https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/2753 Tesis, tesinas y trabajos de grado de los posgrados de la UASLP Sat, 13 Jun 2026 10:14:46 GMT 2026-06-13T10:14:46Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10007 Sistema de asistencia para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares basado en procesamiento de señales electrocardiográficas y árboles de decisión Navarro Ramírez, Alberto Jorge En esta tesis se presenta el diseño, implementación y validación de un sistema de diag nóstico cardiovascular asistido que combina hardware de bajo costo (OpenBCI Ganglion y computadoras portátiles convencionales) con software ligero basado en Python, BrainFlow, PHP y MySQL. El flujo completo integra la adquisición de señal ECG en tiempo real, el filtrado digital, la extracción de once atributos clínicos esenciales y la clasificación mediante un árbol de decisión (CART) optimizado, entrenado y calibrado para emitir un diagnóstico preliminar NORMAL o ANORMAL que el médico puede revisar, así como la visualización interactiva vía web. Los resultados en laboratorio controlado y con voluntarios sanos mostraron una detección de picos R con más del 97 % de exactitud y un error medio en intervalos RR inferior a 5ms. En el conjunto de 90 registros etiquetados (45 normales y 45 anormales) utilizado para entrenamiento y validación cruzada en 8 pliegues, el clasificador CART alcanzó una exactitud media del 84.44 %, un F1-macro del 84.38 %, un recall del 77.78 % para la clase normal y del 91.11 % para la clase anormal, así como un AUC-ROC del 85.83 %. El sistema web, desarrollado con Bootstrap y Plotly, facilita la revisión remota de trazas ECG y la exportación de reportes en PDF. Este trabajo demuestra que es posible ofrecer un apoyo diagnóstico preliminar fiable, de baja latencia y costo reducido (hardware menor a 500USD, hospedaje menor a 5USD/mes), apto para entornos de atención primaria y telemedicina en zonas de conectividad limitada. Se discuten fortalezas, limitaciones y líneas de trabajo futuro, entre ellas el soporte multicanal, el uso de modelos híbridos y la corrección avanzada de artefactos por movimiento. El énfasis en algoritmos interpretables y en un flujo completo —de la adquisición a la visualización— busca facilitar la adopción clínica y la colaboración entre ingeniería y medicina.; This master’s thesis presents the design, implementation, and validation of an assisted cardiovascular diagnostic system that combines low-cost hardware (OpenBCI Ganglion and standard laptops) with lightweight software built on Python, BrainFlow, PHP, and MySQL. The end-to-end pipeline encompasses real-time ECG acquisition, digital filtering, extraction of eleven essential clinical features, and classification using an optimized decision tree (CART) trained and calibrated to provide a preliminary NORMAL vs. ABNORMAL diagnosis that can be reviewed by the physician, together with an interactive web-based visualization mo dule. Experiments in a controlled laboratory setting with healthy volunteers yielded R-peak detection accuracy above 97 % and mean RR-interval errors below 5ms. On a dataset of 90 labeled records (45 normal and 45 abnormal) used for training and 8-fold cross-validation, the CART classifier achieved an average accuracy of 84.44 %, an F1-macro of 84.38 %, recall values of 77.78 % for the normal class and 91.11 % for the abnormal class, and an AUC-ROC of 85.83 %. The web interface, developed with Bootstrap and Plotly, enables remote review of ECG traces and the export of PDF reports. This work shows that reliable preliminary cardiac diagnoses can be delivered with low latency and reduced cost (hardware below 500USD, hosting below 5USD/month), making the system suitable for primary care and telemedicine in resource-constrained or limited connectivity settings. Strengths, limitations, and future research lines are discussed, inclu ding multichannel support, hybrid modeling, and advanced motion-artifact correction. The emphasis on interpretable algorithms and a complete pipeline—from acquisition to visuali zation—seeks to facilitate clinical adoption and foster collaboration between engineering and medicine. Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMT https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10007 2026-02-01T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10006 Sistema multicanal de adquisición y separación de ECG materno y fetal Arellano Zuvieta, Edgar Eduardo La frecuencia cardiaca fetal (fHR) es un parámetro crucial para evaluar el bienestar fetal, tanto antes como durante el parto. Actualmente, las técnicas más utilizadas para el monitoreo de la fHR son el Doppler fetal y la cardiotocografía, tecnologías validadas clínicamente pero que presentan ciertas limitaciones en precisión debido a la falta de una referencia explícita en comparación con el electrocardiograma fetal (fECG), el cual tiene un uso limitado ya que es un procedimiento sumamente invasivo. El fECG proporciona una medición más precisa de la fHR gracias a la identificación exacta del pico R. Estas restricciones han motivado la exploración de estrategias no invasivas para el monitoreo de la fHR, como lo es la extracción del fECG a partir del ECG abdominal materno (aECG). En esta tesis se diseña, desarrolla e implementa un sistema multicanal portátil para la adquisición y separación simultánea de ECG materno y fetal. El enfoque metodológico com bina técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS), con énfasis en Análisis de Componentes Principales (PCA), y filtrado adaptativo basado en el metodo Minimos Cuadradros Recursivo (RLS) para la extracción del fECG a partir del aECG. El sistema consta de un simulador de cuatro canales que reproduce mezclas de señales basadas en la base de datos ADFECGDB de PhysioNet y un dispositivo de adquisición de cuatro canales, y un sistema embebido que ejecuta el algoritmo de separación. El algoritmo propuesto comienza con una etapa de preprocesamiento aplicada a los cuatro canales de entrada, cuyo objetivo es resaltar los complejos QRS tanto maternos como fetales, al tiempo que se atenúan componentes irrelevantes de la señal. A continuación, se aplica PCA sobre las señales preprocesadas, extrayendo dos componentes principales que capturan la mayor variabilidad del conjunto de datos. El primer componente contiene principalmente información fetal con residuos maternos, mientras que el segundo componente representa predominantemen te actividad materna. Ambos componentes se emplean como señales de entrada para un filtro adaptativo RLS: el componente materno se utiliza como señal de referencia y el componente fetal como señal deseada. De esta forma, el filtro estima una señal de ECG con predominancia fetal, con mínima interferencia materna. Finalmente, se aplica el algoritmo de Pan-Tompkins para detectar los picos R fetales, a partir de los cuales se calcula tanto la señal de frecuencia cardiaca fetal como el ECG fetal promedio. En el análisis de desempeño para la detección de picos R fetales, se alcanzaron valores su periores al 90% en métricas clave como precisión (PPV), sensibilidad (SEN), exactitud (ACC) y F1-score, junto con errores de localización reducidos y una alta correlación con las anotaciones de referencia de la base de datos. Asimismo, se evaluó la similitud morfológica del ECG fetal promedio estimado frente al de referencia, empleando métricas como el error cuadrático medio normalizado (NRMSE), el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de correlación, obte niéndose resultados favorables en todos los pacientes y canales analizados. Además, los datos obtenidos a partir de la implementación en el sistema embebido fueron comparables con los resultados obtenidos en un entorno de cómputo, lo que respalda la viabilidad de ejecutar el algoritmo propuesto en plataformas embebidas portatiles. Estos resultados respaldan que la implementación híbrida basada en PCA y filtrado RLS representa una alternativa prometedora para el monitoreo fetal no invasivo. La propuesta de muestra un desempeño competitivo frente a métodos del estado del arte, y establece una base sólida para futuras validaciones clínicas, así como para la mejora en la robustez del algoritmo y del sistema embebido.; Fetal heart rate (fHR) is a crucial parameter for assessing fetal well-being, both before and during labor. Currently, the most widely used techniques for monitoring fHR are fetal Dop pler and cardiotocography—clinically validated technologies that, nonetheless, present certain accuracy limitations due to the lack of an explicit reference when compared to the fetal elec trocardiogram (fECG). The latter enables more precise measurement of fHR by allowing direct identification of the R-peaks, but its use is restricted due to the highly invasive nature of the procedure. These limitations have motivated the exploration of non-invasive strategies for fHR monitoring, such as extracting the fECG from the maternal abdominal ECG (aECG). This thesis presents the design, development, and implementation of a portable multichan nel system for the simultaneous acquisition and separation of maternal and fetal ECG signals. The methodological approach combines Blind Source Separation (BSS) techniques, particularly Principal Component Analysis (PCA), and adaptive filtering based on the Recursive Least Squares (RLS) method to extract the fECG from the aECG. The system consists of a four channel simulator that reproduces signal mixtures based on the PhysioNet ADFECGDB data base, a four-channel acquisition device, and an embedded system that executes the separation algorithm. The proposed algorithm begins with a preprocessing stage applied to the four input chan nels, aimed at enhancing both maternal and fetal QRS complexes while attenuating irrelevant components. PCA is then applied to the preprocessed signals to extract two principal compo nents that capture the most variability in the data. The first component primarily contains fetal information with residual maternal content, whereas the second component mainly repre sents maternal activity. These two components are used as input to an RLS adaptive filter: the maternal component as the reference signal and the fetal component as the desired signal. The filter estimates a fetal-dominant ECG signal with minimal maternal interference. Finally, the Pan-Tompkins algorithm is applied to detect fetal R-peaks, from which both the fHR signal and the average fECG waveform are derived. In the performance analysis for fetal R-peak detection, the algorithm achieved values above 90%in key metrics such as positive predictive value (PPV), sensitivity (SEN), accuracy (ACC), and F1-score, along with low localization errors and high correlation values with the reference annotations from the database. Additionally, the morphological similarity of the estimated fECG compared to the reference one was evaluated using metrics such as normalized root mean square error (NRMSE), mean absolute error (MAE), and correlation coefficient, yielding favorable results across all patients and channels. Moreover, the results obtained from the embedded implementation were comparable to those obtained in a computer environment, supporting the feasibility of running the proposed algorithm on low-power embedded platforms. These results support that the hybrid implementation based on PCA and RLS filtering is a promising alternative for non-invasive fetal monitoring. The proposed method demons trates competitive performance compared to state-of-the-art approaches and provides a solid foundation for future clinical validation and improvements. Sat, 01 Nov 2025 00:00:00 GMT https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10006 2025-11-01T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10004 Estudio e implementación del control predictivo en microinversores fotovoltaicos interconectados a la red Viramontes Espinoza, Luz Mariana El control predictivo basado en modelo (MPC) es una estrategia que abarca un amplio conjunto de métodos que emplean un modelo explícito del sistema para calcular la señal de control mediante la minimización de una función objetivo. En este trabajo de tesis se aborda el estudio e implementación del control predictivo generalizado (GPC), el cual utiliza un modelo de función de transferencia expresado en forma de un modelo CARIMA. Se realiza una revisión del estado del arte del MPC aplicado a convertidores en electrónica de potencia, lo que permite identificar las estrategias comúnmente empleadas en este tipo de sistemas. En la literatura se reporta una amplia cantidad de trabajos relacionados con el control predictivo en electrónica de potencia, empleando en su mayoría el control predictivo basado en conjunto de control finito (FCS-MPC). En cambio, la estrategia GPC se ha reportado poco en este tipo de aplicaciones, e incluso su uso en sistemas fotovoltaicos es casi nulo. Los sistemas fotovoltaicos son de particular interés en el área de control, debido a que el punto de operación puede variar de manera significativa entre la condición de potencia nula y la de máxima potencia, en función de la irradiancia solar disponible en cada instante. Después de una revisión de topologías de microinversores fotovoltaicos, se selecciona una configuración y la estrategia de control a emplear. El sistema bajo estudio corresponde a un microinversor conformado por dos etapas. La primera está integrada por un convertidor elevador alimentado por un panel fotovoltaico, mientras que la segunda corresponde a un inversor monofásico puente H conectado a la red eléctrica. Ambas etapas están unidas mediante un bus de CD, lo que permite considerar el sistema desacoplado y, por tanto, aplicar estrategias de control independientes en cada etapa. Además, se realiza el dimensionamiento de los elementos pasivos que conforman el sistema. Se presenta el estudio del GPC aplicado a las dos etapas del microinversor, obteniendo la función de transferencia en lazo cerrado, y se realiza un análisis de estabilidad mediante el mapa de polos del sistema. Esto permite seleccionar de manera adecuada los horizontes de control y de predicción del controlador, asegurando un desempeño favorable del sistema. Además, una de las ventajas que ofrece esta estrategia, es el diseño de la función objetivo, ya que permite establecer que la salida futura siga a una señal de referencia determinada. Los factores de ponderación penalizan el seguimiento de la referencia y el esfuerzo de control permitiendo obtener un balance adecuado de la importancia que el controlador debe asignar a cada uno de estos términos. Debido a que el GPC se basa en un modelo de función de transferencia, se obtiene el modelo promedio del sistema bajo estudio, lo cual permite diseñar el controlador propuesto. El controlador GPC se valida mediante simulaciones, comparando su desempeño con el controlador clásico PI y el FCS-MPC, esto con el fin de mostrar las ventajas y limitaciones que ofrece el GPC frente a estrategias comúnmente utilizadas para aplicaciones de convertidores fotovoltaicos conectados a la red. Se realizan también pruebas experimentales en un prototipo de laboratorio donde se evalúa y compara su desempeño con un controlador PI. En esta evaluación se consideran aspectos como el tiempo de asentamiento ante perturbaciones, la distorsión armónica total (THD) y la distorsión total de corriente nominal (TRD) para la corriente inyectada a la red eléctrica, así como la estabilidad del sistema frente a cambios en la irradiancia y temperatura. Estas pruebas se realizan utilizando un procesador digital de señales (DSP), que efectúa el control de forma digital en el convertidor. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10004 2026-01-01T00:00:00Z https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10003 Incidencia del mercado chino en México: Miniso y sus productos Pedroza Urbina, Adriana En las últimas décadas, la expansión de cadenas comerciales ha transformado las dinámicas de consumo, así como la percepción de calidad dentro de distintos mercados. En ese contexto, Miniso ha logrado consolidarse como una de las marcas de mayor crecimiento a nivel global, destacando por la combinación de diseño, accesibilidad económica, experiencia de compra y estrategias de construcción de marca. La presente investigación tuvo como objetivo analizar los factores que contribuyen al posicionamiento, permanencia y percepción de calidad de Miniso dentro del mercado mexicano, tomando como caso de estudio y delimitando la investigación a las sucursales ubicadas en la zona metropolitana de San Luís Potosí. Se empleó una metodología de carácter predominantemente cualitativo, la cual se apoya en herramientas como observación de campo, mapeos, tablas de registro, netnografía, análisis de productos y evaluación de la experiencia de compra. Los resultados permitieron identificar que la permanencia de la marca no depende exclusivamente de la calidad material de los productos que oferta al mercado, sino de la interacción entre diversos factores, de los cuales destacan la organización espacial de las tiendas, las estrategias de comunicación digital, el diseño emocional de los productos, la incorporación de licencias comerciales y la interacción del consumidor. Miniso se logra posicionar como un referente de calidad y consumo mediante la integración de estrategias comerciales, visuales y simbólicas que fortalecen la percepción de la marca, favoreciendo así su permanencia dentro de un mercado altamente competitivo. Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/handle/i/10003 2026-05-01T00:00:00Z