La presente investigación tiene como objetivo comparar la Transformada Rápida de Fourier y la Transformada de Ondeleta en el análisis de banda ancha del Electroencefalograma (EEG) vía cuero cabelludo. Los sujetos se dividieron en tres grupos: Niños Sanos, Niños que presentaron Trastorno de Aprendizaje (T. A.) (ambos grupos con edades entre 6 y 11 años) y Adultos Jóvenes Sanos (entre 18 y 24 años). Los EEGs se tomaron de acuerdo al Sistema Internacional 10/20. A partir de los EEGs se buscaron segmentos de manera visual por el experto en neurofisiología que contuvieran actividad Delta [1-3.5Hz], Theta (3.5-7.5Hz], Alfa (7.5-12.5Hz] y Beta [12.5-19Hz) bien definida y se realizó la Transformada de Ondeleta mediante la función base ¿Symlet 8¿. El vector de coeficientes de ondeleta de detalle ¿d6¿ tuvo mayor energía con Delta predominante, el vector de coeficientes de detalle de ondeleta ¿d5¿ tuvo mayor energía para señales con Theta predominante y el vector de coeficientes de detalle de ondeleta ¿d4¿ tuvo mayor energía para señales con Alfa predominante. No se encontró ningún sujeto con actividad Beta predominante. Estas bandas de frecuencias son importantes en discriminar un paciente sano de uno enfermo. Para los tres grupos se tomaron 24 segmentos de 2.56 segundos. Se analizó el contenido de energía en los tres grupos, para cada sujeto y todos los segmentos en las derivaciones C3, C4, P3, P4, Cz y Pz, mostrando que los Niños Sanos y los Adultos Sanos tuvieron en la mayoría de sus segmentos mayor contenido de energía en el coeficiente de ondeleta ¿d4¿, lo que implica mayor actividad Alfa; Algunos Niños T. A. tuvieron en algunas derivaciones mayor contenido de energía en el coeficiente de detalle de ondeleta ¿d5¿, lo que implica mayor actividad Theta, en general no fue posible determinar un patrón. Los Adultos Sanos presentaron un mayor contenido en el vector de coeficientes suave ¿s6¿ lo que implica la presencia de una actividad de base predominante. Las entropías mostraron que los Niños Sanos y Adultos Sanos tienen un EEG más parecido a un proceso aleatorio, mientras que los Niños T. A. tuvieron entropía menor, síntoma de pérdida de aleatoriedad.
The main objective of this research work is to compare the Fast Fourier Transform with the Wavelet Transform by the wide-bandwidth analysis of the Electroencephalogram (EEG) via scalp. The subjects analyzed were divided into three groups: healthy children; children with learning disabilities (LD) (both groups between six and eleven years old); and healthy young adults (between 18 and 24 years old). The EEG were recorded based upon the International System 10/20. To begin with, the EEG were used to visually search for segments with well defined Delta [1-3.5Hz), Theta [3.5-7.5), Alpha [7.5-12.5), and Beta [12.5-19 Hz) activities, by a Neurophysiological expert. The Wavelet transform was used by the Mother Wavelet ¿Symlet 8¿. Detailed wavelet vector of coefficients ¿d6¿ was found to be the one with the largest energy content when Delta activity was predominant. Meanwhile ¿d5¿ was the largest when Theta activity was predominant. On the other hand, ¿d4¿ was the largest one when Alpha activity was predominant. None of the subjects showed Beta activity. These bandwidths are useful to discriminate between healthy and unhealthy subjects. For the groups 24 segments were taken of 2.56 seconds each. The energy content was analyzed for the 3 groups, for every subject and every segment in the channels C3, C4, P3, P4, CZ and Pz, showing that for healthy children and healthy adults the majority of their segments in all channels ¿d4¿ detailed wavelet coefficient was the one with largest energy content, which means a greater Alpha activity. Even tough Some LD children had on some channels a larger energy content in the detail wavelet coefficient ¿d5¿, which means a higher Theta activity, generally speaking it was not possible to determine a pattern. The healthy adults showed a larger energy content in the smooth vector of coefficients "s6", which means that there is a predominant base activity present. Entropy analysis showed that Healthy Children and Healthy adults have an EEG more similar to a random process, while LD children had a smaller entropy, symptom of lack of randomness.
