.
(a) Filtro pasivo. (b) Filtro activo.
Figura 2.6: Tipo de filtos analógicos eléctricos
• Filtros activos: Se dice que un filtro es activo si el circuito eléctrico que lo confor-
ma contiene al menos un componente activo, es decir, con capacidad de aumentar
la potencia eléctrica o la ganancia en algún nodo de la red eléctrica del filtro. Los
amplificadores operacionales son los dispositivos más usados en este tipo de filtros,
aunque también es usual utilizar transistores. Las ventajas de los filtros activos in-
cluyen la capacidad de incrementar o mantener la amplitud de las señales; además,
ofrecen aislamiento entre etapas, permitiendo concatenar diferentes filtros activos
sin afectar la potencia de la señal, sin complicar el análisis entre fases y permitiendo
que las cargas sean conectadas sin afectar el comportamiento del filtro. Sus desven-
tajas incluyen la posible inestabilidad de los filtros; cuentan con un ancho de banda
limitado, por lo que para algunas frecuencias, podría no funcionar o requerir de
19
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
componentes más sofisticados que impliquen un aumento en los costos de diseño;
las señales de entrada necesitan estar dentro de un rango de voltaje para no dañar
al dispositivo activo de manera permanente; también requieren de una fuente de
voltaje para la polarización de los dispositivos activos.
Filtros digitales
Un filtro digital es una ecuación capaz de efectuar las mismas funciones que un filtro
analógico, la diferencia radica en que tanto su señal de entrada como de salida, tienen las
características de ser discretas en el tiempo y cuantizadas en amplitud [15]. Se dice que
son digitales porque sus implementaciones prácticas se llevan a cabo tanto en hardware
como por software, sobre dispositivos de cómputo basados en circuitos de electrónica
digital (eg. FPGA’s, DSP’s, microprocesadores, etc.).
Algunas de las ventajas de los filtros digitales frente a los analógicos son:
• Permiten pendientes superiores en la banda de transición.
• Flexibilidad y costos: basta con cambiar los coeficientes del filtro para cambiar su
comportamiento; en los analógicos, implica sustituir componentes electrónicos.
• Mayor precisión: no cuentan con una tolerancia de error en los componentes elec-
trónicos.
• Más inmunes al ruido por estar implementados sobre circuitos digitales.
Y sus inconvenientes:
• Recursos de procesamiento elevados para filtros de orden alto. En la actualidad,
este ha dejado de ser un problema debido a la miniaturización de los componentes
electrónicos, permitiendo mayor poder computacional en un circuito integrado de
menor tamaño, costo y consumo energético.
• Ancho de banda limitado: por teorema de Nyquist, para evitar la pérdida de infor-
mación, la frecuencia de muestreo fs debe ser al menos 2 veces mayor a la frecuencia
más alta de interés en la señal, resultando en un ancho de banda para el filtro de
fs/2.
20
2.2. Sistemas de instrumentación
• El ancho de palabra y la precisión numérica pueden afectar el comportamiento del
filtro. Esto puede deberse a que no se toman en cuenta la cantidad de dígitos sig-
nificativos en la representación numérica de un número o los valores máximos y
mínimos que el sistema de cómputo es capaz de representar al momento de diseñar
el filtro digital.
Así como un filtro analógico que opera sobre una señal en tiempo continuo puede ser
descrito por ecuaciones diferenciales y estudiado en el dominio de la frecuencia median-
te su función de transferencia H(s), para una señal en tiempo discreto, un filtro digital
puede ser estudiado en el dominio de la frecuencia discreta a través de su función de
transferencia H(z) e implementado en términos de una ecuación en diferencias.
Los filtros digitales lineales pueden dividirse en 2 categorías:
• Filtros de respuesta finita al impulso: (FIR: Finite Impulse Response), son un tipo
de filtros que dependen únicamente de su señal de entrada (presente o anterior).
Reciben este nombre ya que cuando su entrada es un impulso unitario, después de
algún tiempo finito la respuesta se hace cero de manera indefinida. Son estables al
no implementar la recursividad en su estructura y permiten una respuesta en fase
lineal, aunque como desventaja, requieren de implementaciones de orden más alto
que su equivalente en FIR para satisfacer las mismas especificaciones. Su ecuación
en diferencias es de la forma:
yn = a0 xn + a1 xn−1 + ...+ ak xn−k =
k
∑
i=0
ai xn−i, (2.10)
dónde ai y k son los coeficientes y el orden del filtro respectivamente, xn−i es la
señal de entrada en el tiempo discreto n− i, y yn es la señal presente de salida.
• Filtros de respuesta infinita al impulso: (IIR: Infinite Impulse Response), son filtros
que no solo dependen de su señal de entrada, sino también de su señal de salida
(presentes o anteriores). A diferencia de su contraparte, la respuesta de este tipo
de filtros nunca se hace cero de manera indefinida en un tiempo finito al tener
como entrada un impulso unitario. Implementa la recursividad en su estructura al
depender se sus salidas anteriores, característica que lo puede hacer inestable. Su
21
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
ecuación en diferencias es de la forma:
yn = a0 xn + a1 xn−1 + ...+ ak xn−k − b1 yn−1 − b2 yn−2 − ...− br yn−r
=
k
∑
i=0
ai xn−i −
r
∑
j=1
b j yn− j, (2.11)
donde ai y b j son los coeficientes del filtro, max(k, r) es el orden del filtro y xn−i
yn− j son las entradas y salidas del filtro en los tiempos discretos n− i y n− j, res-
pectivamente.
Hay diversas formas de diseñar filtros digitales, en la práctica, una de las técnicas más
socorridas es la conversión de la respuesta de un filtro analógico a su equivalente digital
mediante el uso de la transformada bilineal; este método mapea el eje jω y la región de
convergencia del filtro analógico en el plano s al círculo unitario en el plano z, evitan-
do el aliasing de las componentes en frecuencia [15]. La transformada se basa en una
aproximación en la relación que existe entre las variables s y z:
s =
1
T
ln(z)
≈ 2
T

z − 1
z + 1
‹
, (2.12)
donde T es el periodo entre muestras y es igual al inverso de la frecuencia de muestreo,
T = f −1
s
.
Filtro Paso-Bajas
Los filtros paso-bajas (LPF: Low Pass Filter), son aquellos que dejan pasar todas las fre-
cuencias anteriores a su fc y atenúan o rechazan todas aquellas componentes posteriores.
En términos de su función de transferencia, se dice que un filtro es paso-bajas si su mag-
nitud |H( jω)|, mostrada en la Figura 2.7a, tiende a su ganancia G cuandoω→ 0 y tiende
a 0 cuando ω→∞. Las Ecuaciones 2.13 y 2.14 describen respectivamente la función de
transferencia y la magnitud de la respuesta en frecuencia del filtro paso-bajas más sencillo
de construir.
HL(s) = G
1
1+ s
ωc
, (2.13)
|HL( jω)|= G
ωc
Æ
ω2
c
+ω2
. (2.14)
22
2.2. Sistemas de instrumentación
Filtro Paso-Altas
Un filtro paso-altas (HPF: High Pass Filter), es un tipo de filtro capaz de pasar las señales
de alta frecuencia y atenuar o rechazar todas las componentes anteriores a su fc. Contrario
a un LPF, como se muestra en la Figura 2.7b, la respuesta en frecuencia de un filtro paso-
altas tiende a su ganancia G siω→∞ y tiende a 0 cuandoω→ 0. El filtro paso-altas más
sencillo de construir es de primer orden, cuya función de transferencia y la magnitud de
la respuesta en frecuencia son descritas por las Ecuaciones 2.15 y 2.16, respectivamente.
HH(s) = G
s
ωc
1+ s
ωc
, (2.15)
|HH( jω)|= G
ω
Æ
ω2
c
+ω2
. (2.16)
Filtro paso-banda
Los filtros paso-banda (BPF: Band Pass Filter), son un tipo de filtros capaces de pasar
únicamente las señales contenidas en un intervalo de frecuencias, requiriendo así de dos
frecuencias de corte fc1 y fc2, con fc1 < fc2. El ancho de banda del filtro se describe como:
BW = fc2 − fc1 y la frecuencia central f0 como la media geométrica entre las frecuencias
de corte: f0 =
p
fc1 fc2. El filtro paso-banda más sencillo de implementar consiste en la
concatenación de un filtro paso-alta con una frecuencia de corte fc1 y uno paso-bajas
con una frecuencia de corte fc2; aunque esto implicaría que las frecuencias de corte no
correspondieran a una reducción de −3dB en la respuesta en frecuencia, si fc2 >> fc1,
sí se encontraran cerca de dicho valor. En la Ecuación 2.17 se muestra la función de
transferencia de un filtro paso-banda de segundo orden y en la Figura 2.7c se puede
observar su respuesta en frecuencia.
HB(s) = G
‚ s
ωc1
1+ s
ωc1
Œ‚
1
1+ s
ωc2
Œ
. (2.17)
23
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
(a) Filtro paso-bajas con fc = 100 Hz. (b) Filtro paso-altas con fc = 100 Hz.
(c) Filtro paso-banda con fc1 = 10 Hz y fc2 = 100Hz. (d) Filtro rechaza-banda con fc1 = 10Hz y
fc2 = 100 Hz.
Figura 2.7: Respuesta en frecuencia en dB de diversos tipos de filtros.
Filtro rechaza banda
También llamados filtros notch, los filtros rechaza-banda (BRF: Band Reject Filter) son
lo opuesto de un BPF; únicamente suprimen las señales contenidas en un intervalo de
frecuencias y dejan pasar todas las demás. Cuentan con dos bandas de transición descritos
por 2 diferentes frecuencias de corte fc1 y fc2 y un ancho de banda BW = fc2 − fc1. En la
Figura 2.7d se muestra la respuesta en frecuencia de un filtro notch.
24
2.2. Sistemas de instrumentación
Filtro paso-todo
Los filtros paso-todo (APF: All Pass Filter), son aquellos filtros que idealmente permiten
pasar todas las señales en cualquier frecuencia. Sí pueden modificar la amplitud de las
componentes, pero todas escaladas en el mismo valor; su utilidad radica en que pueden
alterar la fase de las componentes, ocasionando un retraso temporal en éstas.
Filtro Butterworth
El filtro de Butterworth es una plantilla para la implementación de filtros analógicos,
tiene la característica de producir una respuesta en frecuencia lo más plana posible en la
banda de paso. La plantilla del filtro es de tipo paso bajas y es descrito por su función de
transferencia:
HBL(s) = G ·
ωn
c
∏n
k=1(s−ωce
j(2k+n−1)π
2n )
, (2.18)
con su respectiva respuesta en frecuencia de:
|HBL( jω)|= G · 1
È
1+
€
ω
ωc
Š2n
, (2.19)
donde G es la ganancia del filtro, ωc es la frecuencia angular de corte a −3 dB y n es el
orden del filtro. La plantilla puede ser adaptada para conseguir otros tipos de filtros, por
ejemplo, un filtro paso altas se obtiene al escalar la función de transferencia por 1/s, esto
es: s→ 1
s
y ωc → 1
ωc
.
25
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
2.2.2. Digitalización de señales analógicas
Los circuitos electrónicos pueden ser clasificados en dos grandes categorías: los circui-
tos digitales y los analógicos. Se dice que una señal es analógica si su amplitud toma
valores continuos en el tiempo o es digital si toma valores discretos cuantificados; en la
naturaleza, la mayor parte de las cosas que pueden ser medidas cuantitativamente son
descritas mediante señales analógicas [17]. Para permitir el almacenamiento, procesa-
miento y análisis de señales eléctricas analógicas mediante técnicas digitales, se lleva a
cabo una serie de procesos para poder representar de manera fidedigna en un formato
digital aquellas señales de naturaleza analógica. Este procedimiento es llamado conver-
sión analógico-digital (A/D) y el circuito eléctrico que lo realiza recibe el nombre de ADC
(Analog-to-Digital Converter).
Figura 2.8: Procesos en la conversión Analógico-Digital.
En la Figura 2.8 se muestran los procesos para convertir una señal analógica a su equi-
valente digital. El muestreo es el primer paso en la conversión A/D y se define como el
proceso de tomar una serie de valores discretos en el tiempo, convirtiendo la señal ana-
lógica en una serie de impulsos o muestras que representan su amplitud en un momento
determinado; este proceso es mostrado en la Figura 2.9.
Existe un límite mínimo de muestras para que una señal analógica pueda ser representada
de manera digital; mientras más sean el número de muestras en un intervalo de tiempo,
más se asemejará a la forma de onda de la señal. Dicho límite es conocido como el teorema
de muestreo de Nyquist, el cual formula mediante la Ecuación 2.20 que la frecuencia de
muestreo fs debe ser al menos dos veces superior a la componente de frecuencia más
grande de interés en la señal a adquirir, llamada frecuencia de Nyquist fN . El no aplicar
este teorema para la adquisición de señales puede resultar en la pérdida o alteración de
26
2.2. Sistemas de instrumentación
la información contenida en las componentes de interés.
fs ≥ 2 fN . (2.20)
Existe una condición indeseada llamada “aliasing” al momento de muestrear una señal,
dicho fenómeno introduce armónicos ocasionando la distorsión de la forma de onda ori-
ginal y ocurre cuando la señal analógica a adquirir contiene frecuencias superiores a la
frecuencia de Nyquist, para reducir su efecto basta con aumentar la frecuencia de mues-
treo o aplicar un filtro paso-bajas que atenúe todas aquellas frecuencias superiores a fN/2.
(a) Señal analógica y(t). (b) Señal muestreada y(nT ), T−1 = fs = 3 Hz.
Figura 2.9: Proceso de muestreo de una señal.
En la Figura 2.10a se muestra el siguiente paso en la conversión A/D, el cual consiste
en la retención de la señal muestreada con el fin de que el ADC cuente con el tiempo
suficiente para procesar el valor de su amplitud, cuyo nivel deberá permanecer constante
hasta la siguiente muestra. Dado que la amplitud retenida puede tomar una infinidad de
valores de voltaje, le es imposible para un circuito digital dar una representación numé-
rica para cada posible valor; es por esto que, finalmente, el último paso para obtener una
señal digital consiste en la cuantificación y codificación de la muestra retenida, asignán-
dole un valor numérico que el ADC considere el más cercano según sus características, y
representándolo en un código binario que la arquitectura digital sea capaz de almacenar,
procesar e interpretar, respectivamente.
27
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
(a) Señal retenida y∗(nT ), fs = 3 Hz (b) Señal digital yn, VRe f = 1 V, fs = 3 Hz, 4 bits de
resolución.
Figura 2.10: Proceso de retención y cuantificación de una señal.
En el proceso de cuantificación y codificación existe un término llamado resolución, valor
expresado en bits que indica el número total de valores que un ADC puede asignar a
una muestra; una resolución de N bits, es capaz de proporcionar 2N valores diferentes.
El cambio mínimo de voltaje que un ADC puede detectar está estrechamente relacionado
con su resolución, generalmente recibe el nombre de LSB (Least Significant Bit), puesto
que es el valor de voltaje que representa el bit menos significativo del código binario
asignado; este valor puede calcularse mediante la siguiente expresión:
LSB =
VRe f + − VRe f −
2N
, (2.21)
donde N es la resolución y VRe f +, VRe f − son los valores de voltaje de referencia positivo y
negativo del ADC, respectivamente. Los voltajes de referencia no siempre coinciden con
los valores máximos de la señal que soporta un ADC, por lo que es importante cerciorarse
y acondicionar la señal, en caso de ser necesario, para que su amplitud se encuentre
dentro de los valores de voltajes mínimos y máximos que el ADC pueda manejar.
Así como una baja frecuencia de muestreo puede llevar a una representación de menor
calidad de la señal analógica, una baja resolución en el ADC también puede introducir
errores que distorsionen de manera significativa la forma de onda original; estos efectos
28
2.2. Sistemas de instrumentación
(a) Señal digital yn, fs = 12 Hz, 4 bits de resolución (b) Señal digital yn, fs = 12Hz, 8 bits de resolución.
Figura 2.11: La calidad de la señal digital mejora al aumentar su resolución y su fs.
pueden ser observados al comparar la señal original en la Figura 2.9a, con su respectiva
representación digital al variar su fs y su resolución en las Figuras 2.10b, 2.11a y 2.11b.
2.2.3. Detector de temperatura resistivo
Un detector de temperatura resistivo (RTD: Resistance Temperature Detector) es un dispo-
sitivo capaz de variar su resistencia eléctrica en función de su temperatura. Típica-mente
está conformado por un pedazo de alambre de metal enrollado alrededor de un núcleo
de cerámica, plástico o vidrio, aunque también puede ser construido a partir de resistores
de película delgada plateados en algún substrato. El metal más usado para su fabricación
generalmente es el platino por su gran linealidad, aunque también pueden ser hechos a
base de níquel o cobre [18].
La función que relaciona la resistencia R(T ) de un RTD de platino con la temperatura es
descrita analíticamente por la ecuación de Callendar-Van Dusen:
Para T < 0 °C : R(T ) = R0(1+ A · T + B · T 2 + C · (T − 100 °C) · T 3), (2.22)
Para T ≥ 0 °C : R(T ) = R0(1+ A · T + B · T 2), (2.23)
29
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
donde T es la temperatura en grados Celsius, R0 es la resistencia del RTD a 0 °C y A =
3.9083× 10−3 °C−1, B = −5.7750× 10−7 °C−2, y C = −4.183× 10−12 °C−4 son los co-
eficientes de la ecuación definidos en el estándar ■❊❈ ✻✵✼✺✶.
Figura 2.12: Ecuación de Callendar-Van Dusen normalizada.
Existen diversas técnicas para medir resistencias eléctricas, sin embargo cuando se trata
de medir pequeñas variaciones en su valor, es muy común hacer uso del puente de Wheats-
tone, circuito eléctrico que consiste en un arreglo de resistencias ideado por Samuel H
Chhristie y mejorado por Sir. Charles Wheatstone. Es muy utilizado en la instrumentación
electrónica, pues bien adaptado, puede ser usado para medir además de resistencias, ca-
pacitancias, inductancias o impedancias en general. [19]
En la Figura 2.13 se muestra la estructura del puente de Wheatstone; en él se observa
que el voltaje del puente VW viene dado por la diferencia entre los divisores de voltaje en
los nodos A y B:
VW =
Rx
Rx + R2
· V − R3
R3 + R1
· V
=
RxR1 − R3R2
(Rx + R2)(R3 + R1)
· V, (2.24)
30
2.2. Sistemas de instrumentación
Figura 2.13: Puente de Wheatstone, VW = VB − VA.
dónde Rx es la resistencia a medir, V es un voltaje constante y R1, R2, R3 son resistencias
con valores constantes. En la práctica, para la medición de sensores RTD generalmente se
escoge R1 = R2, y R3 tal que Vw = 0 para un valor de interés en Rx = R(T0). A esta última
condición se le conoce como equilibrio del puente.
2.2.4. Fotopletismografía
La fotopletismografía (PPG: Photo-Plethysmography) es un método óptico-electrónico no
invasivo usado para detectar cambios en el volumen del flujo sanguíneo sobre una región
de piel en el cuerpo humano. Fue descrita y descubierta por Alrick Hertzman en 1937.
Como se muestra en la Figura 2.14, el método consiste en medir la luz transmitida o
reflejada en una región de piel de interés en el cuerpo de un individuo.
La fotopletismografía puede ser realizada sobre cualquier región de piel en el cuerpo
humano, sin embargo, se prefieren aquellas zonas que cuenten con una cantidad menor
de tejido y melanina (pigmento que da color a la piel) con el fin de evitar que se absorba
la mayor parte de luz, que complique la medición; estas zonas incluyen los lóbulos en las
orejas, labios y las puntas en los dedos de los pies y de las manos, siendo esta última la
zona más común para realizar la fotopletismografía.
La señal de fotopletismografía es resultado de la interacción del flujo de sangre arterial y
venosa con los sistemas cardíaco, respiratorio y nervioso autónomo, esto permite obtener
diferentes parámetros relacionadas a dichos sistemas a partir de su forma de onda. Debido
31
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
(a) Transmisión de luz.
(b) Reflexión de luz.
Figura 2.14: Configuraciones para la fotopletismografía.
a las diferencias físicas de cada individuo, como el grosor y color de piel o cantidad de
grasa y músculo en los tejidos, hoy en día no hay un método conocido para la calibración
de la fotopletismografía, implicando que no se pueden comparar amplitudes absolutas
entre una persona y otra [20].
Oxigenación de la sangre
Como se mencionó en la Sección 2.1.3 de la frecuencia respiratoria, las funciones del ciclo
respiratorio constan del intercambio de gases con el medio y de la difusión y transporte
de oxígeno hacia los diferentes tejidos y células del cuerpo. La sangre desoxigenada entra
en el corazón y es bombeada a los alvéolos pulmonares para el intercambio de gases: el
dióxido de carbono (CO2) es liberado y la sangre es oxigenada. Posteriormente, la sangre
es bombeada de regreso a la aorta y distribuida hacia todo el cuerpo para suministrar el
oxígeno requerido por las células para realizar la respiración aeróbica y producir energía
[21].
32
2.2. Sistemas de instrumentación
Los glóbulos rojos presentes en la sangre contienen una proteína llamada Hemoglobina;
el oxígeno al reaccionar con esta molécula se adhiere a ella, obteniendo como resultado
Oxihemoglobina (H bO2). Una vez transportados los glóbulos rojos con H bO2 a los di-
ferentes tejidos del cuerpo y hacer contacto con las células, el oxígeno es liberado y la
proteína se convierte en Desoxihemoglobina (H b).
La fotopletismografía se aprovecha del hecho de que tanto la Desoxihemoglobina, como
la Oxihemoglobina, cuentan con un pico en el espectro de absorción de luz con longitudes
de onda de los 660 nm (luz roja) y 940 nm (luz infrarroja), respectivamente. Al incidir
un rayo de luz con cualquiera de estas longitudes de onda, un foto-sensor es capaz de
detectar la luz transmitida o reflejada, obteniendo como resultado una forma de onda
similar a la que se muestra en la Figura 2.15.
Figura 2.15: Absorción de luz en el foto-sensor para señal de PPG debido al tejido y
sangre en el cuerpo.
La intensidad de luz debida a la sangre arterial pulsátil refleja diversos parámetros fisio-
lógicos, tales como la tensión arterial, ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria. General-
mente la señal es muy débil, por lo que necesita de un proceso de acondicionamiento
para poder adquirirla.
33
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
2.3. Sistemas embebidos
Un sistema embebido o empotrado, es un sistema de cómputo resultado de la combina-
ción de hardware, software y en ocasiones de otras partes mecánicas, químicas, etc., las
cuales son diseñadas para que en conjunto sean capaces de realizar una función especí-
fica [22]. La principal diferencia con una computadora de propósito-general, como lo son
las PC’s o los smartphones, es que estos últimos son capaces de ofrecer un conjunto muy
amplio de soluciones al usuario, además de contar con la capacidad de agregar o quitar
características de software o hardware que no estaban presentes en el sistema original,
extendiendo o complementando su funcionalidad.
El elemento más importante de un sistema empotrado es su procesador; la elección de
este puede suponer grandes beneficios según la función a realizar, ofreciendo caracterís-
ticas altamente especializadas: desde un bajo consumo energético que permita al sistema
ser usado durante un largo periodo de tiempo, hardware capaz de realizar operaciones en
una manera más eficiente que sus alternativas o sub-sistemas para la comunicación con
otros dispositivos. Los tipos de procesadores más comunes son los microcontroladores o
los procesadores digitales de señales (DSP: Digital Signal Processor), éstos tienen la ca-
pacidad de ser “fácilmente” reprogramables mediante software, aunque también pueden
implementarse mediante FPGA’s (Field Programmable Gate Array).
Diversas aplicaciones cuentan con estrictos requerimientos de tiempo para su correcto
funcionamiento, haciendo que los sistemas que lo manejan cuenten con la capacidad de
responder rápidamente a eventos externos (latencia) y completar una tarea asignada den-
tro de un intervalo de tiempo preestablecido (tiempo de vida); si estos sistemas siempre
son capaces de cumplir con estos requerimientos críticos, se dice que son de tiempo-real
duro, mientras que si solo los cumple la mayoría de las veces pero no siempre, son siste-
mas de tiempo-real suave [28].
2.3.1. Microcontroladores
Un microcontrolador (µC) es un pequeño sistema de cómputo contenido en un circuito
integrado. Consiste de una unidad de procesamiento central y de un conjunto de disposi-
34
2.3. Sistemas embebidos
tivos periféricos como memorias, ADC’s, puertos de entrada-salida, etc. [23]. A diferencia
de un microprocesador, los microcontroladores están diseñados para ofrecer un conjunto
de módulos de hardware empleados en el soporte de acciones de control dentro de un
entorno embebido [24].
Figura 2.16: Diagrama de bloques de un microcontrolador.
*Los módulos y periféricos pueden variar según el µC.
Como se observa en la Figura 2.16, un microcontrolador está conformado de diferentes
elementos:
• CPU: la unidad central de procesamiento (CPU: Central Processing Unit), es el ele-
mento encargado de interpretar y ejecutar el conjunto de instrucciones contenidos
en un programa. Implementa operaciones lógico-matemáticas y es la encargada de
coordinar y controlar mediante uno o más buses de datos los módulos y periféricos
del sistema.
• Memoria RAM: la memoria de acceso aleatorio (RAM: Random Access Memory),
es una memoria incapaz de retener la información si la alimentación eléctrica es
35
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
interrumpida (volátil), usada por el CPU para almacenar datos temporales. Se dice
que es de acceso aleatorio porque no sigue una secuencia u orden para acceder a
una localidad de memoria, además de que el tiempo de acceso es el mismo para
cualquier localidad. En los microcontroladores, esta memoria generalmente es de
tipo estática (SRAM), la cual no necesita de un ciclo de refresco para mantener
la información almacenada, además de ofrecer una mayor velocidad de lectura y
escritura al estar conformada únicamente por semiconductores.
• Memoria ROM: la memoria de solo lectura (ROM: Read Only Memory), es un ti-
po de memoria no volátil usada para almacenar datos de manera persistente, aun
cuando el suministro eléctrico sea interrumpido. Aquí es donde se almacena el pro-
grama que el CPU deberá ejecutar. Por la necesidad del microcontrolador de ser
re-programado, existe un sub-tipo de memorias que implementan la capacidad de
ser borradas y re-escritas a través de un proceso eléctrico (EEPROM: Electrically Era-
sable Programmable Read Only Memory), cuya forma más avanzada es la memoria
flash.
• Bus: es el elemento responsable de interconectar los diferentes elementos, módulos
y periféricos en un sistema de cómputo para el intercambio de datos entre ellos y
con el CPU.
• Módulos y periféricos: son el conjunto de herramientas de hardware que caracte-
rizan a un microcontrolador. Pueden ofrecer la capacidad de controlar, monitorizar
o comunicarse con un sistema exterior, aunque también pueden otorgar caracterís-
ticas de uso interno como para el manejo de tiempos. Los elementos más comunes
son:
• Puertos de E/S: ofrecen entradas y/o salidas digitales mediante pines; son
usados para ofrecer indicadores binarios o leer señales digitales. Contienen
una circuiteria que conecta internamente los pines a otros módulos o periféri-
cos para extender sus funciones.
• Temporizadores: son elementos encargados del manejo de tiempos. Su fun-
ción principal es el generar interrupciones al CPU para ejecutar pequeños frag-
mentos de código de manera periódica o en un lapso muy concreto; depen-
diendo el µC, pueden implementar además características para la medición
de frecuencia en señales digitales, o para el control de dispositivos mediante
36
2.3. Sistemas embebidos
modulación por ancho de pulsos (PWM: Pulse Width Modulation).
• ADC: los conversores analógico-digital son usados para obtener una represen-
tación digital de alguna señal eléctrica analógica.
• Puerto serial: módulo capaz de implementar uno o más estándares de co-
municación serial para el intercambio de información con otros dispositivos.
Los más usados son: UART (Universal Asynchronous Receiver-Transmitter), SPI
(Serial Peripheral Interface), e I2C (Inter-Integrated Circuit).
Para la programación de microcontroladores es común usar lenguajes de bajo y medio
nivel, tales como el lenguaje ensamblador o el lenguaje ❈. Este tipo de lenguajes tienen
la característica de ejercer un control muy directo sobre el hardware, sin embargo, hoy en
día con el avance tecnológico y la miniaturización de los circuitos integrados, cada vez es
más común encontrar compiladores capaces de traducir y adaptar lenguajes de alto nivel
como C# o Java para trabajar con ciertos microcontroladores, e inclusive, encontrar µC′s
con optimizaciones para soportar lenguajes interpretados como Python.
2.3.2. Bluetooth de Baja Energía
En el diseño de sistemas embebidos, es muy común la necesidad de intercambiar infor-
mación con algún otro sistema o dispositivo, existiendo así diversas interfaces de comu-
nicación capaces de enviar y recibir datos para cumplir con dicho propósito.
La transmisión de datos puede darse a través de canales de comunicación alámbrica,
mediante cables o fibra óptica, o inalámbrica, a través de radio-frecuencia o luz. Gene-
ralmente las soluciones alámbricas ofrecen velocidades superiores en la transmisión de
datos, mientras que las tecnologías inalámbricas cuentan con una mayor flexibilidad al
tratar con sistemas móviles o rotativos, y cuyos costos de implementación son menores
cuando los dispositivos a interconectar se encuentran a unos cuantos metros de distancia
[25].
Bluetooth➋ es una tecnología de red inalámbrica de área personal (WPAN: Wireless Per-
sonal Area Network), derivada de la especificación IEEE 802.15.1 que permite a dos o
más dispositivos comunicarse en un rango de corto alcance en la banda de radiofrecuen-
cias de los 2.4 GHz para uso industrial, científico y médico (ISM: Industrial, Scientific and
37
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
Figura 2.17: Arquitectura de la pila de protocolos BLE.
Medical). Bluetooth emergió como la tecnología dominante en redes de corto alcance y
se ha mantenido debido a su gran popularidad [26]. Hoy en día es usual encontrarla en
dispositivos de interacción directa con el usuario, tales como PC’s o teléfonos móviles, por
lo que su implementación en los sistemas embebidos supone una forma más accesible de
interacción y comunicación con estos a un bajo costo.
Desde la especificación Bluetooth 4.0, se integró la tecnología Bluetooth de Baja Energía
(BLE: Bluetooth Low Energy), permitiendo la transmisión de pequeños paquetes de datos
con un consumo energético mucho menor que en sus especificaciones anteriores. Como
se muestra en la Figura 2.17, la pila de protocolos BLE consiste de un controlador y de un
anfitrión, separación derivada de los estándares anteriores. Cualquier perfil o aplicación
se encuentran por encima de las capas GAP y GATT de la pila de protocolos [27].
La capa física (PHY: Physical Layer), es un radio de modulación por desplazamiento de
frecuencia gausiana con una velocidad de 1 Mbit/s, operando en la banda libre de licen-
cias de los 2.4 GHz.
38
2.3. Sistemas embebidos
Perfil de Acceso Genérico
El perfil de acceso genérico (GAP: Generic Access Profile), es la capa en la pila de protocolos
BLE responsable del control en la conexión y difusión de un dispositivo Bluetooth. Sus
funciones son la búsqueda y visibilidad de dispositivos, establecimiento o finalización
de enlaces y características de seguridad en la conexión a través del administrador de
seguridad (SM: Security Manager). GAP cuenta con 4 roles para la configuración de un
dispositivo:
1. Locutor: el dispositivo puede anunciarse, pero no establecer una conexión.
2. Espectador: el dispositivo puede escanear anunciantes, pero no puede iniciar co-
nexiones.
3. Periférico: el dispositivo es un anunciante al que se puede conectar y opera como
esclavo en la capa de enlace. Solo puede conectarse a un dispositivo.
4. Central: puede escanear e iniciar conexiones. Opera como maestro en la capa de
enlace y es capaz de mantener hasta 3 conexiones simultáneas con otros dispositi-
vos.
Al iniciar una petición de conexión con otro dispositivo, GAP envía una serie de pará-
metros que luego podrán ser modificados por cualquiera de los dispositivos cuando la
conexión sea establecida exitosamente. Estos parámetros son:
• Intervalo de conexión: para conexiones BLE se usa un esquema de salto por fre-
cuencias; los dos dispositivos envían y reciben mutuamente datos del otro en un
canal y tiempo específicos (Intervalo de conexión). Al cabo de ese tiempo se re-
encuentran en un nuevo canal escogido por la capa de enlace y comienzan a in-
tercambiar datos (evento de conexión). Si no hay datos para recibir o enviar a la
capa de aplicación, ambos dispositivos intercambian datos de la capa de enlace
para mantener la conexión activa. El intervalo de conexión puede elegirse en múlti-
plos de 1.25 ms, con un rango desde 7.5 ms a 40 ms. Como se muestra en la Figura
2.18, en promedio, mientras más grande sea el intervalo de conexión, menor será
la corriente consumida, pero también podrán enviarse menos datos por unidad de
tiempo.
• Latencia de esclavo: este parámetro da la opción a un dispositivo periférico de
39
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
Figura 2.18: Intervalo y evento de conexión.
omitir un número de eventos de conexión; si este no tiene datos que enviar, puede
saltarlos y ahorrar energía.
• Tiempo de supervisión: es el máximo valor de tiempo transcurrido entre dos even-
tos de conexión exitosos. Si pasado este tiempo no hay ningún evento de cone-
xión, el dispositivo finaliza la conexión. El parámetro es modificable en múltiplos
de 10 ms, con un rango de los 100 ms a los 32 s. Este valor de tiempo debe ser más
grande que el tiempo de conexión efectiva, el cual se define como:
Tiempo de conexión efectivo= (Intervalo de conexión) · (1+ Latencia de esclavo).
Perfil de Atributos Genérico
El perfil de atributos genérico (GATT: Generic Attribute Profile), es la capa que define la
manera en que dos dispositivos BLE intercambian información. Hacen uso de un protocolo
de datos genéricos (ATT: Attribute Protocol), con el cual es posible almacenar en una
tabla los servicios y características relacionados con los datos a intercambiar entre los
40
2.3. Sistemas embebidos
dispositivos. GATT entra en funcionamiento una vez que GAP haya establecido un enlace
de conexión existoso entre dos dispositivos. Desde la perspectiva GATT, un dispositivo
puede asumir 2 roles:
• Servidor: dispositivo que contiene la base de datos de características y servicios.
• Cliente: dispositivo que lee o escribe datos desde o hacia el servidor.
Estos roles son independientes del perfil de acceso genérico: tanto los dispositivos perifé-
ricos como los centrales puede ser clientes o servidores.
Figura 2.19: Servidor y cliente GATT.
GATT ofrece un conjunto de servicios, los cuales son una colección de características que
contienen grupos de información llamados atributos, los cuales son en sí la información
a transferir entre dispositivos. Una característica se compone de los siguientes atributos:
• Valor: valor del dato de la característica.
• Declaración: descripción de las propiedades de almacenamiento, ubicación y tipo
del atributo Valor.
41
Capítulo 2. Fundamentos teóricos
• Configuración del cliente: permite al servidor configurar la característica para ser
notificada (envío de mensajes de manera asíncrona) o indicada (envío de mensajes
asíncronos con acuse de recibo).
• Descripción del usuario: cadena de texto en código ASCII que describe la carac-
terística.
Los atributos son almacenados en la tabla del servidor y en adición a estos se incluyen las
siguientes propiedades para cada atributo:
• Manejador: índice del atributo en la tabla.
• Tipo: indica que representan los datos en el atributo, es referido como UUID (Uni-
versally Unique IDentifier).
• Permisos: establece si un cliente puede acceder al valor del atributo y cómo hacerlo.
Controlador de Interfaz Anfitriona
El controlador de interfaz anfitriona (HCI: Host Controller Interface), es la capa en la pila
de protocolos BLE encargada de transportar los comandos y eventos entre el anfitrión y
el controlador. En sistemas embebidos, esta capa es implementada a través de llamadas a
funciones. Todos los comandos y eventos iniciados por las capas superiores que necesiten
comunicarse con el controlador, pasan eventualmente por HCI hacia las capas más bajas
y viceversa.
Este capítulo abordó y describió diferentes conceptos, sistemas y fenómenos que permi-
tirán dar un sustento teórico formal al trabajo desarrollado. En las partes posteriores de
este escrito, se harán menciones a distintas secciones y elementos del presente capítulo
de modo de que sirvan como referencia para el lector, además de justificar la metodología
usada y los resultados obtenidos en el sistema propuesto.
42
Capítulo 3
Desarrollo del sistema
En este capítulo se presentan las metodologías utilizadas para llevar a cabo la implemen-
tación y desarrollo de un dispositivo electrónico flexible con las capacidades de medir
señales fisiológicas. Se presentan los principales sistemas que lo conforman, su propósito,
así como su funcionamiento.
3.1. Descripción funcional
La propuesta describe un sistema de instrumentación capaz de adquirir uno o más pa-
rámetros fisiológicos de una persona. Como se muestra en la Figura 3.1, este sistema se
divide en tres elementos principales: el primer elemento es el individuo al que se le rea-
lizará la medición de algunos de sus signos vitales; el segundo es un dispositivo vestible,
instrumento portátil capaz de adquirir las señales fisiológicas del cuerpo y transmitirlas
hacia otro dispositivo; el último es un dispositivo móvil que apoyará con el procesamiento
de datos y será el encargado de registrar y desplegar los datos finales al usuario.
Todos los elementos que componen el diseño están pensados para ser escalables, de modo
que el hacer un cambio no requiera de una re-estructuración total de alguna o de todas de
sus partes. Esto permitiría por ejemplo, desde añadir más sensores para medir diferentes
señales o inclusive enlazar diversos dispositivos en una persona, creando así una red de
sensores.
43
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Figura 3.1: Diagrama de bloques que describe la arquitectura general del sistema.
A continuación se describen los principales sistemas que conforman el sistema de instru-
mentación a implementar:
• Dispositivo Vestible (DV): Artefacto que estará en contacto directo con la piel del
usuario. Su función es adquirir en tiempo real algunos de sus signos cardinales y
enviarlos hacia un dispositivo móvil. Su diseño está pensado para trabajar de ma-
nera modular, permitiendo cambiar de sensor en función del parámetro fisiológico
de interés; Dada esta característica, dicho dispositivo se divide en dos partes:
1. Sensor Flexible (SF): artefacto flexible que contiene toda la instrumentación
electrónica necesaria para convertir, ajustar y acondicionar una señal física en
44
3.1. Descripción funcional
una señal eléctrica. Para este trabajo se desarrollaron 2 sensores diferentes: el
primero relativo a medir temperatura y el segundo relativo a detectar cambios
en el flujo sanguíneo mediante la técnica de fotopletismografía, del cual se
derivan los parámetros de ritmo cardíaco y respiratorio. Por características que
se detallaron en el Capítulo Fundamentos teóricos, la ubicación recomendada
del sensor de temperatura será en la frente, y del segundo en la yema del dedo.
2. Sistema de Adquisición (SA): artefacto cuyo elemento principal es un micro-
controlador encargado de adquirir, convertir y procesar las señales analógicas
provenientes del SF. Es encargado también de manejar una interfaz de comu-
nicación inalámbrica mediante la tecnología de red BLE para habilitar el envío
de datos hacia el dispositivo móvil. El sistema de adquisición es responsable de
suministrar energía eléctrica a los sensores flexibles, y por requerimientos de
bajo consumo energético y portabilidad, el sistema será alimentado con una
batería cuyo valor de tensión esté entre los 3V y 3.7V .
• Dispositivo Móvil (DM): es un sistema de cómputo de propósito general con la
principal característica de ser pequeño, portable y de contar con capacidades de
conexión hacia otros dispositivos. Para fines de este proyecto, este será cualquier
teléfono inteligente o tableta que cuente con una versión superior o igual del sistema
operativo Android➋ 6.0 1 y que además cuenten con la tecnología de red de área
personal BLE. Este dispositivo a través de una aplicación móvil (AM) y una interfaz
gráfica de usuario (GUI: Graphical User Interface), será capaz de comunicarse vía
inalámbrica con el sistema de adquisición y enviar comandos para iniciar o detener
el proceso de monitorización de parámetros; Una vez empezada la recepción de
datos, se comenzarán a analizar haciendo uso de diferentes algoritmos con el fin
de extraer la información más útil según el tipo de SF y realizando el despliegue de
datos correspondiente al usuario final.
1Android es una marca registrada por Google LLC
45
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
3.2. Sistema de adquisición
El propósito del sistema de adquisición es otorgar una interfaz de hardware para recibir, di-
gitalizar, procesar y transmitir las señales provenientes de los distintos sensores flexibles.
Su elemento central es el microcontrolador CC2640R2F de la familia Simplelink➋ de Te-
xas Instruments. Se optó por este dispositivo ya que ofrece un procesador Arm➤ Cortex➤-
M3 de 32 bits, un bajo consumo energético (1.8 V a 3.7 V), una gran velocidad (48 MHz),
conversor analógico-digital de 12 bits, flexibilidad en el ruteo de periféricos a los pines de
salida, y lo más importante, ofrece controladores, librerías en ROM y un segundo procesa-
dor Arm➤ Cortex➤-M0 para la implementación de la tecnología de red de área personal
BLE para el envío de datos. El firmware desarrollado para este µC fue escrito en el lengua-
je C bajo el entorno de desarrollo integrado (IDE: Integrated Development Environment)
de Code Composer Studio➋ .
Figura 3.2: Circuito simplificado del sistema de adquisición.
Al ser una interfaz pensada para trabajar con sensores modulares, SA necesita ofrecer un
46
3.2. Sistema de adquisición
hardware, métodos y estructuras de datos generalizadas, de manera que el procesador
pueda identificar y manejar la información correspondiente a cada sensor. Tal y como
se muestra en la Figura 3.2, el sistema proporciona 2 pines para suministro energético
(Vcc y GND), 2 entradas analógicas (Señal, y Vcc/2), un pin de entrada digital como
identificador (SD) y un pin de salida digital con propósitos de control (CTRL).
Figura 3.3: Diagrama de estados que describe el comportamiento del Sistema de
Adquisición.
Con la finalidad de que el dispositivo vestible no se encuentre en un estado continuo
de adquisición y procesamiento que pudiera afectar el rendimiento energético, se imple-
mentó una serie de estados mostrados en la Figura 3.3, que definen el comportamiento
47
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
a seguir por el SA para realizar estas tareas únicamente cuando sea necesario. Después
de encenderse, el sistema se encontrará en un estado de espera hasta establecer una co-
nexión BLE con el dispositivo móvil, el cual será el encargado de emitir los comandos
correspondientes para empezar y detener la adquisición de datos.
Para permitir el intercambio de información entre dispositivos, el SA provee de un servi-
dor GATT que contiene una base de datos de los servicios y características a las cuales la
aplicación móvil podrá tener acceso. Adicionalmente a los servicios incluidos en las libre-
rías proporcionadas por el fabricante, se registró un nuevo servicio propio de la aplicación,
“Flex_Service”, con 3 características descritas en la Tabla 3.1.
Tabla 3.1: Servicio implementado para el intercambio de datos entre dispositivos.
Servicio GATT “Flex_Service”
UUID Propiedades Característica Descripción
0xFFF1 Escritura Rx_Msg Buffer de 5 bytes donde el DM puede
enviar comandos.
0xFFF2 Notificación Tx_Msg Buffer de 5 bytes donde el SA puede
enviar información genérica.
0xFFF3 Notificación Sens_Data Buffer de 16 bytes donde el SA envía
datos provenientes del sensor.
Las primeras dos características están pensadas para recibir y enviar comandos, así como
de compartir información relacionada al sensor; ambas se apoyan en la estructura de datos
Message, mostrada en el Código 3.1, con el fin de encapsular en un mismo tipo de dato
la petición de la aplicación móvil. Por otro lado, mediante la característica Sens_Data se
notifican y envían los datos procesados provenientes del sensor flexible.
Cuando la aplicación móvil envía una petición al sistema de adquisición, lo hace codi-
ficando la información en 5 bytes: el primero codifica la acción a realizar y el tipo de
parámetro que es requerido, mientras que en los 4 bytes restantes se almacena el o los
valores del parámetro a actualizar; al recibir el paquete de datos los bytes son decodifi-
48
3.2. Sistema de adquisición
typedef union{
float fValue; // 1·(4 Bytes)
int8_t iValue8[4]; uint8_t uiValue8[4]; // 4·(1 Byte)
int16_t iValue16[2]; uint16_t uiValue16[2]; // 2·(2 Bytes)
int32_t iValue32; uint32_t uiValue32; // 1·(4 Bytes)
}MsgData;
typedef struct{
uint8_t action; //Orden (Ninguna, obtener, establecer, iniciar, detener).
uint8_t param; //Descripción (Ninguna, sensor, estado, muestreo, ganancia).
MsgData data; //Arreglo numérico de datos (Máx 4 Bytes).
}Message;
Código 3.1: Una unión permite almacenar diferentes tipos de datos en la misma
localidad de memoria.
cados y guardados en la estructura Message. El sistema de adquisición puede responder
al dispositivo móvil con el mismo formato.
Con la finalidad de evitar el código repetitivo y hacer más sencillo el registro de un sensor
nuevo, se decidió definir una estructura de datos genérica de nombre “Device”, mostrada
en el Código 3.2, capaz de almacenar y manejar las características y rutinas para la ini-
cialización y procesamiento de datos en un sensor cualquiera; La idea es registrar en una
tabla todos los sensores compatibles (hasta ahora temperatura, fotopletismografía y nu-
lo), y mediante un identificador obtener el apuntador a la estructura del sensor detectado.
typedef void DeviceRun;
typedef void DeviceInit;
typedef void DeviceADC_Callback;
typedef DeviceRun (*DeviceRun_p)(bool);
typedef DeviceInit (*DeviceInit_p)(bool);
typedef DeviceADC_Callback (*DeviceADC_Callback_p)(uint16_t*, uint16_t);
typedef struct{
DeviceType tipo; //Tipo de sensor.
uint8_t estado; //Estado del sensor.
uint8_t identificador; //Identificador.
//De un sensor se pueden derivar hasta 2 señales distintas
uint8_t tamSig1; //Tamaño de la señal 1.
DataType tipSig1; //Tipo de datos señal 1.
uint8_t tamSig2; //Tamaño de la señal 2.
DataType tipSig2; //Tipo de datos señal 2.
uint8_t muestras; //Muestras ADC por bloque de procesamiento.
uint32_t sampleFreq; //Frecuencia de muestreo.
DeviceInit_p enciende; //Rutina de inicialización
49
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
DeviceRun_p inicia; //Rutina de inicio de adquisición.
DeviceADC_Callback_p procesa; //Rutina de procesamiento.
Message tarea; //Comando pendiente
}Device;
//Apuntador al dispositivo identificado
Device* sensorActual = &sensorNulo;
Código 3.2: La estructura pretende encapsular la información y métodos relacionados a
un sensor flexible, evitar el código repetitivo y hacerlo más entendible.
La aplicación desarrollada en el sistema de adquisición incluye un manejador de los senso-
res flexibles, el cual es responsable de la identificación, inicialización, mapeo de valores, y
formato de datos para cada tipo de sensor. Los métodos más relevantes que el manejador
implementa son:
1.- void ejecutaTareaPendiente();
2.- bool revisaNuevoSensorFlexible();
3.- void finDeMuestreoADC(uint16_t* datosCrudos, uint8_t canal);
4.- bool obtenDatosListosParaEnviar(uint8_t* datos, uint8_t señal);
1. Función encargada de revisar si existe una orden o comando proveniente del dis-
positivo móvil, que en cuyo caso afirmativo, se procederá a responder o ejecutar
la petición. Aquí es donde el sistema de adquisición podrá identificar, inicializar o
finalizar un sensor flexible (sí es que hay conectado uno), además de comenzar o
detener con el muestreo, procesamiento y envío de datos correspondiente.
2. Método que retorna un valor verdadero si se ha conectado un tipo de sensor di-
ferente al último identificado (como condición inicial se establece el sensor nulo).
Actualmente, para identificar un sensor basta con leer el pin digital SD: un ‘1’ lógico
corresponde al sensor de fotopletismografía, mientras que un ‘0’ lógico corresponde
al de sensor de temperatura. Si el sensor detectado no corresponde con el último
identificado, el método detiene y restablece a sus condiciones iniciales las rutinas
de adquisición, procesamiento y envío de datos.
3. Interrupción por software que devuelve las muestras provenientes del ADC. El mé-
todo envía los datos al dispositivo identificado mediante su rutina adcCallback, blo-
queando durante su ejecución los buffers de datos a cualquier otro método para
evitar la lectura y escritura que pudieran corromper la información almacenada.
Esto se debe a que tanto el controlador BLE como el ADC, trabajan de manera asín-
50
3.3. Señal de temperatura
crona, existiendo la posibilidad de que el momento de enviar datos no coincida con
el fin de adquisición y procesamiento de las muestras de un paquete, perdiendo
información en el proceso, o peor aún, sobre-escribiendo de manera paralela los
datos que están siendo leídos.
4. Este método es llamado por una rutina periódica encargada de enviar los datos pro-
cesados a través de BLE. Su objetivo es revisar que los buffers estén desbloqueados
y para aquellos que contengan información, enviar junto con una cabecera de 2 by-
tes aquel de mayor prioridad. La cabecera incluye el tipo de sensor, el tipo de señal
(de un sensor se puede derivar más de una señal), el tipo de dato (entero, flotante,
signado, etc) y el número de datos en el buffer (el número de datos multiplicado
por el tamaño del tipo de dato no puede superar los 14 bytes).
3.3. Señal de temperatura
La instrumentación electrónica desarrollada para la medición de este parámetro fisiológi-
co gira entorno del detector de temperatura resistivo Pt100. Basado en la Sección 2.1.1
de temperatura corporal, la medición debe contemplar el rango de temperaturas de los
32 °C a los 44 °C.
Ya que el sensor estará en contacto directo con la piel, aunado que los cambios en la resis-
tencia del RTD debidos a su temperatura son muy pequeños, y el voltaje de alimentación
es igualmente bajo, se optó por usar un puente Wheatstone junto con el amplificador de
instrumentación INA317 de Texas Instruments, de modo que se elimine el voltaje común
entre las terminales del puente, y se amplifique la señal para su adquisición. La resistencia
R(T ) del Pt100 varía en función de su temperatura T y para valores de 0 °C a 850 °C está
caracterizado mediante la siguiente expresión:
R(T ) = 100Ω(1+ (3.9083× 10−3 °C−1)T + (−5.775× 10−7 °C−2)T 2). (3.1)
El INA317 requiere de un voltaje de referencia VREF que deberá encontrarse a la mitad
de los voltajes de polarización del amplificador. Ya que el circuito es alimentado por una
51
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Figura 3.4: Esquemático del circuito electrónico implementado para medir la
temperatura corporal.
fuente única de voltaje, es necesario crear una tierra falsa, cuyo valor se encontrará a
la mitad de Vcc y se usará para la referencia en el amplificador de instrumentación; pa-
ra esto, se usa un amplificador operacional en configuración de buffer de un divisor de
voltaje capaz de entregar el valor requerido Vcc/2. De aquí en adelante, salvo que se in-
dique lo contrario, todos los voltajes de este circuito y sus respectivas ecuaciones estarán
referenciadas a la tierra falsa.
Según el fabricante, el voltaje de salida en el INA317 es descrito por la siguiente expresión:
Vo =

1+
100 kΩ
RG
‹
(VIN+ − VIN−) , (3.2)
donde VIN+ y VIN− son los divisores de voltaje en las ramas del puente de Wheatstone:
el primero es dependiente del valor resistivo del RTD, mientras que el otro es un valor
52
3.3. Señal de temperatura
constante; de estos valores interesa su diferencia de voltaje: Vw(T ) = VIN+ − VIN−. Las
ecuaciones que describen los divisores de voltaje en el puente, así como su diferencia,
están dadas por:
VIN+ =
Vcc
2
· R(T )
R1 + R(T )
; VIN− =
Vcc
2
· R2
R1 + R2
, (3.3)
WR(T ) =
2
Vcc
(VIN+ − VIN−) , (3.4)
=⇒ Vw(T ) =
Vcc
2
WR(T ). (3.5)
El propósito de crear una ecuación intermedia WR(T ), es que al momento de desarrollarla
se observa que depende de los valores de resistencia del puente y del voltaje de alimen-
tación Vcc. Esto será de utilidad para la realización de ciertos cálculos y en el proceso de
caracterización del sensor.
El fabricante de la Pt100 recomienda que la corriente que pueda fluir por este sensor
(IRT D), sea menor a 1.0 mA, de modo que la potencia disipada en forma de calor por éste
no sea lo suficientemente elevada como para causar un auto-calentamiento en más de
0.1 °C que pudiera afectar la medición; de modo que:
IRT D =
Vcc
2

1
R1 + R(T )
‹
< 1.0 mA. (3.6)
La ley de Ohm establece que a menor resistencia o mayor voltaje, la corriente aumenta,
y ya que R(T ) es creciente en el intervalo de interés [32, 44] ◦C, mientras menor sea la
temperatura T , menor será R(T ), de modo que para encontrar la corriente máxima, Vcc
debe ser máximo y T debe ser mínimo. Sustituyendo Tmin = 32 °C y VccMax
= 3.7 V en la
Ecuación 3.6:
3.7 V
2(R1 + R(32 °C))
< 1× 10−3 A, (3.7)
=⇒ R1 > 1737.56Ω. (3.8)
Tomando el valor comercial más cercano, se establece R1 = 1.8 kΩ .
53
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Por simplicidad, para encontrar el valor de R2 se establece que la condición de equilibrio
del puente debe estar lo más cercano posible a la mitad del intervalo de medición, es
decir, cerca de 38 °C. Esto es:
VIN+ = VIN− =⇒
R2
R1 + R2
=
R(38 °C)
R1 + R(38 °C)
,
∴ R2 = R(38 °C)≈ 114.76Ω. (3.9)
Puesto que se requiere especial precisión para la condición de equilibrio del puente, para
R2 no se elegirá el valor comercial más cercano, sino que se truncará a 115Ω, valor que
puede conseguirse en algunas tiendas especializadas en componentes eléctricos.
Como requerimiento del sistema de adquisición, es indispensable que la señal a medir se
encuentre dentro del rango de voltaje de alimentación (−V cc/2 a V cc/2, o de 0 V a Vcc
referenciados a tierra). Es importante escoger el valor de RG en la Ecuación 3.2, de modo
que se pueda aprovechar el mayor rango de voltaje que pueden tomar las lecturas en el
intervalo de interés, tal que:
|Vo(T )| ≤
Vcc
2
, ∀T ∈ [32, 44]◦ C , (3.10)
desarrollando con las Ecuaciones 3.2 y 3.5, se llega a que:
RG ≥ 100 kΩ

1
|WR(T )|
− 1
‹−1
, ∀T ∈ [32, 44]◦ C , (3.11)
Al analizar el comportamiento de la Inecuación 3.11 mediante la Figura 3.5, se llega a la
conclusión de que RG debe ser mayor o igual al valor que toma en T = 32 °C:
RG ≥ 100 kΩ ·

1
|WR(32 °C)| − 1
‹−1
, (3.12)
=⇒ RG ≥ 125.61Ω. (3.13)
54
3.4. Señal de fotopletismografía
Figura 3.5: Inecuación correspondiente a la Expresión 3.11.
Al tomar en cuenta el error que pueden introducir los componentes eléctricos al diferir
su valor real de su valor nominal, se escoge entonces RG = 130Ω, resistencia cuyo valor
igualmente puede ser conseguido en tiendas especializadas.
A la salida del amplificador de instrumentación se añade un filtro anti-aliasing (paso-
bajas), con el objetivo de limpiar la señal de las frecuencias superiores a fs/2 antes de
realizar el proceso de conversión analógico-digital. Esto no afecta a la señal de interés,
pues la frecuencia de muestreo se estableció en fs = 10 Hz y los cambios de resistencia
en el RTD debidos a la temperatura en el cuerpo humano son de muy baja frecuencia
(prácticamente corriente directa).
3.4. Señal de fotopletismografía
Basado en el hecho de que la oxihemoglobina tiene un pico de absorción de luz con lon-
gitud de onda λ = 940 nm (IR: Infrarrojo), se diseñó un circuito electrónico capaz de
obtener la señal de fotopletismografía a partir de las ausencias de absorción de luz en
la proteína, de la cual se pueden derivar diversos parámetros fisiológicos relacionados
55
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
con los sistemas cardíaco, respiratorio y nervioso autónomo. Para el sensor flexible que
realizará la fotopletismografía, las variables de interés son el ritmo cardíaco y la frecuen-
cia respiratoria; si bien el circuito puede ser diseñado para obtener de una manera más
directa cada uno de estos parámetros, esto implicaría aumentar la complejidad del circui-
to y con ello, su tamaño, consumo energético y costo, optando entonces por obtener los
parámetros de interés mediante software.
Figura 3.6: Circuito desarrollado para la obtención de la señal de fotopletismografía.
Similarmente al circuito de temperatura, se implementó una tierra falsa a la mitad del
voltaje de alimentación con el objetivo de permitir la implementación de un filtro paso-
altas. De igual manera, salvo que se indique lo contrario, todos los voltajes en este circuito
estarán referenciados a Vcc/2.
Es importante asegurar que la señal de fotopletismografía cubra el ancho de banda re-
querido por sus parámetros derivados; en la sección Signos Vitales, se describieron los
intervalos de frecuencia de ambos parámetros, oscilando para todas las edades entre los
50 lpm a 208.75 lpm para el ritmo cardíaco y de 12 rpm a 80 rpm para la frecuencia res-
piratoria. Esto permite deducir que el ancho de banda de la señal debe contener como
56
3.4. Señal de fotopletismografía
menos las frecuencias desde los 0.2 Hz hasta los 3.48 Hz, eligiendo para este circuito un
ancho de banda de:
BW = f2 − f1 = 13.35 Hz, (3.14)
donde f1 = 0.15 Hz y f2 = 13.5 Hz.
El método de PPG que este circuito implementa, es mediante la reflexión de luz prove-
niente de un diodo emisor de luz (LED: Light Emiting Diode), con una longitud de onda
λ cercana a los 940 nm hacia un foto-diodo con un pico de absorción en una longitud de
onda del mismo valor. Por cuestiones de ahorro de energía y de la corriente de suministro
máxima que el microcontrolador puede entregar en los puertos digitales de salida, el LED
será controlado por un transistor que operará en las regiones de corte y de saturación, al
variar con el pin digital de entrada CTRL la corriente que fluye por su base.
Para bajas frecuencias, la señal que un foto-diodo entrega puede ser modelada como una
fuente de corriente variable, por lo que es útil convertirla a una señal de voltaje mediante
un amplificador de transimpedancia; este primer bloque en el circuito añadirá además
una ganancia y un filtro paso-bajas para amplificar y limitar el ancho de banda de la
señal. Al analizar en el dominio de Laplace el circuito mostrado en la Figura 3.6, se puede
deducir por las propiedades de los amplificadores operacionales y por la ley de corrientes
de Kirchhoff que:
ID(s) = VLPF(s)

1
RL
+ sCL
‹
=⇒ VLPF(s) =
RL
1+ sRLCL
ID(s), (3.15)
donde las variables de estado ID(s) y VLPF(s) representan la corriente del fotodiodo como
entrada y su conversión a una señal de voltaje amplificada y filtrada como salida, res-
pectivamente. La función de transferencia objetivo del amplificador de transimpedancia
viene dada por un filtro paso-bajas de primer orden:
HL(s) =
VLPF(s)
ID(s)
= G1
‚
1
1+ s
2π fc2
Œ
. (3.16)
Se determinó una ganancia inicial G1 = 12, 000 y una frecuencia de corte fc2 = f2. A
partir las Ecuaciones 3.16 y 3.15 se obtienen los valores para RL = 12 kΩ y CL = 1➭F.
57
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Como segunda etapa en el circuito se implementó un filtro paso-altas de primer orden
con una fc1 = f1 y G2 = 1 para eliminar la componente de corriente directa debida a la
absorción de luz en el tejido, sangre venosa y sangre arterial no pulsátil en la señal de
fotopletismografía, manteniendo únicamente las componentes debidas a la sangre arterial
pulsátil; del circuito se obtiene que:
VHPF(s) =

sRH CH
1+ sRH CH
‹
VLPF(s), (3.17)
y la función de transferencia objetivo es:
HH(s) =
VHPF(s)
VLPF(s)
= G2
‚ s
2π fc1
1+ s
2π fc1
Œ
, (3.18)
donde VHPF(s) es el voltaje de salida del filtro paso-altas. Para conseguir la ganancia uni-
taria, basta con implementar una configuración de buffer en el amplificador operacional.
Se escoge un valor arbitrario para CH = 1➭F, a partir del cual se encuentra la resistencia
correspondiente RH = 1 MΩ.
Dado que el fotodiodo detecta la luz reflejada y lo que interesa obtener es la no absorción
de la oxihemoglobina, basta con invertir la señal proveniente de la etapa anterior. Para
esto se implementa como tercer etapa un amplificador inversor, cuya salida VG(s) será la
señal invertida con una ganancia G3 de +40 dB:
VG(s) = −
RG1
RG2
VHPF(s), (3.19)
se escoge un valor arbitrario para RG2,1
= 1 MΩ, a partir del cual es posible encontrar
RG2,2
= 10 kΩ. Finalmente, la última etapa consiste en un filtro anti-aliasing para el proceso
de muestreo y adquisición de datos por el ADC.
58
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
El sistema de adquisición se hará cargo de la conversión A/D de la señal de fotopletis-
mografía, de la derivación de la señal de ritmo cardíaco y del envío de la señal digital
a la aplicación móvil, en donde un algoritmo obtendrá finalmente el número de latidos
por minuto para mostrarlos en la interfaz gráfica de usuario. La única razón para no pro-
cesar todo dentro del SA, es por el deseo de visualizar gráficamente la señal en tiempo
real dentro de la aplicación móvil, y ya enviada la información, beneficiarse del superior
poder computacional del dispositivo móvil frente al SA.
Del ritmo cardíaco, el parámetro de interés es precisamente una de las frecuencias en
la señal de fotopletismografía; la herramienta más común para analizar y determinar
aquella o aquellas componentes espectrales que predominan en una señal discreta es la
transformada discreta de Fourier, sin embargo, resulta ser costosa en recursos de cómputo
y un tanto lenta, especialmente si los requerimientos especifican un porcentaje de error
bajo en el cálculo de la frecuencia. Es por esta razón que se optó por el uso de un filtro
digital aplicado en la señal de PPG, limitando el ancho de banda al correspondiente del
ritmo cardíaco y a partir de un algoritmo de detección de picos, determinar la frecuencia
de la señal.
(a) Respuesta en frecuencia. (b) Respuesta en fase.
Figura 3.7: Respuesta del filtro paso-banda para obtención de señal de ritmo cardíaco.
59
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
El filtro digital aplicado está basado en un filtro paso-banda analógico, producto de la
concatenación de un Butterworth paso-alta de segundo orden y otro paso-baja de primer
orden con con una ganancia G = +6 dB, fc1 = 0.83 Hz y fc2 = 3.7 Hz. La respuesta en
frecuencia y en fase del filtro se muestran gráficamente en la Figura 3.7, mientras que la
función de transferencia en el dominio de Laplace que describe el comportamiento del
filtro es descrita por la siguiente ecuación:
H(s) = 46.49

s2
s3 + 30.62s2 + 198.65s+ 632.26
‹
(3.20)
Debido a que H(s) describe el comportamiento de un filtro aplicado a una señal que
se encuentra en el dominio del tiempo continuo, y al trabajar con señales digitalizadas
el dominio temporal se hace discreto, es necesario encontrar un equivalente del filtro
para trabajar con señales en tiempo discreto; Esto se logra al aplicar la transformada
bilineal a H(s) con una frecuencia de muestreo fs = 40 Hz. La función de transferencia
que describe el comportamiento del filtro digital equivalente en el dominio de Z está dada
por la siguiente ecuación:
H(z) =
1
2.43

1− z−1 − z−2 + z−3
1− 2.36z−1 + 1.83z−2 − 0.45z−3
‹
. (3.21)
Se puede garantizar que el filtro digital resultante, descrito por H(z) es estable, pues los
polos de la función de transferencia H(s) se encuentran a la izquierda del eje jω en el
plano complejo s, además, la transformada bilineal tiene la característica de preservar la
estabilidad al mapear s tal que Re(s) < 0 dentro del circulo unitario |z| < 1. Recordando
que la función de transferencia está dada por la relación entre las señales de entrada y
de salida, la ecuación puede reescribirse para calcular su transformada Z inversa y así
obtener la ecuación en diferencias del filtro:
yn − 2.36yn−1 + 1.83yn−2 − 0.45yn−3 =
1
2.43
(xn − xn−1 − xn−2 + xn−3), (3.22)
donde xn es la entrada correspondiente a la muestra ’presente’ en un tiempo discreto n de
la señal de fotopletismografía y yn es la salida del filtro digital en el mismo tiempo. Para
obtener la ecuación en diferencias del filtro que el SA calculará para obtener la señal de
60
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
ritmo cardíaco, basta con despejar yn; al hacer esto se puede observar que el filtro digital
es de tipo IIR, pues implementa la recursividad al depender de sus salidas anteriores:
=⇒ yn =
1
2.43
·
3
∑
i=0
ai xn−i −
3
∑
k=1
bk yn−k , donde (3.23)
a0 = a3 = 1, a1 = a2 = −1, b1 = −2.36, b2 = 1.83, b3 = −0.45.
Teniendo la señal de ritmo cardíaco, se necesita de un método para obtener su frecuencia.
Dada la forma de la señal, se creó un algoritmo de detección de picos (ADP) mediante la
detección de máximos locales; la frecuencia de la señal fHR en latidos por minuto vendría
dada por 60 veces el inverso del tiempo transcurrido entre dos picos sistólicos.
Una función discreta f tiene un máximo local en el punto crítico Pc = (i, fi), si:
fi − fi−1 ≥ 0 y fi+1 − fi < 0. (3.24)
La evaluación de las condiciones en la Ecuación 3.24 sobre la señal de entrada permite
encontrar todos sus máximos locales, sin embargo, éstos pueden corresponder tanto a los
picos sistólicos, diastólicos, como a otros debidos a las variaciones en el flujo de sangre o
por el ruido en la señal.
La característica del pico sistólico es que su amplitud es la más grande de entre todos
los máximos locales en un periodo de la señal, además de ser siempre positiva como
consecuencia del filtro paso banda; El pico puede encontrarse mediante el uso de una
ventana de tiempo, donde se evalúa la amplitud de los máximos locales detectados y si
no coinciden con la máxima amplitud en la ventana o si su amplitud no supera un cierto
umbral, el máximo local es discriminado, caso contrario se considera como un pico válido
de la señal.
Una vez encontrados más de 2 picos válidos, se calcula el periodo discreto de la señal como
la diferencia entre los tiempos del último y penúltimo pico encontrado. Este valor es usado
para predecir el número de muestras esperadas al siguiente pico válido, ajustando así el
inicio de la ventana de análisis en un valor cercano a la muestra del pico esperado. Esto
no solo reduce el número de datos a evaluar, sino que también disminuye la posibilidad
de encontrar aquellos que no sean sistólicos.
61
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
El algoritmo operará en tiempo real, alimentándose con la amplitud de la muestra recibida
en ese instante; Aunque no supone un problema crítico, hay que aclarar que el uso de una
ventana de análisis introduce un desfase en la detección del pico y que este no coincida
con la muestra presente de entrada. A partir del segundo pico encontrado, el algoritmo
retornará un valor Verdadero cada que se encuentre otro, y Falso en el caso contrario. La
frecuencia instantánea de la señal en latidos por minuto podrá calcularse como:
60 · fs
últimoPico− penúltimoPico
, (3.25)
y la frecuencia promedio en latidos por minuto como:
60 · fs · contadorPicos
últimoPico− primerPico
. (3.26)
Las Tablas 3.2, 3.3 y 3.4 describen los parámetros y variables utilizados por el algoritmo
de detección de picos (ADP); las Figuras 3.9, 3.10 y 3.11 representan los diagramas de
flujo del algoritmo y finalmente, la Figura 3.8 es una representación gráfica del algoritmo
aplicado a la señal de ritmo cardíaco.
Tabla 3.2: Tabla que describe los parámetros de entrada para configurar el ADP.
Nombre Valor Descripción
fs (Según la señal) Hz Frecuencia de muestreo.
fMax (Según la señal) Hz Frecuencia máxima de la señal.
umbralV (Según la señal) LSB Valor mínimo de amplitud para
que sea considerado un pico.
valorInestable (Según la señal) LSB Amplitud máxima que una muestra
puede tomar.
tDesfase (Según la señal) s Tiempo que el algoritmo demorará
en iniciar el análisis.
62
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
Figura 3.8: Representación gráfica de los parámetros y variables del ADP.
Tabla 3.3: Tabla que describe los parámetros derivados de la configuración para el
algoritmo de detección de picos.
Nombre Valor Descripción
faseV ⌊ fs/ fMax⌋ Tiempo discreto mínimo de
separación entre un pico y otro.
tamV f aseV Tamaño de la ventana de tiempo.
ventana int[tamV ] Ventana de tiempo.
tIgnora ⌊tDesfase · fs⌋ Número de muestras que el
algoritmo ignorará antes de
realizar el análisis.
63
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Tabla 3.4: Tabla que describe las variables usadas en el algoritmo de detección de picos.
Nombre Descripción Valor
y[n] (Entrada) Amplitud de la n-ésima muestra de la señal.
pkVálido (Salida) Retorna verdadero si se encontró un pico y
no es el primero.
n 0 (Inicial) Indica el número de muestra de la señal
desde el inicio de adquisición de datos.
idxV 0 (Inicial) Número de muestra donde empieza la
ventana a analizar.
cuentaV 0 (Inicial) Número de datos almacenados en la
ventana.
ultY y[idxV− 1] Valor inmediato anterior de la señal al
primer valor de la ventana
maxV (0, 0) (Inicial) Tupla de datos que indica el número de
muestra y amplitud del valor más grande en
la ventana.
periodoS -1 (Inicial) Número de muestras esperadas al siguiente
pico una vez conocido el periodo de la
señal.
primerPk -1 (Inicial) Número de muestra del primer pico.
ultPk -1 (Inicial) Número de muestra del último pico.
ultPk2 -1 (Inicial) Número de muestra del penúltimo pico.
cuentaPk 0 (Inicial) Número de picos encontrados desde el
inicio de adquisición.
64
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
Figura 3.9: Primera parte del diagrama de flujo del algoritmo de detección de picos. El
método Nueva Medición re-establece las variables del algoritmo a sus condiciones
iniciales (ver Tabla 3.4).
65
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Figura 3.10: Segunda parte del diagrama de flujo del algoritmo de detección de picos.
66
3.5. Obtención de ritmo cardíaco
Figura 3.11: Tercera parte del diagrama de flujo del algoritmo de detección de picos.
67
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
3.6. Obtención de frecuencia respiratoria
Para la obtención de la frecuencia respiratoria se sigue salvo con modificaciones en el
diseño del filtro, exactamente el mismo procedimiento que para la extracción de ritmo
cardíaco, incluyendo el mismo algoritmo para la extracción de frecuencia mediante la
detección de picos.
El filtro digital usado está basado en un paso-banda analógico con una ganancia G =
+15.5 dB, producto de la concatenación de un filtro Butterworth paso-alta de segundo
orden con fc1 = 0.18 Hz y otro paso-baja de sexto orden con una fc2 = 0.45 Hz. La res-
puesta en frecuencia y fase del filtro analógico se muestra en la Figura 3.12 y está descrito
por su función de transferencia en el dominio de Laplace mediante la siguiente expresión:
H(s) =
3065s2
s8 + 12.5s7 + 78s6 + 316s5 + 886s4 + 1725s3 + 2237s2 + 1710s+ 653
. (3.27)
Con una frecuencia de muestreo fs = 20 Hz, se aplica la transformada bilineal al filtro
analógico para obtener su equivalente digital en el dominio de la frecuencia compleja
discreta Z:
H(z) = H0
1+ 4z−1 + 4z−2 − 4z−3 − 10z−4 − 4z−5 + 4z−6 + 4z−7 + z−8
1+ b1z−1 + b2z−2 + b3z−3 + b4z−4 + b5z−5 + b6z−6 + b7z−7 + b8z−8
, (3.28)
con H0 = 1/1827061, b1 = −7.37, b2 = 23.81,
b3 = −44, b4 = 50.83, b5 = −37.62, b6 = 17.42, y b7 = −4.61,② b8 = 0.53.
Aplicando la transformada Z inversa, se obtiene la ecuación en diferencias correspon-
diente a un filtro de tipo IIR, representado por la siguiente ecuación:
yn = H0 ·
8
∑
i=0
ai xn−i −
8
∑
k=1
bk yn−k , donde (3.29)
a0 = −a8 = 1, a1 = a2 = a6 = a7 = 4, a3 = a5 = −4, y a4 = −10
68
3.7. Aplicación móvil
(a) Respuesta en frecuencia. (b) Respuesta en fase.
Figura 3.12: Respuesta del filtro digital para obtención de señal de frecuencia
respiratoria.
Finalmente, para la obtención de frecuencia respiratoria, se configuró el algoritmo de
detección de picos con parámetros que serán descritos más adelante.
3.7. Aplicación móvil
La aplicación móvil (AM) es el elemento en el sistema de instrumentación propuesto,
responsable de manejar el despliegue y registro de datos hacia el usuario, la aplicación es
capaz de correr en cualquier dispositivo móvil que cuente con la tecnología de red de área
personal BLE, con versiones iguales o superiores a la 6.0 del sistema operativo Android➋ .
El software de la aplicación fue desarrollado para seguir el comportamiento mostrado en
la Figura 3.13 y programado en el lenguaje Java bajo el entorno de programación inte-
grado de Android Studio➋ . A grandes rasgos, el software puede clasificarse en 5 grupos
distintos:
1. Registro de datos. Subsistema encargado de almacenar información en el dispo-
sitivo móvil. Es capaz de guardar y leer las formas de onda recibidas y su análisis,
creando un historial por fechas de todas las mediciones realizadas por el DV.
69
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
Figura 3.13: Diagrama de comportamiento de la aplicación móvil.
2. Controlador BLE. Es la parte de software encargada de controlar todo lo relativo a
la interfaz de comunicación Bluetooth de Baja Energía para el envío y recepción de
datos con otro dispositivo. Valida los permisos de acceso y de habilitación al hard-
ware, escanea otros dispositivos BLE en el rango de alcance y si el sistema con an-
terioridad ya ha sido conectado con un dispositivo vestible, inicializa una conexión
con este de manera automática; caso contrario, despliega al usuario los dispositivos
encontrados en el escaneo. Una vez seleccionado el dispositivo a conectarse, se va-
lida para que corresponda con un DV desarrollado y en caso afirmativo, ofrece una
serie de métodos para comunicarse con el servidor GATT del dispositivo, más otros
de notificación al manejador del dispositivo vestible sobre la recepción de datos.
70
3.7. Aplicación móvil
(a) Vista principal. (b) Historial. (c) Acerca de.
Figura 3.14: Vistas de la aplicación
3. Manejador del dispositivo vestible. Su función es convertir, interpretar y proce-
sar, si es necesario, los datos recibidos por el controlador BLE correspondientes a
las señales de los sensores. Hace uso del subsistema de registro de datos para alma-
cenar la información procesada, además de notificar al proceso principal sobre los
parámetros fisiológicos encontrados para su posterior actualización en la interfaz
gráfica de usuario. Es en este sistema donde se implementa, a través de una cla-
se RealTimePeakDetector, el algoritmo de detección de picos para la obtención de
frecuencia cardíaca y respiratoria.
4. Proceso principal. Es capaz de inicializar y administrar los subsistemas anteriores
y en ocasiones, actúa como intermediario para el intercambio de información entre
estos. También es el encargado de interpretar los eventos provenientes de la interfaz
gráfica de usuario, de actualizarla y de manejar la navegación entre diferentes vistas
de la aplicación.
5. Interfaz gráfica de usuario. (GUI: Graphical User Interface), es un medio visual a
través del cual una persona puede comunicarse con el equipo de una manera ami-
71
Capítulo 3. Desarrollo del sistema
gable y hasta cierto punto, intuitiva. La interfaz cuenta con 3 vistas primarias (ver
Figura 3.14); en la principal se muestra el estado de conexión con el dispositivo
flexible, los sensores identificados y los parámetros fisiológicos procesados, cuenta
con un botón para dar la orden al sistema de adquisición de iniciar con la adqui-
sición de datos. La segunda vista consiste de un menú que clasifica las mediciones
realizadas por tipo de sensor, al hacer click en sus elementos se navega a una cuarta
vista donde se listan por fecha las mediciones realizadas del sensor. La tercera vista
únicamente muestra información relacionada al proyecto de tesis.
Cuando el SA envía información a la aplicación móvil lo hace enviando un paquete de
datos de máximo 16 bytes, por lo que hace sentido tratar de representar los datos con
el menor número de bits posibles para maximizar la cantidad de datos a enviar en un
solo paquete. Hay 7 tipos de datos soportados por el SA: coma flotante y 6 enteros con
o sin signo de 8, 16, o 32 bits. Sin embargo, para la aplicación móvil ya no hace sentido
mantener 7 tipos de datos diferentes, solamente 2 (flotante y entero con signo); es por
esto que se implementó un método que permite decodificar el arreglo de bytes recibidos
a un arreglo de números según su tipo de dato, tal y como se muestra en la Figura 3.15.
Figura 3.15: Diagrama de flujo para decodificación de bytes.
72
3.7. Aplicación móvil
A modo de resumen, en este capítulo se presentó la arquitectura general del sistema
desarrollado, los componentes que lo conforman y la forma en que fueron diseñados. En
el siguiente capítulo, se pondrán a prueba cada uno de los sub-sistemas encargados de
realizar la medición, adquisición y registro de parámetros fisiológicos, además de ajustar
y calibrar en caso de ser necesario, aquellos elementos que pudieran introducir errores
considerables en el sistema.
73
Capítulo 4
Pruebas y Resultados
En este capítulo se muestran los prototipos electrónicos desarrollados, la caracterización
y calibración de los sensores para la obtención de sus señales y las pruebas funcionales
sobre el sistema en general.
4.1. Prototipos electrónicos
A través del software de diseño electrónico automatizado EAGLE➋ de Autodesk, Inc., se
diseñaron 3 placas de circuitos impresos (PCB’s: Printed Circuit Board’s), con el fin de im-
plementar funcionalmente los 2 sensores flexibles capaces de entregar una señal eléctrica
en función de los parámetros fisiológicos para los que fueron diseñados, y otra PCB para
implementar el sistema de adquisición. Una de las principales limitaciones en el diseño,
resultado de la portabilidad en los dispositivos vestibles, es el área que estos pueden abar-
car, limitando así también la elección de sus componentes. Esto forzó a usar la tecnología
de montaje superficial (SMT: Surface Mount Technology) para reducir en lo más posible
el tamaño de los impresos, así como también, en el caso de los sensores flexibles, de no
aumentar drásticamente la rigidez en estos.
En la Figura 4.1 se muestra la PCB creada para implementar el circuito capaz de obtener la
señal de temperatura. La parte inferior de la placa es la que estará en contacto directo con
la piel, por lo que se decidió colocar el RTD en esta parte para permitir una transferencia
74
4.1. Prototipos electrónicos
(a) Vista frontal. (b) Vista inferior.
Figura 4.1: PCB para el sensor de temperatura.
de calor por conducción más directa con el cuerpo humano; de igual manera, para que la
resistencia introducida por las vías de cobre fuera la misma en ambas ramas del puente de
Wheathstone y para eliminar el voltaje común que el cuerpo humano pudiera introducir
a manera de ruido en el circuito, se colocó la resistencia de equilibrio del puente en la
misma cara de la PCB, a un lado del RTD. La mayoría de las resistencias usadas en el
diseño son de precisión (0.5 %) con el fin de reducir lo mayor posible el error que su
valor real pudiera introducir.
(a) Vista frontal.
(b) Vista inferior.
Figura 4.2: PCB para el sensor de fotopletismografía.
La PCB del circuito de fotopletismografía, mostrada en la Figura 4.2, fue diseñada toman-
do en cuenta su colocación en la yema del dedo. Con el fin de disminuir en lo máximo
75
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
posible el contacto de la piel con los componentes electrónicos, que pudieran ocasionar
cierta incomodidad o introducir ruido en el circuito, se optó por colocar únicamente el
LED y el foto-diodo en uno de los extremos de la parte inferior de la PCB. Experimen-
talmente, la instrumentación electrónica y el circuito impreso fueron lo suficientemente
buenos como para obtener una buena forma de onda de la señal de fotopletismografía en
distintas superficies de piel en el cuerpo.
(a) Vista frontal. (b) Vista inferior.
Figura 4.3: PCB del sistema de adquisición.
Finalmente, en la Figura 4.3 se muestra la PCB del sistema de adqusisición. Además de
contar con los pines de conexión hacia los sensores flexibles, también cuenta con puertos
para la programación y depuración del microcontrolador mediante JTAG, 2 pines para
suministro eléctrico y dos pines para la comunicación serial mediante UART para la rea-
lización de pruebas. Para la comunicación mediante BLE, se optó por usar el modelo de
antena AN043 debido a su tamaño reducido (15.2 mm x 5.7 mm) y compatibilidad con
radiofrecuencias en la banda ISM (2.4 GHz).
76
4.2. Caracterización del sistema
4.2. Caracterización del sistema
En la práctica, muy pocos sistemas son capaces de desenvolverse y comportarse exacta-
mente de la forma en que fueron modelados o diseñados. Esto se debe a que por cuestiones
de simplicidad en los cálculos, no se toman en cuenta todas las variables o eventos que
pudieran afectar de una manera u otra al sistema; a veces estos errores son tan insig-
nificantes que pueden pasarse por alto, pero en otras ocasiones, será necesario realizar
un proceso o ajuste adicional que contemple, corrija o minimice dichos errores para un
funcionamiento óptimo del sistema.
4.2.1. Sensor de temperatura
A partir del modelo que describe el comportamiento del sensor de temperatura, descrito
por el voltaje de salida Vo del amplificador de instrumentación (ver Ecuación 3.3), si éste
es referenciado a tierra, puede determinarse la resistencia R(vo) del Pt100 en función del
voltaje medido vo, de la siguiente manera:
R(vo) =

1.8A(vo)
1− A(vo)
‹
kΩ, (4.1)
en donde la función adimensional A(vo) está definida como:
A(vo) =
vo
Vcc
(2.597× 10−3) + 58.75× 10−3, (4.2)
donde Vcc es el voltaje de alimentación del circuito y puede variar de 3 V a 3.7 V.
Finalmente, resolviendo con la Ecuación 4.1 la ecuación que modela la resistencia del
Pt100, se obtiene la temperatura T (vo) en función del voltaje medido, esto es:
R(vo) = 100 (1+ a · T (vo) + b · T (vo)
2) Ω (4.3)
=⇒ T (vo) =
1
2
‚
−a
b
−
√
√

a
b
2
− 4
b

1− R(vo)
100Ω
‹
Œ
, (4.4)
77
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
donde a = 3.9083× 10−3 °C−1 y b = −5.775× 10−7 °C−2 son los coeficientes de la ecua-
ción de Callendar-Van Dusen, definidos en el estándar IEC 60751.
La Ecuación 4.4 representa la relación analítica entre la temperatura y el voltaje de la
señal de salida del sensor. Sin embargo, resulta inviable usar esta expresión, puesto que no
solo es cara computacionalmente, sino que también la señal medida es extremadamente
sensible a los valores de los resistores y artefactos parásitos que componen al circuito. En
la práctica, es difícil obtener y caracterizar con exactitud las fuentes de error asociadas,
lo que conlleva a que la Ecuación 4.4 arroje resultados que puedan estar notablemente
sesgados; para solucionar este problema, la caracterización del sensor de temperatura se
realizó calibrándolo respecto a un termómetro comercial.
Tabla 4.1: Tabla que asocia la temperatura obtenida a través de un termómetro
comercial con la señal de voltaje leída. El voltaje de alimentación usado fue de 3.3 V.
vi [V] Ti [°C] vi [V] Ti [°C] vi [V] Ti [°C]
0.08 32.1 0.795 35.3 1.6 39.0
0.127 32.4 0.796 35.2 1.625 39.1
0.153 32.5 0.95 36.2 1.68 39.4
0.232 32.9 0.96 36.1 1.807 39.7
0.32 33.3 1.15 36.7 1.858 40.0
0.343 33.4 1.19 37.2 1.905 40.2
0.412 33.8 1.34 37.5 2.043 40.8
0.421 33.9 1.407 37.9 2.079 41.0
0.567 34.4 1.418 38.0 2.172 41.7
0.628 34.6 1.517 38.5
Al realizar un conjunto de mediciones (vi, Ti) del sensor y un termómetro comercial, se
78
4.2. Caracterización del sistema
Figura 4.4: Gráfica de los puntos de medición realizados (ver Tabla 4.1). Se puede
observar que siguen una tendencia lineal.
puede observar gráficamente mediante la Figura 4.4 que estas se relacionan mediante
una tendencia lineal. Es por esto que se decidió encontrar un modelo que caracterice la
señal de temperatura por medio de un polinomio de primer grado de la forma T = αv+β ,
que mejor se ajuste a las mediciones realizadas para obtener la temperatura en función
del voltaje medido.
Se puede observar que el modelo aplicado a las mediciones que produce el sistema de
ecuaciones matricialmente expresado como τ̄= V x̄ , donde:
τ̄=





T1
T2
...
Tn





, V =





v1 1
v2 1
...
...
vn 1





y x̄ =
–
α
β
™
, (4.5)
no tiene solución. Es por esto que se pretende encontrar aquellos valores α,β que mini-
micen el error cuadrático medio entre el modelo propuesto y las mediciones realizadas.
Interesa también que el modelo aplicado funcione para la variedad de voltajes de alimen-
tación que el sistema de adquisición pueda entregar a los sensores. Si la señal de voltaje Vo
del sensor de temperatura, descrita analíticamente por la Ecuación 3.2, es referenciada a
tierra, se puede deducir que las mediciones de voltaje vi son directamente proporcionales
79
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
al voltaje de alimentación, esto es:
vi = (385.11 ·WR(T ) + 0.5) · Vcc, (4.6)
=⇒ vi = zi · Vcc. (4.7)
Reescribiendo el modelo tomando en consideración el voltaje de alimentación:





T1
T2
...
Tn





τ̄
=





z1 1
z2 1
...
...
zn 1





V ′
×
–
Vccα
β
™
x̄ ′
. (4.8)
Usando el método de regresión lineal por mínimos cuadrados para aproximar la rela-
ción de dependencia entre la variable independiente zi y la temperatura Ti, usando co-
mo referencia el modelo descrito por la Ecuación 4.8, se encontraron los valores para
Vccα≈ 14.53 y β ≈ 31.85.
Finalmente, el modelo resultante que relaciona el voltaje v de la señal medida con su
temperatura T , y en función de su voltaje de alimentación Vcc, es descrito por la siguiente
ecuación:
T = v

14.53
Vcc
‹
°C+ 31.85 °C. (4.9)
Figura 4.5: Comparación entre las mediciones y el modelo obtenido, con Vcc = 3.3 V.
80
4.2. Caracterización del sistema
4.2.2. Calibración del ADP
Como es mostrado en la Tabla 3.2, el algoritmo de detección de picos (ADP) necesita de
una configuración inicial para analizar la señal. Cuando el dedo en el sensor de fotople-
tismografía es movido, se produce un cambio brusco en la amplitud del amplificador de
transimpedancia, ocasionando que los filtros paso-altas implementados, tanto analógicos
como digitales, sobre-reaccionen a este cambio y disparen el valor de amplitud en las se-
ñales digitales en un valor elevado. El parámetro valorInestable es usado como referencia
en el ADP precisamente para detectar estos cambios bruscos debidos al movimiento del
dedo.
Pasado un cierto tiempo después del cambio brusco, los filtros logran estabilizarse y la
señal obtenida puede ser usada entonces para su análisis y extracción de su frecuencia.
Este tiempo es consecuencia de la respuesta transitoria de los filtros y es considerado por
el ADP mediante el parámetro tDesfase para pausar el análisis una vez detectada una
inestabilidad en la señal.
Tanto el parámetro umbralV, como valorInestable y tDesfase fueron determinados expe-
rimentalmente al analizar gráficamente las salidas de las señales digitales. El parámetro
fMax fue obtenido acorde a las Tablas 2.1 y 2.2 de rangos de ritmo cardíaco y frecuencia
respiratoria; obteniendo así los siguientes valores:
Tabla 4.2: Parámetros de calibración para el ADP con las señales de ritmo cardíaco
(R.C.) y frecuencia respiratoria (F.R.).
P❛rá♠❡tr♦ ❘✳❈✳ ❋✳❘✳
fMax 3 Hz 0.5 Hz
umbralV 50 LSB 5 LSB
valorInestable 1100 LSB 1600 LSB
tDesfase 3 s 3 s
81
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
(a) Señal de fotopletismografía. (b) Señal de ritmo cardíaco con algoritmo de
detección de picos.
Figura 4.6: Respuesta del filtro digital para obtención de señal de ritmo cardíaco.
(a) Señal de fotopletismografía. (b) Señal de ritmo respiratorio con algoritmo de
detección de picos.
Figura 4.7: Respuesta del filtro digital para obtención de señal de ritmo cardíaco.
82
4.2. Caracterización del sistema
4.2.3. Consumo energético del DV
Para los wearables y dispositivos portables en general, es muy importante tomar en cuenta
su consumo energético, pues a partir de este se puede calcular el tiempo de autonomía
que los dispositivos tendrán, antes de necesitar un cambio o recarga de baterías.
Para caracterizar la corriente eléctrica que el dispositivo vestible consume, se hicieron 3
pruebas distintas: la primera, mostrada en la Figura 4.8, consiste en medir la corrien-
te del dispositivo sin ningún sensor conectado, usando estos valores como control para
identificar el consumo debido a los sensores y el consumo debido a la conexión y envío
de datos por BLE; obteniendo así un consumo promedio de 0.27 mA para el estado de
espera de conexión, 0.48 mA para la conexión establecida con el dispositivo móvil y de
1.92 mA para la adquisición y envío de datos.
Figura 4.8: Corriente que circula por el dispositivo vestible sin sensores conectados.
En la Figura 4.9a se muestra la segunda prueba realizada, en ésta se conectó el sensor de
temperatura, obteniendo los siguientes resultados: 2.65 mA para el estado de espera de
conexión, 2.91 mA para la conexión BLE activa con el dispositivo móvil y de 4.38 mA para
la adquisición y envío de datos. El incremento en la corriente en todos los periodos de
83
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
tiempo se debe a que existe una carga adicional conectada al dispositivo vestible, debida
a la instrumentación electrónica del sensor de temperatura.
(a) Corriente que circula por el dispositivo vestible
con el sensor de temperatura.
(b) Corriente que circula por el dispositivo vestible
con el sensor de fotopletismografía.
Figura 4.9: Corriente que circula por el dispositivo vestible con los sensores conectados.
Finalmente en la última prueba, mostrada en la Figura 4.9b, la corriente del dispositivo
vestible con el sensor de fotopletismografía conectado fue de: 3.01 mA para el estado de
espera de conexión, 3.28 mA para la conexión establecida con el dispositivo móvil y de
21.4 mA para la adquisición y envío de datos, en la cual se puede observar un aumento
bastante elevado respecto a las pruebas anteriores. Esto se debe a que en el LED en el cir-
cuito de fotopletismografía circula alrededor de 17 mA, justificando así en la metodología
de diseño, el control de éste para encenderlo únicamente cuando sea necesario.
A partir de los resultados arrojados en las pruebas realizadas, se pudo estimar el consumo
energético del dispositivo vestible según su comportamiento. La Tabla 4.3 resume los
datos de corriente eléctrica y consumo de energía para 3 condiciones de operación del
dispositivo vestible, más las debidas a la conexión y/o habilitación con los sensores.
84
4.2. Caracterización del sistema
Tabla 4.3: Corriente y consumo energético del dispositivo vestible, con un voltaje de
alimentación de 3.3 V.
Causa/Estado Corriente (mA) Consumo (mW h)
Enlace BLE inactivo 0.247 0.815
Enlace BLE activo 0.492 1.623
Adquisición y envío de datos 1.932 6.376
Sensor Temperatura +2.423 +8.000
Sensor PPG +2.77 +9.141
Habilitación sensor PPG +16.7 +55.11
Si se supone el modelo de bateria DION 401215, con una capacidad de 60 mA h, el dis-
positivo vestible será capaz de funcionar en modo de adquisición activa continua por un
periodo de tiempo de 13 horas y 46 minutos con el sensor de temperatura y 2 horas con
48 minutos para el sensor de fotopletismografía.
La aplicación móvil sólo permite 35 segundos de adquisición de datos, si se supone un
periodo de 10 segundos de conexión inactiva, 10 segundos con en el enlace activo, el
periodo de adquisición y envío de datos, y 10 segundos con conexión activa antes de
apagarse, se estima que el dispositivo vestible con el sensor de temperatura requeriría
un promedio de 3.653 mA por un periodo de tiempo de 65 s, habilitando 909 mediciones
antes del reemplazo o carga de la batería. Para el sensor de fotopletismografía bajo las
mismas condiciones, se estima una corriente promedio de 12.99 mA por 65 s, implicando
la realización de 255 mediciones.
85
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
4.3. Despliegue y registro de datos
Cuando el usuario, a través de la interfaz gráfica en la aplicación móvil solicita la adquisi-
ción de datos, el dispositivo vestible comienza a enviar la información y señales asociadas
a los sensores flexibles hacia el dispositivo móvil, almacenando en RAM absolutamente
todos los datos recibidos y procesando aquellos que sean necesarios. Cada que se encuen-
tra o modifica algún parámetro fisiológico, éste es actualizado y desplegado en la GUI.
En la Figura 4.10 se muestra este proceso de despliegue; se puede observar que el botón
de iniciar adquisición es deshabilitado con el fin de hacer énfasis en que hay un proceso
de medición activo.
(a) Despliegue de las señales de
ritmo cardíaco y respiratorio.
(b) Despliegue de la señal de
temperatura.
Figura 4.10: Despliegue de datos en la aplicación móvil de las variables fisiológicas.
86
4.3. Despliegue y registro de datos
Al finalizar el periodo de tiempo en la adquisición de datos, la aplicación móvil almacena
de manera persistente las señales recibidas que se encontraban de manera temporal en
la memoria RAM del dispositivo, así como también el valor final o promedio que arro-
jaron las mediciones. El sistema operativo (SO) de Android➋ , asigna un directorio para
guardar información asociada a la aplicación, siendo la ruta: “Almacenamiento Inter-
no/Android/data/com.mherreraj_unam.flexicare/files” el directorio por defecto para
la aplicación desarrollada, mostrado en la Figura 4.11. Los archivos son almacenados
directamente en bytes para minimizar el tamaño del archivo, y cuentan además con el
siguiente formato de nombre
yyyyMMddHHmmss.tfxc ,
para identificar la fecha en que fueron creados y el tipo de datos numérico que contienen,
donde yyyy son los 4 dígitos del año en curso, MM y dd es el número de mes y día actual
y HH, mm y ss son la hora, minuto y segundo respectivamente, del momento en que
la medición fue realizada. El primer carácter en la extensión del archivo (‘t’) indica el
formato numérico de los datos, siendo ‘i’ para tipos enteros y ‘f’ para tipos decimales (de
coma flotante).
(a) Cada sensor tiene un identificador único asociado. (b) La extensión del archivo indica su tipo de dato
numérico.
Figura 4.11: Archivos generados por el sistema de registro de datos.
87
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
Para facilitar la clasificación de la información según el tipo de señal, las lecturas son
almacenadas en subdirectorios cuyo nombre es un identificador único proporcionado por
Java, y corresponde al HashCode de la instancia de la enumeración de los tipos de señales,
siendo ’-1820305068’, ’-1849873063’ y ’-723255969’ los identificadores de las señales
de temperatura, ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria respectivamente.
(a) Lecturas de ritmo cardíaco. (b) Lecturas de frecuencia
respiratoria.
(c) Lecturas de temperatura.
Figura 4.12: Vista de las lecturas almacenadas.
Una vez almacenadas las mediciones en la memoria interna del dispositivo móvil, éstas
pueden ser accedidas por el usuario en la aplicación móvil a través de su menú “Historial”;
como se muestra en la Figura 4.12, se lanza una vista secundaria en la cual se leerán los
directorios asignados al tipo de señal escogido y se creará una lista ordenada por fecha
de las lecturas adquiridas (únicamente es mostrado el valor final del procesamiento de la
señal en vez de toda la forma de onda). Además, se muestra un histograma de las últimas
88
4.4. Notificación de riesgos
diez lecturas mediante una gráfica de dispersión de datos con una interpolación cúbica
para dar suavidez al dibujo. Para las lecturas de ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria
(ver Figuras 4.12a y 4.12b), se puede observar que guardan una forma de onda similar;
esto se debe a que comparten las mismas horas en sus lecturas (ambas señales se derivan
de un solo sensor) y los sistemas respiratorio y cardíaco están estrechamente relacionados,
siendo la variación de los parámetros fisiológicos en uno, la alteración de los parámetros
en el otro.
4.4. Notificación de riesgos
En la Figura 4.13 se muestra la respuesta del sistema de notificación de riesgos al detectar
que un parámetro fisiológico no está en el rango normal de la señal. Este sistema es
lanzado automáticamente una vez finalizada la adquisición de datos y alerta al usuario
de la anomalía detectada, se pregunta si se encuentra bien o mal y para la segunda opción,
se ofrece un segundo menú para elegir contactarse con algún servicio de salud.
Los rangos de valores capaces de disparar la alerta de riesgos, fueron escogidos con base
en la sección Signos Vitales en el Capítulo 2, más un cierto umbral como tolerancia al
error, siendo estos valores descritos en la Tabla 4.4.
Tabla 4.4: Parámetros fisiológicos anormales en estado de reposo, capaces de emitir una
alerta de notificación de riesgos.
Variable fisiológica Límite inferior Límite superior
Ritmo cardíaco ≤ 55 lpm ≥ 100 lpm
Ritmo respiratorio ≤ 10 rpm ≥ 20 rpm
Temperatura ≤ 35.5 °C ≥ 38.0 °C
89
Capítulo 4. Pruebas y Resultados
(a) La medición de ritmo
cardíaco no entra dentro de los
límites normales en reposo.
(b) Se despliega una alerta
automática para alertar al
usuario.
(c) En caso de sentirse mal, da la
opción de iniciar una llamada
con la Cruz Roja Mexicana.
Figura 4.13: Sistema de notificación de riesgos en acción. Para disparar la alerta se hizo
una medición después de realizar actividad física.
Con base en las pruebas y resultados presentados en este capítulo, se procederá a compa-
rarlo y evaluarlo respecto a las metas y resultados esperados descritos en la introducción
de este trabajo, y finalmente, se darán sugerencias para mejorar el sistema.
90
Capítulo 5
Conclusiones y Trabajo a futuro
En este trabajo se logró diseñar e implementar un dispositivo electrónico capaz de adquirir
y registrar en tiempo real tres parámetros fisiológicos en el cuerpo humano: temperatura,
ritmo cardíaco y frecuencia respiratoria.
La temperatura fue medida a través de un RTD con un puente de Wheathstone y un
amplificador de instrumentación, arrojando valores de voltaje que son procesados por un
microcontrolador, y según la amplitud de la señal y el voltaje de alimentación, es asociado
con su valor de temperatura correspondiente. El sensor puede entregar lecturas desde los
31.85 °C a los 46.38 °C, contemplando así los posibles valores de temperatura que un ser
humano pueda tener.
El sensor de fotopletismografía implementado, gracias a los filtros analógicos que con-
tiene en su diseño, fue capaz de detectar las variaciones en el flujo sanguíneo debido a
la sangre arterial pulsátil. De esta componente pueden ser extraídos diversos parámetros
fisiológicos relacionados con los sistemas cardíaco, respiratorio y nervioso autónomo; par-
ticularmente en este trabajo, a través de una serie de filtros digitales y el análisis mediante
un algoritmo de detección de picos, se logró obtener los parámetros de ritmo cardíaco y
de frecuencia respiratoria, con un intervalo de medición de hasta 180 latidos por minuto
para el ritmo cardíaco y de 30 respiraciones por minuto para la frecuencia respiratoria.
En cuanto al sistema de adquisición (SA), se logró implementar un diseño modular que
acepte la conexión con diversos sensores y un firmware capaz de abstraer y encapsular
la información asociada a éstos. Es capaz de adquirir señales analógicas, convertirlas a
su formato digital, procesarlas y enviarlas a través de una interfaz de comunicación de
91
Capítulo 5. Conclusiones y Trabajo a futuro
Bluetooth de Baja Energía hasta una velocidad de 1 Mbit s−1.
El dispositivo vestible en su conjunto Sensor - SA, está acondicionado para funcionar
correctamente con una alimentación energética de 3.0 V a 3.7 V, y para el caso de una
batería de 60 mA h, el DV ofrece una autonomía energética de alrededor de poco más de
900 mediciones para el sensor de temperatura y de ≈ 250 mediciones para el sensor de
fotopletismografía.
Finalmente, se logró desarrollar una aplicación móvil compatible con Android➋ v6.0+, en
la cual es recibida, post-procesada y desplegada al usuario la información adquirida por
el dispositivo vestible en tiempo real; también registra y almacena los parámetros fisioló-
gicos encontrados, de modo que el usuario pueda acceder a éstos en orden cronológico
y clasificados según su tipo; y además, la aplicación móvil implementa un sistema de
notificación de riesgos, dando la opción al usuario de contactarse con algún servicio de
salud pública, en caso de que los parámetros medidos no se encuentren dentro del rango
considerado como normal.
Particularmente, se logró establecer una metodología para desarrollar y diseñar funcio-
nalmente un dispositivo integral para obtener señales fisiológicas empleando sensores e
instrumentación de alto desempeño, así como la puesta en funcionamiento de un aplica-
ción móvil para registrar los datos de las variables de interés. Sin embargo, por causas
de fuerza mayor derivadas de la pandemia mundial de la enfermedad COVID 19, la im-
plementación final del dispositivo en electrónica flexible no se logró cumplir al cien por
ciento. Por esta razón, el prototipo aquí presentado se realizó empleando circuitos elec-
trónicos impresos convencionales, para los cuales, se comprobó que el diseño electrónico
realizado cumplía con las funciones para las que fueron creados; quedando así la imple-
mentación flexible como un concepto de diseño y paso final para completar íntegramente
el primer objetivo propuesto, y que será realizado como un próximo trabajo a futuro.
Exceptuando el punto anterior, todos los demás objetivos de este proyecto de tesis fueron
cumplidos en su totalidad, sin embargo, en la marcha al momento de desarrollar y probar
el sistema, se pudieron observar potenciales mejoras o características nuevas que pudieran
resultar en un sistema más robusto, completo y útil funcionalmente hablando. Entre estos
se mencionan:
• Actualizar los conectores usados para la conexión Sistema de adquisición - Sensor.
Esto puede reducir el tamaño en los diseños, además de hacer el dispositivo vestible
92
más estético y ergonómico.
• Proveer de un mecanismo para la actualización de firmware en el dispositivo flexible
de manera inalámbrica.
• Desarrollar un sistema que le permita a la aplicación móvil conectarse a más de
un dispositivo de manera simultánea para monitorizar varios sensores al mismo
tiempo.
• Integración natural de una batería flexible al sistema de adquisición con su respec-
tivo circuito de carga para una mejor autonomía energética.
• Reconfiguración del SA para soportar y manejar conexiones con sensores digitales.
93
Apéndices
A continuación se listan las hojas de datos de los dispositivos electrónicos usados para la
implementación del dispositivo flexible:
1. Microcontrolador CC2640R2F de Texas Instruments.
2. Detector de temperatura resistivo Pt100 de Vishay.
3. Amplificador de instrumentación INA317 de Texas Instruments.
4. Amplificadores operacionales MCP6291 y MCP6292 de Texas Instruments.
5. Fotodiodo VBPW34FASR de Vishay.
6. Led infrarrojo AA3528F3S de Kingbright.
94
An IMPORTANT NOTICE at the end of this data sheet addresses availability, warranty, changes, use in safety-critical applications,
intellectual property matters and other important disclaimers. PRODUCTION DATA.
CC2640R2F
SWRS204B –DECEMBER 2016–REVISED JANUARY 2020
CC2640R2F
SimpleLink™ Bluetooth® 5.1 Low Energy Wireless MCU
1 Device Overview
1
1.1 Features
1
• Microcontroller
– Powerful Arm® Cortex®-M3
– EEMBC CoreMark® score: 142
– Up to 48-MHz clock speed
– 275KB of nonvolatile memory including 128KB
of in-system Programmable Flash
– Up to 28KB of system SRAM, of which 20KB is
ultra-low leakage SRAM
– 8KB of SRAM for cache or system RAM use
– 2-Pin cJTAG and JTAG debugging
– Supports over-the-air upgrade (OTA)
• Ultra-low power sensor controller
– Can run autonomous from the rest of the
system
– 16-bit architecture
– 2KB of ultra-low leakage SRAM for code and
data
• Efficient code size architecture, placing drivers,
TI-RTOS, and Bluetooth® software in ROM to
make more Flash available for the application
• RoHS-compliant packages
– 2.7-mm × 2.7-mm YFV DSBGA34 (14 GPIOs)
– 4-mm × 4-mm RSM VQFN32 (10 GPIOs)
– 5-mm × 5-mm RHB VQFN32 (15 GPIOs)
– 7-mm × 7-mm RGZ VQFN48 (31 GPIOs)
• Peripherals
– All digital peripheral pins can be routed to any
GPIO
– Four general-purpose timer modules
(eight 16-bit or four 32-bit timers, PWM each)
– 12-bit ADC, 200-ksamples/s, 8-channel analog
MUX
– Continuous time comparator
– Ultra-low power analog comparator
– Programmable current source
– UART, I2C, and I2S
– 2× SSI (SPI, MICROWIRE, TI)
– Real-Time Clock (RTC)
– AES-128 security module
– True Random Number Generator (TRNG)
– Support for eight capacitive-sensing buttons
– Integrated temperature sensor
• External system
– On-chip internal DC/DC converter
– Seamless integration with CC2590 and CC2592
range extenders
– Very few external components
– Pin compatible with the SimpleLink™ CC2640
and CC2650 devices in all VQFN packages
– Pin compatible with the SimpleLink™ CC2642R
and CC2652R devices in 7-mm x 7-mm VQFN
packages
– Pin compatible with the SimpleLink™ CC1350
device in 4-mm × 4-mm and 5-mm × 5-mm
VQFN packages
• Low power
– Wide supply voltage range
– Normal operation: 1.8 to 3.8 V
– External regulator mode: 1.7 to 1.95 V
– Active-Mode RX: 5.9 mA
– Active-Mode TX at 0 dBm: 6.1 mA
– Active-Mode TX at +5 dBm: 9.1 mA
– Active-Mode MCU: 61 µA/MHz
– Active-Mode MCU: 48.5 CoreMark/mA
– Active-Mode sensor controller:
0.4mA + 8.2 µA/MHz
– Standby: 1.1 µA (RTC running and RAM/CPU
retention)
– Shutdown: 100 nA (wake up on external events)
• RF section
– 2.4-GHz RF transceiver compatible with
Bluetooth® Low Energy 5.1 and earlier LE
specifications
– Excellent receiver sensitivity (–97 dBm for BLE),
selectivity, and blocking performance
– Link budget of 102 dB for BLE
– Programmable output power up to +5 dBm
– Single-ended or differential RF interface
– Suitable for systems targeting compliance with
worldwide radio frequency regulations
– ETSI EN 300 328 (Europe)
– EN 300 440 Class 2 (Europe)
– FCC CFR47 Part 15 (US)
– ARIB STD-T66 (Japan)
4
CC2640R2F
SWRS204B –DECEMBER 2016–REVISED JANUARY 2020 www.ti.com
Submit Documentation Feedback
Product Folder Links: CC2640R2F
Device Overview Copyright © 2016–2020, Texas Instruments Incorporated
1.4 Functional Block Diagram
Figure 1-1 shows a block diagram for the CC2640R2F device.
Figure 1-1. Block Diagram
PTS Series 
Vishay Beyschlag 
  
www,vishay.com 
  
Temperature Dependent Platinum Thin 
Film Chip Resistor (RTD) 
  
     
   
  
    
 
 
 
 
  
FEATURES 
e Standardized characteristics according to 
IEC 60751 Pb-fros 
e Advanced thin film technology 
e Short reaction times down to to y < 2 s (in air) 
e Outstanding stability of temperature RoHS 
characteristic COMPLIANT 
. HALOGEN 
e Supports lead (Pb)-free soldering FREE 
e Material categorization: for definitions of 
compliance please see www,vishay.com/doc?99912 
APPLICATIONS 
DESIGN SUPPORT TOOLS click logo to get started A Temperature measurement and control in 
bh e Aviation electronics xi | ( 
Design Tools e Industrial electronics 
Available . . 
e Medical electronics 
PTS SMD flat chip temperature dependent resistors are the 
perfect choice for temperature control of electronics 
operating under varying environmental conditions. The 
highly controlled platinum thin film manufacturing process 
guarantees an outstanding stability of temperature 
characteristics which ensures reliable operation even under 
harsh conditions. 
TECHNICAL SPECIFICATIONS 
DESCRIPTION PTS 0603 PTS 0805 PTS 1206 
Resistance values Ry at 0 *C 100 QA 100 Q, 500 Q 100 Q, 500 Q, 1000 (2 
PUTO coefficient (0 *C to +100 *0), +3850 ppm/K 
Tolerance classes FO.3, F0.6 
Operating temperature range -55 *C to +155 *C 
Long term stability ARy/Rg; 
Ry change after 1000 h at +155 *C < + 0.04 % 
Insulation resistance > 10 MQ 
100 Q 0.1 mA to 0.50 mA 0.1 mA to 1.0 mA 0.1 mA to 1.0 mA 
Measurement current 500 02 - 0.1 mAto 0.40 mA 0.1 mA to 0.40 mA 
Imeas. (DC) 
1000 O - - 0.1 mA to 0.25 mA 
Selíf-heating (1) Still air < 0.9 K/mW < 0.8 K/mW < 0.7 K/mW 
(v = 0 m/s) 
Flowing tos <0.1s tos <0.2 s tos<0.3s 
a t 0.2 t 0.3 t 0.4 = 9<0. s 9<0.3s .<0.4s 
Thermal response time (1) (v= 0.4 mí) 99 99 99 
Flowing air tos<1.0s tos <1.5s tos<2.0s 
(v = 3.0 m/s) to9<2.0s to9<3.0s tog<5.0s             
Notes 
() Valid for sensor element only, in low dissipative mode. Response time and self-heating are influenced by mounting materials as substrate, 
solder lands, tracks and solders used 
(2 Indicated measurement currents can be applied continuously with self-heating effect of less then 0.1 *C 
Revision: 12-Feb-2019 1 Document Number: 28762 
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THIS DOCUMENT IS SUBJECT TO CHANGE WITHOUT NOTICE. THE PRODUCTS DESCRIBED HEREIN AND THIS DOCUMENT 
ARE SUBJECT TO SPECIFIC DISCLAIMERS, SET FORTH AT www.vishay.com/doc?91000
50 
150 150 
A
1
A
3
V
OUT
V
IN-
6
REF5
RFI Filtered Inputs
2
V+
7
V-
4
1
8
150 150 
50 
A
2
V
IN+
RFI Filtered Inputs
3
INA317
R
G
G = 1 +
100 
R
G
RFI Filtered Inputs
RFI Filtered Inputs
Copyright © 2017, Texas Instruments Incorporated
An IMPORTANT NOTICE at the end of this data sheet addresses availability, warranty, changes, use in safety-critical applications,
intellectual property matters and other important disclaimers. PRODUCTION DATA.
INA317
SBOS896 –NOVEMBER 2017
INA317 Micro-Power (50-µA), Zero-Drift, Rail-to-Rail-Out Instrumentation Amplifier
1
1 Features
1• Low Offset Voltage: 75 µV (Maximum), G 100
• Low Drift: 0.3 µV/°C, G 100
• Low Noise: 50 nV/ Hz, G 100
• High CMRR: 100 dB (Minimum), G 10
• Low Input Bias Current: 200 pA (Maximum)
• Supply Range: 1.8 V to 5.5 V
• Input Voltage: (V–) 0.1 V to (V+) –0.1 V
• Output Range: (V–) 0.05 V to (V+) –0.05 V
• Low Quiescent Current: 50 µA
• Operating Temperature: –40°C to +125°C
• RFI Filtered Inputs
• 8-Pin VSSOP Package
2 Applications
• Bridge Amplifiers
• ECG Amplifiers
• Pressure Sensors
• Medical Instrumentation
• Portable Instrumentation
• Weigh Scales
• Thermocouple Amplifiers
• RTD Sensor Amplifiers
• Data Acquisition
3 Description
The INA317 is a low-power, precision instrumentation
amplifier offering excellent accuracy. The versatile 3-
operational amplifier design, small size and low
power make the INA317 usable in a wide range of
portable applications.
A single external resistor sets any gain from 1 to
1000, as defined by the industry-standard gain
equation: G = 1 + (100 k / RG).
The instrumentation amplifier provides low offset
voltage (75 µV, G 100), excellent offset voltage drift
(0.3 µV/°C, G 100) and high common-mode
rejection (100 dB at G 10). The INA317 operates
with power supplies as low as 1.8 V (±0.9 V) and a
quiescent current of 50 µA, making the device usable
in battery-operated systems. Using autocalibration
techniques to ensure precision over the extended
industrial temperature range, the INA317 device
offers low noise density (50 nV/ Hz) that extends
down to DC.
The INA317 is available in an 8-pin VSSOP surface-
mount package and is specified over the TA = –40°C
to +125°C temperature range.
Device Information(1)
PART NUMBER PACKAGE BODY SIZE (NOM)
INA317 VSSOP (8) 3.00 mm × 3.00 mm
(1) For all available packages, see the orderable addendum at
the end of the data sheet.
Simplified Schematic
An IMPORTANT NOTICE at the end of this data sheet addresses availability, warranty, changes, use in safety-critical applications,
intellectual property matters and other important disclaimers. PRODUCTION DATA.
MCP6291, MCP6292, MCP6294
SBOS879D –JULY 2017–REVISED OCTOBER 2019
MCP629x 10-MHz, Rail-to-Rail Operational Amplifier
1
1 Features
1• Gain bandwidth product: 10-MHz typical
• Operating supply voltage: 2.4 V to 5.5 V
• Rail-to-rail input/output
• Low input bias current: 1 pA
• Low quiescent current: 0.6 mA
• Input voltage noise: 8.7 nV/ Hz at f = 10 kHz
• Internal RF and EMI filter
• Extended temperature range: –40°C to 125°C
• Unity-gain stable
• Easier to stabilize with higher capacitive load due
to resistive open-loop output impedance
2 Applications
• Power modules
• Smoke detectors
• HVAC: heating, ventilating, and air conditioning
• Battery-powered applications
• Sensor signal conditioning
• Photodiode amplifier
• Analog filters
• Medical instrumentation
• Notebooks and PDAs
• Barcode scanners
• Audio receiver
• Automotive infotainment
3 Description
The MCP6291 (single), MCP6292 (dual), and
MCP6294 (quad) devices comprise a family of
general-purpose, low-power operational amplifiers.
Features such as rail-to-rail input and output swings,
low quiescent current (600- A/ch typical) combined
with a wide bandwidth of 10 MHz, and low noise (8.7
nV/ Hz at 10 kHz) make this family attractive for a
variety of applications that require a balance between
cost and performance. The low input bias current
enables the family to be used in applications with
high-source impedances.
The robust design of the MCP629x provides ease-of-
use to the circuit designer: a unity-gain stable,
integrated RFI and EMI rejection filter, no phase
reversal in overdrive condition, and high electrostatic
discharge (ESD) protection (4-kV HBM).
The MCP629x family operates over the extended
temperature range of –40°C to 125°C. The family has
a power supply range of 2.4 V to 5.5 V.
Device Information(1)
PART NUMBER PACKAGE BODY SIZE (NOM)
MCP6291
SOT-23 (5) 1.60 mm × 2.90 mm
SC70 (5) 1.25 mm × 2.00 mm
MCP6292
SOIC (8) 3.91 mm × 4.90 mm
VSSOP (8) 3.00 mm × 3.00 mm
SOT-23 (8) 1.60 mm × 2.90 mm
MCP6294
SOIC (14) 8.65 mm × 3.91 mm
TSSOP (14) 4.40 mm × 5.00 mm
(1) For all available packages, see the orderable addendum at
the end of the data sheet.
Low-Side Motor Control
Small-Signal Overshoot vs Load Capacitance
VBPW34FAS, VBPW34FASR 
  
www,vishay.com 
  
Vishay Semiconductors 
Silicon PIN Photodiode 
> 
 
VBPW34FAS 
VBPW34FASR 
21726 
DESCRIPTION 
VBPW34FAS and VBPW34FASR are high speed and high 
sensitive PIN photodiodes. It is a surface mount device 
(SMD) including the chip with a 7.5 mm? sensitive area and 
a daylight blocking filter matched with IR emitters operating 
at wavelength 870 nm or 950 nm. 
  
FEATURES 
e Package type: surface mount 
+ Package form: GW, RGW Pbrfres 
e Dimensions (L x W x H in mm): 6.4 x 3.9 x 1.2 
e Radiant sensitive area (in mm): 7.5 
     
e High radiant sensitivity RoHS 
COMPLIANT 
e Daylight blocking filter matched with 870 nmto  haLocen 
950 nm emitters FREE 
e Fast response times 
e Angle of half sensitivity: p = + 65? 
Floor life: 168 h, MSL 3, acc. J-STD-020 
Lead (Pb)-free reflow soldering 
Compliant to RoHS Directive 2002/95/EC and in 
accordance to WEEE 2002/96/EC 
Halogen-free according to IEC 61249-2-21 definition 
APPLICATIONS 
e High speed detector for infrared radiation 
e Infrared remote control and free air data 
transmissionsystems, e.g. in combination with TSFFxxxx 
          
          
PRODUCT SUMMARY 
COMPONENT lra (1A) e (deg) 20.5 (nm) 
VBPW34FAS 55 165 780 to 1050 
VBPW34FASR 55 +65 780 to 1050 
Note 
e Test conditions see table “Basic Characteristics” 
ORDERING INFORMATION 
ORDERING CODE PACKAGING REMARKS PACKAGE FORM 
VBPW34FAS Tape and reel MOG: 1000 pcs, 1000 pcs/reel Gullwing 
VBPW34FASR Tape and reel MOG: 1000 pcs, 1000 pcs/reel Reverse gullwing 
Note 
e MOQG: minimum order quantity 
ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS (Tamb = 25 *C, unless otherwise specified) 
      
PARAMETER TEST CONDITION SYMBOL VALUE UNIT 
Reverse voltage Va 60 V 
Power dissipation Tamb £25 *C Py 215 mW 
Junction temperature Ti 100 ”C 
Operating temperature range Tamb - 40 to + 100 *“C 
Storage temperature range Tstg - 40 to + 100 *C 
Soldering temperature Acc. reflow sloder profile fig. 8 Tsd 260 *C 
Thermal resistance junction/ambient RinJA 350 K/W         
Rev. 1.2, 24-Aug-11 Document Number: 81127 
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ARE SUBJECT TO SPECIFIC DISCLAIMERS, SET FORTH AT www.vishay.com/doc?91000
Kingbright 
DESCRIPTION 
e. F3 Made with Gallium Arsenide Infrared Emitting diodes 
FEATURES 
+ Mechanically and spectrally matched to the phototransistor 
e Package: 2000 pcs / reel 
+. Moisture sensitivity level: 3 
e RoHS compliant 
APPLICATIONS 
e Infrared Illumination for cameras 
e Machine vision systems 
+ Surveillance systems 
+ Industrial electronics 
e IR data transmission 
e Remote control 
Y | -_/ 
PACKAGE DIMENSIONS 
3.5(0.138)+0.2 
Polarity mark 3.2(0.126)£0.2 
 
  
  
2 > ! 
| 2.2(0.087) 
  m
7
 
tE
 
a
 
1 [ 
Ú Ll 
2.8(0.11)+0.2 | 
| $2.4(0.094) 
NM / y 
| | a | 1 d 2              
     
0.2(0.008)+0.1 
l 
JJ] T 
0.150.008) 1 | / 0810.31) | 
$0.05. A— il E! 3 1.9(0.075)+0.2 
     A E
po 
0.8(0.031)+0.3  0,1(0.004) 
Nom. 
RECOMMENDED SOLDERING PATTERN 
(units : mm; tolerance : + 0.1) 
    
  
o
e
 
          
 
Notes: 
1. All dimensions are in millimeters (inches). 
2. Tolerance is +0.25(0.01”) unless otherwise noted. 
3. The specifications, characteristics and technical data described in the datasheet are subject to 
change without prior notice. 
4. The device has a single mounting surface. The device must be mounted according to the specifications. 
 
  
    
  
      
 
SELECTION GUIDE 
7% Po (mWisr) € 20mA *! Viewing Angle |"! 
Part Number a Lens Type 
Min. Typ. 201/2 
1.6 4 
AA3528F3S Infrared (GaAs) Water Clear 120 
*1.2 *2.5 
Notes: 
1. 01/2 is the angle from optical centerline where the luminous intensity is 1/2 of the optical peak value. 
2, Radiant Intensity / luminous flux: +/-15%. 
* Radiant intensity value is traceable to CIE127-2007 standards. 
fas w 
SÍ mas 02017 Kingbright. All Rights Reserved. Spec No: DSALO863 / 1201004680 RevNo: V.8A Date: 09/06/2017 Page 1/4
AA3528F3S
3.5 x 2.8 mm Infrared Emitting Diode 
Kingbright 
  
ELECTRICAL / OPTICAL CHARACTERISTICS at T,=25"C 
  
 
 
           
  
  
  
Value 
Parameter Symbol Emitting Color Unit 
Typ. Max. 
Wavelength at Peak Emission If = 20mA Apeak Infrared 940 - nm 
i 9, Spectral Bandwidth at 50% d REL MAX AM Infrared 50 - nm 
If = 20mA 
Capacitance Cc Infrared 90 - pF 
Forward Voltage If = 20mA Vf!!! Infrared 1.2 1.6 V 
Reverse Current (Vr = 5V) Ir Infrared - 10 uA 
Temperature Coefficient of Wavelength o lf=20mA, -10C <T<85*C TC, Infrared 0.3 - nm/*C 
Temperature Coefficient of Vf o 
lr = 20mA, -109C <T< 85" TCy Infrared -1.2 - mV/*C 
Notes: 
1. Forward voltage: 10.1V. 
2. Wavelength value is traceable to CIE127-2007 standards. 
3. Excess driving current and / or operating temperature higher than recommended conditions may resulí in severe light degradation or premature failure. 
ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS at T,=25"C 
Parameter Symbol Value Unit 
Power Dissipation Pp 90 mW 
Reverse Voltage Vr 5 v 
Junction Temperature T 115 “C 
Operating Temperature Top -40 to +85 "Cc 
Storage Temperature Tstg -40 to +85 *“C 
DC Forward Current lr 50 mA 
Peak Forward Current Ig 4 1200 mA 
Electrostatic Discharge Threshold (HBM) - 8000 V 
Thermal Resistance (Junction / Ambient) Ren ya A 210 "CM 
Thermal Resistance (Junction / Solder point) Rin ys A 90 “CIW       
Notes: 
1. 1/100 Duty Cycle, 10us Pulse Width. 
2. Rin ya ¡Rin ss Results from mounting on PC board FR4 (pad size > 16 mm? per pad). 
3. Relative humidity levels maintained between 40% and 60% in production area are recommended to avoid the build-up of static electricity — Ref JEDEC/JESD625-A and JEDEC/J-STD-033. 
gua | Í 
le) y £ ños 92017 Kingbright. All Rights Reserved. Spec No: DSALO863 / 1201004680 RevNo: V.8A Date: 09/06/2017 Page 2/4
AA3528F3S
Bibliografía
[1] Tehrani, Kiana, Andrew Michael., Wearable Technology and Wearable Devices:
Everything You Need to Know., Wearable Devices Magazine, WearableDevices.com,
March 2014. Web.
[2] Suphan Nasir, Yigit Yurder, Consumers’ and Physicians’ Perceptions about High
Tech Wearable Health Products, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume
195,2015, Pages 1261-1267.
[3] J. A. Rogers and Y. Huang, A curvy, stretchy future for electronics, Proc. Natl. Acad.
Sci. U. S. A., vol. 106, Jul. 2009, pp. 10875–10876.
[4] Dias, D., & Paulo Silva Cunha, J. (2018). Wearable Health Devices-Vital Sign Moni-
toring, Systems and Technologies. Sensors (Basel, Switzerland), 18(8), 2414.
[5] Rim Negra, Imen Jemili, Abdelfettah Belghith. Wireless Body Area Networks: Ap-
plications and Technologies, Procedia Computer Science, Volume 83, 2016, Pages
1274-1281,
[6] Sungmee Park and S. Jayaraman., Enhancing the quality of life through wearable
technology, in IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine, vol. 22, no. 3,
pp. 41-48, May-June 2003.
[7] S. C. Mukhopadhyay, Wearable Sensors for Human Activity Monitoring: A Review, in
IEEE Sensors Journal, vol. 15, no. 3, pp. 1321-1330, March 2015.
[8] Villegas González, Juliana, Villegas Arenas, Oscar Alberto, Villegas Gonzá-
lez, Valentina Semiología de los signos vitales: Una mirada novedosa a un
problema vigente. Archivos de Medicina (Col) [en linea]. 2012, 12(2), 221-
240[fecha de Consulta 5 de Mayo de 2020]. ISSN: 1657-320X. Disponible en:
https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=273825390009
103
Bibliografía
[9] Audrey Berman, Shirlee J.Snyder, Barbara Kozier, Glenora Erb. Fundamentos de
Enfermería Concepros, proceso y prácticas Vol II. 8va Ed. Madrid. Parson Educación
S.A., pp. 526-561, 2008
[10] J.A.F. Tresguerres, C. Ariznavarreta, V. Cachofeiro, D.Cardinali, E. Escrich, P. Gil
Loyzaga, V. Lahera Juliá, F. Mora Teruel, M. Romano Pardo, J. Tamargo Menéndez.
Fisiología Humana. 3a Ed. Madrid. McGraw-Hill Interamericana de españa S.A.U.,
pp.485-584, 2005.
[11] María Agustina Miragaya, Osvaldo Federico Magri. Ecuación mas conveniente pa-
ra predecir frecuencia cardíaca esperada en esfuerzo. [en línea] Revista Insuficien-
cia Cardíaca, 2016. [fecha de consulta 5 de Mayo de 2020]. ISSN: 1850-1044.
Disponible en: http://www.insuficienciacardiaca.org/pdf/v11n2_16/56Ecuacion-
Miragaya.pdf.
[12] Guyton & Hall. Tratado de fisiología médica. 12va Ed. Jackson, Mississippi, Centro
Médico de la Universidad de Mississippi, Elseiver, pp.465, 2011.
[13] Prías-Barragán, J.J. & Navarro Perez, Alvaro Andres & Padilla, Jose. Instrumenta-
tion System for Measurement Temperature, pH and Dissolved Oxygen present in Fish
Farming Under Condition of Artificial Pond. 2013, Scientia Et Technica. 18. pp. 402.
[14] Webster, John. Measurement, Instrumentation, and Sensors Handbook. CRC Press
(1998).
[15] M.I. Larry Escobar Salguero. Diseño de Filtros Digitales. Facultad de Ingeniería,
UNAM, marzo 2006. [en linea] [fecha de consulta 15 de Mayo de 2020]. Disponible
en: http://odin.fi-b.unam.mx/labdsp/files/libros/filtros.pdf
[16] Kerry Lacanette. A Basic Introduction to Filters - Active, Passive, and Swit-
ched Capacitor. National Semiconductor, Application Note 779, 2010.
[en linea] [fecha de consulta 15 de Mayo de 2020]. Disponible en:
http://www.ti.com/lit/an/snoa224a/snoa224a.pdf
[17] Thomas L. Floyd. Fundamentos de sistemas digitales. 9a Edición. Pearson Educación
S.A., Madrid, 2006.
[18] Joseph Wu. A Basic Guide to RTD Measurements. Textas Instruments, Application
Report SBAA2758, June 2018. [en linea, fecha de última consulta: 15 de junio de
104
Bibliografía
2020.] Disponible en: https://www.ti.com/lit/an/sbaa275/sbaa275.pdf
[19] S. Gil. Experimentos de Física de bajo costo, usando TIC’s. Universidad Nacional de
San Martín, Buenos Aires, Argentina, marzo de 2016.
[20] Aymen A. Alian, Kirk H. Shelley, Photoplethysmography. Best Practice & Research
Clinical Anaesthesiology, Volume 28, Issue 4, 2014, Pages 395-406, ISSN 1521-
6896.
[21] Santiago Lopez. Pulse Oximeter Fundamentals and Design. Freescale Se-
miconductor, Application Note document number: AN4327, 2012. [en lí-
nea, última fecha de consulta: 10 de junio de 2020]. Disponible en:
https://www.nxp.com/docs/en/application-note/AN4327.pdf
[22] Michael Barr, Andy Oram. Programming Embedded Systems in C and C++, 1st edi-
tion, 1999. O’Reilly & Associates, Inc., USA.
[23] E. A. Lee and S.A. Seshia. Introduction to Embedded Systems - A Cyber-Physical
Systems Approach. 2nd ed. MIT Press, 2017.
[24] R. Bannatyne and G. Viot, Introduction to microcontrollers. I, Wescon/98. Confe-
rence Proceedings (Cat. No.98CH36265), Anaheim, CA, USA, 1998, pp. 350-360,
doi: 10.1109/WESCON.1998.716623.
[25] Allan Huynh. Study of Wired and Wireless Data Transmissions. Linköping Studies
in Science and Technology Dissertations, No. 1352, Linköpings University, Sweden
2010.
[26] A. A. S. Reaz, R. Alam, B. Kamal and F. Alam, Application development for Bluetooth
embedded systems, 8th International Multitopic Conference, 2004. Proceedings of
INMIC 2004., Lahore, 2004, pp. 244-249, doi: 10.1109/INMIC.2004.1492883.
[27] Texas Instruments, Bluetooth Low Energy Sotware Developer’s Gui-
de - Developing a Bluetooth Low Energy Application, version 3.00.1.
[en línea, fecha de última consulta: 11 de junio de 2020]. Dis-
ponible en: http://software-dl.ti.com/lprf/simplelink_ cc2640r2_ sd-
k/1.30.00.25/exports/docs/blestack/ble_ sw_ dev_ guide/html/u-
stack/index.html
105
Bibliografía
[28] K.C.Wang. Embedded and Real-Time Operating Systems. Springer International
Publishing, 2017. School of Electrical Engenieering and Computer Science Wa-
shingthon State University, Pullman, WA, USA.
[29] Bezboruah, Tulshi. Mobile Computing: The Emerging Technology, Sensing, Challenges
and Applications. 2011. 4. 165-174.
106