@ -46,7 +46,7 @@ Y finalmente, luego de sumar las dos señales se le aplica un filtro pasa bajos
Lo primero que descubrí al comenzar ha hacer los primeros análisis espectrales de la señal es que estaba mal simulada la señal distancia. Estaban mal establecidos los limites de la frecuencia cardiaca. Corregí esto y ya esta bien simulada.
Para hacerle un análisis con el método MUSIC a nuestra señal le pregunte a Chat GPT que librerías podía utilizar y me menciono la librería "spectrum", así que me la descargue y comencé a trabajar con ella. Ante una primera interacción con estas funciones se puede ver que el análisis espectral MUSIC tiene algunos parámetros que modifican el resultado, los cuales son: el largo de la ventana, la frecuencia de muestreo, la cantidad de componentes de la matriz de MUSIC, la cantidad de componentes asignadas al ruido, la cercanía de las dos componentes de frecuencia. Además de estos, hay uno que quiero comprender el impacto que es el NFFT.
Para hacerle un análisis con el método MUSIC a nuestra señal le pregunte a Chat GPT que librerías podía utilizar y me menciono la librería "spectrum", así que me la descargue y comencé a trabajar con ella. Ante una primera interacción con estas funciones se puede ver que el ==análisis espectral MUSIC tiene algunos parámetros que modifican el resultado, los cuales son: el largo de la ventana, la frecuencia de muestreo, la cantidad de componentes de la matriz de MUSIC, la cantidad de componentes asignadas al ruido, la cercanía de las dos componentes de frecuencia.== Además de estos, hay uno que quiero comprender el impacto que es el NFFT.
Durante mis pruebas iniciales con esta función descubrimos con Cecilia que tenia las dos frecuencias de nuestra señal muy juntas y las separé para facilitar el análisis inicial. Luego tengo que juntarlas un poco para ver los limites del método.