Stress and heart rate: significant parameters and their variations

The aim of this paper is to identify heart rate parameters with higher significant values when a set of people are performing a task under stress condition. In order to accomplish this, one computer application with arithmetic and memory activities which lets drive the subjects to different stages of activity and stress has been designed. Tests are formed by initial and final rest periods and three task phases with incremental stressful level. Electrocardiogram is measured in each state and parameters are extracted from it. A statistical study using analysis of variance (ANOVA) is done to see which ones are the most significant. It is concluded that the median of RR segments is the parameter to best determine the state of stress.Regional Government of Andalusia (p08-TIC-3631

Procesamiento y caracterización de bioseñales para su uso en interfaces de control y afectividad

Las interfaces HCI y PC basadas en bioseñales constan de 3 fases: la captación de los datos, procesamiento y actuación sobre el sistema. El trabajo de esta tesis está centrado en el bloque de procesamiento de la información registrada por los electrodos. La naturaleza heterogénea de las bioseñales implica diferentes técnicas de captación y procesamiento para destacar y detectar aquellos elementos que son útiles para el objetivo que se busca. Para interfaces HCI, las señales deben se susceptibles de ser modificadas según la voluntad del individuo, destacando los transitorios asociados a estas acciones y minimizando aquellos elementos que puedan interferir negativamente, mientras que para PC los datos deben de contener información relativa al estado emocional del sujeto. El procesamiento de los datos es un elemento esencial para obtener unos resultados satisfactorios. A lo largo de la presente tesis se han expuesto dos técnicas de procesamiento basadas en la aplicación de envolventes inferiores, para eliminar o destacar transitorios en forma de campanas cóncavas/convexas de las señales EOG y ECG, y se han analizado las variaciones de las mismas junto a los datos de EEG ante situaciones de estrés y control de un teclado virtual