Sistema low-cost para adquisición multimodal de señales fisiológicas

• Cuevas, Felipe ^[1] ; Irigoyen Gordo, Eloy ^[1] ; Imatz Ojanguren, Eukene ^[1]
  1. [1] Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Leioa, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 47, 2026
• Idioma: español
• DOI: 10.17979/ja-cea.2026.47.13825
• Títulos paralelos:
  • Low-cost system for physiological signal acquisition
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  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Este trabajo presenta una plataforma low-cost para la adquisición, procesamiento y visualización remota de señales fisiológicas. El sistema integra electrocardiografía, respuesta galvánica de la piel, frecuencia cardíaca y saturación de oxígeno mediante una arquitectura basada en ESP32 y una PCB específica para reducir cableado, mejorar la robustez y facilitar su uso en pruebas experimentales. La propuesta combina acondicionamiento y procesado básico local, transmisión segura hacia infraestructura remota y un dashboard web para supervisión y consulta de variables en tiempo casi real. El artículo describe la arquitectura completa, el diseño hardware, la integración de sensores y los resultados funcionales preliminares obtenidos durante el desarrollo del Trabajo Fin de Máster. El objetivo principal es disponer de una plataforma reproducible y extensible para docencia, prototipado biomédico e investigación aplicada, sirviendo además como base para futuras etapas de validación cuantitativa y análisis automático de señales.

  • English

    This paper presents a low-cost platform for physiological signal acquisition, processing and remote visualization. The system integrates electrocardiography, galvanic skin response, heart rate and oxygen saturation by means of an ESP32-based architecture and a dedicated PCB aimed at reducing wiring, improving robustness and facilitating experimental use. The proposed solution combines basic local signal conditioning and processing, secure transmission to a remote infrastructure, and a web dashboard for near real-time supervision and querying. The paper describes the complete architecture, hardware design, sensor integration and preliminary functional results obtained during the Master's thesis development. The main objective is to provide a reproducible and extensible platform for teaching, biomedical prototyping and applied research, while establishing a basis for future quantitative validation and automatic signal analysis.

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