Security Concept Under the IoT Context

El preprocesado se realiza en un objeto llamado Preprocesado. Por simplicidad, este implementa un filtro de Butterworth paso banda. Los parámetros que recibe el constructor de este objeto son:

§ Orden del filtro § Frecuencias de corte

§ Fichero de texto que debe indicar el nombre de la sesión y sujeto del que se quiere extraer la información de la base de datos local PTB para después preprocesar su señal.

Como ya se sabe, cuando recibimos una señal de ECG y la se quiere analizar, ya sea para el propósito biométrico o para el diagnóstico clínico, lo primero que debemos hacer es eliminar los posibles

Artefactos en ECG

EMG 40-250 Hz

em 1-10 Hz

pw 50/60 Hz

bw < 1Hz

Tabla 14 – Principales artefactos en ECG.

Para eliminar los artefactos se debe filtrar la señal. Si se consultan los artículos de investigación de los que se ha partido en la Tabla13 (Plataniotis y Hatzinakos [3] y Plataniotis et al. [2]) para saber la elección del tipo de filtro utilizado, se observa que se trata de un filtro paso banda IIR de Butterworth de orden 4 de frecuencias de corte 1-40Hz en un caso y de 0.5-40Hz en el otro respectivamente. Como en Plataniotis y Hatzinakos [3] utilizan tanto DCT como LDA, igual que lo que se pretende realizar, se eligió finalmente el filtro paso banda IIR de Butterworth de orden 4 con 1-40 Hz

como frecuencias de corte. La justificación que hemos encontrado por la cual estos artículos han utilizado este filtro es por lo siguiente:

§ Un filtro IIR tiene una respuesta impulsiva más corta y permite crear filtros de orden más alto. El orden del filtro afecta, principalmente, a la pendiente del filtro de la banda de transición, haciéndolo más abrupto cuanto mayor es el orden. Si utilizamos un Filtro IIR para este caso, el coste computacional es menor que con un filtro FIR del mismo orden. § Este tipo de filtrado es muy típico en el ámbito clínico. Si se observa la Tabla 12 se verá que

los sujetos de los que se ha obtenido su señal de ECG estaban en reposo y con 15 electrodos, lo cual indica que la adquisición ha sido on-the-person. Y tiene sentido aplicar este tipo de filtro ya que es el típico que se usa en estas condiciones de grabación para eliminar el artefacto bw, que como se ve en la Tabla 14 tiene componentes espectrales menores de 1Hz, y el artefacto pw, cuyo contenido espectral es un pico en 60 o 50 Hz.

Si diseñamos este filtro en MATLAB, obtenemos la respuesta en frecuencia mostrada en la Figura 39:

El problema de utilizar un filtro IIR es, como ya se mencionó en el trabajo, que estos introducen una distorsión de fase debido a que el retardo de grupo no es constante porque el filtro no presenta una respuesta lineal en la fase. Esto representaría, si no se tuviera en cuenta, un serio problema en el rendimiento del sistema ya que, las señales de ECG en el domino temporal, se verían alteradas. No obstante, MATLAB proporciona una solución: la función filtfilt. Esta función implementa la técnica

forward-backward filtering que consiste en filtrar hacia adelante y hacia atrás, eliminando la distorsión de fase y, por lo tanto, anulando el retardo de grupo. Para entender mejor el error que aparecería si no se usa filtfilt, se presenta el siguiente ejemplo desarrollado en MATLAB [56]:

§ Se parte de una señal de ECG muestreada a 500Hz a la que se le ha añadido ruido blanco gaussiano. Esta toma la forma de la figura 40:

Figura 40 – ECG más Ruido blanco Gaussiano.

§ Con el objetivo de eliminar las componentes espectrales por encima de los 75 Hz, se procede a la construcción de un filtro paso bajo, con 1dB de rizado en la banda de paso y 60 dB de atenuación en la banda atenuada. Si la señal anterior la filtramos sin usar filtfilt se obtiene la Figura 41:

Se observa que, efectivamente, el filtro cumple con lo esperado, pero desplaza la señal. Algo que no interesa. Además, no desplaza todas las componentes frecuenciales por igual ya que, como vemos en la figura 42, el retardo de grupo no es constante en frecuencia, lo cual provocará la distorsión de la señal en tiempo:

Figura 42 – Retardo de grupo del filtro diseñado.

§ Para solucionarlo se utiliza la función filtfilt, que emplea la técnica forward-backward filtering y obtenemos los resultados de la Figura 43:

Figura 43 – Resultados con filtrado normal y con filtfilt.

Se observa como el retardo de grupo introducido por el filtro IIR se ha reducido a cero y la señal de color rojo está alineada en tiempo con la señal original.

Se deduce que es fundamental aplicar filtfilt como técnica de filtrado a las señales que se seleccionen de la base de datos local PTB para evitar problemas de distorsión en la señal de ECG. La Figura 44 resume las acciones llevadas a cabo por este bloque:

Figura 44 – Función del preprocesador.

A la salida del Preprocesado se tendrán los 15 canales de las sesiones de cada uno de los sujetos seleccionados en el archivo de texto con los artefactos eliminados y las señales preparadas para el siguiente bloque.