Técnicas de processamento digital de sinais têm sido aplicadas ao EEG com vistas à identificação e extração de parâmetros clinicamente significantes para o diagnóstico e monitoração. Este trabalho objetiva investigar o emprego da modelagem auto-regressiva (AR) na estimação espectral de sinais EEG de indivíduos normais e portadores de deficiência renal, como exemplo típico de disfunção que se reflete em alterações das características do traçado eletroencefalográfico. A comparação das estimativas espectrais via transformada rápida de Fourier (FFT) e via modelagem AR (método de Burg I Equações Yule-Walker) foi efetuada para sinais simulados na faixa de freqüência do ritmo alfa (8 - 12 Hz). Os resultados sugerem ser a modelagem AR (método de Burg) mais adequada, o que se confirma quando da aplicação a trechos de curta duração de sinais EEG. A ordem do modelo foi investigada, concluindo-se que as características do sinal EEG de indivíduos normais são respeitadas com ordem 10, confirmando estudos de outros autores. Entretanto, para o EEG de pacientes renais a ordem 40 foi considerada mais apropriada.

Digital signal proc.essing tec.hniques have been applied to EEG in order to identify and extrac.t signific.ant parameters for c.linic.al diagnosis and monitoring. This work aims to investigate autoregressive modeling (AR) in spec.tral estimation of EEG signals fiom normal individuais and patients with renal problems, as a typic.al example of a dysfunc.tion that is reflec.ted in c.hanges in EEG c.harac.teristic.s. The c.omparisons of spec.tral estimates obtained by Fast Fourier Transformer (FFT) and AR-modeling (Burg method and Yule-Walker equations) was c.arried out for simulated signals with fiequenc.y in the alpha band (8 - 12 Hz). The results suggest that AR-modeling (Burg method) is more adequate, whic.h is c.onfirmed in short EEG periods. The order of the model was investigated, c.onc.luding that the EEG c.harac.teristic.s of normal individuais are respec.ted with order 10, in agreement with other authors' studies. However, for the EEG of patients with renal disturbanc.es order 40 was c.onsidered more appropriate.