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Sistema Simulador ECG para el Estudio de Señales Cardiacas 
Alberto Ochoa, Gonzalo Hernández, Ramón A. Félix, Bernardo Rincón 
University of Colima/Electronic Department, E-28400 Coquimatlán (Colima), Mexico 
E-mail: aochoa@ucol.mx 
 
Resumen. En este artículo se presenta un sistema de 
simulación de ECG (Electrocardiograma) que permite 
analizar y estudiar las señales eléctricas cardiacas para 
su aplicación en sistemas de identificación y 
reconocimiento de patologías cardiacas. El sistema de 
simulación emplea un algoritmo de generación de 
señales ECG que se basa principalmente en el modelo 
matemático del movimiento de un pistón. El simulador 
genera señales ECG considerando los distintos 
intervalos de cada una de las ondas y segmentos del 
ECG. 
I. INTRODUCCIÓN 
En la actualidad la electrónica se ha extendido y 
especializado en la colaboración de diversas 
áreas, una de ellas es el sector salud. Los 
servicios proporcionados en el área médica han 
mejorado gracias a la utilización de los avances 
tecnológicos en electrónica. Esto ha permitido 
que en el área específica de la cardiología se 
tengan mejores equipos de ECG, Monitor Holter 
u otros dispositivos que mejoran la detección de 
enfermedades o patologías cardiacas [1-3]. Cabe 
mencionar que en cardiología muchas de las 
enfermedades no presentan sintomatología 
evidente hasta que las consecuencias son 
irreversibles. Los equipos para la detección 
temprana de algunas enfermedades del corazón 
suelen encontrarse en hospitales o en centros de 
especialidades médicas y algunos sectores de la 
población en general no tienen acceso a ellos. 
En algunas de las instituciones de enseñanza 
superior donde estudian los futuros médicos, los 
laboratorios solo cuentan con el equipo médico 
básico que les permite realizar sus prácticas. Sin 
embargo, requieren de otros equipos o 
dispositivos que les permitan complementar su 
aprendizaje en áreas específicas como la 
cardiología. En relación a esto se requiere de 
algunos modelos de simulación de las señales 
eléctricas del corazón que abarquen los distintos 
intervalos de un ECG para complementar los 
conocimientos de los estudiantes del área de la 
salud. 
En este trabajo se diseñará e implementará un 
sistema simulador de señales ECG para el estudio 
de señales cardiacas. En primer lugar, se 
analizarán y cuantificarán matemáticamente las 
señales ECG, considerando los distintos 
intervalos de las ondas y segmentos que la 
componen. Después de obtener los modelos de 
las señales ECG, éstas se procesaran y 
digitalizaran para poder ser representadas en un 
microcontrolador de última generación. El 
sistema simulador mostrará un conjunto de nueve 
señales unipolares y tres señales bipolares para 
tener mayor campo de estudio de las señales 
ECG. Para llevar a cabo esto, se utilizará el 
entorno de programación MicroCode Studio Plus 
que permite editar, compilar y almacenar el 
programa de ejecución del microcontrolador 
PIC16F877A de Microchip. Dicho sistema de 
simulación de señales ECG entregará de forma 
analógica una señal que pueda ser visualizada en 
un osciloscopio para su posterior análisis. 
El trabajo está organizado como sigue: en la 
sección II se introducen las actividades eléctricas 
del corazón; en III se analizan y caracterizan las 
señales eléctricas del corazón; en IV realiza el 
diseño del simulador de ECG empleando un 
microcontrolador Microchip de la familia 16F; en 
V se presentan algunos resultados del simulador 
y; finalmente, las conclusiones son mencionadas 
en VI. 
II. ACTIVIDADES ELÉCTRICAS DEL 
CORAZÓN 
La generación del latido cardiaco es mediante una 
sucesión de pasos ordenados: contracción de la 
aurícula seguida de los ventrículos, y durante la 
diástole, las aurículas y ventrículos se relajan. El 
corazón es un sistema de conducción especial que 
está constituido por el nodo sinoauricular, las vías 
auriculares intermodales, el nodo 
auricoventricular, el haz de His y sus ramas, y el 
sistema de Purkinje. En condiciones normales, 
cada una de estas partes del corazón, es capaz de 
producir una descarga espontánea. Sin embargo, 
el nodo sinoauricular (SA) descarga de manera 
más frecuente propagándose la despolarización 
desde él a las otras regiones antes que éstas 
descarguen espontáneamente. Es por ello que este 
nodo es el marcapaso cardiaco y su frecuencia de 
descarga determina la frecuencia a la que late el 
corazón. En la Figura 1 se muestran los 
potenciales de acción típicos de cada uno de los 
nodos del corazón. 
 
Figura 1. Potenciales de acción típicos de los nodos. 
La despolarización iniciada en el nodo SA se 
propaga radialmente a través de las aurículas, 
convergiendo sobre el nodo A-V después de 0.1s 
aproximadamente. Debido a la conducción lenta 
en el nodo A-V, hay un retardo aprox. de 0.1s 
para que la excitación se propague a los 
ventrículos. Este retardo se acorta por 
estimulación de los nervios simpáticos del 
corazón y se alarga por estimulación del vago. 
Desde la parte superior del tabique, la onda de 
despolarización se propaga por las fibras 
Purkinje, de conducción rápida, a todas las partes 
de los ventrículos en 0.08-0.1s. Las velocidades 
de conducción de los diversos tipos de tejidos 
cardiacos se muestran en la Tabla 1. El ECG de 
un individuo normal puede ser observado en la 
Figura 2. El orden con que se despolarizan las 
diferentes partes del corazón y la posición de él 
mismo con respecto a los electrodos, son 
condiciones importantes que se toman en cuenta 
para interpretar las formas de las ondas en cada 
derivación. Las aurículas están situadas en la 
parte posterior del tórax, y los ventrículos forman 
la base y la superficie anterior del corazón. 
Tejido 
Velocidad de 
conducción (m/s) 
Nodo SA 
Vía auricular 
Nodo AV 
Haz de His 
Sistema de Purkinje 
Músculo ventricular 
0.05 
1 
0.05 
1 
4 
1 
Tabla 1. Velocidad de conducción del tejido cardiaco. 
 
Figura 2. ECG normal con el corazón en posición 
horizontal. 
La magnitud y configuración de las ondas 
individuales del ECG varían con la situación de 
los electrodos. Todas las ondas son pequeñas 
comparadas con los potenciales transmembrana 
de las fibras individuales debido a que el ECG es 
registrado a una distancia considerable del 
corazón. Los intervalos entre las diferentes ondas 
y segmentos del ECG y los eventos cardiacos que 
ocurren durante estos intervalos se muestran en la 
Tabla 2. 
Duración normal (s) 
Promedio Limites 
Evento 
Seg. 
PR 
0.18 0.12-0.20 Despolarización 
auricular y 
conducción AV 
QRS 0.08 hasta 0.10 Despolarización 
ventricular 
Seg. 
QT 
0.40 hasta 0.43 Despolarización 
ventricular más 
re-polarización 
del ventrículo 
Seg. 
ST 
0.32 ……. Re-polarización 
ventricular 
Tabla 2. Intervalos ECG. 
III. CARACTERIZACIÓN Y ANÁLISIS DE LAS 
SEÑALES CARDIACAS 
Para caracterizar las señales cardiacas que se 
utilizarán en el simulador ECG, se utilizó como 
referencia la señal aVL mostrada en la Figura 3. 
Para facilitar el análisis, se dividió por segmentos 
la señal: TP, P, PQ, QRS, ST y T. En la Tabla 3 
se muestran los valores que corresponden a dicha 
señal para poder digitalizarla y procesarla 
posteriormente. Después de analizar la señal 
cardiaca, se puede observar que ésta está 
compuesta por un grupo de formas de ondas y 
segmentos, donde cada una de las ondas tiene una 
particular y diferente frecuencia de trabajo. En el 
caso del segmento P y T, sus gráficas son 
similares a la forma de onda generada por el 
movimiento de un pistón. Esta analogía permite 
analizar de forma matemática dichos segmentos 
con el fin de generar un modelo de su 
comportamiento. 
 
Figura 3. Señal aVL. 
El pistón describe un movimiento oscilatorio que 
no es armónico simple, aunque se puede 
aproximar bastante a éste. En la Figura 4 se 
observa el movimiento del pistón y la ecuación de 
la posicióndel pistón en función de la velocidad 
angular está dada x(t)=r·cos(ωt). Donde x(t) es la 
posición del pistón en función del tiempo, r es el 
radio de la manivela y ωt es la velocidad angular 
de rotación en radianes. 
 
Segmento Vmin. Vmax. Duración 
T-P 0 0 130ms. 
P 0 0.125 95ms. 
P-Q 0 0 40ms. 
Q-R-S -0.1mV. 0.97mV. 65ms. 
S-T 0 0 120ms. 
T 0 0.16 180ms 
Tabla 3. Valores de los segmentos de la señal aVL 
 
Figura 4. Movimiento de un pistón. 
En la Figura 5 se muestra la onda P modelada a 
través de la ecuación del movimiento del pistón, 
la cual tiene una amplitud máxima de de 
0.125mV. 
 
Figura 5. Gráfica de la ecuación del pistón comparada 
con el segmento P de la señal ECG. 
Para el caso de la onda T, ésta se dividió en dos 
secciones, donde la primer sección tiene una 
amplitud máxima de 0.16mV, una pendiente 
positiva y un periodo T1, y la segunda sección 
conserva la misma amplitud, pero con pendiente 
negativa y un periodo T2<T1. Para generar el 
segmento QRS, se ubicó el voltaje 
correspondiente del segmento: punto Q, R y S y 
los elementos intermedios entre ellos se 
obtuvieron a partir de las secciones que se forman 
entre los puntos: PR-Q, Q-R, R-S y S-ST. Cada 
una de estas secciones se caracteriza por tener 
una determinada amplitud y su correspondiente 
pendiente, conforme a lo establecido en la Tabla 
3. Después de haber generado las partes de la 
señal, éstas se unieron considerando un voltaje de 
referencia para una cuantificación positiva (off-
set). La señal completa tiene una duración de 
760ms en cada ciclo y está montada sobre una 
señal base de 512V de amplitud. En la Figura 6 se 
muestra la señal aVL construida en MATLAB 
considerando todos estos parámetros. 
0 100 200 300 400 500 600 700 800
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Señal aVL
tiempo
a
m
p
li
tu
d
 
Figura 6. Señal aVL de 760 milisegundos. 
Si se desea discretizar y almacenar en un 
dispositivo programable la señal graficada 
anteriormente, es necesario disminuir la cantidad 
de muestras de la señal digitalizada a un número 
mínimo de ellas. De esta manera se puede adaptar 
mejor a las tecnologías de nuevos 
microcontroladores con capacidad de memoria 
interna reducida y así evitar el uso de memorias 
externas. En la Figura 7 se observa la señal 
bipolar aVL discretizada al 33% de la señal 
original. 
0 100 200 300 400 500 600 700 800
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Señal aVL al 33%
tiempo
a
m
p
lit
u
d
 
Figura 7. Señal aVL discretizada al 33%. 
IV. DISEÑO DEL SIMULADOR ECG 
Para diseñar el simulador se tomaron en cuenta 
los siguientes factores: la fuente de alimentación, 
el microcontrolador, la selección de la señal, los 
indicadores de la señal que se mostrara, el 
convertidor de digital a análogo (DAC), un 
atenuador y un dispositivo para la visualización 
de la señal. En la figura 8 se muestra un diagrama 
a bloques de los módulos del simulador. 
 
Figura 8. Diagrama a bloques del simulador. 
La señal eléctrica generada por el simulador de 
señales ECG puede ser mostrada por varios 
dispositivos que permitan graficar señales en el 
tiempo, tal como un osciloscopio, un módulo 
visualizador que contenga un display de LCD 
matricial, entre otros. 
El simulador debe ser portátil y de fácil manejo, 
es por eso que se usará una fuente de 
alimentación de 9V, el cual se consigue con una 
sola batería y puede ser recargable para optimizar 
recursos. Por medio de un regulador de voltaje se 
le entrega un voltaje de 5V al simulador, que es el 
adecuado para el correcto funcionamiento del 
microcontrolador (uC) y otros dispositivos. El uC 
seleccionado es el PIC16f877A, el cual cuenta 
con una memoria de programación de 8k-Words, 
que es suficiente para el almacenamiento del 
código fuente. Además cuenta con los puertos de 
entrada y salida necesarios para el correcto 
funcionamiento del simulador. 
Los requerimientos de memoria de programa del 
simulador es de 6500 Words aproximadamente; y 
en relación a los puertos de entrada y salida, se 
requiere de 23 pines de los cuales 10 son para la 
salida digital de la señal ECG, 12 para la 
indicación de la señal a mostrar y 1 para la 
indicación de cambio de señal por medio de un 
buzzer. Para la selección de la señal ECG es 
necesario de 2 pines de entrada, que junto con los 
pines de salida da el total de 25 pines de entrada-
salida, por lo tanto el PIC16f877A cumple con 
los requerimientos del simulador ya que cuenta 
con 32 pines de entrada-salida. 
El módulo de selección y visualización se divide 
en dos etapas: la primera, que es la etapa de 
selección, contiene varios interruptores 
(Pushbotton), LEDs indicadores y una bocina 
(bozzer); y en la segunda etapa se encuentra la 
sección o etapa del convertidor digital analógico 
con su atenuador de señal. En la Figura 9 se 
muestra el convertidor Digital a Analógico 
construido para mostrar la señal eléctrica del 
corazón. El convertidor utilizado es un R-2R, 
que es de fácil aplicación y con una rapidez 
de respuesta alta. En el caso de requerir una 
mayor resolución, se soluciona con solo 
agregar más etapas de resistencias sin 
necesidad de hacer grandes cambios en el 
circuito. 
 
Figura 9. Convertidor digital a analógico R-2R. 
Los interruptores de selección al ser activados 
permiten el paso de una corriente controlada 
(mediante una resistencia) con niveles de voltaje 
entre 0 y 5V a los pines 0 y 1 del puerto A del 
microcontrolador. Con estos interruptores de 
selección se logra enviar a un único puerto de 
salida las diferentes señales ECG almacenadas en 
la memoria interna del microcontrolador. El 
interruptor “SIG”, conectado al pin 0 del micro, 
se utiliza para aumentar la variable selectora y el 
interruptor “ANT”, conectado al pin 1 del micro, 
realiza una disminución de esa variable de 
selección. Además, se cuenta con un botón que 
permite reestablecer la cuenta de la variable 
selectora y el puntero de instrucciones del 
microcontrolador. Cada vez que existe un cambio 
en la selección de las señales se envía al usuario 
un mensaje audible a través de un buzzer y los 
LEDs indicadores iluminan la correspondiente 
señal que se envía por el puerto de salida del 
micro. En la Figura 10 se muestran los botones de 
selección, reset y LEDs indicadores. 
 
Figura 10. Modulo de selección de la señal ECG. 
V. RESULTADOS DE LA SIMULACIÓN 
En la Figura 11 y 12 se muestran las señales ECG 
aVL, aVR y aVF obtenidas mediante un 
osciloscopio que permite congelar la imagen y 
almacenarla en una memoria USB para que esta 
pueda ser posteriormente procesada en un medio 
electrónico. 
 
 
Figura 11. Señales unipolares aumentadas aVL y 
aVR. 
 
Figura 12. Señal unipolar aumentada aVF. 
En la Figura 13 y 14 se muestran las algunas de 
las derivaciones torácicas unipolares V1-6 y las 
derivaciones bipolares I, II y III. 
 
Figura 13. Selección de derivaciones torácicas 
unipolares V1-6. 
 
Figura 14. Señales bipolares I y II. 
V. CONCLUSIONES 
Con el desarrollo del simulador de ECG se 
estudió y comprendió el comportamiento de las 
señales cardiacas, su origen, sus variaciones, y las 
diferentes maneras de obtener la señal ECG 
dependiendo de donde se conecten los sensores 
del pulso eléctrico que es generado por el palpitar 
del corazón. Además con los estudios en 
frecuencia realizados en las señales ECG se 
puede obtener los requerimientos de filtros para 
obtener señales más claras al momento de 
extraerla directamente de un paciente, 
disminuyendo ó eliminado por completo el ruido 
que se pueda generar al momento de ser 
visualizado en graficadores de señales. Este 
simulador es de gran ayuda para estudios futuros 
de las señales ECG desde el punto de vista de la 
medicina, ya que se pueden hacer comparaciones 
con señales reales y determinar si se padece de 
problemas cardiacos de manera digital. También 
puedeser utilizado como entrenador para los 
futuros cardiólogos, estudiando las señales sin la 
necesidad de conectar a una persona a un sistema 
encargado de sustraer las señales ECG. Lo más 
destacado del sistema propuesto es que se logró 
digitalizar la señal empleando el movimiento del 
pistón para generar las distintas gráficas del ECG 
y que dicho algoritmo no había sido utilizado 
para modelar las señales eléctricas del corazón. 
AGRADECIMIENTOS. La realización de este 
proyecto fue gracias al proyecto PROMEP “Análisis y 
clasificación de señales cardiacas para la detección de 
enfermedades crónicas”. 
REFERENCIAS 
[1] Dayong Gao, Michael Madden, Des Chambers, 
Gerard Lyons “Bayesian - ANN Classifier for 
ECG Arrhythmia Diagnostic System: A 
Comparison Study”. From Neural Networks. 
Proceedings. 2005 IEEE International Joint 
Conference. Issue July 31 2005-Aug. Vol. 4.pp. 
2383 – 2388, 2005. 
[2] Ghongade, R.; Ghatol, A.;” A Robust and 
Reliable ECG Pattern Classification using QRS 
Morphological Features and ANN”. From 
TENCON 2008 - 2008 IEEE Region 10 
Conference. Issue 19-21 Nov. pp. 1 – 6, 2008. 
[3] Ince, Turker; Kiranyaz, Serkan; Gabbouj, 
Moncef; “Automated patientspecific classification 
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Engineering in Medicine and Biology Society. 
30th Annual International Conference of the 
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