Se ha desarrollado una nueva herramienta para la estimación tanto de la presión arterial central como de la dinámica de canal desconocida. Dadas dos mediciones de forma de onda periférica, este nuevo algoritmo de procesamiento de señales genera dos modelos que representan el distinto comportamiento dinámico de la rama asociado a las señales medidas. El marco de esta metodología se basa en una técnica de deconvolución ciega multicanal (MBD) que se ha reformulado para utilizar el cálculo estocástico (SC). La técnica se basa en MBD de sistema dinámico se analizan matemáticamente, con el fin de reconstruir la entrada común no observada dentro de un factor de escala arbitraria. El proceso de convolución se modela como un filtro de respuesta a impulsos finitos (FIR) con coeficientes desconocidos. La señal de origen también es desconocida. Suponiendo que uno de los coeficientes del filtro FIR varíe en el tiempo, hemos podido obtener resultados de estimación precisos para la señal de origen, aunque se desconozca el orden del filtro. Los coeficientes del filtro variables en el tiempo se han estimado mediante el algoritmo SC, y hemos podido deconvolver las mediciones y obtener tanto la señal de origen como la ruta de convolución. Los resultados positivos demuestran que el enfoque SC es superior a los métodos convencionales.
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