[ca] El reconeixement de patrons és una disciplina amb una llarga trajectòria. Malgrat això s'evidencien algunes mancances en els mètodes existents. Per tal de tenir una idea de quines poden ser aquestes mancances, en aquest treball es realitza una breu introducció al reconeixement de patrons i als mètodes més rellevants utilitzats fins a dia d'avui. A continuació, el focus es dirigeix cap al disseny d'un nou mètode que aporti solució a algunes de les esmentades mancances. El mètode desenvolupat en aquest treball es basa en el procés de validació, o el que és el mateix, la comparació de parells de senyals. Una de les eines matemàtiques que s'han utilitzat històricament per a aquesta finalitat és la correlació que, per altra banda, també s'ha aplicat extensivament al reconeixement de patrons. D'aquesta mateixa manera es proposa la aplicació del mètode de validació Feature Selective Validation (FSV) en un altre àmbit per al que no ha estat expressament dissenyat: el reconeixement de patrons. Com es veurà durant el treball, aquest mètode de validació, recentment desenvolupat, aporta nombrosos avantatges respecte a altres mètodes, reflectint-se això en la seva aplicació al reconeixement de patrons. Del fet que el mètode de validació FSV no hagi estat dissenyat pensant en el reconeixement de patrons, deriva la necessitat de realitzar diverses adaptacions per a que la seva implementació en aquesta nova àrea sigui completament funcional. Això és analitzat en detall al llarg d'aquest treball obtenint diverses conclusions interessants. Finalment, per posar a prova la validesa del mètode, aquest s'aplica al reconeixement de patrons en senyals d'electrocardiograma. L'ús d'aquest tipus de senyals ofereix l'avantatge de disposar de grans bases de dades àmpliament estudiades. D?aquesta manera és possible realitzar una validació del mètode per als patrons trobats en electrocardiografia, la qual cosa suposa un primer pas per al seu posterior ús en altres àmbits.

[en] Pattern recognition is a discipline with a long history. Despite this, some weaknesses can be found in existing methods. To get an idea of which can be these weaknesses, a brief introduction to pattern recognition and to the most important methods used until today is performed in this work. Then the focus is directed towards the design of a new approach to provide solution to some of the weaknesses mentioned. The method developed in this work is based on the validation process, or what is the same, the comparison of pairs of signals. One of the mathematical tools historically used for this purpose is the correlation, which, on the other hand, has been extensively applied to pattern recognition. In the same way, the use of the Feature Selective Validation (FSV) method is proposed for its application in another area for which it was not expressly designed: pattern recognition. As will be seen during the work, this validation method, recently developed, has many advantages over other methods, reflecting this in its application to pattern recognition. From the fact that the FSV method has not been designed for pattern recognition, derives the need for multiple adaptations in order that its implementation in this new area can be fully functional. This is discussed in detail throughout this work obtaining several interesting conclusions. Finally, the method is applied to pattern recognition in ECG signals to test its validity. The use of such signals offers the advantage of having large databases widely studied. Thus it is possible to perform a validation of the method for the patterns found in electrocardiography, which is a first step for its further use in other areas.