Tema 3: Análisis de componentes independientes (ICA)

2005/200

Análisis de Consumo de Energía Eléctrica Usando Análisis de Componentes Independientes

Este documento presenta un método para el análisis de la serie de tiempo de consumo eléctrico utilizando Análisis de Componentes Independientes (ICA). Con este método es posible detectar y extraer de manera automática factores que influyen separadamente en el consumo eléctrico, así como estudiar su relación en la curva de consumo diario con ayuda de perfiles estimados paralelamente con ICA. ICA logra aislar estos comportamientos en un grupo de componentes sin perder representatividad de los datos ofreciendo una visión más profunda del consumo eléctrico con el objetivo de facilitar su modelado y pronóstico

Modelo de variables latentes para la identificación del infarto agudo del miocardio análisis de componentes independientes

Este articulo presenta algunos resultado parciales de una reciente investigación [1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales del análisis multivariado de datos con el objeto de seleccionar y extraer de manera efectiva un grupo de características basadas en señales electrocardiográficas orientadas a la identificación del infarto agudo de miocardio. Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos al aplicar el Análisis de Componentes Independientes (Independent Component Analysis-ICA) para generar un subespacio de características de menor dimensión que el original. Se presentan también los resultados obtenidos al evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionales normales y patológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano. Además, se estimó también su costo computacional.In this article some partial results from a recent investigation are presented [1], in this investigation a comparation between linear and non linear methods from multivariate analysis is made with the main purpose of selection and feature extraction from electrocardiography signals, this all oriented to identification of sharp infarction of the myocardium. Specifically this article summarizes the results from having applied the Multivariate method of analysis known as Independent Component Analysis to generate a subspace of characteristics of minor dimension that the original one. The precision of the classification of normal and pathological functional states of the myocardium using a bayesian classifier was also compute. Its associated computational cost was also estimated

Sistema de Telemedicina para el Monitoreo de la Frecuencia Cardiaca Empleando Análisis de Componentes Independientes en Videos

Heart is the organ responsible for providing blood, oxygen and nutrients through the human body, their initial monitoring was reflected in heart rate value, this measurement is a possible irregularity within the organism. Control of this vital sign in most cases involves help of medical staff or using sensors that need to maintain contact with the skin, these common monitoring methods generate discomfort and nonconformity in newborns, senior adults or patients suffering from skin sensitivity. According these disadvantages, project offers a non-invasive and non-contact system based on telemedicine principles, which provides a quick, reliable and economical remote heart rate monitor. Results are compared with a pulse oximeter with a resolution of 1 bpm and accuracy of ±2%, obtaining low and acceptable errors. &nbsp

Identificación y localización de múltiples fuentes de descarga parcial usando análisis de componentes independientes

La fiabilidad de los equipos eléctricos depende directamente de la integridad del aislamiento eléctrico. La detección, identificación y localización de las Descargas Parciales (DP) se utiliza como una herramienta para obtener información que permite evaluar el estado del aislamiento. Para la detección existen diferentes métodos, siendo los principales: el eléctrico, el acústico y el electromagnético. Posterior a la detección se aplican métodos para la identificación de las descargas y otros métodos que se enfocan en su localización. Normalmente, estos métodos asumen la presencia de una sola fuente de descarga, sin embargo, en ambiente reales, siempre existe la posibilidad de varias fuentes de descarga localizadas en diferentes puntos del aislante. Aunque se han propuestos métodos con el objetivo de identificar en ambientes de múltiples descargas, sus resultados sólo indican la presencia de más de una descarga o logran clasificar si no existe solapamiento. Las señales provenientes de más de una fuente DP se mezclan en los sensores, efecto que cambia sus características en tiempo y frecuencia de tal forma que se distorsiona la forma de onda de la señal y dificulta el cálculo de los tiempos de llegada o TDOA (Time Delay On Arrival). Este problema no permite que los métodos tradicionales de identificación y localización trabajen adecuadamente. La tesis doctoral propone un método para separar estas mezclas en las fuentes originales de DP. El método utiliza Análisis de Componentes Independientes (ICA, siglas en ingles de Independent Component Analisys) y se demuestra su utilidad aplicándolo a señales detectadas por los métodos de detección acústico y electromagnético. Estos métodos son llamados métodos de detección no convencionales y se aplican como una alternativa o complemento al método eléctrico convencional. ICA, recupera la forma de onda original de cada fuente y de manera automática las identifica. Está sustentado en una sólida teoría matemática y estadística y que ha sido desarrollada específicamente para solucionar el problema de mezclado de señales en ambientes reales. Además, es transparente al tipo de señales que procesa; es decir, no es afectado por las características particulares de un proceso, sólo es necesario que sean estadísticamente independientes, lo que ofrece un marco general para trabajar con todo tipo de señales. En la tesis se utiliza el algoritmo ICA-Amari para mezclas convolutivas. Es aplicado a mezclas acústicas generadas en una plataforma de ensayos en las cuales se simulan descargas de tipo superficial e internas. En estas pruebas se comprueba como el mezclado afecta las características de la forma de onda de las señales originales dificultando su identificación. Las mezclas son separadas en las señales originales lo que es validado utilizando patrones de energía en frecuencia. El algoritmo ICA-Amari estima parámetros de los cuales se pueden obtener los TDOA de cada fuente de DP con el objetivo de localizarlas. Finalmente, ICA es aplicado a señales electromagnéticas detectadas por antenas UHF. En este caso se generan DP desde dos fuentes del mismo tipo, pero colocadas en diferentes posiciones espaciales. Las DP son del tipo superficial. Debido a que estas señales tienen características muy similares, un método tradicional de identificación puede llegar a generar falsos positivos en estas condiciones, sin embargo, ICA identifica las dos DP e incluso ofrece información de los TDOA para la localizaciónThe reliability of electrical equipment depends directly on the integrity of the electrical insulation. The detection, identification, and location of Partial Discharge (PD) is used as a tool to obtain information that allows to evaluate the state of the insulation. For detection there are different methods, the main ones being electric, acoustic, and electromagnetic. After detection methods are applied for the identification of discharges and other methods that focus on their location. Normally, these methods assume the presence of a single source of discharge, however, in real environments, there is always the possibility of several sources of discharge located in different points of the insulation. Although methods have been proposed with the aim of identifying multiple discharge, their results only indicate the presence of more than one discharge or they can classify if there is no overlap. Signals from more than one DP source are mixed in the sensors, an effect that changes their characteristics in time and frequency in a way that distorts the signal waveform and makes difficult to calculate the arrival times or TDOA (Time Delay On Arrival). This problem does not allow traditional identification and localization methods to work properly. The doctoral thesis proposes a method to separate these mixtures in the original sources of DP. The method uses Independent Component Analysis (ICA) and demonstrates its usefulness by applying it to signals detected by acoustic and electromagnetic detection methods. These methods are called non-conventional methods and are applied as an alternative or complement to the conventional electrical method. ICA, retrieves the original waveform from each source and automatically identifies them. It is based on a solid mathematical and statistical theory and has been developed specifically to solve the problem of signal mixing in real environments. In addition, it is transparent to the type of signals it processes; it is not affected by the characteristics of a process and it is only necessary that signals are statistically independent. This provides a general framework for working with all kinds of signals. The thesis uses the ICA-Amari algorithm for convolutive mixtures. It is applied to acoustic mixtures generated in a test platform in which superficial and internal type discharges are simulated. In these tests, it is verified how the mixing affects the characteristics of the waveform of the original signals, making it difficult to identify them. The mixtures are separated into the original signals which is validated using frequency energy patterns. The ICA-Amari algorithm estimates parameters from which the TDOA can be obtained from each DP source to locate them. Finally, ICA is applied to electromagnetic signals detected by UHF antennas. In this case DP is generated from two sources of the same type, but placed in different spatial positions. DPs are of the superficial type. Because these signals have very similar characteristics, a traditional method of identification may lead to false positives under these conditions, however, ICA identifies the two PDs and even provides TDOA information for localization.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y AutomáticaPresidente: Horacio Lamela Rivera.- Secretario: Romano Giannetti.- Vocal: Miguel A. Sánchez-Urán Gonzále

Ica aplicado a la extracción de características en imágenes

La extracción de características es una de las tareas claves que deben resolver los sistemas de visión artificial que cada vez presentan nuevos campos de aplicación. En este documento se exponen los fundamentos matemáticos del análisis de componentes independientes (ICA), se muestra su aplicación como técnica de caracterización de imágenes y se valida en la tarea de reconocimiento de rostros sobre las bases de datos CMU y OR

Análisis de componentes principales e independientes aplicados a reducción de ruido en señales electrocardiográficas

Este artículo pretende mostrar cómo se puede remover ruido y artefactos de una señal electrocardiográfica utilizando métodos de análisis multivariado, como análisis de componentes principales (ICA) y análisis de componentes independientes (PCA) aplicados sobre una base de datos de electrocardiograma tomadas en humanos. El algoritmo de FastICA usando el criterio de negentropía como función de costo, muestra un mejor resultado sobre su variante llamada JADE, a su vez el algoritmo de FastICA muestra su superioridad en la eliminación de a ruido comparación a un esquema de filtrado clásico compuesto por un banco de Filtros FIR

IMPLEMENTACION DEL ALGORITMO INFOMAX PARA LA ATENUACION DE RUIDO EN LLAMADAS TELEFONICAS

Este trabajo se presenta la implementación de la arquitectura de un algoritmo de análisis de componentes independientes (ICA) en un dispositivo de arreglo de compuertas programable en campo (FPGA) utilizando el lenguaje de descripción de hardware (HDL) Verilog, que atenúa el ruido en las llamadas telefónicas. El algoritmo utilizado es el de maximización de la información llamado INFOMAX, el cual fue desarrollado por Te-Won Lee y mediante el cambio en las condiciones de operación evita la saturación de los pesos sinápticos. Los resultados arrojaron una atenuación del ruido de aproximadamente 30 dB