Academic literature on the topic 'Procesamiento de señales'
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Journal articles on the topic "Procesamiento de señales"
Jiménez Tintaya, César Omar. "Procesamiento Digital de Señales Sismicas con Matlab." Revista de Investigación de Física 10, no. 02 (December 31, 2007): 45–50. http://dx.doi.org/10.15381/rif.v10i02.8581.
Full textSantos Peñas, M., and G. Farias Castro. "Laboratorios virtuales de procesamiento de señales." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 7, no. 1 (January 2010): 91–100. http://dx.doi.org/10.1016/s1697-7912(10)70012-1.
Full textBarrón Fernández, Ricardo, Osvaldo Espinoza Sosa, and Valente López Muñoz. "Algoritmos Piramidales para Procesamiento Digital de Señales." Polibits 19 (January 20, 1998): 29–32. http://dx.doi.org/10.17562/pb-19-6.
Full textSantos, M., and G. Farias. "Laboratorios virtuales y remotos de procesamiento de señales." Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial 7, no. 1 (January 1, 2010): 91–100. http://dx.doi.org/10.4995/riai.2010.01.09.
Full textViegener, Alejandro, Ricardo O. Sirne, Ricardo O. Sirne, Eduardo P. Serrano, Eduardo P. Serrano, Marcela Fabio, Marcela Fabio, Carlos E. D'Attellis, and Carlos E. D'Attellis. "Algoritmo conjunto Kalman–Haar aplicado al procesamiento de señales." Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones 19, no. 1 (March 8, 2012): 37. http://dx.doi.org/10.15517/rmta.v19i1.2103.
Full textNonaka, Myriam Eugenia, and Marcelo Gregorio Kovalsky. "Desarrollo de Sistema Automatizado Aplicado a Arreglo Experimental con Láser de Estado Sólido Bombeado por Diodos con Modulación de Pérdidas para el Procesamiento de Señales Experimentales." Revista Tecnología y Ciencia, no. 39 (December 3, 2020): 162–77. http://dx.doi.org/10.33414/rtyc.39.162-177.2020.
Full textPérez Gómez, A., V. H. Ríos, J. F. Lagori, and G. A. Mansilla. "Recepción de señales de satélites GPS." Geofísica Internacional 31, no. 2 (April 1, 1992): 175–79. http://dx.doi.org/10.22201/igeof.00167169p.1992.31.2.579.
Full textGonzález-Barajas, Javier E., Cristian C. Velandia, Jeysson Lyma-Guaqueta, and Pedro Ospina-Fuentes. "Análisis espectral a través de bancos de filtros aplicado al pre-procesamiento para la umbralización de señales de pulso oximetría." TecnoLógicas 19, no. 37 (July 30, 2016): 29. http://dx.doi.org/10.22430/22565337.48.
Full textEscobar, Melissa Gisel, Fabian Octavio Sesin, Valeria Sara Titiosky, Rubén Edgar Corvalán, Norberto Argentino Sanabria, and Elvira Eva Ferrari. "Uso del software RTKLIB para el procesamiento de señales GPS." Extensionismo, Innovación y Transferencia Tecnológica 6 (June 17, 2020): 230. http://dx.doi.org/10.30972/eitt.604396.
Full textBuestán, Adriana Guaman, Diego Cabrera Mendieta, René V. Sanchez Loja, Mariela Cerrada Lozada, and Juan Manuel Cevallos Ampuero. "Data size increment for fault detection on rotating machinery." BISTUA REVISTA DE LA FACULTAD DE CIENCIAS BASICAS 17, no. 2 (August 16, 2019): 41. http://dx.doi.org/10.24054/01204211.v2.n2.2019.3521.
Full textDissertations / Theses on the topic "Procesamiento de señales"
Nieto, Flores Ana Cristina. "Evolución del procesamiento digital de imágenes." Tesis de Licenciatura, Universidad Autónoma del Estado de México, 2018. http://hdl.handle.net/20.500.11799/94519.
Full textSunohara, Ramírez Dante Yoshio, and Palacios José Carlos Toscano. "Detección de Parámetros y Extracción de Características de Señales ECG mediante técnicas Procesamiento Digital de Señales." Bachelor's thesis, Universidad Ricardo Palma. Programa Cybertesis PERÚ, 2006. http://cybertesis.urp.edu.pe/urp/2006/sunohara_dy/html/index-frames.html.
Full textValera, Gárate Leyla María, and Vargas Héctor Fuentes. "Procesamiento Digital de Señales para previsiones de Caudales de Ríos." Bachelor's thesis, Universidad Ricardo Palma. Programa Cybertesis PER, 2006. http://cybertesis.urp.edu.pe/urp/2006/valera_lm/html/index-frames.html.
Full textFeller, Goudie Jaime José. "Detección de eventos respiratorios en señales polisomnográficas." Tesis, Universidad de Chile, 2017. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/146809.
Full textLas enfermedades respiratorias son un grupo de enfermedades que afectan, como su nombre lo indica, el sistema respiratorio de las personas. En chile, estas están catalogadas como la tercera gran causa de muerte en Chile [1]. En particular, el Sindrome de Apnea e Hipopnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) afecta al 4% de la población adulta [2] [3], y lleva consigo riesgos derivados de que interrumpe el ciclo normal de sueño. El siguiente trabajo plantea el modelamiento de un clasificador que sea capaz de identificar los distintos tipos de episodios respiratorios asociados al SAHOS, apneas de distinto tipo (central, mixta u obstructiva) o hipopnea. Como consecuencia directa, se pretende obtener los sensores más relevantes para construir un polisomnógrafo. Mediante el pre-procesamiento y obtención de datos estadísticos de exámenes de polisomnografía validados por personal médico, posterior entrenamiento y validación de distintos clasificadores; reglas difusas, arboles de decisión, redes neuronales y support vector machine; Se construye un clasificador que agrega un subconjunto de ellos para decidir a qué clase de episodio pertenece cada evento buscando un alto cociente de posibilidades de diagnóstico (DOR). Debido a la complejidad de procesar múltiples datos se plantea utilizar métodos de reducción de variables mediante random forest/tree ensemble, logrando reducir estas a un 10% con una varianza no superior al 22% en la exactitud de los clasificadores respecto al ejercicio realizado con todas las variables. Esto se traduce en proponer una reducción del número de sensores ocupados en un examen polisomnográfico desde más de 20 a un conjunto de 8 que contiene la mayor parte de la información para lo que respecta a la diferenciación de episodios. Estos sensores concuerdan con las señales que son de especial cuidado cuando se estudia el SAHOS. Se logra proponer un clasificador que diferencia entre los distintos episodios, pero no así uno que permita diferenciar entre la presencia o ausencia de estos, debido principalmente al hecho de no contar con una base de datos adecuada, esto último se deduce al comparar el desempeño de los clasificadores al introducir un grupo de control generado con estados de sueño normal de los mismos pacientes. El clasificador construido tiene un índice de acierto de sobre el 70%, con un error del tipo I cercano al 20% y error tipo II cercano 8%, la exactitud de este es sobre el 79% y el DOR superior a 10 para cada tipo de episodio. Debido a la dificultad de conseguir este tipo de exámenes, en parte dado por su costo, tanto monetario como en recursos, no se pudo trabajar con una base de datos extensa. Como trabajo futuro se recomienda realizar estos experimentos con una base de datos que contenga exámenes realizados a personas que no presentan SAHOS, para de esta manera se obtenga una base de datos limpia para caracterizar las diferencias entre un paciente sano y uno enfermo.
Pavez, Carvelli Eduardo Hernán. "Representación de señales: aplicaciones de Wavelets y Compressive Sensing." Tesis, Universidad de Chile, 2013. http://www.repositorio.uchile.cl/handle/2250/114415.
Full textEn esta tesis se utilizan modelos de señales de la teoría de aproximación no lineal, específicamente la sparsidad y la compresibilidad. Una señal se denomina sparse si puede escribirse como combinación lineal de pocas funciones, y se denomina compresible si puede aproximarse precisamente mediante una señal sparse. El Capítulo 3 es un estudio experimental de nuevas definiciones de compresibilidad de secuencias aleatorias infinitas. Se muestran las conexiones entre dichos modelos y varios resultados de adquisición y reconstrucción de señales basados en la teoría de Compressive Sensing. Se verifican resultados teóricos que indican que la familia de distribuciones en el dominio de atracción de una ley alfa-estable son compresibles. Además se observa que, asintóticamente es posible muestrear y reconstruir dichas señales con tasa y error cero, utilizando técnicas de Compressive Sensing. En el Capítulo 4 se estudian las propiedades de compresibilidad de las transformadas wavelet y coseno discretas para la caracterización de canales de permeabilidad. Luego se utilizan dichas bases para estimar la permeabilidad efectiva a partir de canales de permeabilidad aproximados. Se muestra en esta sección que se preserva la permeabilidad efectiva salvo un término de sesgo que depende del nivel de aproximación considerado. Finalmente se aplica adquisición y reconstrucción de canales de permeabilidad con Compressive Sensing, bajo el supuesto de compresibilidad en DCT y Wavelet de Haar, donde se pueden identificar regímenes donde domina una u otra base.
Mesía, Benito Catherine Nathalie. "Sistema de adquisición de señales biomédicas sobre FPGA." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/840.
Full textTesis
Acuña, Condori Kevin José. "Procesamiento de señales electroencefalográficas en un sistema embebido para una interfaz cerebro máquina." Master's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/8625.
Full textTesis
Alvarez, Marcos Matías. "Procesamiento de señales de electrocardografía en equipos portables mediante estrategias de inteligencia artificial." Bachelor's thesis, Universidad Nacional de Córdoba Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 2016. http://hdl.handle.net/11086/4316.
Full textHace hincapié al desarrollo de un sistema que permite a dispositivos portátiles de registro de electrocardiogramas (holter) pasar de un esquema totalmente de adquisición y almacenamiento/trasmisión, a un esquema más eficiente e inteligente de adquisición y procesamiento local, para determinar si es necesario realizar la transmisión o almacenamiento de los datos.
Arrieta, Vera Gustavo. "Localización de una fuente de sonido usando un pequeño arreglo de micrófonos." Bachelor's thesis, Pontificia Universidad Católica del Perú, 2005. http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/284.
Full textTesis
Mahú, Sinclair Rodrigo Manuel. "Caracterización de exoplanetas mediante técnicas de procesamiento de señales y método de las velocidades radiales." Tesis, Universidad de Chile, 2016. http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/141037.
Full textEl método de las velocidades radiales permite la detección de planetas en otros sistemas solares, al obtener las características y configuración del sistema planetario. Esto es usualmente realizado por métodos secuenciales, que no garantizan obtener una solución global del problema. Una distorsión en la primera señal detectada, en conjunto con la ventana de muestreo no uniforme pueden causar la aparición de componentes artificiales. En este trabajo se desarrolló un método para encontrar una solución global del problema. Determinando tanto el número de componentes como las características de estas. Para esto se implementó dos programas en C, que en conjunto permitirán determinar las características y configuración de sistema. Estos se evalúan tanto en la validez de los resultados que entregan, como de la eficiencia computacional de los mismos. Para la validación se utilizó señales reales proporcionadas por astrónomos y señales artificiales. Se muestra como el periodograma basado en MMSE entrega resultados comparables con los del periodograma Lomb Scargle. Entregando además los parámetros de las componentes detectadas. Se utilizó un análisis de grilla para detectar la configuración del sistema y refinar las soluciones.
Books on the topic "Procesamiento de señales"
Introduction to digital signal processing: Computer musically speaking. Hackensack, NJ: World Scientific, 2010.
Find full textVega Mosquera, Cristian Alexander, Camilo Alejandro Corchuelo Rodriguez, and Luz Marina Páez. Observatorio de cienciometría USTA. Patent landscapes reports. Procesamiento de señales para sistemas de telecomunicaciones. Universidad Santo Tomas, 2021. http://dx.doi.org/10.15332/dt.inv.2021.02351.
Full textOsio, Jorge Rafael, Walter José Aróztegui, and José Antonio Rapallini. Sistemas digitales basados en microcontroladores. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2020. http://dx.doi.org/10.35537/10915/95305.
Full textHernández, Carlos. Metodología de la investigación jurídica. Universidad Libre Sede Principal, 2017. http://dx.doi.org/10.18041/978-958-8981-45-1.
Full textBook chapters on the topic "Procesamiento de señales"
Mendoza, L. E., R. D. G. Castellano, and R. D. Rojas. "Aportes y alcances de las técnicas de procesamiento, clasificación y descomposición de señales electromiográficas." In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health, 131–35. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74471-9_31.
Full textDugarte, Nelson, R. Medina, and R. Rojas. "Adquisición y procesamiento de la señal Electrocardiográfica, basado en la extracción de potenciales intra-QRS e índices de variabilidad del intervalo QT." In IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health, 198–201. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74471-9_46.
Full text"Front Matter." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 1–6. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.1.
Full text"Índice analítico." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 101–4. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.10.
Full text"Sobre los autores." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 105. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.11.
Full text"Back Matter." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 106. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.12.
Full text"Table of Contents." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 7–12. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.2.
Full text"Introducción." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 13–16. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.3.
Full text"Teoría wavelet." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 17–42. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.4.
Full text"Procesamiento cuántico de señales y su aplicación en la teoría wavelet." In Aplicación de procesamiento cuántico de señales teoría wavelet, 43–58. Universidad del Cauca, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvpv50w7.5.
Full textConference papers on the topic "Procesamiento de señales"
Diaz, Juan Gabriel, and Javier Gonzalo Garcia. "Sistema embebido para el procesamiento de señales GNSS basado en el SoC Zynq." In 2020 IEEE Congreso Bienal de Argentina (ARGENCON). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/argencon49523.2020.9505569.
Full textQuiles Zamora, Vicente, Eduardo Iáñez, Mario Ortiz, and José María Azorín. "Estudio preliminar de la detección de cambios de velocidad de la marcha a partir de señales EEG." In 11 Simposio CEA de Bioingeniería. València: Editorial Universitat Politècnica de València, 2019. http://dx.doi.org/10.4995/ceabioing.2019.10034.
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