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Gómez Peña, Carlos Poza Crespo, Jesús Marina Boillos, Pablo Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación 2018-11-27T19:00:58Z 2018-11-27T19:00:58Z 2018 http://uvadoc.uva.es/handle/10324/32989 El procesado de señales biomédicas se ha convertido en los últimos años en una de las ramas más destacadas de la Ingeniería Biomédica, que ha permitido evolucionar desde una evaluación visual de las características de las señales biomédicas hasta el uso de sistemas de análisis y procesado avanzados en la actualidad. Dicho avance ha propiciado que los requisitos computacionales sean cada vez más exigentes, desembocando en una mayor cantidad de datos generados para su posterior procesamiento y análisis. Este aumento de información ha causado que su tiempo de procesamiento aumente de forma considerable y que cada vez se requieran de sistemas más potentes. La computación paralela permite solventar parcialmente este problema. Básicamente, consiste en dividir una tarea compleja en varias subtareas para que sean ejecutadas por lotes al mismo tiempo, repartiéndolas entre los procesadores disponibles. Con ello, no solo se intenta reducir el tiempo de realización de la tarea inicial, sino que también se intenta aportar escalabilidad al problema. En este Trabajo Fin de Grado (TFG) se han aplicado técnicas de computación paralela a dos programas en MATLAB® desarrollados por el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valladolid con una gran carga computacional, para intentar reducirla y obtener un coste de ejecución más aceptable. Entre las distintas estrategias utilizadas, destacaron la vectorización y los bucles paralelos, que conseguían reducir hasta en un 65% la carga computacional. Ambas estrategias destacan por su facilidad de uso y su alta eficacia. Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Parallel Computing Toolbox Computación paralela Modelo de paralelización Carga computacional Estudio del toolbox “Parallel Computing” de MATLAB®. Aplicación a métodos de procesado de señal info:eu-repo/semantics/bachelorThesis