Predicción y categorización de series de tiempo usando una red neuronal multifuncional

El Análisis de Series de tiempo se ha convertido en una de las ramas más importantes y ampliamente utilizadas de la Estadística, sus campos de aplicación van desde la neurofisiología a la astrofísica y cubre áreas tan conocidas como el estudio de la previsión económica, los sistemas de control de datos biológicos, procesamiento de señales, telecomunicaciones y la física de vibraciones.Time Series Analysis has become one of the most important and widely used branches of Statistics, its fields of application range from neurophysiology to astrophysics and it covers such well-known areas as the study of economic forecasting, biological data monitoring, signal processing, telecommunications, and the physics of vibrations

Solución rápida y automática de parámetros hipocentrales para eventos sísmicos, mediante el empleo de técnicas de aprendizaje de máquina

La generación de alertas tempranas para sismos es de gran utilidad, en particular para la ciudad de Bogotá-Colombia, dada su importancia social y económica para el país. Con base en la información de la estación sismológica de El Rosal, la cual es una estación de banda ancha y tres componentes, localizada muy cerca de la ciudad, perteneciente al Servicio Geológico Colombiano (SGC) se desarrolló un modelo de regresión basado en máquinas de vectores de soporte (SVM), con un kernel polinomial normalizado, usando como datos de entrada algunas características de la porción inicial de la onda P empleadas en trabajos anteriores tales como la amplitud máxima, los coeficientes de regresión lineal de los mismos, los parámetros de ajuste logarítmico de la envolvente y los valores propios de la relación de las tres componentes del sismograma. El modelo fue entrenado y evaluado aplicando correlación cruzada, permitiendo llevar a cabo el cálculo de la magnitud y la localización de un evento sísmico con una longitud de señal de tan solo cinco segundos. Con el modelo propuesto se logró la determinación de la magnitud local con una precisión de 0.19 unidades de magnitud, la distancia epicentral con una precisión de alrededor de 11 kilómetros, la profundidad hipocentral con una precisión de aproximadamente 40 kilómetros y el azimut de llegada con una precisión de 45°. Las precisiones obtenidas en magnitud y distancia epicentral son mejores que las encontradas en trabajos anteriores, donde se emplean gran número de eventos para la determinación del modelo y en los demás parámetros hipocentrales son del mismo orden. Este trabajo de investigación realiza un aporte considerable en la generación de alertas tempranas para sismos, no solamente para el país sino para cualquier otro lugar donde se deseen implementar los modelos aquí propuestos y es un excelente punto de partida para investigaciones futuras.Abstract. Earthquake early warning alerts generation is very useful, especially for the city of Bogotá-Colombia, given the social and economic importance of this city for the country. Based on the information from the seismological station “El Rosal”, which is a broadband and three components station, located very near the city that belongs to the Servicio Geológico Colombiano (SGC) a Support Vector Machine Regression (SVMR) model was developed, using a Normalized Polynomial Kernel, using as input some characteristics of the initial portion of the P wave used in earlier works such as the maximum amplitude, the linear regression coefficients of such amplitudes, the logarithmic adjustment parameters of the envelope of the waveform and the eigenvalues of the relationship between the three seismogram components of each band. The model was trained and evaluated by applying a cross-correlation strategy, allowing to calculate the magnitude and location of a seismic event with only five seconds of signal. With the proposed model it was possible to estimate local magnitude with an accuracy of 0.19 units of magnitude, epicentral distance with an accuracy of about 11 km, the hipocentral depth with a precision of approximately 40 km and the arrival back-azimut with a precision of 45°. Accuracies obtained in magnitude and epicentral distance are better that those found in earlier works, where a large number of events were used for model determination, and the other hipocentral parameters precisions obtained here are of the same order. This research work makes a considerable contribution in the generation of seismic early warning alerts, not only for the country but for any other place where proposed models here can be applied and is a very good starting point for future research.Doctorad

Arquitecturas de Redes Neuronales Profundas para mejora de voz: de los perceptrones multicapa a las redes completamente convolucionales (FCNs)

Máster en Ingeniería de TelecomunicaciónEn este proyecto se analizan e implementan distintos sistemas de reducción de ruido basados en redes neuronales profundas. La mejora del habla tiene como objetivo mejorar la inteligibilidad y la calidad perceptiva de la señal de voz degradada que forma parte de numerosas aplicaciones. Recientemente, han sido propuestas algunas técnicas novedosas de aprendizaje profundo para dicho propósito. Sin embargo, los modelos descritos en estos sistemas aún presentan algunas deficiencias que impiden una correcta caracterización de la voz y una mejora eficiente de las señales. Por este motivo, se proponen dos nuevos sistemas que usan arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNNs y FCNs), que han demostrado ser más adecuadas para modelar este tipo de señales. Diferentes configuraciones han sido comparadas en términos de PESQ y STOI, dos medidas de rendimiento ampliamente utilizadas para evaluar la calidad de la voz. Además, la complejidad de los modelos y el tiempo de cómputo de los sistemas han sido dos factores clave en la elección de los mismos. Como línea base en esta comparación se utilizará un sistema anterior que usa una red FC-DNN para mejorar la voz. La base de datos ruidosa sobre la que se han aplicado estos sistemas ha sido generada mediante el software de adicción de ruido FANT, combinando la base de datos de voz limpia ALBAYZIN y la base de datos de ruidos HU. El software del proyecto se ha desarrollado e implementado en Python, haciendo uso de la librería Keras para la construcción de los modelos de redes neuronales

Análisis de sistemas de clasificación de defectos en ejes

El mantenimiento está cobrando cada vez más importancia en la industria actual por las consecuencias económicas de ahorro que conlleva una correcta elección y ejecución del tipo de mantenimiento. Por esta razón se emplean, cada día más, sistemas de seguimiento de procesos que permiten realizar un seguimiento de las máquinas sin necesidad de parar la actividad para comprobar el estado de la maquinaria. Este tipo de sistemas generalmente hacen un seguimiento de los elementos con mayor facilidad para presentar problemas y cuyo fallo tenga gran repercusión en el proceso. Un componente de vital importancia para el correcto funcionamiento de cualquier máquina son los ejes, los cuales pueden provocar graves daños en el conjunto en el que se encuentra montado o en elementos de su entorno. Los ejes pueden presentar fisuras debido a las condiciones de operación dentro del proceso. La aparición de un nuevo método para analizar las señales temporales denominado descomposición wavelet ha hecho que se pueda detectar la presencia de fisuras mediante su estudio, algo que con la Transformada de Fourier resulta difícil de llevar a cabo. Además, el desarrollo de redes neuronales artificiales ha posibilitado la implantación de sistemas de seguimiento sin necesidad de depender de factores humanos. Estas redes permiten identificar el estado del eje dentro de unas clases previamente definidas según las señales procedentes del sensor colocado en la máquina e introducidas como inputs, tomando el operario decisiones basadas en los resultados mostrados por las redes neuronales. En el presente proyecto se ha procedido a ensayar tres tipos de ejes, uno de ellos en estado óptimo y otros dos con fisuras perpendiculares a su eje, y adquirir las vibraciones sufridas durante el ensayo para estudiar posteriormente el comportamiento de tres redes neuronales que permiten clasificar las señales adquiridas según el tipo de eje al que correspondan. Previamente a la clasificación de las señales hay que realizar un análisis wavelet de las señales que será el que proporcione los inputs de las redes neuronales. ______________________________________________________________________________________________________Maintenance is becoming more and more important for current industry due to economic of savings that it entails a correct election and execution of the maintenance type. For this reason, monitoring systems that make possible to do a machine monitoring without the need of stopping the activity to checking the machine state are actually used more and more. Generally, this kind of systems makes a monitoring of the elements with a greater facility to having problems and whose failure has a big repercussion in the process. Shafts are components of vital importance for the correct operation of any machine which can cause serious damages to the system where they are assembled or to surroundings elements. Shafts can present cracks due to operation conditions in the process. The appearance of a new method to analyze signal temporary, called wavelet decomposition, has done that presence of cracks can be detected by its study, something that, with Fourier Transform, results difficult to carry out. Furthermore, neuronal network development has made possible the introduction of monitoring systems without need to depend on human factors. These networks enable to identify the shaft state within some pre-established kinds according to the signals from the sensor put in the machine and introduced as inputs, taking the operator decisions based on results showed by neural networks. In the present project, three shafts have been tested, one of them in an optimum state and the other two with a crack perpendicular to their axe. Vibrations suffered during the test have been acquired in order to study later the performance of three kind of neural networks that allow classify the acquired signals according to the shaft type. Before the signal classification, it is necessary to make a wavelet analysis to the signals that provide the inputs to the neural networks.Ingeniería Industria

Algoritmos matemáticos y computacionales para la detección automática de señales sísmicas

Este trabajo de Tesis tiene por objetivo general dar soluciones a diferentes problemas relacionados con la detección automática de señales sísmicas. Dichos problemas incluyen el picado de los tiempos de los primeros arribos en exploración sísmica, la detección y determinación de los tiempos de llegada de fases de terremotos en registros de estaciones sismológicas, y la declaración y picado de los arribos de eventos en registros de microsismicidad. Para ello, se estudian diversos atributos sísmicos convencionales y no convencionales diseñados para realzar la llegada de las señales de interés por sobre el ruido de fondo de los datos. A partir de estos atributos se proponen nuevos algoritmos, estrategias y métodos para detectar las señales buscadas de forma eficiente, automática y precisa. En particular, se analiza la dimensión fractal de la traza sísmica, se aclaran algunas suposiciones teóricas e hipótesis que deben realizarse al considerar una traza sísmica como una curva fractal, y se evalúan distintas estrategias para estimar su dimensión. A partir de ejemplos con datos sintéticos y reales, se prueba que la dimensión fractal obtenida a través del método del variograma es un atributo que evidencia claramente la transición entre el ruido y la señal con ruido. Se desarrollan también tres nuevos métodos para detectar los tiempos de los primeros arribos en registros sísmicos complejos de forma automática. Los atributos en los que se basan estos nuevos algoritmos están dados por un cociente de energías, por la entropía de la traza sísmica, y por su dimensión fractal, aprovechando en este último caso los resultados del análisis previo. Los cambios detectados en los atributos son realzados mediante la aplicación de un filtro de suavizado que preserva los saltos bruscos. Estos algoritmos determinan los primeros arribos analizando las trazas sísmicas individualmente. Se introduce luego un novedoso proceso de corrección de picados erróneos que considera simultáneamente todo el conjunto de las trazas pertenecientes a un mismo registro de disparo común teniendo en cuenta la alineación aproximada de los primeros arribos dada por el modelo de refracción. Este procedimiento permite además descartar las trazas malas de forma automática. Los métodos propuestos son luego mejorados y aplicados a un gran volumen de datos reales provistos por la industria que presentan distintos desafíos y dificultades. Para estudiar la detección de señales en sismología, se realiza un análisis comparativo entre ocho métodos V de detección automática de fases de terremotos. El conjunto de ocho métodos analizado está formado por la adaptación de los tres algoritmos desarrollados para picar primeros arribos, por tres métodos tradicionales, y por dos métodos obtenidos a partir de modificaciones a dos de los métodos tradicionales. El estudio es llevado a cabo utilizando registros obtenidos en la Estación Sismológica de La Plata (LPA). Como resultado, se realiza una valoración relativa de los ocho métodos de detección en la que algunos de ellos se destacan por sobre otros, y se obtienen así herramientas computacionales para realizar la detección automática de fases de terremotos en estaciones sismológicas. Por último, se seleccionan tres de estos ocho métodos y a partir de ellos se genera una nueva metodología para detectar microsismos de forma automática que consta de dos pasos. En el primer paso se detectan y determinan todos los tiempos de aquellos eventos que representan un potencial arribo de un microsismo, traza por traza en todo el registro. En el segundo paso, se utiliza un criterio que analiza todo el registro en su conjunto para declarar la presencia de microsismos. Como resultado se obtienen el número de microsismos declarados, un indicador de confianza asociado a cada uno de ellos, y los tiempos de llegada para aquellas trazas en las que el evento es detectado.Facultad de Ciencias Astronómicas y Geofísica

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria

Análisis multidimensional de imágenes digitales

El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas  microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. Este libro no pretende ser un compendio de información tecnológica sobre el conocimiento actual del análisis de imágenes, sino un texto dinámico, dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse en este fascinante mundo imaginario. En este sentido, se sugiere al lector no leerlo como un libro de texto sino, en lo posible, tratar de encontrar en cada uno de sus párrafos sus propios ejemplos y aplicarlos en cualquier sistema microscópico o analizador de imágenes a su disposición.Fil: Portiansky, Enrique Leo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Veterinarias. Cátedra de Patología General Veterinaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentin

Procesado y transmisión de señales biomédicas para el diagnostico de trastornos y enfermedades del sueño

El objetivo de esta Tesis Doctoral es la propuesta y estudio de viabilidad de un sistema de uso portátil-domiciliario y de los procedimientos validados asociados, para el análisis y caracterización de diversas señales biomédicas, de las que se extraen parámetros fundamentales para las más novedosas técnicas de diagnóstico. Se trata de reducir el número de sensores y señales relevantes a efectos de diagnosis, respecto de los empleados en la PolisomNografla (PSG), actual estándar de facto para la diagnosis del SAHS. En particular, el estudio se centra en la validación de los resultados proporcionados por en el empleo de un sensor de aceleración, aplicado a la altura de la traquea, en el hueco supraesternal, a un conjunto de pacientes internados en una Unidad del Sueño Hospitalaria, bajo sospecha de padecer SAHS. El análisis sistemático comparativo de sensores multifunción, aplicados a trastornos cardiorrespiratorios, frente a las técnicas convencionales, es un aspecto poco abordado en la literatura. Por ello, en este estudio se propone, mediante técnicas de procesado digital de la señal, extraer las variables cardiorrespiratorias útiles para el diagnóstico de los diferentes tipos de fenómenos respiratorios anonnales durante el sueño o en posición de decúbito. A partir de la segregación, partiendo de una única componente, de la información respiratoria, cardiaca y vinculada al ronquido, se obtienen los parámetros relativos al ritmo cardiaco y su variabilidad, la actividad simpática y parasimpática, el ritmo respiratorio, y la actividad roncadora, y se comparan los resultados obtenidos con los calculados a partir de los sensores cardiorrespiratorios clásicos (termistor, galgas extensiométricas, electrocardiograma y micrófono). Con las técnicas aplicadas se demuestra experimentalmente, que es posible realizar una aproximación eficaz a la valoración de los parámetros anteriores, empleando para ello un sistema de bajo coste y uso sencillo, en sustitución parcial de la electrocardiografla (se obtiene una variante de la fonocardiografla), la valoración respiratoria mediante termistor o cánula, y el micrófono. Además se propone el empleo de técnicas adicionales para la identificación de eventos apneicos o para la discriminación de pacientes. Finalmente, se ha desarrollado un sistema prototipo, para el registro inalámbrico y el análisis de los datos proporcionados por un sensor de aceleración de fácil auto-aplicación. Se persigue la reducción de costes y el aumento de la productividad, índices fundamentales de la futura sanidad electrónica

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic