Research on Biomedical Engineering
https://rbejournal.org/article/5889fbb95d01231a018b4778
Research on Biomedical Engineering
Original Article

AVALIAÇÃO DO ERRO DE QUANTIFIZAÇÃO DA CONVERSÃO A/D PARA SINAIS ELETROENCEFALOGRÁFICOS

QUANTIZATION ERROR EVALUATION FOR A/D CONVERSION Of ELECTROENGEPHALOGRAPHIG SIGNALS

Cardoso, S.M.; Nadal, Jurandir; Infantosi, Antonio Fernando Catelli

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Resumo

O processamento digitaL de sinais eletroencefalográficos requer a prévia conversão A/D destes sinais. A variabilidade de amplitudes do EEG ao longo do tempo, conjugada com a necessidade de processar simultaneamente várias derivações de diferentes amplitudes, com mesma amplificação, impede a utilização eficiente da faixa dinâmica do conversor. Há uma perda de resolução do sinal digitalizado e o erro de quantização pode tornar-se significativo. O presente trabalho apresenta uma metodologia para avaliação do erro de quantização em sinais de EEG, resultante da utilização de conversores A/D de 12, 10 e 8 "bits". Os os sinais digitalizados com 12 "bits" foram tomados como referência, a partir da qual, sinais de 10 e 8 "bits" foram obtidos ignorando-se 05 "bits" menos significativos. Utilizando-se as estimativas espectrais de potência dos sinais o erro relativo ao sinal de 12 "bits" foi determinado para cada componente espectral e ritmo do EEG. Os resultados demonstram o progressivo aumento do erro com a redução do número de "bits" e da amplitude do EEG. Procedimentos auxiliares à adequada utilização e escolha de conversores A/D são propostos para a digitalização de sinais eletroencefalográficos.

Palavras-chave

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Abstract

Digital signal processing techniques appllied to EEG data requires previous A/D conversion. The adequate use of de dynamic range of A/D converters depends on the amplitude variabillity of the EEG signals, and the needs of simultaneously processing several derivations - with different amplitude ranges using a same amplification. This consideration can imply in reducing resolution, and so the quantization error can result significant. This paper endeavours to develop a methodology to evaluate the quantization error in EEG signals digltized with 12, 10 and 8 bits. The 12 bits EEG was taking as a reference whereby 10 and 8 bits signals were obtained by ignoring the less significant bits. Using the estimated power spectra, the relative error to 12 bits signal was determined for each spectral component and rithms of the EEG. The results indicate that the error increases by decreasing the number of bits and the amplitude of the signals. from this analysis, procedures for the adequate use of A/D converters for digitizing EEG data could be suggested
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