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Timestamp: 2018-03-25 01:22:25+00:00

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ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO BIOELÉCTRICO DE LOS
VEGETALES BAJO DISTINTOS ESTIMULOS.
PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO EN
PAÚL ALEXI CANSECO SÁNCHEZ
ROBERTO CARLOS GUALLICHICO CHICAIZA
DIRECTOR DR. ROBIN ÁLVAREZ RUEDA
Nosotros, Paúl Alexi Canseco Sánchez y Roberto Carlos Guallichico Chicaiza,
declaramos bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de nuestra autoría;
que no ha sido previamente presentada para ningún grado o calificación
profesional; y, que hemos consultado las referencias bibliográficas que se
incluyen en este documento.
según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por
Paul Canseco
Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Paúl Alexi Canseco Sánchez
y Roberto Carlos Guallichico Chicaiza, bajo mi supervisión.
Dr. Robin Álvarez Rueda
A nuestro querido Director y buen amigo Dr. Robín Álvarez, por motivarnos en el
apasionante mundo de la ciencia, por hacernos ver más allá de los paradigmas y
hacer realidad lo que para muchos es una utopía, hoy es un gran descubrimiento
y un aporte valioso para la humanidad.
Al ser que más que darme la vida me dio la suya
Mi abuelita Blanca Ramos
Quien dedicó cada latido de su corazón
Al plasmar en mi alma
Las joyas de los buenos valores
Y sea un hombre de bien.
Y hoy pueda gozar de este pequeño gran triunfo en nuestras vidas.
“Solo recibí de ella el amor más puro y sincero
Mi bendición mas grande”
A los ojos que me miran con amor.
A la sonrisa que celebra mi alma.
Al corazón que me acepta como soy.
A la dueña de esos ojos, de esa sonrisa,
Mi dulce Amor Ruth Andaluz
A toda mi familia especialmente a mí linda ñañita Vivi y a mi querida primita
Teresita, que a pesar de todas las dificultades, siempre me apoyaron.
A mi papa Elías, por sus valiosos consejos y su apoyo incondicional.
Y a todos aquellos, que sin merecer, acogieron mi presencia en su corazón
Y con mucho cariño les llamo mis amigos.
Aquellos que un día sin saber….
De pronto y sin condición se unieron en esta aventura de la vida
Y fueron parte importante en este duro, pero grato proceso
Mi gratitud a mis amigos:
La Gabita linda, La dulce Lore, Johanita, Gisella, El genio Juanito Yepez,
El profe Víctor Andaluz, El che Marcelo Pallo, El pana Edward Camacho,
El científico Marquito Benalcazar, El pana Johnny Villacis, El pana Javi Prado,
El musiquito Daniel, El pana Jorge Suasnavas
Los panas de la UME y todos aquellos que aunque no estén en estas líneas
Están en las líneas de mi corazón.
A mi compañero de tesis Roberto testigo fiel de cada paso que se dio para el feliz
término de este proyecto.
Todo en mi vida es un paisaje hermoso, pintoresco con un matiz, mágico y
esencial en mi existencia.
Gracias a todos ustedes:
A mi princesa DAYRA que con su inocencia, me motiva a obrar con humanidad y
A DAYSI que con su tolerancia, y comprensión ha sido un apoyo y un pilar
A ti mamita querida TRANSITO que te asemejas a Dios…cuando nadie cree en
mi, allí estas tu diciendo lo contrario.
A mi papito FRANCISCO que con sus gestos, agudiza mis sentidos y me
recuerda que somos humanos, gracias por tus sacrificios.
A mi hermano querido ANDRES, tu tenacidad e inteligencia me motivan a seguir
cuando estoy por desfallecer.
A mi hermosa Grabieluchis cariñosita, amorosa, siempre con tu Beto me apoyas
me abrazas cuando lloro te quiero mi caperuza GABY, gracias por ser mi mamita
A mi caperuza KAREN, tú la energía que me lleva por caminos de sensibilidad,
cariño, tranquilidad, sabiduría, en resumen de amor…. gracias….aunque calles
me brindas todo lo necesario para mi existencia.
A mis tíos que dan color a todo ese paisaje les agradezco por estar pendientes de
nosotros: LUIS, ROSA, OSWALDO, MARTHA, LUSMILA, EDUARDO, DIEGO,
CECILIA, DIANA me an enseñado que lo imposible siempre es alcanzable.
A mi amiga Myriam que siempre ha estado a mi lado, a pesar de los desacuerdos
gracias por todo remolachita.
A mi amigo Pául Canseco “el Mac Giver ecuatoriano”, que con tino ha sido una de
las personas que me ha motivado y educado con su ejemplo, gracias compañero
Agradezco a Dios por darme una gran familia que siempre me apoyan a pesar de
mis desaciertos, brindándome su amor y comprensión para alcanzar cada objetivo
DECLARACION............................................................................................................................. III
CERTIFICACION .......................................................................................................................... IV
RESUMEN .................................................................................................................................... XVII
PRESENTACION .......................................................................................................................... XX
CAPITULO 1 ..................................................................................................................................... 1
ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO BIOLECTRICO EN UN VEGETAL. ............................. 1
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA........................................................................... 1
1.2 ESTADO DEL ARTE DE LAS SEÑALES FISIOLOGICAS EN UNA PLANTA................ 3
1.2.1 ESTUDIOS GENERALES RELACIONADOS CON LA ACTIVIDAD DE LOS
VEGETALES ............................................................................................................................. 3
1.2.2 ESTUDIOS RELACIONADOS CON LA ACTIVIDAD ELÉCTRICA DE LOS
VEGETALES. ............................................................................................................................ 7
1.3 CONCEPTOS .......................................................................................................................... 9
1.3.1 INTRODUCCION ............................................................................................................ 9
1.4 ENERGÍA SOLAR Y FOTOSÍNTESIS. ................................................................................. 9
1.5 EXITACION DE LAS MOLECULAS POR LA LUZ. ......................................................... 10
1.6 LA CLOROFILA. .................................................................................................................. 13
CAPITULO 2 ................................................................................................................................... 14
DISEÑO DEL HARDWARE Y SOFTWARE DE ADQUISICIÓN DE SEÑAL ........................ 14
2.1 ELECTRODOS DE BIOPOTENCIALES “EB”. .................................................................. 17
2.1.1 POTENCIAL DE MEDIA CELDA. ............................................................................... 19
2.1.2 TIPOS DE ELECTRODOS. ........................................................................................... 21
2.1.3 CIRCUITO EQUIVALENTE PARA DOS ELECTRODOS.......................................... 21
2.1.4 CARACTERISTICAS ELECTRICAS. .......................................................................... 22
2.2 PROTOTIPO CON NANO AMPERIMETRO. ..................................................................... 22
2.2.1 NANO AMPERIMETRO TIPO YEW 2790 .................................................................. 23
2.3 DISEÑO DEL AMPLIFICADOR ......................................................................................... 25
2.4 VALIDACION DEL EQUIPO .............................................................................................. 26
2.5 TARJETA DE ADQUISICION DE DATOS ........................................................................ 27
2.5.1 CARACTERISTICAS NI USB 6009.............................................................................. 29
2.5.2 CONFIGURACION DE LA TARJETA NI USB 6009. ................................................ 30
2.6 SOFTWARE EN LABVIEW UTILIZADO .......................................................................... 34
2.7 TEORIA DE PDS PARA INVESTIGAR CAMBIOS ENTRE SITUACIÓN INICIAL (SIN
NINGÚN ESTÍMULO) VS SITUACIÓN CON ALGÚN ESTÍMULO UTILISANDO MATLAB
2.7.1 ANÁLISIS ESPECTRAL Y MÉTODOS TIEMPO FRECUENCIA ............................ 39
2.7.1.1 Métodos mejorados: Reducción de fuga espectral. ...................................................... 39
2.7.1.1.1 El periodo grama mejorado: Teoría de ventanas ..................................................... 39
2.7.1.1.2 Consecuencias del empleo de la ventana rectangular .............................................. 44
2.7.1.1.3 Ventana de Hanning cosα(x ...................................................................................... 46
2.7.1.1.4 Ventana Blackman..................................................................................................... 50
2.7.1.2 Métodos tiempo – frecuencia ...................................................................................... 53
2.7.1.2.1 Aplicaciones de la teoría de enventanado: ............................................................... 53
2.7.1.2.1.1 Problema de resolución: ........................................................................................ 53
2.7.1.2.1 Teoría de enventanado aplicado al problema de detección problema de detección: 55
2.7.1.3 Métodos mejorados de promediado para reducir el efecto del ruido: ......................... 58
2.7.1.3.1 Métodos de Bartlett y Welch ..................................................................................... 58
2.7.1.3.1.1 Método de Bartlett: ................................................................................................ 59
2.7.1.3.1.2 Métodos de Welch: ................................................................................................. 59
2.8 SISTEMA DE ALIMENTACION ......................................................................................... 67
CAPITULO 3.................................................................................................................................. 69
DISEÑO EXPERIMENTAL ......................................................................................................... 69
3.1 UBICACIÓN DE LOS ELECTRODOS EN LA PLANTA .................................................. 69
3.2 SELECCIÓN DE PLANTA PARA TOMA DE DATOS. ..................................................... 70
3.3 ESTÍMULOS EMPLEADOS ................................................................................................ 70
3.3.1 DATOS TOMADOS CON ESTIMULOS ALTERNADOS. ......................................... 71
3.3.2 DATOS TOMADOS CON ESTIMULOS CONTINUOS. ............................................. 73
CAPITULO 4.................................................................................................................................. 83
PRUEBAS Y RESULTADOS DE LOS EXPERIMENTOS REALIZADOS ................................. 83
CAPITULO 5 ................................................................................................................................. 159
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................................................. 159
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS. .......................................................................................... 167
PAGINAS WEB ............................................................................................................................ 167
ANEXO 1 ...................................................................................................................................... 169
NANO AMPERIMETRO 2709 YEW ........................................................................................ 169
ANEXO 2 ...................................................................................................................................... 188
INTEGRADO TL084 ................................................................................................................... 188
ANEXO 3 ...................................................................................................................................... 191
INTERFACE GRAFICA EN LABVIEW .................................................................................. 191
ANEXO 4 ...................................................................................................................................... 192
PROGRAMA DE ANALISIS PDS ............................................................................................. 192
ANEXO 5 ...................................................................................................................................... 204
DAQ NI USB 6009 ........................................................................................................................ 204
ANEXO 6 ...................................................................................................................................... 206
PLANTAS OBJETO DE ESTUDIO .......................................................................................... 206
ANEXO 7 ...................................................................................................................................... 207
GLOSARIO .................................................................................................................................. 207
Figura 1-1.-Planta cobra o darlingtonia. ...................................................................................................................................................... 5
Figura 1-2.- Variaciones de potencial en la planta Samanea. ...................................................................................................................... 7
Figura 1-3.- Curva de variación de Biopotencial obtenida en la estación del I.G.A el 1-12-94 sensor, mata de plátano. ............................ 8
Figura 1-4.-Polígrafo de Cleve Backster. .................................................................................................................................................... 8
Figura 1-5.- Espectros de absorción de los pigmentos fotosintéticos. ....................................................................................................... 11
Figura 1-6.- Espectro de acción de la fotosíntesis comparado con el espectro de absorción de las clorofilas............................................ 12
Figura 2-1.- Diagrama de bloques de todas las partes utilizadas en el banco de trabajo. ........................................................................... 16
Figura 2-2.- Ubicación de los electrodos de EB sobre la planta. ............................................................................................................... 17
Figura 2-3.- Electrodos de oro y plata utilizados. ...................................................................................................................................... 17
Figura 2-4.- a) Interfaz Electrodo-Electrolito b) Formación de doble capa de carga debido a la interacción electrodo metal, con los iones
del electrolito. ........................................................................................................................................................................................... 18
Figura 2-5.- Potencial de media celda. ...................................................................................................................................................... 19
Figura 2-6.- Modelo de un electrodo de biopotencial. ............................................................................................................................... 20
Figura 2-7.- Circuito equivalente para dos electrodos. .............................................................................................................................. 22
Figura 2-8.- Ubicación del nano amperímetro en diagrama de bloques del banco de trabajo. ................................................................... 23
Figura 2-9.- Panel frontal del galvanómetro .............................................................................................................................................. 24
Figura 2-10.- Terminales del galvanómetro y tarjeta de interconexión para los electrodos. ...................................................................... 24
Figura 2-11.- Conexión de los electrodos al galvanómetro ....................................................................................................................... 24
Figura 2-12.- Ubicación del amplificador de señal en el banco de trabajo ............................................................................................... 25
Figura 2-13.- Amplificador de señal ......................................................................................................................................................... 25
Figura 2-14.- Tarjeta de adquisición de datos NI USB 6009 ..................................................................................................................... 28
Figura 2-15.- Diagrama de Flujo de adquisición de datos. ........................................................................................................................ 28
Figura 2-16.- Ubicación de la tarjeta de adquisición de datos DAQ NI 6009 en el banco de trabajo ........................................................ 29
Figura 2-17.- Diagrama de bloques del sistema de monitoreo y registro del sistema de adquisición de datos. ......................................... 30
Figura 2-18.- Panel de configuración de los parámetros de operación del DAQ ....................................................................................... 31
Figura 2-19.- Diagrama de conexión de la Tarjeta de adquisición de datos. ............................................................................................. 32
Figura 2-20.- Diagrama de conexión de la Tarjeta de adquisición de datos en modo diferencial. ............................................................. 32
Figura 2-21.- Ventana de configuración del DAQ NI 6009 para medir voltaje ......................................................................................... 33
Figura 2-22.- Ventana de visualización de la señal tomada en tiempo real. .............................................................................................. 33
Figura 2-23.- Panel frontal en Labview (DATA LOG6). ......................................................................................................................... 34
Figura 2-24.- Diagrama de flujo desarrollado en el labview ..................................................................................................................... 34
Figura 2-25.- Software desarrollado en Laview ........................................................................................................................................ 35
Figura 2-26.- Diagrama de bloques del sistema de visualización, registro y adquisición de datos en Laview (DATALOG6) . ................ 35
Figura 2-27.- Bloque para definir la dirección de archivo Laview ............................................................................................................ 36
Figura 2-28.- File I/O VIs and Functions Laview ..................................................................................................................................... 36
Figura 2-29.- DAQ Assistant .................................................................................................................................................................... 36
Figura 2-30.- Spectral Measurements ....................................................................................................................................................... 36
Figura 2-31.- Paneles graficadores de la señales registradas en tiempo y e frecuencia. ............................................................................ 37
Figura 2-32.- Diagrama de flujo del sistema de procesamiento digital de señales..................................................................................... 38
Figura 2-33.- Transformada de Fourier: Limites finitos ............................................................................................................................ 39
Figura 2-34.- toma de datos finitos para DTF ........................................................................................................................................... 40
Figura 2-35.- Enventanado de la señal con una ventana rectangular ......................................................................................................... 40
Figura 2-36.- Análisis del tono.................................................................................................................................................................. 41
Figura 2-37.- Análisis de la ventana cuadrada .......................................................................................................................................... 41
Figura 2-38.- Transformada de Fourier de la ventana cuadrada ................................................................................................................ 42
Figura 2-39.- Transformada de Fourier de la señal enventanada ............................................................................................................... 44
Figura 2-40.- Lobulo principal y secundario en una ventana rectangular .................................................................................................. 44
Figura 2-41.- Problemas de resolución y fuga espectral ............................................................................................................................ 45
Figura 2-42.- Parámetros característicos de una ventana rectangular ........................................................................................................ 46
Figura 2-43.- Ventana de Hanning con diferentes n (muestras) ................................................................................................................ 47
Figura 2-44.- Resumen de los parámetros característicos.......................................................................................................................... 48
Figura 2-45.- Funcion enventanada con cos(x)4 ........................................................................................................................................ 49
Figura 2-46.- Parámetros característicos de la Ventana de Hamming ....................................................................................................... 51
Figura 2-47.- Grafica en el tiempo y de su DTFT ..................................................................................................................................... 52
Figura 2-48.- Comparación entre la función implementada y la función directa de matlab....................................................................... 52
Figura 2-49.- Graficas en el dominio del tiempo y la frecuencia obtenidas a través de la herramienta wvtool: ........................................ 53
Figura 2-50.- Problema de resolución ....................................................................................................................................................... 54
Figura 2-51.- Problema de resolución acercando los tonos ....................................................................................................................... 55
Figura 2-52.- Periodograma simple ........................................................................................................................................................... 56
Figura 2-53.- Comparacion periodograma simple con periodograma mejorado........................................................................................ 58
Figura 2-54.- Promediado de periodogramas simples y mejorados ........................................................................................................... 59
Figura 2-55.- Comparación entre periodograma simple – welch con hamming - welch con blackman harrison 4t .................................. 60
Figura 2-56.- Suma de dos tonos con ruido ............................................................................................................................................... 61
Figura 2-57.- Periodograma de la suma de dos tonos con ruido ................................................................................................................ 63
Figura 2-58.- Periodograma de la suma de dos tonos con ruido ................................................................................................................ 64
Figura 2-59.- Comparacion entre periodograma simple y Welch con ventana Hanning............................................................................ 65
Figura 2-60.- Comparacion entre periodograma simple, Welch con ventana hanning, Blackman+Harrison............................................. 66
Figura 2-61.- Superposición del periodograma Simple, Welch + hanning y Welch + balckman harrison................................................. 67
Figura 2-62.- Alimentación general del amplificador posee filtros RC a la entrada con capacitores ......................................................... 68
Figura 3-1.- Ubicación de los electrodos en la corteza de la hoja y en el tallo. ......................................................................................... 70
Figura 4-1.- Presencia, ausencia de luz alternadamente. ........................................................................................................................... 83
Figura 4-2.- presencia, ausencia de tacto en una hoja alternadamente....................................................................................................... 87
Figura 4-3.- Ambiente basal...................................................................................................................................................................... 93
Figura 4-4.- Agua fría en una hoja versus ambiente basal. ........................................................................................................................ 94
Figura 4-5.- Agua caliente en una hoja versus ambiente basal. ................................................................................................................. 96
Figura 4-6.- agua vertida en raíz versus ambiente basal. ......................................................................................................................... 100
Figura 4-7.- Música instrumental versus ambiente basal......................................................................................................................... 112
Figura 4-8.- Música rap versus ambiente basal. ...................................................................................................................................... 119
Figura 4-9.- Acústica de guitarra versus ambiente basal. ........................................................................................................................ 129
Figura 4-10.- Música rock versus ambiente basal. .................................................................................................................................. 135
Figura 4-11.- Música heavy versus ambiente basal. ................................................................................................................................ 142
Figura 4-12.- Ausencia de luz versus ambiente basal. ............................................................................................................................. 147
Figura 4-13.- Ausencia de luz acompañado de música instrumental versus ambiente basal.................................................................... 152
Como sabemos, humanos y animales presentan ritmos eléctricos cerebrales
idénticos tanto en vigilia como en sueño. Las frecuencias de trabajo van desde 0.5
Hz aproximadamente hasta unos 45 Hz y las amplitudes de tales ondas van hasta
el orden de los 150 uV. Si bien estas señales están perfectamente reconocidas y
estudiadas en su forma y orden de aparecimiento, aún es un misterio su razón de
ser y su correlación con la reparación psicofisiológica tanto en animales como en
humanos. Su ausencia provoca alteraciones negativas de todo tipo. El presente
trabajo de investigación se basa en la hipótesis de que todo ser vivo presenta
dicha actividad eléctrica y si animales y humanos la tienen, ¿por qué no los
vegetales? En el campo científico las señales fisiológicas de las plantas no están
reconocidas oficialmente. Esta investigación altera las ideas admitidas, incomoda
y puede que hasta moleste, pero también tiene el inmenso mérito de abrirnos la
mente y de cambiarnos nuestra visión del mundo de las plantas.
¿Pueden las plantas sentir, tener memoria, desarrollar estrategias inteligentes
para utilizar a los animales para su sexualidad y a los humanos para viajar? Si las
plantas pueden percibir el entorno, ¿podrán también pensar? ¿Existe una
Tratando de responder a las interrogantes anteriores, este trabajo ha encaminado
sus esfuerzos a implementar un banco de trabajo compuesto por un nano
amperímetro marca YEW, un circuito amplificador, un equipo de adquisición de
datos de National Instruments, y el software apropiado que permita detectar
posibles cambios que surjan tanto en el dominio del tiempo como de la frecuencia.
Estas señales han sido captadas por medio de tres electrodos similares a los
empleados en electroencefalografía tanto animal como humana y se lo ha hecho
con una frecuencia de muestreo de hasta 2 KHz característica propia del
galvanómetro de modo que podamos saber si existen cambios dentro del rango
de 0/ 2 KHz, una vez filtrada la señal se la amplifica
requerimientos de la tarjeta de adquisición de datos (DAQ NI USB 6009).La DAQ
envía los datos al computador, para graficar las señales con el programa
LABVIEW y guardar los datos en un documento .txt seguidamente utilizando
algoritmos matemáticos procesamos las señales en MATLAB. Las señales
recogidas han sido sometidas a técnicas de análisis de señal utilizando teoría de
enventanado y técnicas de análisis espectral de modo que puedan ser detectados
cambios muy pequeños entre dos situaciones diferentes. Estas situaciones han
sido organizadas dentro de un diseño experimental en el que se compara el
comportamiento basal (en condiciones iníciales sin ningún estímulo y con luz)
versus algún estímulo como puede ser música suave, música ruidosa, sin luz, etc.
Al iniciar las pruebas los estímulos que mejor respuesta dieron en el dominio del
tiempo son: estimulo relacionado a la luz y el tacto, y algunos líquidos vertidos en
la planta. Estos cambios eran momentáneos ya que luego de 6 a 12 minutos
“aproximadamente” , regresaba a su estado inicial, estas pruebas fueron
realizadas tanto en el día como la noche, pudiendo observar aproximadamente
los mismos cambios de voltaje estos valores varían desde los: -30 a 30 µV para la
luz, de -500 a 500 µV para el tacto y -5 a 5 µV para el agua potable “cuando
vertimos cloruro de magnesio en la planta la pluma deflecto hasta casi el fondo de
escala de 50 µV ” . Con relación a la respuesta de los estímulos en el dominio de
la frecuencia los valores encontrados van de los 60 a los 2000Hz según el
estimulo aplicado así se puede citar que la mejor respuesta en frecuencia para: El
tacto es 60 Hz con 8,5 U de diferencia: Agua fría en la hoja 240 y 300 Hz con 1U
de diferencia: Agua caliente en hoja 1635 Hz con 5 U de diferencia.
Al aplicar algún estimulo diferente en el día o en la noche no se detecto mayor
diferencia en voltaje, en el dominio de la frecuencia fueron pocos los resultados
conseguidos como ya se escribió anteriormente, pero cabe recalcar que las
diferencias en voltaje y frecuencia aparecen al momento de verter agua o algún
liquido en la raíz de las plantas estos resultados varían según la composición del
agua. Así al verter agua la diferencia en voltaje fue de 0,1 V en el dominio del
tiempo y 180Hz con 7,8 U de diferencia para el dominio en frecuencia. A partir de
esto se estimulo con música obteniendo siempre la mejor respuesta en 120Hz con
diferencias de 7 a 11 U, luego para asegurarnos de que el agua era el único que
influenciaba en todo ese tiempo, procedimos a quitar la luminosidad, la respuesta
seguía siendo en 120 Hz, para ratificar esto procedimos a poner música
instrumental y obtuvimos un nuevo resultado, aparecieron diferencias pequeñas
para frecuencia entre 0 y 3Hz.
Como se puede observar al variar el ambiente natural y/o bioquímico de la planta
se tienen diferentes respuestas en voltaje y frecuencia por lo que este tipo de
investigación debería de abarcar expertos en diferentes áreas para un estudio
más profundo. De todas maneras, este es un esfuerzo de investigación inicial que
puede dar luces a nuevos trabajos en que participen técnicos de varias áreas
Al finalizar este proyecto conseguimos el Libro Rhythms in Plants de los autores
Stefano Mancuso y Sergey Shabala con edición del año 2007 gestionado y traído
por la Biblioteca de Electrónica, por lo que resultaría una guía muy interesante y
de provecho ya que está relacionada a la fisiología actual de un vegetal, para
En el capítulo 1 se citan conceptos generales de las plantas y de cómo el flujo de
energía en la naturaleza influye en el comportamiento fisiológico de un vegetal en
las fases luminosas como oscuras, resultando de esto la ecuación de la
fotosíntesis y la explicación del complejo sistema de transporte de energía para la
oxidación como reducción de los compuestos internos de la planta.
En el capítulo 2 se describe las características eléctricas de los elementos. La
caracterización del nano amperímetro utilizado, y como se fue procediendo para
el diseñando del banco de trabajo. En el software se explica el proceso que se
sigue para graficar, almacenar y analizar las señales obtenidas.
En el capítulo 3 se detalla las características de cada planta utilizada y justificando
la selección de las plantas y de los estímulos que mejor respuesta dan a los
cambios bio eléctricos en una planta, además el procedimiento seguido para la
toma de datos en un ambiente relativamente aislado de agentes que puedan
influir en el ambiente de la planta.
En el capítulo 4 se muestran datos con estimulo versus condiciones basales
observándose en los diferentes archivos ser repetibles los resultados, estos son
graficados en tiempo y frecuencia, se analizan los diferentes resultados y se deja
establecido las mejores respuestas para una clasificación de las variables, en un
cuadro resumido al final de cada prueba.
En el capítulo 5 con el fin de dar una visión general y así de escatimar tiempo y
recursos para próximos estudios, se concluye y recomienda todo referente, al
banco de trabajo, al comportamiento de las plantas frente a los distintos, y a cada
experimento realizado en este proyecto.
ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO BIOLECTRICO EN
Dentro de la encefalografía humana y animal, se presentan ritmos eléctrico
cerebrales. En las fases de vigilia, cuando estamos despiertos, las ondas
presentes tienen frecuencias a partir de los 14 Hz y llegan hasta unos 45 Hz,
estas son denominadas ondas beta. Cuando cerramos los ojos y nos relajamos,
aparece una onda especial de frecuencia alrededor de 10 Hz, denominado ritmo
alfa. Durante el sueño, aparecen diferentes fases caracterizadas por distintas
frecuencias: la fase 1 contiene frecuencias alrededor de 8 Hz y de ahí, siguen
apareciendo otras frecuencias cada vez más inferiores hasta llegar a tener ondas
muy lentas de frecuencia 0.5 Hz, denominadas ondas delta. Toda esta secuencia
de distintos tipos de onda guarda estrecha relación con procesos bioquímicos
como la secreción de distintas sustancias que a su vez dan bienestar
psicofisiológico aún no explicado científicamente.
Como ya se mencionó, el presente trabajo de investigación se basa en la
hipótesis de que todo ser vivo presenta dicha actividad eléctrica, y si animales y
humanos la tienen, ¿por qué no los vegetales? Tratando de responder esta
interrogante, este trabajo ha encaminado sus esfuerzos a implementar un banco
de trabajo que permita monitorear posibles ondas especiales que aparezcan en
las superficies de hojas o tallo captadas mediante electrodos usados en
electroencefalografía. El problema a enfrentar es muy complicado debido a que
primeramente no existe ningún estudio previo que pueda servir de guía y
electroencefalografía. Hay algunas preguntas que deberíamos responder:
¿Si acaso existiesen, qué amplitud tendrían las ondas eléctricas en los
vegetales? En función de esto, deberíamos diseñar equipos amplificadores
que permitan captar dichas señales.
Será suficiente el empleo de equipos de electroencefalografía tradicional
que captan señales del orden de los micro voltios o deberemos emplear
equipos que permitan captar señales mucho más pequeñas del orden de
los nano voltios?
Si acaso existiesen cambios en la actividad eléctrica de los vegetales, en
qué rangos de frecuencia están presentes? Para responder a esta
interrogante, deberemos emplear un sistema de adquisición de las mejores
características (más alta frecuencia de muestreo) de modo que podamos
hacer los análisis hasta una frecuencia bastante considerable en el orden
de los KHz.
Qué tipo de vegetales son los mejores que permitan monitorizar de mejor
manera: tal vez los de hoja ancha, los de tallo verde, etc. No quedará más
que hacer una amplia gama de experimentación hasta ver algún cambio en
uno de ellos y seleccionarlo para nuestros experimentos.
Qué tipo de estímulos son los más apropiados para poder captar la
presencia de alguna onda especial o componente de frecuencia?
Podríamos emplear como estímulos la presencia o ausencia de luz, la
presencia de estímulos de relajación como música clásica o la presencia
de estímulos de estrés como música ruidosa o la presencia de fuego
cercano a las hojas de la planta, etc.
En qué orden están los cambios si acaso existen? Supongamos que dichos
cambios se manifiestan mediante la presencia de ondas de amplitud
mucho menor al los niveles de voltaje iniciales. En este caso, la
visualización en el dominio del tiempo o en el dominio de la frecuencia
empleando la clásica fft, serán completamente inútiles. Es decir, si bien los
cambios existen, los métodos de análisis tradicionales, no son suficientes
para poder detectar dichos cambios. Para resolver esto, en este trabajo se
emplearán técnicas más potentes del procesamiento de señal que
permitirán detectar ondas de hasta una millonésima parte de los ritmos de
referencia. Además se emplearán técnicas de promediado dentro del
mundo del análisis espectral de modo que se atenúe mucho los efectos del
ruido que podrían solapar la presencia de cambios reales pero que la fft
tradicional no permitiría ver.
Responder a estas y a otras interrogantes, serán los objetivos del presente
1.2 ESTADO DEL ARTE DE LAS SEÑALES FISIOLOGICAS EN UNA
A continuación citaremos algunos estudios generales relacionados con la
actividad de las plantas.
Entre los estudios más destacados relacionados con el tema de nuestro estudio,
tenemos al realizado por un grupo de investigadores de Alemania, Austria,
Alemania, Italia, Reino Unido, Japón, Sudáfrica y Estados Unidos quienes han
desarrollado en los últimos años, aunque entre críticas y escepticismo, el nuevo
campo de investigación de la neurobiología vegetal.
Ellos afirman que las plantas son capaces de sentir su entorno y recordar la
información proporcionada por sus percepciones, son capaces de reaccionar en
conjuntamente contra los depredadores.
“En la mente de las plantas” se explica en detalle el extraño caso de la muerte de
antílopes Kudu en algunas granjas sudafricanas.
Los granjeros estaban desesperados por conocer la causa, ya que son una fuente
de ingresos importantes, y tras descartar las causas razonables (parásitos,
enfermedades), la investigación del biólogo y zoólogo Wounter Van Hoven de
Pretoria descubrió la relación entre la muerte de los antílopes y las hojas de
acacia de las que se alimentaban.
Las autopsias revelaron que los animales se habían intoxicado por un tanino de la
acacia que actuaba como veneno, pero esto no ocurría en todas las granjas por
igual, sino que existía una correlación entre mortalidad y número de Kudues.
A mayor densidad de población de antílopes, había proporcionalmente más
muertes porque las acacias estaban respondiendo defensivamente a lo que
consideraban un aumento del consumo de sus hojas.
Y además de este hecho, la planta al sentirse agredida emite un gas, el etileno,
que se desplaza con el viento advirtiendo a otros árboles para que pongan en
marcha la producción de taninos.
Un claro caso de comunicación química e inteligencia social de las plantas
desarrollando una defensa común contra los depredadores y consiguiendo vencer
al reino superior, el animal.
Este documento también presenta a muchos más autores y sus descubrimientos
Jean-Jacques Labat, experto mundial en plantas carnívoras cuyo vivero sirve de
reserva de estas especies. Explica que en el mundo existen unas 650 especies de
plantas carnívoras y que considera la más fascinante a la planta cobra o
darlingtonia (la de la derecha de la foto). También detalla las estrategias de estas
plantas para atraer, confundir y atrapar a los insectos de los que se alimentan.
Figura 1-1.-Planta cobra o darlingtonia.
Francis Hallé, botánico y explorador, afirma que las plantas han llegado, a su
nivel, más lejos que los humanos y que hay que olvidarse de la idea de que a
menor evolución, menos genes pues ya se ha demostrado que el arroz contiene
50.000 genes en su secuencia del genoma, muchísimos más de los que se
Dieter Volkmann, botánico de la Universidad de Bonn demuestra que las plantas
perciben perfectamente su entorno y reaccionan a este. Como ejemplo habla de
la sensibilidad de la mimosa y cómo se cierran sus hojas con el roce de la mano.
En 1920 el botánico indio Jagadis Chandra Bose intentó demostrar que las
plantas tenían conciencia y podían sentir utilizando electricidad. Sus trabajos
fueron pioneros en muchos campos como el crecimiento de las plantas y sus
reacciones a las ondas electromagnéticas.
En Los años 70 investigadores soviéticos también realizaron importantes
descubrimientos sometiendo a las plantas a multitud de estímulos como
anestesiarlas con cloroformo, quemarlas con velas, corrientes eléctricas, etc.
En los 70 también, con el movimiento hippy se extendió la idea de que la música
tenía efectos sobre las plantas y se consideraba que la música clásica las hacía
crecer y el rock las mataba. De hecho, surgieron músicos que componían para
ellas como Roger Roger en “Rhapsody in green“.
En el documental la vida secreta de las plantas destaca que algunas plantas
DUERMEN, en el caso de las leguminosas, de manera similar a los humanos.
Unos investigadores japoneses han conseguido controlar la sustancia que afecta
al sueño, demostrando mediante su control que si en varias semanas se les
impide dormir, amarillean y enferman.
Otro de los temas que más interesa a estos científicos es la MEMORIA DE LAS
PLANTAS preguntándose si ¿puede un bosque recordar el fuego?, o ¿recuerda el
césped que lo cortan?
El biólogo Michael Teller explica que las raíces de la planta equivalen al cerebro y
procesan información compleja como el sistema nervioso de los vertebrados.
El equipo de investigación de la Universidad de Bonn ha descubierto en las raíces
de las plantas las mismas moléculas que permiten la actividad motriz en los
vertebrados, la actina y biosina.
“Nosotros no creemos que las plantas tengan cerebro, no creemos que tengan
nervios, pero hay grandes similitudes en el plano estructural y molecular, y
podemos decir que la diferencia entre las plantas y los animales no es tan grande,
o al menos entre las plantas y los animales inferiores en el plano celular y
molecular” (Dieter Volkmann).
Todos estos científicos que aparecen en este documento se autodenominan
pioneros de la Neurobiología de las plantas y son conscientes de que se necesita
tiempo para que se les reconozca oficialmente porque, según ellos, la ciencia es
muy conservadora y, alterar las ideas dominantes en un paradigma científico,
incomoda y cuestiona la absoluta supremacía del hombre.
Respecto al efecto de la MÚSICA sobre la materia: la obra de Masaru Emoto,
Fabien Maman que vimos en el artículo “La música puede sanar células
enfermas” y tantos otros investigadores.
A continuación citaremos los estudios relacionados solamente con la actividad
eléctrica de las plantas.
El libro Rhythms and Plants describe en la sección 1.2.2.2 del capítulo uno,
como el investigador Racusen Satter mide el potencial en la membrana de
la planta Samanea al erguirse la hoja hay cambios de potencial entre “-85 y
-40 mV” y al decaer la hoja variaciones entre “-100 y -35mV”, todo lo
anterior en un periodo circadiano1.
También en la sección 1.2.3.4 se observa en la figura 1.2 , como en dos
situaciones diferentes : la luz azul y la oscuridad afecta los cambios de
potencial en la planta Samanea.
Figura 1-2.- Variaciones de potencial en la planta Samanea.
En la Tesis de Doctorado aprobada al Ing. Geofísico Leodegario Lufriú Díaz
en La Universidad de la Habana, Cuba, el 10 de Septiembre de 1999.
Indica en uno de sus experimentos una estación conformada por los
siguientes elementos: mata de plátano, cable coaxial, amplificador,
registrador oscilo gráfico. Estos elementos registrar las variaciones de bio
potencial de forma continua observados en la figura 1.3. acotando que a
las 14:50 hubo un cambio de temperatura y por ende un cambio en la
señal5.
Figura 1-3.- Curva de variación de Biopotencial obtenida en la estación del I.G.A el 1-12-94
sensor, mata de plátano.
El trabajo con el polígrafo de Cleve Backster a mediados del siglo XX que
demostraba las distintas reacciones de las plantas a estímulos físicos y
Figura 1-4.-Polígrafo de Cleve Backster.
Ya que en el presente estudio vamos a realizar experimentos relacionados con la
actividad eléctrica en los vegetales, teniendo como estímulos, entre otros, la
presencia o ausencia de luz, creemos necesario citar algunos conceptos
Se explica brevemente los mecanismos por medio de los cuales las células
transforman la energía para sus diversas actividades y para su crecimiento y
Esto se basa en los intercambios de energía de las reacciones enzimáticas. Los
principios se aplican después al sistema ATP-ADP como transportador de energía
química de la célula. Se analizan entonces las reacciones enzimáticas que
producen energía de enlace fosfato, tales como la fotosíntesis.
1.4 ENERGÍA SOLAR Y FOTOSÍNTESIS.
La luz solar visible, fuente de toda la energía biológica, es una forma de energía
electromagnética o radiante que, en última instancia, surge de la energía nuclear.
Después de una compleja serie de reacciones en las cuales la radiación gamma
es absorbida por los positrones, gran parte de la energía de la radiación gamma
es emitida en forma de fotones o cuantos de energía luminosa.
La fotosíntesis consiste en la absorción de la energía radiante por la clorofila y
otros pigmentos, seguida de la conversión de la energía luminosa absorbida en
energía química, y la utilización de esa energía química para la reducción del
anhídrido carbónico absorbido de la atmósfera para formar glucosa. La forma más
simple de la ecuación global para la formación fotosintética de glucosa y oxígeno
a partir de anhídrido carbónico y agua en las plantas superiores es:
La gran cantidad de energía necesaria para que tenga lugar la fotosíntesis es
suministrada por la energía luminosa captada por la clorofila de las hojas.
La ecuación fotosintética puede volver a escribirse, de modo que indique que la
fuente de energía son los cuantos luminosos, como sigue.
6CO2 + 6H2O + nhv → C6H12O6 + 6O2
El cuanto se representa por el término hv, n es el número de cuantos, h es la
constante de Planck y v es la frecuencia de radiación gamma.
Esta ecuación nos da solamente una visión global del proceso fotosintético.
Realmente la fotosíntesis en las células de las plantas es un proceso mucho más
complejo que lo que esta ecuación de apariencia sencilla puede sugerir.
La ecuación química para la oxidación de la glucosa durante la respiración es
Glucosa + 6O2 → 6CO2 + 6H2O
Se puede observar que la ecuación es la inversa de la correspondiente a la
fotosíntesis2.
La glucosa no es el único producto de la fotosíntesis. Durante dicho proceso se
sintetizan también otros componentes carbonados de las células vegetales, tales
como la celulosa, proteínas y lípidos. Todas estas sustancias, ricas en energía
química, son utilizadas posteriormente como fuente de energía por los
organismos heterotróficos, es decir, por los consumidores que se alimentan de
1.5 EXITACION DE LAS MOLECULAS POR LA LUZ.
La capacidad para absorber luz varía considerablemente de una sustancia a otra.
El agua, evidentemente, absorbe muy poca luz visible de cualquier longitud de
onda y por consiguiente aparece incolora. Por otra parte, una solución de
moléculas de un colorante absorbe fuertemente la luz, pero sólo la de ciertas
longitudes de onda, y por esta razón la luz transmitida tiene un color
característico. Si representamos la capacidad de una sustancia para absorber luz
frente a la longitud de onda de dicha luz, obtendremos un espectro de absorción.
La (Figura 1.5) muestra un ejemplo de espectro de absorción, el correspondiente
a la clorofila a. Se observa que la clorofila a absorbe fuertemente la luz en las
regiones comprendidas entre 400-450 nm (violeta) y entre 640-660 nm (rojo).
Como resultado, la luz transmitida por una solución de clorofila, que pertenece a
la región comprendida entre 450-640 nm, aparece verde.
Figura 1-5.- Espectros de absorción de los pigmentos fotosintéticos.
La luz absorbida por un átomo o molécula es absorbida realmente por algunos de
sus electrones. Los electrones están dispuestos en diferentes orbitales en torno al
núcleo de cada átomo. Los electrones más próximos al núcleo poseen una
energía relativamente baja, los más alejados del núcleo tienen una energía
mayor. Para desplazar un electrón desde una posición interna a una externa, se
necesita un aporte de energía, porque se está alejando del núcleo, cargado
positivamente, una partícula cargada negativamente. Cuando los fotones golpean
un átomo o molécula capaz de absorber luz, algún electrón interior puede
absorber el fotón y ganar así energía, que puede ser suficiente para mover el
electrón alejándolo del núcleo hacia una posición más externa de un nivel
energético superior. En este momento, se dice que el átomo se encuentra en su
estado excitado. Solo la luz de ciertas longitudes de onda puede excitar átomos
específicos, porque el electrón susceptible debe absorber un fotón que tenga una
energía exactamente igual a la diferencia de energía entre el orbital interno y el
orbital externo disponible, al cual el electrón puede ser “lanzado”. Un fotón que
tenga menos energía no puede excitar el átomo. La energía de un fotón se utiliza
de este modo, sobre la base del “todo o nada”, de aquí el término de cuanto.
Figura 1-6.- Espectro de acción de la fotosíntesis comparado con el espectro de absorción
de las clorofilas.
Los átomos o moléculas excitadas son muy inestables, pues los electrones de alta
energía tienden a volver a sus orbitales de baja energía originales. Cuando esto
sucede, se dice que la molécula vuelve a su estado fundamental. Evidentemente,
este retorno de un electrón de elevada energía a su orbital original debe estar
acompañado de liberación de la energía tomada del fotón. Parte de ella puede
aparecer como energía térmica o química, y parte puede reaparecer en forma de
Tal emisión de luz por parte de una molécula excitada, a medida que vuelve a
su estado fundamental, recibe el nombre de fluorescencia o el de fosforescencia,
según la cinética del retorno sea rápida o lenta. Sin embargo, cuando los cuantos
de luz son absorbidos por electrones de algunos átomos fotosensibles, tales como
los del selenio en una célula fotoeléctrica, los electrones adquieren una energía
tan elevada que pueden escapar completamente de los átomos de selenio y
pueden ser atrapados por medio de un cable. De este modo, la luz absorbida
desencadena una corriente eléctrica (es decir, un flujo de electrones) en una
Veremos ahora que en la fotosíntesis tiene lugar un proceso semejante al descrito
por la célula fotoeléctrica.
1.6 LA CLOROFILA.
Como sólo la luz absorbida puede excitar moléculas y ceder de este modo su
energía, deben ser los pigmentos de las células fotosintéticas los que actúen
como absorbentes de la luz visible. Las hojas de las plantas superiores contienen
realmente dos clases de clorofila, que difieren sólo ligeramente en estructura y
espectro de absorción, la clorofila a y la clorofila b. Cada una de ellas juega un
papel específico en el mecanismo de la fotosíntesis de las plantas.
DISEÑO DEL HARDWARE Y SOFTWARE DE
Como quedó ya planteado, de las varias interrogantes a resolver, en lo que
compete al hardware, se debe dar solución a lo siguiente:
Tratando de responder a la interrogante anterior, este trabajo ha encaminado sus
esfuerzos a implementar un banco de trabajo compuesto por un nano
amperímetro marca
YEW, un equipo de adquisición de datos de National
Instruments DAQ-NI-USB-6009 y el software apropiado que permita detectar
con una frecuencia de muestreo de hasta 2KHz de modo que podamos saber si
existen cambios dentro del rango de 0 a 2 KHz.
- Si acaso existiese actividad eléctrica en los vegetales, se debe determinar en
qué rango de amplitud tendrían lugar dichas ondas. Entonces, luego de utilizar
equipos de electroencefalografía capaces de medir voltajes del orden de los
microvoltios, se vio que estos no mostraban ningún tipo de señal y por tanto no
eran útiles para investigar los supuestos cambios frente a estímulos externos.
Como consecuencia de esto, se tuvo la oportunidad de utilizar un nano
amperímetro del laboratorio de Circuitos Eléctricos
cuya sensibilidad es ya
insuperable. Sin embargo las señales provistas a la salida del nano amperímetro
son de muy baja amplitud lo que ha obligado a implementar una etapa de
amplificación de señal con una ganancia de 500, para el diseño se utilizo un
circuito integrado TL084.
Por otro lado, se tiene la siguiente pregunta:
- Si acaso existiesen cambios en la actividad eléctrica de los vegetales, en qué
rangos de frecuencia están presentes?
Para responder a esta interrogante, deberemos emplear un sistema de
adquisición de las mejores características (más alta frecuencia de muestreo) de
modo que se pueda hacer los análisis hasta una frecuencia bastante considerable
en el orden de los 2 KHz. En este caso, se ha utilizado un hardware de
adquisición DAQ modelo NI-USB-6009 capaz de adquirir señales analógicas con
una frecuencia de muestreo de 45KHz.
Una vez adquirida la señal analógica y digitalizada con las mejores prestaciones a
nuestro alcance, se debe ser capaz de responder lo siguiente:
¿En qué orden están los cambios si acaso existen? Supongamos que dichos
cambios se manifiestan mediante la presencia de ondas de amplitud mucho
menor al orden de los voltios, por ejemplo una milésima o una millonésima de
voltio. En este caso, la visualización en el dominio del tiempo o en el dominio de la
frecuencia empleando la clásica fft, serán completamente inútiles. Es decir, si
bien los cambios existirían realmente, los métodos de análisis tradicionales, no
serían suficientes para poder detectar dichos cambios. Para resolver esto, en este
trabajo se emplearán técnicas más potentes del procesamiento de señal que
permitirán detectar ondas de hasta una millonésima parte de voltio. Además se
emplearán técnicas de promediado dentro del mundo del análisis espectral de
modo que se atenúe mucho los efectos del ruido que podrían solapar la presencia
de cambios reales pero que la fft tradicional no permitiría ver.
Resumiendo lo anterior, como componentes de hardware del banco de trabajo a
utilizar, se tiene los siguientes componentes:
Figura 2-1.- Diagrama de bloques de todas las partes utilizadas en el banco de trabajo.
Electrodos: como dispositivos encargados de hacer la función de
transductores, es decir, encargados de realizar la captación de las ondas.
Nano amperímetro: encargado de medir las señales eléctricas captadas
por los electrodos, filtrarlas y amplificarlas en un rango de salida entre +/5mV.
Equipo adicional de amplificación: encargado de dar una ganancia de 500
a la señal de salida del nano amperímetro.
Equipo NI modelo USB-6009: encargado de digitalizar e ingresar las
señales al computador.
Software de adquisición de datos: encargado de graficar, visualizar (en
tiempo y en frecuencia ) y guardar los datos en archivos tipo .txt
Como software de análisis de la señal adquirida, se tiene lo siguiente:
Técnica para reducir al mínimo la fuga espectral generada por la ventana
rectangular tradicionalmente aplicada con la fft y que se denomina
periodograma, esta da unos 13 dB de distancia entre el lóbulo principal y el
secundario. Para nuestros propósitos, se empleará otro tipo de ventanas
como la de Blackman Harrison de 4 términos cuya distancia entre el lóbulo
principal y el secundario es de unos 92 dB.
Para contrarrestar los efectos del ruido, utilizaremos una de las mejores
técnicas de promediado denominada técnica de Walsh que consiste en
promediar varios periodo gramas pero empleando ventanas como las de
Blackman Harrison de 4 términos. Así se reduce al mínimo los efectos del
ruido y no se altera los aportes reales de señal presente.
Todo lo mencionado anteriormente es detallado a continuación:
2.1 ELECTRODOS DE BIOPOTENCIALES “EB”.
Figura 2-2.- Ubicación de los electrodos de EB sobre la planta.
Los electrodos usados en la toma de muestras son de Ag y Au. El electrodo que
mejores resultados fue el de oro y plata (Figura 2.3). Las características de estos
se las detalla a continuación:
Figura 2-3.- Electrodos de oro y plata utilizados.
Al electrodo se lo considera como transductor que cambia las corrientes iónicas
en eléctricas, además los EB tienen la capacidad de conducir la corriente a través
de la interfaz entre el cuerpo y el circuito electrónico de medida. (Figura 2.1. a)
+-++-++-++-+-
+-++-+Electrodo
Figura 2-4.- a) Interfaz Electrodo-Electrolito b) Formación de doble capa de carga debido a
la interacción electrodo metal, con los iones del electrolito.
Una corriente neta que cruce la interface, pasando del electrodo al electrolito,
Electrones que se mueven en dirección opuesta a la corriente en el
Cationes C+ se mueven en la misma dirección que la corriente.
Aniones A- se mueven en la dirección opuesta a la corriente en el
En la parte del electrodo tenemos átomos metálicos C, en cambio el electrolito
tienen una solución acuosa que contiene cationes del electrodo metálico C y
aniones A- .
Se forma doble capa de carga, debido a la interacción del electrodo metal, con los
iones del electrolito. (Figura 2.4 b)
Cuando un electrodo metálico entra en contacto con un electrolito ocurren
intercambios ión-electrón, los iones metálicos tienden a entrar en la solución y los
iones en el electrolito tienden a combinarse con los electrones metálicos.
Como resultado de esto surge una distribución de carga, la cual desarrolla lo que
se denomina “potencial de media celda o potencial característico de equilibrio
cuando no existe flujo de corriente a través de la interfaz”.
2.1.1 POTENCIAL DE MEDIA CELDA.
El potencial característico o de media celda está determinado por el metal
involucrado, la concentración de iones en la solución, la temperatura y otros
factores de segundo orden. (Figura 2.5)
Figura 2-5.- Potencial de media celda.
La capa de carga tiene 3 componentes.
Potencial de célula (Ehc)
Capacitancia Cd
Resistencia Rd
Cada electrodo tiene un potencial Ehc y depende del material del cual está hecho
como también del tipo del electrodo.
Ag /ClAg
El circuito equivalente de un electrodo de biopotencial se lo puede observar en la
Figura 2-6.- Modelo de un electrodo de biopotencial.
Ehc es propio de cada electrodo.
Rd y Cd es la impedancia asociada con la interface electrodo-electrolito y los
efectos de polarización.
Rs representa la resistencia en serie asociada con los efectos de interface y
debido a la resistencia del electrolito.
2.1.2 TIPOS DE ELECTRODOS.
Existen electrodos perfectamente polarizables y no polarizables, esta clasificación
se refiere a lo que ocurre en el electrodo cuando una corriente fluye entre él y el
Perfectamente polarizable (Pt): Son aquellos en los que la carga no cruza la
interfaz electrodo-electrolito cuando se aplica la corriente. A través de la interfaz,
hay una corriente de desplazamiento y electrodo se comporta como un
Perfectamente no polarizable(Ag/AgCl): Son aquellos en los cuales la corriente
pasa libremente a través de la interfaz electrodo-electrolito. Estos electrodos se
comportan como una resistencia.
Estos dos electrodos son teóricos, se utilizan electrodos hechos de un metal
noble cuyo comportamiento es muy cercano a la definición de electrodos
perfectamente polarizables: Ag, Au estos materiales como son inertes encuentran
dificultad para oxidarse o disolverse. Desde el punto de vista eléctrico estos
materiales se comportan como un condensador tienen un fuerte efecto capacitivo.
Ag/ClAg electrodo práctico de uso diario puede ser recreado, analizado en un
laboratorio, acercándose al comportamiento de un electrodo no polarizado.
2.1.3 CIRCUITO EQUIVALENTE PARA DOS ELECTRODOS.
Dependiendo del tipo de electrodo se tienen componentes en el circuito
equivalente, los cuales son dependientes de la frecuencia. (Figura 2.7)
Figura 2-7.- Circuito equivalente para dos electrodos.
2.1.4 CARACTERISTICAS ELECTRICAS.
La impedancia medida entre los terminales de un par de electrones, es alta en la
región de baja frecuencia y al aumentar la frecuencia decrece hasta un valor
Con electrodos de áreas grandes, el decrecimiento en impedancia con el
crecimiento de la frecuencia refleja el decrecimiento de la impedancia del tejido
Los cables son blindados para evitar cualquier ruido proveniente del ambiente que
pueda influir en la correcta lectura de la señal en la planta. Los cables de los
electrodos están trenzados pues ayudan a disminuir el ruido.
2.2 PROTOTIPO CON NANO AMPERIMETRO.
En la Figura 2.8 se observa el diagrama en bloques de esta versión. La primera
etapa está constituida por un nano amperímetro (galvanómetro) de alta
Figura 2-8.- Ubicación del nano amperímetro en diagrama de bloques del banco de trabajo.
2.2.1 NANO AMPERIMETRO TIPO YEW 2790
Este nano amperímetro puede ser usado como un amplificador de DC ya que
tiene una salida de voltaje en proporción al valor indicado por el cursor en un
rango de +- 5mV.
El diseño del mismo asegura un buen rechazo en modo común tanto en DC como
en AC incluso sin conectar los terminales de tierra y el común. Si se utilizan los
terminales de tierra y el común se tiene una mayor estabilización.
Previo a la toma de datos se debe tener en cuenta que:
Se debe primero encerar mecánicamente, para esto giro SW1 a la posición
50 mV-µA. Luego se encera eléctricamente girando SW1 A la posición 5
µV-nA. (Figura 2.9)
Seleccionar medidas lineales con SW2.
Se une E con G (común con tierra), para disminuir ruido.
Figura 2-9.- Panel frontal del galvanómetro
Los electrodos negativo y común están unidos directamente a los terminales de
oro-plata (cable blanco) y níquel-plata (cable negro) respectivamente, mientras
que el electrodo positivo se conecta a través de un capacitor electrolítico de 100
uF al terminal de oro-plata (cable naranja)
que son las entradas del
Figura 2-10.- Terminales del galvanómetro y tarjeta de interconexión para los electrodos.
Figura 2-11.- Conexión de los electrodos al galvanómetro
2.3 DISEÑO DEL AMPLIFICADOR
Figura 2-12.- Ubicación del amplificador de señal en el banco de trabajo
Las señales bio eléctricas que se registran en la corteza de las hojas están en el
rango de los nano voltios y los nano amperios, lo que amerita un sistema de
amplificación y medición lo bastante sensible, con un alto rechazo al ruido
eléctrico y electromagnético. No obstante cabe resaltar que el nano amperímetro
utilizado tiene integrada una etapa de acondicionamiento y amplificación de señal,
con un alto rechazo al ruido lo que lo hace idóneo para nuestro propósito,
entregando a sus terminales de salida, niveles de voltaje que oscilan entre ±5mV
±5%, con una linealidad de + -0,5%.
Sin embargo aun se tiene el inconveniente que la señal sigue siendo baja por lo
tanto es necesario implementar una pequeña etapa de amplificación con una
ganancia de 500. La primera etapa es un amplificador inversor con ganancia 500
y la segunda etapa es un amplificador inversor con ganancia 1. (Figura 2.13)
Figura 2-13.- Amplificador de señal
La señal de salida del amplificador es ingresada a la entrada diferencial DAQ NI
USB 6009.
2.4 VALIDACION DEL EQUIPO
Se inyecto una señal sinusoidal pura con una amplitud fija a través de una
resistencia en serie, a la entrada del nano amperímetro
mientras varia la
frecuencia, se puede observar tanto la señal de entrada como la de salida del
nano amperímetro, a través de la interfaz grafica desarrollada en el LABVIEW.
Una parte indispensable del experimento es la caracterización del equipo
utilizado, el que permite afirmar que a señal chopeada a 2Khz se inyecta una
señal de hasta 1Khz (Figura 4.1)
Frecuencia mVin
100 0,01625
100 0,01125
100 0,00412
Este experimento pretende determinar el ancho de banda, la respuesta dinámica,
la fidelidad de la señal de salida respecto de la de entrada y otras características
propias del instrumento, características que lo hacen muy idóneo para nuestro
objeto de estudio de este trabajo.
2.5 TARJETA DE ADQUISICION DE DATOS
La tarjeta NI USB 6009, es una herramienta utilizada para introducir las señales
análogas desde el medio externo hacia el ordenador en forma digital por el puerto
Figura 2-14.- Tarjeta de adquisición de datos NI USB 6009
Figura 2-15.- Diagrama de Flujo de adquisición de datos.
2.5.1 CARACTERISTICAS NI USB 6009
Energizado por bus para una mayor movilidad, conectividad de señal
2 salidas analógicas (12 bits a 150 S/s), 12 E/S digitales; contador de 32
El software de NI-DAQmx y software interactivo NI LabVIEW SignalExpress
Compatible con LabVIEW, LabWindows/CVI y Measurement Studio para
Figura 2-16.- Ubicación de la tarjeta de adquisición de datos DAQ NI 6009 en el banco de
2.5.2 CONFIGURACION DE LA TARJETA NI USB 6009.
Antes de utilizar la tarjeta de adquisición de datos se debe configurar la entrada
análoga, el número de muestra que se va a tomar, el tiempo de muestreo, el
rango de la amplitud del voltaje, el modo, la resolución.
Esta tarjeta se la usa en modo diferencial para ocupar los 14 bits de resolución.
(Figura 2.20)
Figura 2-17.- Diagrama de bloques del sistema de monitoreo y registro del sistema de
Al dar doble clik en el DAQ Assistan, se despliega la pantalla de configuración:
Figura 2-18.- Panel de configuración de los parámetros de operación del DAQ
A. Se selecciona la escala en unidades de voltios.
B. El rango dentro del cual va a realizarse las medidas, en este caso +/- 5v
C. Se selecciona el modo diferencial para que el DAQ pueda tomar valores
positivos y negativos con una resolución de 14 bits.
D. Se selecciona el numero de muestras que va a tomar.
E. Se selecciona el tiempo de muestreo es decir cuántas muestras por
segundo se van a tomar.
F. Se selecciona el timeout, el tiempo de cada muestra en este caso, se
toman muestras cada 20 segundos.
Figura 2-19.- Diagrama de conexión de la Tarjeta de adquisición de datos.
G. Incluso permite visualizar la forma correcta de cómo se debe hacer las
conexiones en los terminales de entrada entre la fuente de señal y el DAQ.
Figura 2-20.- Diagrama de conexión de la Tarjeta de adquisición de datos en modo
H. Se selecciona la entrada análoga uno ai1, además la tarjeta debe estar
especificada para medir voltaje.
Figura 2-21.- Ventana de configuración del DAQ NI 6009 para medir voltaje
I. Este panel permite hacer una visualización en tiempo real de los datos que
se están adquiriendo.
Figura 2-22.- Ventana de visualización de la señal tomada en tiempo real.
J. Para finalizar la configuración se presiona OK y listo.
2.6 SOFTWARE EN LABVIEW UTILIZADO
Las señal del biopotencial que llega al DAQ es leída por el puerto serial (USB2)
del computador, el muestreo se realiza a 40 KHz.
Se escoge esta escala para determinar si suceden cambios relevantes dentro de
este rango de 0Hz a 40KHz.
Figura 2-23.- Panel frontal en Labview (DATA LOG6).
ARCHIVOS . txt
VISUALIZACION TIEMPO
Figura 2-24.- Diagrama de flujo desarrollado en el labview
Figura 2-25.- Software desarrollado en Laview
LABVIEW, permite visualizar y registrar las señales adquiridas por el DAQ,
indicando el comportamiento bioeléctrico de la planta vegetal en el tiempo y en el
espectro de frecuencias. Ver Anexo 3
Figura 2-26.- Diagrama de bloques del sistema de visualización, registro y adquisición de
datos en Laview (DATALOG6) .
Se crea un archivo .txt de todas las muestras tomadas, el mismo que se guarda
en una extensión predeterminada. (Figura 2.27)
Figura 2-27.- Bloque para definir la dirección de archivo Laview
En este caso el archivo .txt creado se guara en la dirección C:\Documents and
Settings\PCpaul\Desktop\07-07-2010\sin luz\con estimulo2.txt
Figura 2-28.- File I/O VIs and Functions Laview
Crea una matriz de una o dos dimensiones en forma vertical o transpuesta con los datos
de las muestras en forma de archivo .txt, el mismo que puede ser abierto como bloc de
notas o como hoja de cálculo en el Excel.
Figura 2-29.- DAQ Assistant
Crea, revisa, y ejecuta tareas que usan la tarjeta NI-DAQ 6009
Figura 2-30.- Spectral Measurements
Analiza los espectros de la señal que se ingresa aplicando la fft. Se usa esta medida
típicamente con medidas más avanzadas que requieren magnitud e información de la
Figura 2-31.- Paneles graficadores de la señales registradas en tiempo y e frecuencia.
Permite visualizar las lecturas en tiempo real de las señales que ingresan al computador
a través del NI DAQ.
2.7 TEORIA DE PDS PARA INVESTIGAR CAMBIOS ENTRE
SITUACIÓN INICIAL (SIN NINGÚN ESTÍMULO) VS SITUACIÓN
CON ALGÚN ESTÍMULO UTILISANDO MATLAB
El Matlab es una herramienta eficaz para realizar el PDS. Las herramientas con
las que cuenta este lenguaje de programación nos permite implementar toda una
teoría en el PDS y así mismo tratar los problemas más comunes que se presentan
al respecto, como son el de resolución, detección y supresión de ruido.
Se analizan las muestras tanto en el dominio del tiempo como en el de la
frecuencia, de esto, las graficas obtenidas nos permiten hacer una clasificación
según si las muestras presentan diferencias de potencial, o de frecuencias
respectivamente al estar sometido bajo la influencia de cierto estimulo y en
condiciones normales (sin estimulo).
IMPORTAR 16
HARRISON 4T
METODO WELCH
TIEMPO tn
GRAFICO EN EL DOMINIO
DEL TIEMPO ”tn”
FRECUENCIA “fn”
Figura 2-32.- Diagrama de flujo del sistema de procesamiento digital de señales
2.7.1 ANÁLISIS ESPECTRAL Y MÉTODOS TIEMPO FRECUENCIA
2.7.1.1 Métodos mejorados: Reducción de fuga espectral.
1. El periodograma mejorado: teoría de ventanas
El problema de resolución en frecuencia
El problema de detección
2. Métodos mejorados de promediado para reducir el efecto del ruido:
• Métodos de Bartlett Y Welch
2.7.1.1.1 El periodo grama mejorado: Teoría de ventanas
Figura 2-33.- Transformada de Fourier: Limites finitos
Se observa que en las fórmulas tenemos un número de datos finito.
¿ Qué consecuencias trae esto?
La DTF requiere un conjunto de datos finito, entonces lo que ocurre es que se
toma una parte de los datos de la siguiente manera:
Figura 2-34.- toma de datos finitos para DTF
Lo cual equivale a haber realizado una multiplicación de la señal con una señal
rectangular que seleccione solamente la porción a analizar, es decir, realizar un
enventanado con una ventana rectangular:
Figura 2-35.- Enventanado de la señal con una ventana rectangular
¿Qué efectos traerá el enventanado?
Ya que cualquier señal se puede expresar como una suma de senos y cosenos
(serie de Fourier), entonces si analizamos lo que le pasa a un tono, por
SUPERPOSICIÓN ya sabríamos cómo actúa la ventana sobre la señal completa.
Analizando por separado: tono (seno) y ventana cuadrada
Figura 2-36.- Análisis del tono
Figura 2-37.- Análisis de la ventana cuadrada
La transformada de Fourier de la Ventana Cuadrada es:
Figura 2-38.- Transformada de Fourier de la ventana cuadrada
Tenemos un LÓBULO PRINCIPAL Y VARIOS LÓBULOS SECUNDARIOS que
van en decremento conforme nos alejamos del origen
Influencia de la longitud de la ventana (l)
¿Cómo afecta e valor de n (Número de muestras de la DFT)?
Ahora de La Señal * Ventana
Entonces, la DTFT de la secuencia enventanada seria:
Figura 2-39.- Transformada de Fourier de la señal enventanada
En conclusión Todo depende del tipo de ventana que se utilice
2.7.1.1.2 Consecuencias del empleo de la ventana rectangular
La ventana rectangular es la que tiene menor ancho del lóbulo principal pero
también es la que tiene los lóbulos secundarios más grandes.
Figura 2-40.- Lobulo principal y secundario en una ventana rectangular
PROBLEMA DE RESOLUCIÓN: Cualquier otro tono que esté dentro del ancho
que ocupa el Lóbulo Principal, no será detectado y se creerá erróneamente que
solo hay un único tono.
FUGA ESPECTRAL (SPECTRAL LEAKAGE): Consiste en que cuando se
realice la medición, no solo se encontrara el valor
además se registra FALSAS MEDIDAS
debido al tono real sino
debidas a la forma espectral de la
ventana (de la DTFT ).
Figura 2-41.- Problemas de resolución y fuga espectral
OTRO TIPO DE VENTANA
Como ya lo hemos visto claramente, los parámetros ideales que debería tener
una ventana serían los siguientes:
Ancho del lóbulo principal: lo más pequeño posible
Caída rápida del lóbulo principal (fall-off): lo más rápida posible
Figura 2-42.- Parámetros característicos de una ventana rectangular
Por lo anterior, para poder comparar el desempeño de los diferentes tipos de
ventanas (diferentes formas), debemos fijar la LONGITUD DE VENTANA (L):
En nuestro estudio de las diferentes ventanas, fijaremos así:
Longitud de la ventana (L) = 25
2.7.1.1.3 Ventana de Hanning cosα(x)
w[n] = cosα  π 
L 
n = - / 2, ... , -1 , 0 , 1 , .... , L / 2
La misma ventana, para la DTF se define así:
w[n] = sen α  π 
n = 0 , 1 , 2 , ....... , L -1
Figura 2-43.- Ventana de Hanning con diferentes n (muestras)
Al crecer ALFA los extremos de las ventanas en el tiempo se hacen más suaves
y en la frecuencia los Lóbulos laterales decrecen.
Figura 2-44.- Resumen de los parámetros característicos
Utilizar la función desarrollada con una longitud de 100 para enventanar
y = sin(2*pi*t*3)+0.35*rand*sin(2*pi*t*40)
Se utiliza la función wincos de 4 potencia por la mayor diferencia de atenuación
entre picos.
Resultado De La Función Implementada
Figura 2-45.- Funcion enventanada con cos(x)
2.7.1.1.4 Ventana Blackman
Es una generalización de la ventana de Hanning, expresado como una suma de
kernels Dirichlet:
w[n] = ∑ am cos  mn 
n = - L / 2, ... , -1 , 0 , 1 , .... , L / 2
En el tiempo, PARA LA DTF, SE DEFINE ASÍ:
w[n] = ∑ (− 1) am cos  mn 
Entonces, la DTFT de la ventana de Blackman expresada como una suma de
Kernels Dirichlet es:
W (θ ) = ∑ (− 1)
am  
D θ −
m  + D θ +
m
L 
Sujeta a la condición:
Podemos construir ventanas con K coeficientes y así tener
( 2 K – 1 ) sumas
de kernels Dirichlet.
Blackman examinó la ventana para K = 3:
La posición del tercero y cuarto lóbulos secundarios del kernel Dirichlet ubicados
θ = 3.5(2π / L )
θ = 4.5(2π / L )
Entonces, los coeficientes encontrados son:
= 0.42659071 ≈ 0.42
= 0.49656062 ≈ 0.50
= 0.07684867 ≈ 0.08
Si empleamos los coeficientes aproximados, tenemos una VENTANA DE
W [n ] = 0.42 + 0.50 cos 
n  + 0.08 cos  2n 
n = - L / 2 , ... , -1, 0 , 1 , ... , L / 2
Si empleamos los coeficientes exactos, tenemos una VENTANA DE BLACKMAN
PRINCIPAL CAÍDA RÁPIDA DEL
PICO DEL LÓBULO SECUNDARIO
RELATIVA AL PICO DEL LÓBULO
Figura 2-46.- Parámetros característicos de la Ventana de Hamming
OBSERVACIÓN: En cuanto a la verificación de la suma de los coeficientes:
Blackman: 0.42 + ( - 0.5 ) + 0.08 = 1
La VENTANA DE BLACKMAN
es continua con una primera derivada
continua. En los límites o bordes cae como 1 / w3 ó de 18 dB / octava.
Blackman Exacta: La suma es DIFERENTE DE 1. º
Los términos exactos (como en la Ventana de Hamming), y tienen discontinuidad
en las fronteras y tienen una caída de aproximadamente
6 dB /
La gráfica del tiempo y de su DTFT las vemos a continuación:
Figura 2-47.- Grafica en el tiempo y de su DTFT
function [wt]=winblack(n)
k=1:1:n-1;
w(k+1)=0.42-(1/2)*(cos(2*pi*(k/(n-1))))+(0.08)*(cos(4*pi*(k/(n-1))));
wt=w';
Figura 2-48.- Comparación entre la función implementada y la función directa de matlab
Función Implementada:
Funcion:wvtool(winblack (25))
Nivel relativo entre picos (dB): 58.35617
Figura 2-49.- Graficas en el dominio del tiempo y la frecuencia obtenidas a través de la
herramienta wvtool:
2.7.1.2 Métodos tiempo – frecuencia
1. El espectrograma
2. El periodograma mejorado: teoría de ventanas
2.7.1.2.1 Aplicaciones de la teoría de enventanado:
Se tiene dos problemas básicos:
A. Problema de resolución en frecuencias
B. Problema de detección
En ambos casos no se considera la influencia del ruido para poder visualizar de
mejor manera las ventajas del enventanado.
Dicho efecto del ruido y los métodos para disminuir su influencia en el rresultado
del espectro, lo veremos después en técnicas de Bartlett y de Welch.
2.7.1.2.1.1 Problema de resolución:
Distinguir dos tonos de amplitudes similares, que se encuentran muy juntos
Conviene usar ventana rectangular, es decir, el simple periodograma que siempre
EL PERIODOGRAMA: Es el módulo del vector complejo obtenido con la FFT
Se inicia con dos tonos (de amplitudes iguales) de F1= 50 Hz y F2=120 Hz:
RESULTADO DEL PERIODOGRAMA:
Figura 2-50.- Problema de resolución
Acercando los tonos
50 Y 51Hz: Ya no se puede distinguir los dos tonos.
Figura 2-51.- Problema de resolución acercando los tonos
2.7.1.2.1 Teoría de enventanado aplicado al problema de detección problema de
Distinguir dos tonos de amplitudes muy diferentes, que se encuentren juntos o no.
Conviene usar ventana de blackman harrison (4t), es decir, el simple
periodograma que siempre se usa pero previamente enventanando la serie
temporal con una ventana blackman harrison (4t).
Para ver las ventajas conseguidas en la determinación del espectro de potencias,
se enfrenta al enventanado rectangular (periodograma usualmente usado) vs
enventanado con blackman harrison (4t) (periodograma mejorado)
Problema de deteccion de un tono de amplitud pequeña junto a otro de amplitud
grande: interesa la mayor diferencia entre el pico del lóbulo principal y el
secundario, es decir, fuga espectral mínima.
Se desea detectar un tono de 0.001 (v) ubicado en 100 Hz que está con otro tono
de amplitud 1v ubicado en 50 Hz.
Mostrar una gráfica de la ventana de Blackman – Harrison de 4 T, de 100
Mostrar la señal original y el periodograma simple: ver si se detecta el tono
Mostrar la señal enventanada y el periodograma modificado: ¿ahora se
puede detectar el tono pequeño?
Demostrar que el periodograma modificado permitiría detectar mucho más
fácilmente el tono pequeño: sobreponer las dos gráficas.
Figura 2-52.- Periodograma simple
El periodograma simple, no puede detectar o distinguir el tono pequeño:
aparentemente solo existe el tono grande.
Es necesario desarrollar un método que permita detectar al tono pequeño.
IMPLEMENTACION EN MATLAB
Figura 2-53.- Comparación periodograma simple con periodograma mejorado
El periodograma simple no permite distinguir los dos tonos mientras que el
periodograma modificado si puede detectar el tono pequeño.
2.7.1.3 Métodos mejorados de promediado para reducir el efecto del ruido:
2.7.1.3.1 Métodos de Bartlett y Welch
PERIODOGRAMA MODIFICADO: Ventana diferente a la rectangular
Con este método se redujo la fuga espectral pero no hace nada para reducir los
efectos del ruido. Con este propósito nacen los métodos basados en promediado
de periodogramas (Bartlett) o periodogramas modificados traslapados (Welch)
cuya idea fundamental consiste en dividir la señal discreta en varias porciones y
calcular los espectros de cada una de ella. Los tonos que están presentes en
todas las porciones, no sufrirán alteraciones pues se suman n veces y para
promediar se dividen para n, es decir, no se modifica el resultado final. Este
promediado sí reduce la presencia del ruido en el espectro promediado pues en
cada espectro parcial la forma del ruido es diferente por lo que al dividir para n, el
resultado final será que el espectro debido al ruido ha sido reducido. Básicamente
tenemos dos métodos de promediado de espectros:
2.7.1.3.1.1 Método de Bartlett: Promediado de periodogramas simples (ventana
2.7.1.3.1.2 Métodos de Welch: Promediado de periodogramas modificados (ventanas
diferentes a la rectangular)
1) División en varias porciones.
2) Uso de ventanas diferentes a la rectangular: Hamming, Hanning,
Blackmann, etc.
3) Solapamiento (recomendado del 50%) `
Figura 2-54.- Promediado de periodogramas simples y mejorados
WELCH: TRASLAPE + OTRAS VENTANAS
1. Empleando ventanas alternativas a la rectangular y traslapando para reducir la
Figura 2-55.- Comparación entre periodograma simple – welch con hamming - welch con
blackman harrison 4t
No se distingue que sea la suma de dos tonos: todo parece ruido.
Necesitamos un método que permita ver los dos tonos y nada más, es decir, sin
posibles picos que hagan creer que son debidos a otros tonos.
Figura 2-56.- Suma de dos tonos con ruido
Figura 2-57.- Periodograma de la suma de dos tonos con ruido
El periodograma simple es un método demasiado “ruidoso” pues se verían falsas
componentes de frecuencia o tonos inexistentes.
Figura 2-58.- Periodograma de la suma de dos tonos con ruido
Figura 2-59.- Comparación entre periodograma simple y Welch con ventana Hanning
Ya se ve la ventaja de Welch sobre el Periodograma simple:
Es menos “ruidoso”
Figura 2-60.- Comparación entre periodograma simple, Welch con ventana hanning,
Blackman+Harrison
Figura 2-61.- Superposición del periodograma Simple, Welch + hanning y Welch + balckman
Se ve la ventaja de welch con balckman harrison 4t sobre el periodograma simple
y welch con hamming: es menos “ruidoso”
2.8 SISTEMA DE ALIMENTACION
El sistema de alimentación está constituido por una fuente de computador y un
circuito de filtrado de señal para reducir el rizado.
A pesar de que este tipo de fuentes de poder entrega a sus terminales un voltaje
DC regulado, con niveles de rizado relativamente bajos. Los voltajes positivos y
negativos no están correctamente balanceados.
Un potenciómetro RV1 de precisión de 1k se utiliza para sintonizar a C1 y C2 de
modo que el voltaje a sus terminales sean iguales, este método nos permite tener
una tierra virtual equilibrada y reducir el error de offset en las lecturas.
Figura 2-62.- Alimentación general del amplificador posee filtros RC a la entrada con
En este capítulo se trata de resolver las siguientes interrogantes planteadas al
inicio de este documento:
presencia de alguna onda especial o componente de frecuencia? se puede
emplear como estímulos la presencia o ausencia de luz, la presencia de
estímulos de relajación como música clásica o la presencia de estímulos de
estrés como música ruidosa o la presencia de fuego cercano a las hojas de
la planta, etc.
A continuación se detalla cómo se fue resolviendo cada una de dichas
3.1 UBICACIÓN DE LOS ELECTRODOS EN LA PLANTA
Para seleccionar el área de toma de datos adecuado se consideró los puntos
donde mejor respuesta de la señal se obtuvo. Los electrodos fueron ubicamos, en
los siguientes puntos, denominado L(electrodo positivo), H (electrodo negativo) y
G(común).
Figura 3-1.- Ubicación de los electrodos en la corteza de la hoja y en el tallo.
3.2 SELECCIÓN DE PLANTA PARA TOMA DE DATOS.
Se ha optado por las siguientes plantas: Millonaria, Chiflera, Dulcamara, Maicito
ornamental ya que fueron las que mejor respuesta tuvieron frente a los estímulos
por tener hojas grandes, además el área de contacto es muy importante, por lo
que los electrodos se adhieren de mejor forma en estas hojas grandes y tallos
medianos. Se enfatiza que los datos se tomaron por varias horas o días por lo que
las hojas grandes tienden a secarse al contacto con el gel conductor, pero con
menos grado que las hojas pequeñas y/o delgadas, estas características se
describen en el siguiente cuadro de plantas utilizadas en el proyecto.
Las plantas utilizadas se encuentran descritas en el Anexo 6.
3.3 ESTÍMULOS EMPLEADOS
Al momento de almacenar los archivos, se toman varios de estos con la finalidad
de confirmar repetitividad.
3.3.1 DATOS TOMADOS CON ESTIMULOS ALTERNADOS.
El único resultado evidente, que permite diferenciar los dos eventos en frecuencia
es la presencia y ausencia de tacto, los otros estímulos no presentaron
diferencias por lo que se cita uno de ellos y resaltando que entre la presencia y
ausencia de luz hay diferencias de voltaje pero regresando a su estabilidad en
Presencia, ausencia de luz.
Se coloca una planta en un cuarto cerrado de 5x2,5 m, cuya única fuente
de luz es un reflector de 500watt, y a una altura de la planta de 1,6 m. la
temperatura es de 20 º C ±20% de variabilidad.
Se coloca los electrodos en los puntos L, H, y G de la planta cada uno con
gel conductor y adhesivos.
Se enciende el galvanómetro: se elige SW2 en lineal, SW1 en la escala de
5 µV-nA, RV11 ayuda encerar.
La señal de salida amplificada en mV del galvanómetro ingresa al
La señal del amplificador es transportada a la tarjeta de adquisición y esta
envía los datos a la computadora.
En Labwiew se ejecuta el programa observando las señales en tiempo y
frecuencia, igualmente se almacena el archivo .txt.
Luego se quita la iluminación paulatinamente, se espera unos segundos
hasta que vuelva a la normalidad y se toma el segundo dato sin
iluminación, este proceso se repite para los 16 archivos .txt. La prueba se
inicio a las 6:00 y finalizó a las 6:25 Am.
Se analiza los datos observados en el dominio del tiempo y frecuencia
permitiendo establecer si existe una diferencia de voltaje o una diferencia
en unidades de las variables, para clasificar los dos eventos.
Video: M4H00589.wmv
Presencia, ausencia de tacto en una hoja.
de luz es la natural esta no ingresa directamente al cuarto debido a que la
ventana da al conducto central del edificio, la temperatura es de 20 º C
±20% de variabilidad.
La primera toma de datos se inicia sin tacto, luego se espera unos
segundos hasta que vuelva a la normalidad y se toma el segundo dato con
tacto, este proceso se repite hasta completar los 16 archivos .txt. La hora
en que se tomo las pruebas fue de 6:38 a 7:07 Am Los resultados
obtenidos a distintas horas fueron los mismos, encontrando diferencias de
unidades en 60 Hz.
Según los datos observados en dominio del tiempo y frecuencia
en decibelios de las variables, para clasificar los dos eventos.
VIDEO: M4H00567.wmv
3.3.2 DATOS TOMADOS CON ESTIMULOS CONTINUOS.
Es primordial recalcar que los resultados obtenidos, surgieron luego de verter
agua en la raíz es por esta razón que uno de los estímulos como es la ausencia
de luz esta luego de esta acción.
Ambiente basal.
El evento de referencia o basal, tiene como ambiente un cuarto cerrado de
5x2,5 m, dos focos de 100 Watt separados dos metros entre ellos, y a una
de 1,6 m. la temperatura es de 20 º C ±20% de
Debido a que a diferentes horas del día se tiene una variación de voltaje
entre 0.2 y 0.6 V ya amplificados, en ambiente basal.
Se procedió a dar un orden aleatorio a los estímulos para luego comparar
el estado basal, con los estados estimulados. Así se almacenan 8 archivos
.txt en estado basal. La prueba se inicio a las 12:34 y finalizó a las 12:41
VIDEO: M4H00577.wmv
Agua fría en una en hoja versus Ambiente basal.
de luz son dos focos de 100W separados 2 m entre ellos, y a una altura
de la planta de 1,6 m. la temperatura es de 20 º C ±20% de variabilidad.
Se coloca agua y hielo en un vaso de plástico, para luego introducir parte
de la hoja en el vaso, se percata que solo el agua este en contacto con la
hoja, mas no el vaso.
Se espera unos segundos hasta que se estabilice las variaciones que
puedan haber por el contacto con la mano o algún movimiento brusco para
con la planta, seguidamente se almacenan los 8 archivos .txt. La prueba se
inicio a las 13:07 y finalizó a las 13:14 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con los de agua fría
observándolos en el
dominio del tiempo y frecuencia permitiendo
establecer si existe una diferencia de voltaje o una diferencia en unidades
de las variables, para clasificar los dos eventos.
VIDEO: M4H00588.wmv
Agua caliente en una hoja versus Ambiente basal.
Se coloca agua recién hervida en un vaso de plástico, para luego introducir
parte de la hoja en el vaso, tomando las consideraciones anteriores se
espera unos segundos hasta que se estabilice.
Seguidamente se almacenan los 8 archivos .txt.
La prueba se inicio a las 13:56 y finalizó a las 14:01 Pm.
observándolos en el dominio del tiempo y frecuencia.
VIDEO: M4H00592.wmv
Agua vertida en raíz versus Ambiente basal.
5 µV-nA, RV11 nos ayuda encerar.
Se verte agua en la maceta de la planta, se espera cinco minutos antes de
tomar las pruebas. Seguidamente se almacenan 8 archivos .txt. La prueba
se inicio a las 14:22 y finalizó a las 14:27 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con agua vertida en raíz
observándolos en el dominio del tiempo como en el dominio de frecuencia
VIDEO: M4H00593.wmv
Música instrumental versus Ambiente basal.
Para esta prueba se colocaron unos parlantes de computadora a 1,3 m de
distancia de la planta y al mismo nivel, se eligió la 9na Sinfonía de
Beethoven, y se continuo con el almacenamiento de los 8 archivos .txt. La
prueba se inicio a las 14:48 y finalizó a las 14:53 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con música instrumental
observándolos en el dominio del tiempo como el dominio de frecuencia
VIDEO: M4H00597.wmv
Música Rap versus Ambiente basal.
Se eligió el tema: Only in California, seguidamente almacenamos los 8
archivos .txt. La prueba se inicio a las 15:01 y finalizó a las 15:06 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con música rap observándolos
en el dominio del tiempo y frecuencia permitiendo establecer si existe una
diferencia de voltaje o una diferencia en unidades de las variables, para
clasificar los dos eventos.
Música acústica de guitarra versus Ambiente basal.
Se eligió el tema: Lovely Joan, seguidamente se almacena los 8 archivos
.txt. La prueba se inicio a las 15:33 y finalizó a las 15:38 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con acústica de guitarra,
observando en el dominio del tiempo y frecuencia permitiéndonos
Música Rock versus Ambiente basal.
Se eligió el tema: Mana labios compartidos, seguidamente se almacena los
8 archivos .txt. La prueba se inicio a las 15:50 y finalizó a las 15:55 Pm.
Se comparan los datos: ambiente basal con música rock, observándolos en
el dominio del tiempo y frecuencia permitiéndonos establecer si existe una
Música Heavy versus Ambiente basal.
Se eligió el tema: Al otro lado del silencio, seguidamente almacenamos los
8 archivos .txt. La prueba se inicio a las 16:18 y finalizó a las 16:23 Pm.
observándolos en el dominio del tiempo y frecuencia permitiendo
Ausencia de luz versus Ambiente basal.
de luz era de la pantalla del computador, la temperatura es de 20 º C
Para esta prueba se dejaron pasar 29 minutos del último estímulo. Se quita
la luminosidad, se espera unos segundos luego se almacena los archivos
.txt. La prueba se inicio a las 16:52 y finalizó a las 16:57 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con ausencia de luz,
VIDEO: M4H00599.wmv
Ausencia de luz acompañada de música instrumental versus
Con el estímulo anterior se añadió música, eligiendo la 9na Sinfonía De
Beethoven. Para luego almacenar 8 archivos .txt. La prueba se inicio a las
17:05 y finalizó a las 17:10 Pm.
Se comparan los archivos: ambiente basal con ausencia de luz y música
instrumental, observándolos en el dominio del tiempo y frecuencia
VIDEO: M4H00602.wmv
PRUEBAS Y RESULTADOS DE LOS EXPERIMENTOS
4.1 ESTIMULOS ALTERNADOS.
A) PRESENCIA, AUSENCIA DE LUZ.
Figura 4-1.- Presencia, ausencia de luz alternadamente.
ANÁLISIS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO:
Ampliando en el rango de 4,96 a 5,17 segundos.
Por simple inspeccion en las señales en el dominio del tiempo, se pueden
observar que hay cambios de voltaje, para las señales con luminosidad “color
negro” se observa que guardan un rango de variación que va de 0,35 a 0,6
voltios. Las señales sin luminosidad “color rojo” guardan casi el mismo rango por
lo que no se puede poner un umbral que permita la clasificacion entre estos dos
ANÁLISIS EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA:
Ampliando en las diferentes zonas.
Zona entre 0 y 50 Hz
Zona entre 48 y 84 Hz.
Zona entre 70 y 175 Hz.
Zona entre 170 y 194 Hz.
Zona entre 194 y 500 Hz.
Zona entre 495 y 553 Hz.
Zona entre 550 y 875 Hz.
Zona entre 907 y 1000 Hz.
Con los métodos utilizados, no se han podido encontrar diferencias en ninguna
frecuencia por lo que no sirven como variables de clasificación.
B) PRESENCIA, AUSENCIA DE TACTO EN DIFERENTES HOJAS.
Figura 4-2.- presencia, ausencia de tacto en una hoja alternadamente.
Ampliando en el rango de 3,88 a 3,98 segundos.
Las señales en negro representan las plantas al ser tocadas y en rojo las señales
cuando no se tocan a la planta
De la gráfica anterior podemos concluir que, en tendencia, con estímulo, la
componente DC es mayor a la situación sin estímulo. Se observa además que el
nivel de DC en comparación a la anterior prueba va disminuyendo, pudiendo
afirmar que es por la ausencia de la luminosidad.
Sin embargo, no podemos poner un umbral que permita la clasificación.
Entonces, si bien los niveles de DC sí permiten ver que existe diferencia, estos
niveles no son una buena variable para la clasificación pues conduciría a
Ampliando en los diferentes zonas.
Zona entre 0 y 14 Hz.
Por lo dicho en el dominio del tiempo, vemos que los niveles de DC muestran
alguna diferencia pero no serían una buena variable para clasificar los dos
Zona entre 10 y 55 Hz.
Zona entre 50 y 100 Hz.
Es una buena variable pues permite clasificar perfectamente las dos situaciones.
La diferencia, justo en 60 Hz, sería de 40-32.5 = 8.5. Entonces, perfectamente
podríamos poner un umbral ubicado en la mitad, es decir en 32.5 + 4.25 = 36.75:
Zona entre 60 Hz y 170 Hz.
Zona entre 172 y 190 Hz.
Como vemos, obviando uno de los casos, la diferencia sería de: 58 – 56 = 2, muy
inferior a la zona de 60 Hz. Entonces, esta última zona de 60 Hz, sigue siendo la
mejor variable para clasificar los dos eventos.
Zona entre 190 Hz y 290 Hz.
Zona entre 290 y 310 Hz.
También es una buena variable. La diferencia sería de 64 – 59 = 6, que está
bastante bien y que se acerca a la conseguida en la variable de 60 Hz. De todas
formas, la de 60 Hz sigue siendo la mejor.
Zona entre 310 Hz y 500 Hz.
Zona entre 510 y 550 Hz
Zona entre 550 y 720 Hz.
Zona entre 720 y 1000 Hz.
La mejor zona encontrada entre estos dos eventos para la clasificación es la
diferencia de 8,5 encontrada en 60 Hz, pudiendo poner un umbral en 36,75.
4.2 ESTIMULOS CONTINUOS.
a) AMBIENTE BASAL.
Figura 4-3.- Ambiente basal.
Como se observa el DC está entre 0,2 y 0,5 V. Con las condiciones ya indicadas
en el diseño experimental.
b) AGUA FRIA EN UNA HOJA VERSUS AMBIENTE BASAL.
El agua fría se la coloca en un vaso de plástico, con el fin de introducir una hoja
sin que toque el vaso para no producir ningún artefacto mecánico, cabe recalcar
que esta hoja no tiene colocados los electrodos de bio potencial. La prueba se
inicio a la 13:07 PM y finalizo a las 13:14 PM.
Figura 4-4.- Agua fría en una hoja versus ambiente basal.
ANALISIS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO:
Si bien los niveles de DC permiten observar que existe diferencia, estos niveles
no son una buena variable para clasificación pues conduciría a demasiados
ANALISIS EN EL DOMINIO DE LA FRECUENCIA:
• Zona entre 0 y 250 Hz.
C) AGUA CALIENTE EN UNA HOJA VERSUS AMBIENTE BASAL.
El agua caliente se la coloca en un vaso de plástico, con el fin de introducir una
hoja sin que toque el vaso para no producir ningún artefacto mecánico, cabe
recalcar que esta hoja no tiene colocados los electrodos de bio potencial. La
prueba se inicio a la La prueba se inicio a la 13:56 PM y finalizo a las 14:01 PM.
Figura 4-5.- Agua caliente en una hoja versus ambiente basal.
Existe diferencia en los niveles DC pero estas variables no sirven para
• Zona entre 0 y 70Hz
La diferencia en 60 Hz es de 0,58 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 70 y 370 Hz.
La diferencia en 180 Hz es de 0,2 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 237 y 243 Hz.
La diferencia en 240 Hz es de 1 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 296 y 304 Hz.
La diferencia en 300 Hz es de 1 dB por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 358 y 362 Hz.
La diferencia en 360 Hz es de 0,5 U por lo que es una zona de clasificación de los
Las mejores zonas encontradas para la clasificación son las de 240 y 300 Hz con
1U de diferencia entre los dos eventos.
d) AGUA VERTIDA EN RAIZ VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 14:22 PM y finalizo a las 14:27 PM. El agua colocada en
la maseta estuvo 5 minutos en reposo antes de iniciar las pruebas.
Figura 4-6.- agua vertida en raíz versus ambiente basal.
Zona entre 19 y 20 segundos.
Los niveles de DC sí permiten ver que existe diferencia de valor de 0.1 esta si es
una variable que nos permite clasificar los dos eventos.
Zona entre 0 y 40 Hz
Se tiene diferencia entre los dos eventos, pero no es para todos los casos, por lo
que se descarta como variable de clasificación.
Zona entre 40 y 70 Hz.
Zona entre 70 y 120 Hz.
La diferencia en 60 Hz es de 2,2 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 118 y 180 Hz.
La diferencia en 120 Hz es de 2U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 176 y 210 Hz.
La diferencia en 180 Hz es de 0,4 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 210 y 250 Hz.
La diferencia en 240 Hz es de 0,75 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 250 y 310 Hz.
La diferencia en 300 Hz es de 0,9 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 1600 y 1650 Hz.
La diferencia en 1635 Hz es de 5U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 3000 y 3500 Hz.
Zona entre 3200 y 3250 Hz
La diferencia en 3210,6 Hz es de 1 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 3250 y 3300 Hz.
La diferencia en 3270,5 Hz es de 1,78 U por lo que es una zona de clasificación
de los dos eventos.
Zona entre 3300 y 3350 Hz.
La diferencia en 3330,4 Hz es de 1,23 U por lo que es una zona de clasificación
Zona entre 4700 y 5000 Hz.
La diferencia en 4905,5 Hz es de 3,07 U por lo que es una zona de clasificación
Zona entre 8000 y 8300 Hz.
La diferencia en 8176,2 Hz es de 2,07 U por lo que es una zona de clasificación
f(Hz) 60
300 1635 3210,6 3270,5 3330,4 4905,5 8176,2
Las mejor zona encontrada para la clasificación es la de 1635 Hz con 5 U de
diferencia entre los dos eventos.
e) MUSICA INSTRUMENTAL VERSUS AMBIENTE BASAL.
Se coloco un par de parlantes de computadora a una distancia de 1,3 metros de
la planta, al mismo nivel. La prueba se inicio a las 14:48 PM y finalizo a las 14:53
Figura 4-7.- Música instrumental versus ambiente basal.
clasificación entre los dos eventos.
Zona entre 0 y 100 Hz.
La diferencia en 60 Hz es de 1,4 dB por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 100 y 200 Hz.
La diferencia en 180 Hz es de 7,85 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 200 y 250 Hz.
La diferencia en 240 Hz es de 3,07 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 250 y 350 Hz.
La diferencia en 300 Hz es de 4,4 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 1500 y 1600 Hz.
La diferencia en 1573,025 Hz es de 0,6 U por lo que es una zona de clasificación
Zona entre 3000 y 3250 Hz.
La diferencia en 3208,6 Hz es de 2,5 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 3268,1 Hz es de 1 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 3329,82 Hz es de 0,75 U por lo que es una zona de clasificación
1573,025 3208,6
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 180 Hz con 7,85 U de
f) MUSICA RAP VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 15:01 PM y finalizo a las 15:06 PM.
Figura 4-8.- Música rap versus ambiente basal.
Zona entre 0 y 50 Hz.
La diferencia en 0,1 Hz es de 1,75 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 13.5 Hz es de 4,75 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 35 Hz es de 4,6 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 60 Hz es de 1,7 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 100 y 150 Hz.
La diferencia en 120 Hz es de 10 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 142 Hz es de 5.38 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 150 y 200 Hz.
La diferencia en 180 Hz es de 10 dB por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 200 Hz y 250 Hz.
La diferencia en 240 Hz es de 1,25 dB por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 300 Hz es de 5 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 1635 Hz es de 1 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 1650 y 1700 Hz.
La diferencia en 1694.9 Hz es de 0,4 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 1900 y 1950 Hz.
La diferencia en 1935 Hz es de 0,28 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 3000 y 3400 Hz.
La diferencia en 3208.5 Hz es de 1,75 U por lo que es una zona de clasificación
Zona entre 4700 y 4740 Hz.
La diferencia en 4723,99 Hz es de 2,4 U por lo que es una zona de clasificación
f(Hz) 0,1 14 35 60 120 142 180
∆U 1,75 4,8 4,6 1,7 10
240 300 1635 1695 1935 3208,5 3723,99
0,4 0,28 1,75
Las mejores zonas encontradas para la clasificación es la de 120 y 180 Hz con 10
U de diferencia entre los dos eventos.
g) ACUSTICA DE GUITARRA VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 15:33 PM y finalizo a las 15:38 PM.
Figura 4-9.- Acústica de guitarra versus ambiente basal.
Zona entre 0 y 130Hz.
La diferencia en 60 Hz es de 2,3 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 60 Hz es de 13,1 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 170 y 310 Hz.
La diferencia en 180 Hz es de 8,21 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 240 Hz es de 2 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 300 Hz es de 4 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 3000 y 3300 Hz.
La diferencia en 3209 Hz es de 2 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 6470 y 6490 Hz.
La diferencia en 6480,2 Hz es de 0,5 U por lo que es una zona de clasificación de
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 120 Hz con 13,1 U de
h) MUSICA ROCK VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 15:50 PM y finalizo a las 15:55 PM.
Figura 4-10.- Música rock versus ambiente basal.
Zona entre 0 y 140 Hz.
La diferencia en 0,05 Hz es de 1,2 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 60 Hz es de 2 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 120 Hz es de 7,5 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 180 Hz es de 6,42 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 240 Hz es de 0,4 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 300 Hz es de 3,71 dB por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 400 y 500 Hz.
La diferencia en 420 Hz es de 1,2 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 1600 y 1670 Hz.
La diferencia en 1635 Hz es de 0,85 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 3200 y 3220 Hz.
La diferencia en 3210 Hz es de 1 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 3310 y 3350 Hz.
La diferencia en 3330 Hz es de 0,8 U por lo que es una zona de clasificación de
∆dB
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 120 Hz con 7,5 U de
i) MUSICA HEAVY VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 16:18 PM y finalizo a las 16:23 PM.
Figura 4-11.- Música heavy versus ambiente basal.
Zona entre 0 y 200 Hz.
La diferencia en 0.05 Hz es de 3,57 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 60 Hz es de 1,8 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 120 Hz es de 14,37 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 200 y 310 Hz.
La diferencia en 300 Hz es de 3,57 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 1600 y 1700 Hz.
La diferencia en 1635 Hz es de 1,8 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 3209 Hz es de 1,75 U por lo que es una zona de clasificación de
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 120 Hz con 14,37 U de
j) AUSENCIA DE LUZ VERSUS AMBIENTE BASAL.
La prueba se inicio a las 16:52 PM y finalizo a las 16:57 PM.
Figura 4-12.- Ausencia de luz versus ambiente basal.
La diferencia en 60 Hz es de 3,6 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 120 Hz es de 11,87 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 180 Hz es de 4,75 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 220 y 440 Hz.
La diferencia en 300 Hz es de 5,4 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 420 Hz es de 2 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 3209 Hz es de 1,53 U por lo que es una zona de clasificación de
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 120 Hz con 11,87 U de
k) AUSENCIA DE LUZ ACOMPAÑADO DE MUSICA INSTRUMENTAL VERSUS
La prueba se inicio a las 17:05 PM y finalizo a las 17:10 PM.
Figura 4-13.- Ausencia de luz acompañado de música instrumental versus ambiente basal.
Zona entre 0 y 1 segundo.
Los niveles de DC sí permiten ver que existe diferencia de valor de 0.07 esta si es
Zona entre 0 y 4 Hz.
La diferencia en 0,05 Hz es de 8,8 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 60 Hz es de 4,4 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 120 Hz es de 8,5 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 180 Hz es de 4,8 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 200 y 320 Hz.
La diferencia en 240 Hz es de 0,8 U por lo que es una zona de clasificación de los
La diferencia en 300 Hz es de 5,2 U por lo que es una zona de clasificación de los
Zona entre 1330 y 1340 Hz.
La diferencia en 1333,4 Hz es de 0,85 U por lo que es una zona de clasificación
Zona entre 1630 y 1640 Hz.
La diferencia en 1635 Hz es de 3,5 U por lo que es una zona de clasificación de
La diferencia en 3209 Hz es de 1,7 U por lo que es una zona de clasificación de
Zona entre 4900 y 4910 Hz.
La diferencia en 4905.5 Hz es de 0,6 U por lo que es una zona de clasificación de
F(Hz) 0,05
1333,4 1635
La mejor zona encontrada para la clasificación es la de 0,05 Hz con 8,8 U de
1. Para este tipo de investigación se recomienda utilizar equipos de
laboratorio debidamente calibrados y probados, lo que nos exime en cierta
manera de incurrir en los errores producidos por las fallas en los diseños
que de alguna manera no se ajustan debidamente a los requerimientos que
así como también la perdida de valioso tiempo en largas
2. Se recomienda tomar todas las muestras sin restringir el rango de
frecuencia en las lecturas ya que provocaría que se pierda información
muy valiosa, cuartando de esta forma el desarrollo científico de este
3. Se recomienda respaldar toda la información en videos, lo que permitirá y
facilitara a futuros investigadores el continuar de forma ordenada
detallada con la investigación en mención.
4. Los métodos y algoritmos usados han demostrado que es posible clasificar
variables, bajo distintos estímulos tanto en el dominio del tiempo como en
el dominio de la frecuencia. Para los estímulos que no se encontraron
clasificación se recomienda utilizar otros métodos tiempo frecuencia.
5. El proceso que se da a la señal en el programa Matlab, nos facilita y nos
ofrece varias ventajas como las que se describen a continuación:
Reducimos elementos electrónicos ya que los que se implementan en
hardware, también pueden ser implementados en software, como es el
caso de los filtros pasa banda.
El ancho de banda de un filtro digital está limitado por la frecuencia de
muestreo, mientras que
en un filtro analógico
características eléctricas de los componentes físicos.
Al no contener componentes físicos, no sufre desgaste ni limitaciones,
propias de los elementos eléctricos.
Se recomienda utilizar una malla a tierra para lugares donde haya alto
contenido de ruido en el ambiente. Los cables de los electrodos al
trenzarlos dieron buenos resultados en la disminución de ruido.
6. Como resultado de innumerables experimentos en los cuales se
observaron lecturas que certificaban la existencia de potenciales con
componentes de AC y DC, lo que llevo a la conclusión de que habría que
utilizar un capacitor para suprimir la componente de DC que no presentaba
cambios frente a los diversos estímulos a los que fueron sometidas las
plantas cuyo valor esta en el orden de los 5mV, mientras que las
componentes de AC están superpuestas en las de DC y oscilan en el orden
de los nano voltios hasta algunos microvoltios.
7. Se recomienda repetir cuantas veces sean necesarios todos y cada uno de
los experimentos y registrar en forma ordenada toda la información que
sea posible de obtener. A la postre esto permite hacer una clasificación
mucho más acertada de lo que acontece dentro del organismo vivo de la
planta y como se manifiesta en términos de voltaje y frecuencia.
CONCLUSIONES RESPECTO DEL COMPORTAMIENTO DEL
1. Se tiene una mayor sensibilidad si se utilizan en la pruebas electrodos de
oro y plata que cuando se utiliza electrodos de plata, la forma del electrodo
en los dos casos es un limitante al momento de hacer pruebas en plantas
que por su naturaleza poseen hojas y tallos muy pequeños o ovalados.
2. Una de las ventajas que posee el banco de trabajo implementado es, que
permite obtener datos reales y confiables de los signos vitales de la planta
en el tiempo, para el sistema de ubicación de los electrodos que se ha
determinado como optimo H-G-L según la investigación
3. Las cortezas de las hojas suelen estar cubiertas por ciertas sustancias
como aceite natural, cera, polvo, otros residuos. Esto merma el contacto
eléctrico entre el transductor u electrodo y la superficie de la hoja, siendo
necesario remover estas sustancias empapando un algodón con un poco
de agua o en su lugar con alcohol antiséptico se recomienda usar bialcohol
ya que las hojas son muy delicadas y se resecan fácilmente.
4. El galvanómetro utilizado tiene una sensibilidad insuperable por los equipos
conocidos en nuestro medio, lo que nos ha permitido apreciar señales tan
pequeñas y variaciones tan ínfimas en el tiempo, además de poseer una
arquitectura electrónica que lo hace casi inmune al ruido eléctrico y
electromagnético, teniendo un altísimo rechazo en modo común, y una alta
CONCLUSIÓNES DE LAS PLANTAS FRENTE A LOS DISTINTOS
Conclusión presencia, ausencia de luz alternadamente.
En el dominio del tiempo, se pueden observar que hay cambios de voltaje,
para las señales con luminosidad “color negro” se observa que guardan un
rango de variación que va de 0,7µV a 1,2µV . Las señales sin luminosidad
“color rojo” guardan casi el mismo rango por lo que no se puede poner un
umbral que permita la clasificacion entre estos dos eventos.
En el dominio de la frecuencia con los métodos utilizados, no se
encontraron diferencias para la clasificación.
En la práctica, con el nano amperímetro se observa que la planta al estar
expuesta a la luz, la aguja se desplaza a la izquierda mientras que all
experimentar una ausencia de luz, la aguja se desplaza a la derecha como
se observa en el video respectivo.
Los vegetales son muy sensibles al tacto, incluso se observan variaciones
significativas en los niveles de bio potencial tan solo con acercarnos.
Se observan deflexiones rápidas de la aguja del nano amperímetro en
cualquiera de los dos sentidos, cuando tocamos cualquiera de las hojas en
las que no se ha puesto los electrodos, este fenómeno se puede deber a la
carga estática presente en el cuerpo humano y que altera el
comportamiento bioeléctrico del vegetal.
En el dominio de frecuencia las variables encontradas permiten clasificar
perfectamente las dos situaciones. La diferencia,
justo en 60 Hz, entre
-40 unidades y -32.5 unidades es de 8.5 unidades. Entonces,
perfectamente podríamos poner un umbral ubicado en la mitad, es decir en
-32.5 unidades - 4.25 unidades =-36.75 unidades.
Conclusión ambiente Basal.
Para nuestras condiciones ambientales de referencia se observa que los
valores de bio potencial están comprendidos entre 1µV y 2,5µ V.
No se observan variaciones muy apreciables en el nano amperímetro.
En el dominio de la frecuencia se observa que hay componentes en las
bajas frecuencias, en 40 Hz, 60 Hz y en sus múltiplos, con ganancias
menores a los -40 unidades.
Estas señales serán un referente para realizar el análisis comparativo.
Agua fría en una hoja versus ambiente basal.
Si bien los niveles de DC permiten observar que existe diferencia, estos
niveles no son una buena variable para clasificación pues conduciría a
En el dominio de la frecuencia se ratifica, que en la zona de baja frecuencia
existe una diferencia entre los dos eventos, aunque estos no sirven para
variables de clasificación, pues su repetibilidad no es observable en todos
los casos, para el resto del rango de frecuencia no se encontraron
variables de clasificación.
En el dominio del tiempo se observan diferencia en los niveles DC pero
estas variables no sirven para clasificación por no tener repetibilidad y
encontrarse dentro de los rangos del ambiente basal.
En el dominio de frecuencias las mejores zonas encontradas para la
clasificación son las de 240 y 300 Hz con 1unidad de diferencia entre los
En el dominio del tiempo se observa una diferencia de 0,1 V , medido en la
zona entre 19 y 20 mV entre los dos eventos. Esta es una variable de
En el dominio de frecuencia se tiene en la zona entre 0 y 3 Hz diferencia
entre los dos eventos, pero no es para todos los casos, por lo que se
descarta como variable de clasificación.
El mejor resultado que se obtuvo para la clasificación, con una diferencia
de 5 unidades en 1635 Hz entre los dos eventos.
El resultado más significativo se obtuvo para la clasificación, con una
diferencia de 7,85 unidades, en 180 Hz entre los dos eventos.
En la zona entre 0 y 3 Hz se observo una diferencia de 1,75 unidades, lo
que quiere decir que a pesar de no observar diferencias en el dominio del
tiempo, en frecuencia si se las puede observar, siendo independientes en
este caso para la clasificación.
Para las otras zonas el resultado más significativo se obtuvo para la
clasificación, con una diferencia de 10 dBs en 120 y 180 Hz.
Acústica de guitarra versus ambiente basal.
clasificación, con una diferencia de 13,1 unidades, en 120 Hz.
En la zona entre 0 y 3 Hz se observo una diferencia de 1,2 unidades, lo
Para las otras zonas resultado más significativo se obtuvo para la
clasificación, con una diferencia de 7,5 unidades, en 120 Hz.
En la zona entre 0 y 3,4 Hz se observo una diferencia de 3,57 unidades, lo
clasificación, con una diferencia de 14,37 unidades, en 120 Hz.
clasificación, con una diferencia de 11,87 unidades, en 120 Hz.
Ausencia de luz acompañado de música instrumental versus ambiente
En el dominio del tiempo se observa una diferencia de 0,07 V medido en la
zona entre 0 y 1 V entre los dos eventos. A esta se la puede considerar
una variable de clasificación.
En el dominio de frecuencia se tiene en la zona entre 0 y 3 Hz una
diferencia de 8,8 unidades, en 0,05 Hz.
Para este experimento se tuvo el resultado en el dominio del tiempo como
en el dominio de la frecuencia, lo que las dos variables nos servirían para
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w.euita.upv.es/VARIOS/BIOLOGIA/Temas/tema_15.htm&usg=__LvqqxKfDt
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NANO AMPERIMETRO 2709 YEW
1. The input connector shell is connected to the guard terminal G. Therefore, do
not touch the input connector when G is connected to a high voltage circuit.
2. Generally, if the earth terminal E is connected to a proper point of the circuit to
be measured, the measurement will be stable without any special attention to the
guard terminal.
3. Adjustment of open zero resistor should be performed carefully in such a
manner as described in this manual, by connecting a recorder to the recorder
4. Do not care for the mechanical zero shift of the meter when the power switch
SW3 is turned off.
The zero adjustment of this instrument is performed as follows: first, adjust the
mechanical zero of the meter at 50mv range after the power switch is turned on.
Next, adjust the electrical zero by turning the zero adjusting dial RV11 at 5uv
range, and there will be no zero shift at every range.
Before operating the instrument from an AC power supply, confirm that the power
source selector switch on the instrument rear panel is turned to the AC position.
If this switch is turned to the DC power source, the power switch on the instrument
from panel is disabled, and the power pilot lamp does not light.
The instrument is operated by connecting external batteries to the DC power
source terminal on the rear panel and turning the power source selector switch to
the DC position3.
ELECTRONIC galvanometer 2709 is a modulation type DC amplification indicator
which can detect and measure a minute voltage or current.
This is primarily used for a zero method measurement like a bridge or a
potentiometer, and in case of this galvanometer, the direct reading of voltage or
current and the measurement of resistance value can be made by a deflection
Conventionally, a suspension type galvanometer is used for the zero method
measurement of high sensitivity, which is associated whit such encumbrance so
that measurement can be performed as simply and speedily as an ordinary tube
type voltmeter.
The following are the major feature of this instrument.
1. When the sensibility is set at maximum, the current sensitivity reaches
0.2nA/div. which is at the same level with the highest current sensitivity available
by a suspension type galvanometer. The voltage sensitivity is 0.2uV/div. at its
maximum, which does not become smaller because there is no need to connect a
2. Speed of response is high.
4. As a chopper incorporating a field effect type transistor is used, drift by
temperature is small and no deterioration is seen even if it is used for a long time.
5. The design itself ensures good common mode rejection against either DC or AC
so that neither guard nor earth is required for the measurement of a general
nature. If the guard terminal and earth terminal are utilized, more stabilized
6. This galvanometer can be used as a DC amplifier because an output voltage in
proportion to the indicated value is available within the range of +-5mv.
7. Being provided with a suppressing circuit, the galvanometer can be arranged
not to scale out even if an input of approximately a hundred times a as high as the
full scale is put in.
+-5, 50, 500uv, 5, 50mv
+-5, 50, 500nA, 5, 50uA
2. Maximum sensitivity 0.2uV (nA)/div
3. Deflection error +-10%
4. Suppression ratio of suppression circuit
5. Input impedance
1Kohmio
6. AC normal mode rejection ratio (50, 60 hz)
7. There is no influence on indication if a commercial frequency of 1000 times as
high as the full scale is put in besides the signal.
8. AC and DC common mode rejection ratio (the value at 200Vrms, in case of AC)
a. In case that the guard terminal is utilized: not less that 180db
Figura. 2.1b. in case of the worst connection: not less that 140 db
Figura. 2.28. Withstand voltage of input circuit:
AC 500 V p-p or DC 500V in L(H) ~ G, G ~ E or L(H) ~ E
9. Output terminal 0+-5mv +-5%, linearity +-0.5%
10. Noise: in case of the range of +-5uV (+-5nA) in terms of input.
Less than 0.1uV (nA) p-p, (23 °C)
11. Drift: less than 0.5uV/day (in case when a room temperature change is about
5°C/day)
12. Allowable input: less than DC, AC5V (p-p) or 200mA (p-p) between H ~ L
13. Response time of indication: the time in which the pointer reaches within +1.5% of final indication
Approx 1.3 sec (5uV range)
Approx 0.5 sec(other range)
14. Power source (AC or DC)
AC 100V +-10V
AC 220V +-20V
approx 2VA
DC 16V ~ 27 V
15. Outer dimension and weight
149x228x365 (mm)
3.1 Out-side view and control arrangement
1.Turn-on of power
In case of AC, after the power connector is plugged in, and in case of DC
after 24V dry cells are connected with the DC power terminal, the power
switch is turned on either for AC or for DC recording to the relevant power
Whit the range switch set at power check and the power switch at on, the
power is supplied to set circuits in operation. It must be confirmed at this
time that the pointer of the indicator is within the check mark (red)
2. Connection of input terminal
Selection of input cord
a. In case where the impedance of the circuit to be measured is less than
10k or so and a high sensitivity measurement is required, a low thermo
electromotive force type cord (its tip is made of a piece of gold plated
cupper) has to be used.
b. In case where the impedance on the side of circuit to be measurement
is sufficiently high in comparison whit 10k or where the range switch is
set 500uV ~ 50mV even though the said impedance is low it is possible
to use the saitable measurement cord prepared by the user.
It is requested to connect either of the above cords with the input
connector, and the terminals H and L of the cord with the terminal of the
circuit to be measured
In general, the said connection is enough to perform measurement, but
if a high sensitivity measurement is required, if the impedance between
the earth and the input terminal is high or if an induction by a
commercial frequency is easily expected, the use of the guard terminal
G or the earth terminal E is recommended in reference to the item 3.3
3. Zero adjustment
The zero adjustment has to be made in two cases: one is a case where the zero
point of this instrument is adjusted, and the other is a case where zero point is
adjusted including a residual voltage due to thermo electromotive-force, etc. of the
circuit to be measurement.
In case of the measurement by a bridge, the power source in the circuit to be
measured (for instance, dry cells in the bridge) has to be removed at first, and then
zero adjust dial is turned to bring the indication at zero. In this case, it is most
preferable to carry out the final zero adjustment in such a state as most similar to
the actual measuring state (in other words, in a state that the bridge is almost
balanced) because the thermo electromotive- force in the circuit is set off.
In such a case as low voltage measurement by a potentiometer, zero adjustment
has to be made after the input terminal of this instrument is short-circuited or
opened. It is ideal to carry out zero adjustment after it is short-circuited if the
impedance of the circuit to be measured is below 1k. on the other hand, if it is over
1k, it is ideal to perform the adjustment after it is opened.
In the above cases, if there should be a zero shift under short-circuited condition
and opened condition, it is requested to set the shift off by referring to the item 3.4
When the zero adjustment is made and the measuring circuit is connected, voltage
or current to be measured is indicated.
If the non-linear switch is turned to L (linear), the indication is in proportion to input
voltage or input current. If it is turned to N-L (non-linear), a suppression circuit is
set in operation and the sensitivity hardly changes in case where input is near
Then, the indication is made in such a way that it shows almost full scale only
when an input 100 times as high as the full scale value. An example of the
indication in case where the non-linear switch is set at N-L for 5uV, is shown in Fig
3.4. this is convenient if you use for a case where a high sensitivity measurement
is made gradually after rough adjustment by a bridge, etc. at first.
3.3 correct usage of earth terminal E and guard terminal G
The relation between earth terminal of this instrument and the input circuit is as
3.3.1 On earth terminal E
As the earth terminal E is connected with the shield case of the power transformer
and the earth of amplifier, no connection of this terminal E causes AC current to be
generated between this and the input terminal H and L, or a leak current to flow
through the case. Accordingly, in the event that the indication is unstable at the
time when the measuring circuit is touched by a hand, the terminal E has to be
connected at the points shown below.
For this purpose, a method has to be considered from both the points of influence
by a commercial frequency and influence by a commercial frequency and
influence by the leak current.
1) Disposal of a commercial frequency
There is no influence at all on the indication if AC voltage between the circuit to be
measured and E is less than 100V but there may be some in the following cases.
For instance, they are the cases that the indication is not stabilized immediately
when a hand is brought near its circuit, or when one end of the circuit to be
measured is connected whit the terminal L. Countermeasures for these can
sometimes be made by connecting the terminal E in the following way even
though it must be considered, taking the guard terminal G and the input terminal L
and H into account.
If an end of the circuit to be measured is earthed, the terminal E has to be earthed
too. If neither end of the circuit to be measured is earthed, the terminal E is
connected at the point which is most easily influenced by the induction due to a
commercial frequency in the circuit to be measured. For instance, if a power
smoothed and rectified from AC is used in a bridge, an end of such power is to be
connected whit the terminal E. (fig 3.7
Further there are certain cases where a point in the measuring circuit is to be
touched by a hand electrically, and in such a case, the point is connected with the
2) des position of DC leak current
In the event that a certain point in the circuit to be measured is earthed, the
terminal E is to be earthed also. Further in the event that a certain point in the
circuit to be measured has a relatively low insulation resistance and is connected
with the earth or AC power source (an instance is shown in Fig 3.6) the terminal E
is connected with such point in the circuit to be measured.
If the terminal E is connected with any other point, a leak current may flow from
the point connected with the terminal E, through the rubber foot of the case of this
instrument or an operating desk, or through AC power source.
Further if voltage between the terminal E and the input terminal H and L changes
to a great extent the example in the next item must be referred to.
If neither of the above cases, the guard terminal G or the earth terminal E is not
necessarily used but if the end L of the earth terminals is connected with the
terminal E, more stability is ensured.
3.3.2 on guard terminal
With respect to the guard terminal, considerations must be given from the views
on disposals of a commercial frequency and a DC leak current alike. In general,
however, the use of the earth terminal E prevents any unfavorable effect of AC of
any commercial frequency. When the terminal guard terminal is utilized a basic
thinking must lie in the purpose to prevent any leak current from the measuring
terminals H and L to the earth terminal E in the input circuit of this instrument by
means of guard G.
An example of an inquivalent resistance in the input circuit of 2709 is shown in fig
Juding from this value, it may be the same wherever G and E are connected in the
bridge in so far as the bridge in the figure is concerned. It is preferable, however,
that the indication is set quickly after the SW in the figure. Therefore, the
connection is preferably made with the point in the middle of the resistance A and
B so that an absurd change of voltage between L or H and E at the time of
opening of SW may be prevented.
And in case where the guard G is connected as show in figure below, there is no
problem because the leak resistance of G and E becomes 1 ohmio in parallel (in
the instance, 3x 10^10 ohmio), and if the guard of Rx is connected with the same
point, there is almost no problem because the leak resistance of the guard of RX
becomes in parallel with 10k of Rs.
Next, a deflection method to measure current is to be explained.
In case of a measuring under a high voltage, it is recommended to follow the way
shown in fig. 3.8 as far as possible. Only in inevitable cases, a method shown in
Fig.3.9 is employed. In such case, a special caution is requested with the guard
terminal G. Further if Vo is set more than 500V, terminal E is to be connected with
the same point as the guard terminal G is connected with, in view of the insulation
of G, L, and E inside this instrument, provided that in this instrument is dangerous
if it is touched.
In case of a potentiometer, it is ideal to set up as in fig. 3.10 provided, however
that Ex is supported by such insulation resistance that can be neglected in
comparison with R1 and R2 .
On the contrary, if ex is earthed, the terminal E must be connected with the point
which is earthed, so that the insulation may be kept at a high level between the
earth and Es and between Es and the power source.
Figura. 3.10
In case of a conventional potentiometer, there is no terminal for guard. Accordingly
it is not always necessary to use the terminal G. even in this case, if the internal
impedance of Ex is high enough in comparison with 1k, a detection sensitivity is
available for 7 digits or more. (note 1)
Note 1. The above-mentioned value of 7 digits is the value of the common mode
rejection ratio under the status in which L and G become idle after being
connected and H and E are impressed with voltage.
3.3.3 input terminal H and L
As is seen in fig 3.7 which is an example of the equivalent input circuit of this
instrument, H has less direct leak resistance and floating capacity to G and E than
L. Especially, the direct leak resistance and capacity between H and E is zero in
principle and is almost negligible in actuality. Therefore, as in case of fig. 3.7 and
fig. 3.9 H is connected with one of the two terminals for measuring from which leak
current is not allowed to flow to the terminal E, while L and G is connected whit the
other terminal from which leak current may flow to E more or less.
3.4 adjustment of open zero
In the event that an equivalent thermo electric motive-force as is show in fig. 11 (or
an equivalent DC noise current) is generated between H and L in the input circuit,
the zero point of the indicator is different in case of opening of the same.
Figura. 3.11
This brings about such inconvenience that zero point is deviated when the DC
impedance becomes large or small in comparison with 1k. further if voltage with
lower impedance than 1k is to be measured, this equivalent thermo electric
motive-force becomes the error when zero adjustment is made after the
measuring circuit is open.
In general, this thermo electric motive force is of so small value that it does not
matter. If it becomes large, it has to be set off in a following way, provided that if
this adjustment is made at the time of absurd change of a room temperature or
immediately after such change, there may be a case where readjustment is
required after the temperature is stabilized.
At first, low thermo electric motive force type cord is plugged in the input terminals
L and H are piled and tied with an appropriate terminal. After such is left for some
time, zero adjustment is made, setting the range switch at 5uV range. Then, if,
upon removing only H from the terminal, the indication is moved, the OPEN ZERO
volume has to be turned to the opposite direction by 8-10 times as much as its
indicated value so as to remove the indication. After this, H is again tied and the
zero adjustment is made, and removing H, the aforementioned open zero volume
is adjusted. Such adjustment has to be repeated until the indication remains
unchanged whether H and L are short-circuited or open.
The equivalent circuit of this open zero volume is as shown fig 3.12
Figura. 3.12
3.5 On over input power
This instrument is designed to able to indicate up to approximately 5V when nonlinear switch is turned to N-L at 50mV range.
It is, however, not preferable for the circuit to be impressed with such a high
voltage because the semiconductor chopper is used in the input circuit. Further in
case where an over input is fed, a few seconds or a few ten seconds is needed
before the indication becomes stable at the maximum range. Accordingly, it is
requested to pay attention to eliminate over input as much as possible.
The brock diagram of this instrument is shown in
construction is show in fig 4.2
Figura. 4.1
Fig. 4.1 and the outline
Figura. 4.2
The following is a brief explanation of the diagram. The input power fed from the
terminal H and L, after AC voltage is eliminated from it by a filter, enters a chopper
incorporating two field effect type transistors as a switching element and converted
into a square wave of 2khz in proportion to input voltage. This signal passes
through the input transformer T1 of AC amplifier and, after zero adjust voltage and
OPEN ZERO adjust current are added, is adjust in its gain by range switch.
This signal voltage is amplified by the AC amplified by the AC amplifier and then
converted into DC current by a synchronous rectifier to cause the indicator to
move. In the output terminal for a recorder, +-5mV of output power appears at the
full scale of indicator.
Note 2 When the signal is amplified by AC amplifier, the voltage before being
amplified is such as show in fig. 4.3
Figura. 4.4
The pulse in these figures is the one generated inside the FET chopper which
gives a bad effect on a suppression circuit. Accordingly it is eliminated by a pulse
stop circuit incorporated in the AC amplifier. As the result, the gain of amplifier
becomes zero for approximately 1/5 of a half cycle of the signal and its output
wave form becomes as shown in fig 4.4
Since this instrument is a DC amplifier of high sensitivity, attention must be paid to
noise, thermo electric motive force, insulation, etc. About the time of its repair
Therefore, in case of any trouble, it is recommended to order for repair from its
original manufacturer. Especially, it is better not to open the permalloy case in
which the input circuit is accommodated.
Furthermore, the inside of the aluminum case therein cannot be opened because
silicon rubber is filled.
INTEGRADO TL084
INTERFACE GRAFICA EN LABVIEW
PROGRAMA DE ANALISIS PDS
Fs= 2000Hz
Con tacto – espera - sin tacto
Cada archivo de 20 seg
% LECTURA DE TODOS LOS ARCHIVOS PARA VER LOS PICOS COMUNES:
% --------------------------------------------------% --------------------------------------------------% --------------------------------------------------% PRIMERO PONEMOS TODO LO COMÚN QUE NO CAMBIA CON LOS
% condición inicial sin tocar planta:
% sin estímulos solo con luz del día
% cada archivo dura 20 seg.
Fmax = Fs / 2;
t = 1/Fs:1/Fs:20; % eje de tiempo
% --------------------------------------------------% LECTURA DE LOS ARCHIVOS
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 1:
load('con estimulo0.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn1 = con_estimulo0;
%CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
% --------------------------------------------------------------------%Esta sección será común para todos los archivos:
ventana= winbkh4(length(xn1)/20);
noverlap = fix(length(ventana))/2 % numero de muestras de
traslape que debe ser entero
nfft = 70000; % length of FFT
% --------------------------------------------------------------------% METODO DE WELCH USANDO VENTANA DE BLACKMAN - HARRISON
(4t):
[Pxx1,f] = pwelch(xn1,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
SOLO EL NOMBRE DE Pxx
% --------------------------------------------------------------------figure
plot(t, xn1)
title('señal original 1')
plot(f,10*log10(Pxx1),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
title('espectro señal original 1')
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 2:
load('sin estimulo0.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn2 = sin_estimulo0;
% --------------------------------------------------% METODO DE WELCH USANDO VENTANA DE BLACKMAN - HARRISON
[Pxx2,f] = pwelch(xn2,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn2)
plot(f,10*log10(Pxx2),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 3:
load('con estimulo1.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn3 = con_estimulo1;
[Pxx3,f] = pwelch(xn3,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn3)
plot(f,10*log10(Pxx3),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 4:I
load('sin estimulo1.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn4 = sin_estimulo1;
[Pxx4,f] = pwelch(xn4,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn4)
plot(f,10*log10(Pxx4),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 5:
load('con estimulo2.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn5 = con_estimulo2;
[Pxx5,f] = pwelch(xn5,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn5)
plot(f,10*log10(Pxx5),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 6:
load('sin estimulo2.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn6 = sin_estimulo2;
[Pxx6,f] = pwelch(xn6,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn6)
plot(f,10*log10(Pxx6),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 7:
load('con estimulo3.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn7 = con_estimulo3;
% METODO DE WELCH USANDO VENTANA DE BLACKMAN - HARRISON
[Pxx7,f] = pwelch(xn7,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn7)
plot(f,10*log10(Pxx7),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 8:
load('sin estimulo3.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn8 = sin_estimulo3;
[Pxx8,f] = pwelch(xn8,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn8)
plot(f,10*log10(Pxx8),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 9:
load('con estimulo4.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn9 = con_estimulo4;
[Pxx9,f] = pwelch(xn9,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn9)
plot(f,10*log10(Pxx9),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 10:
load('sin estimulo4.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn10 = sin_estimulo4;
[Pxx10,f] = pwelch(xn10,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn10)
plot(f,10*log10(Pxx10),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 11:
load('con estimulo5.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn11 = con_estimulo5;
[Pxx11,f] = pwelch(xn11,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn11)
plot(f,10*log10(Pxx11),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% ARCHIVO 12:
load('sin estimulo5.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn12 = sin_estimulo5;
[Pxx12,f] = pwelch(xn12,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn12)
plot(f,10*log10(Pxx12),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 13:
load('con estimulo6.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn13 = con_estimulo6;
[Pxx13,f] = pwelch(xn13,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn13)
title('señal original 13')
plot(f,10*log10(Pxx13),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
title('espectro señal original 13')
% ARCHIVO 14:
load('sin estimulo6.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn14 = sin_estimulo6;
[Pxx14,f] = pwelch(xn14,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn14)
title('señal original 14')
plot(f,10*log10(Pxx14),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
title('espectro señal original 14')
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 15:
load('con estimulo7.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn15 = con_estimulo7;
[Pxx15,f] = pwelch(xn15,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn15)
title('señal original 15')
plot(f,10*log10(Pxx15),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
title('espectro señal original 15')
% ARCHIVO 16:
load('sin estimulo7.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL ARCHIVO
xn16 = sin_estimulo7;
[Pxx16,f] = pwelch(xn16,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
plot(t, xn16)
title('señal original 16')
plot(f,10*log10(Pxx16),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
title('espectro señal original 16')
% --------------------------------------------------% ARCHIVO 17:
%load('con estimulo8.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL
%xn17 = con_estimulo8;
%CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL
%[Pxx17,f] = pwelch(xn17,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
%plot(t, xn17)
%title('señal original 17')
%plot(f,10*log10(Pxx17),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
%title('espectro señal original 17')
% ARCHIVO 18:
%load('sin estimulo8.txt'); %CAMBIA SOLO EL NOMBRE DEL
%xn18 = sin_estimulo8;
%[Pxx18,f] = pwelch(xn18,ventana,noverlap,nfft,Fs); % CAMBIA
%plot(t, xn18)
%title('señal original 18')
%plot(f,10*log10(Pxx18),'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
%title('espectro señal original 18')
% --------------------------------------------------% --------------------------------------------------% ---------------------------------------------------
% TIEMPO Y FRECUENCIA DE TODOS LOS ARCHIVOS EN UNA SOLA
plot(t,xn1,'k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn2,'r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn3,'k:') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn4,'r:') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx --rs
plot(t,xn5,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn6,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn7,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn8,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn9,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn10,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn11,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn12,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn13,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn14,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn15,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(t,xn16,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
%plot(t,xn17,'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
%plot(t,xn18,'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
% legend('xn1','xn2','xn3','xn4','xn5','xn6')
title('señales temporales juntas')
plot(f,10*log10(Pxx1),'k')
plot(f,10*log10(Pxx2),'r')
% CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx3),'k:') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx4),'r:') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx5),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx6),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx7),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx8),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx9),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE Pxx
plot(f,10*log10(Pxx10),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx11),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx12),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx13),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx14),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx15),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
plot(f,10*log10(Pxx16),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
%plot(f,10*log10(Pxx17),'--k') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
%plot(f,10*log10(Pxx18),'--r') % CAMBIA SOLO EL NOMBRE DE
%legend('Pxx1','Pxx2','Pxx3','Pxx4','Pxx5','Pxx6')
title('espectro juntos')
http://www.ni.com/pdf/products/us/20043762301101dlr.pdf
PLANTAS OBJETO DE ESTUDIO
Aerobios. Células que viven en oxígeno y lo utilizan; los aerobios estrictos no
pueden vivir en ausencia de oxígeno.
Anaerobios. Células que pueden vivir sin oxígeno; los anaerobios estrictos no
pueden vivir en presencia de oxígeno.
Células autotróficas. Células que pueden sintetizar sus propias macromoléculas
a partir de moléculas nutrientes
muy simples, tales como el anhídrido carbónico y el amoníaco.
Células eucarióticas. Células que tienen membranas nucleares y orgánulos
rodeados de membranas, que se dividen mediante mitosis.
Células facultativas. Células que pueden vivir tanto en presencia como en
heterotróficas.
complejas, tales como glucosa, aminoácidos, etc., para obtener energía y
construir sus propias macromoléculas.
Cloroplastos. Estructuras rodeadas de membranas que contienen clorofila y que
se encuentran en el citoplasma de las células eucarióticas fotosintéticas; son
los centros de conversión de energía luminosa en energía química.
Estado excitado. Aquel estado de alta energía de un átomo o molécula, que
tiene lugar después de que un electrón ha sido promovido desde su orbital
estable normal a un orbital más externo con un nivel energético superior, como
resultado de la absorción de energía.
Fotosíntesis. Transformación enzimática de la energía luminosa en energía
química y utilización de esta última para formar carbohidratos y oxígeno a partir
de CO2 y H2O en las plantas verdes.
Fuerzas de Van der Waals. Débiles fuerzas de atracción que actúan solamente a
muy cortas y que son resultantes de la atracción entre dipolos
Glucólisis. Aquella forma de fermentación en la cual la glucosa se descompone,
vía ácido pirúvico, en dos moléculas de ácido láctico.
Hidrólisis. Ruptura de una molécula en dos o más moléculas menores
mediante la adición de una molécula de agua.
Mitocondrias. Orgánulos rodeados de membranas que se encuentran en el
citoplasma de las células aeróbicas y que contienen los sistemas enzimáticos
Nastia. Viene del griego nastos “obstruido por presión” es un tipo de respuesta
que involucra, generalmente movimiento de algunas estructuras, pero no de
crecimiento, y que no esta orientada por la dirección del estimulo.
Orgánulos. Estructuras rodeadas por membranas que se encuentran en la
célula eucariótica; contienen enzimas que desempeñan funciones celulares
cloroplastos, tienen DNA y pueden replicarse de una manera autónoma.
Oxidación. Pérdida de electrones experimentada por un compuesto; un agente
oxidante es un aceptor de electrones.
Reducción. Ganancia de electrones llevada a cabo por un compuesto; un agente
reductor es un dador de electrones.
Respiración. Descomposición oxidativa y liberación de energía de las moléculas
de alimentos, mediante reacción con el oxígeno en las células aeróbicas.
Taxis. Se refiere a respuestas en que las células nadan orientadas por el
Tropismo. Viene del griego trope “volverse”, respuesta del crecimiento orientada
hacia el estimulo.
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