Metodología para la implementación de controlador difuso tipo Takagi-Sugeno en PLC s7-300

En este artículo se presenta una metodología para implementar controladores basados en lógica difusa en un PLC S7-300 empleando el lenguaje de programación SCL (Lenguaje de control estructurado) de STEP 7. Se presenta el diseño de la función difusa, ..

Metodología para la implementación de controlador difuso tipo Takagi-Sugeno en PLC s7-300

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Model Selection for Latent Force Models

En esta tesis exploramos varias extensiones para los modelos de fuerza latente (MFL). Primero, el numero de fuerzas latentes is seleccionado automaticamente por medio del Proceso del Buffet lndio. Segundo, estimamos la funcic’m de respuesta al impulso (FRI) de sistemas lineales e invariantes en el tiempo usando las funciones de Laguerre sobre los MFL y los MFL secuenciales. Finalmente, se desarrollan métodos enfocados en la estimacién de la fuerza latente y FRI sobre sistemas dinamicos de tipo Wiener

Model Selection for Latent Force Models

En esta tesis exploramos varias extensiones para los modelos de fuerza latente (MFL). Primero, el numero de fuerzas latentes is seleccionado automaticamente por medio del Proceso del Buffet lndio. Segundo, estimamos la funcic’m de respuesta al impulso (FRI) de sistemas lineales e invariantes en el tiempo usando las funciones de Laguerre sobre los MFL y los MFL secuenciales. Finalmente, se desarrollan métodos enfocados en la estimacién de la fuerza latente y FRI sobre sistemas dinamicos de tipo Wiener

Metodología para la implementación de controlador difuso tipo Takagi-Sugeno en PLC s7-300

En este artículo se presenta una metodología para implementar controladores basados en lógica difusa en un PLC S7-300 empleando el lenguaje de programación SCL (Lenguaje de control estructurado) de STEP 7. Se presenta el diseño de la función difusa, ..

Análisis de reducción de ruido en señales EEG orientado al reconocimiento de patrones

En este artículo se presenta un estudio sobre la reducción de ruido de fondo (electrónico) en señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la transformada wavelet, asumiendo que las características extraídas son susceptibles al ruido inherente en la señal ycomún entre clases. Adicionalmente se observa la incidencia en la separación de las muestras en el espacio de características a partir de un clasificador bayesiano lineal. Se obtiene un incremento del1% en la media del porcentaje de acierto, al realizar la reducción de ruido en la identificación de dos estados funcionales.A study on background noise reduction (denoising) on EEG signals using wavelet transform is presented, assuming that extracted features are susceptible to common noise within classes; besides, the feature space separability is compared using a linear Bayesian classifier. An increment of 1% in the average recognition rate is reached performing noise reduction in the identification of two functional states

Comparación de métodos de caracterización de señales MER

En este documento presenta una comparación de los métodos propuestos para la caracterización de señales provenientes de microeléctrodos de registro (MER) para la identificación de zonas cerebrales que intervienen en la cirugía de la enfermedad de Parkinson. Los mejores porcentajes de acierto se obtienen utilizando como método de caracterización la transformada wavelet, 97.37% y 71.4% para 2 y 4 clases respectivamente.This document presents a microelectrode registers feature extraction methodologies comparison for brain zones identification found in Parkinson¿s disease surgery. Best results are obtained using wavelet transforms, 97.37% and 71.4% for 2 and 4 classes, respectively

AGRUPAMIENTO DE IMPULSOS NEURONALES EN SEÑALES NEUROFISIOLÓGICAS

Se presenta una metodología para separar los potenciales de acción o impulsos neuronales, cuando más de una neurona es grabada con un micro electrodo. En este método se utilizan técnicas de detección, caracterización y agrupamiento para lograr separar los potenciales en el número de grupos existentes. Para el agrupamiento se utilizó el algoritmo K-means. Aplicando los diferentes métodos de extracción de características se encontró que los métodos PCA y Wavelet entregan mejores resultados para la separación de la actividad neurona

Análisis de la densidad espectral de potencia en registros mer

Se presenta en este trabajo una metodología para el análisis armónico de señales de micro electrodos de registro MER en pacientes con enfermedad de Parkinson para el reconocimiento de zonas cerebrales. Se emplea el periodograma vía método de Welch para hallar las componentes frecuenciales propias de cada zona cerebral a fin de caracterizarlas y permitir su detección. Se utilizanclasificadores lineales para validar las características extraída