Compound orbits break-up in constituents: an algorithm

In this paper decomposition of periodic orbits in bifurcation diagrams are derived in unidimensional dynamics system $x_{n+1}=f(x_{n};r)$, being $f$ an unimodal function. We proof a theorem which states the necessary and sufficient conditions for the break-up of compound orbits in their simpler constituents. A corollary to this theorem provides an algorithm for the computation of those orbits. This process closes the theoretical framework initiated in (Physica D, 239:1135--1146, 2010)

Min-Max Predictive Control of a Five-Phase Induction Machine

In this paper, a fuzzy-logic based operator is used instead of a traditional cost function for the predictive stator current control of a five-phase induction machine (IM). The min-max operator is explored for the first time as an alternative to the traditional loss function. With this proposal, the selection of voltage vectors does not need weighting factors that are normally used within the loss function and require a cumbersome procedure to tune. In order to cope with conflicting criteria, the proposal uses a decision function that compares predicted errors in the torque producing subspace and in the x-y subspace. Simulations and experimental results are provided, showing how the proposal compares with the traditional method of fixed tuning for predictive stator current control.Ministerio de Economía y Competitividad DPI 2016-76493-C3-1-R y 2014/425Unión Europea DPI 2016-76493-C3-1-R y 2014/425Universidad de Sevilla DPI 2016-76493-C3-1-R y 2014/42

Enhancing FoG detection by means of postural context using a waist accelerometer

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Nuevos avances en el estudio de la interacción de PPRV con el sistema inmune y evaluación de un candidato vacunal DIVA

El virus de la peste de los pequeños rumiantes (PPRV) es un morbillivirus, familia Paramyxoviridae, estrechamente relacionado con los virus del sarampión y la peste bovina. Es el agente causal de la peste de los pequeños rumiantes (PPR), una enfermedad de grave impacto económico que afecta en especial a los países en vías de desarrollo con gran dependencia del ganado ovino y caprino. Las células dendríticas (DC) son células presentadoras de antígeno profesionales, que actúan como nexo entre la inmunidad innata y la inmunidad adaptativa. Son responsables del desarrollo de una correcta respuesta inmune frente a los patógenos y, a la vez, diana del virus. Nuestro objetivo fue evaluar si la infección con PPRV podía alterar la funcionalidad de las DC, obstaculizando el desarrollo de una respuesta inmune adaptativa eficaz frente al virus. Las DC pueden encontrarse principalmente en dos estados funcionales generales, inmaduro y maduro, por lo que se estudió el efecto de la infección por PPRV en ambas etapas. Las células CD14+ (monocitos) seleccionadas positivamente a partir de células mononucleares de sangre periférica (PBMC) se diferenciaron a DC derivadas de monocito inmaduras (iMoDC) con GM-CSF e IL-4. Las iMoDC se maduraron a DC derivadas de monocito maduras (mMoDC) mediante la transfección de Poly I:C. La infección con PPRV modificó la expresión de marcadores clave en las DC, tales como MHC-I, MHC-II, CD80,CD86, CD14, CD209, CD11b y CD11c, tanto en iMoDC como en mMoDC. La funcionalidad de las MoDC también se vio alterada por PPRV: la capacidad fagocítica de las iMoDC infectadas estaba reducida, mientras que las mMoDC infectadas eran incapaces de estimular linfocitos T..

Contribución al análisis del movimiento humano aplicado a la identificación de posturas y bloqueos de la marcha en pacientes con Parkinson

The following dissertation presents the contributions of the author in the field of human movement analysis and, specifically, in Parkinson's disease. Recent technologies have allowed developing reduced inertial sensors capable of monitoring human movement. This, along with the reduced prices of these inertial sensors, the so-called inertial measurement units, which consists in small devices capable to measure movement by means of inertial sensors, have widely spread. Inertial measurement units have been employed among others, in fields such as medicine, sports, automotive and gaming. In the first part of the present thesis, a wearable long-term monitoring inertial measurement unit is presented as the first main contribution in human movement analysis. The unit is capable of acquiring data and provides the possibility of implementing artificial intelligence-based classifiers in real time. A specific hardware and firmware has been developed in order to implement both operations. This tool has been validated in different European projects and studies carried out in the Technical Research Centre for Dependency Care and Autonomous Living of the Universitat Politècnica de Catalunya (CETpD-UPC). The second part of the thesis addresses the analysis of human posture based on accelerometry measurements. To this end, data acquired from the inertial system described at the first part of the thesis have been used. Two methodologies are presented that have been validated on healthy people and patients with Parkinson's disease. The algorithms developed are focused on the detection of positions with a single inertial system located at the waist thereby achieving an enhanced comfort and acceptance by the users. A key contribution is the methodology provided to detect postural transitions, which consist in the movement performed to achieve a position from another one. The algorithm is based on support vector machines applied to the inertial data coming from a single measurement unit. Basic activity recognition is performed recognizing static postures such as sitting, standing, or lying with a hierarchical classification system. Moreover, dynamic postures such as walking and different postural transitions are also recognized. Finally, the posture detection methodologies are employed to enhance the identification of one of the most annoying symptoms of Parkinson's disease, the so-called Freezing of Gait. This contribution relies on the posture algorithm which has been validated in Parkinson's disease patients. Furthermore, it is shown how the introduction of the posture detection improves the evaluation values of the FOG algorithmsLa siguiente disertación presenta las aportaciones del autor en el campo de la monitorización del movimiento humano y, especialmente, en la enfermedad del Parkinson. Las recientes tecnologías han permitido desarrollar sensores inerciales de tamaño muy reducido para monitorizar el movimiento humano. Estos sensores se emplean en las llamadas unidades de medida inercial, que son unos dispositivos de pequeño tamaño capaces de medir el movimiento, se ha extendido ampliamente empleándose, entre otros, en campos como la medicina, el deporte, la automoción o los videojuegos. En la primera parte de la presente tesis, se describe el desarrollo de una unidad de medida inercial optimizada para realizar la adquisición y el tratamiento de los datos con un mínimo consumo y, de esa forma, conseguir una larga autonomía. La principal novedad aportada consiste en la posibilidad de implementar en tiempo real clasificadores basados en inteligencia artificial a través de un hardware y un firmware diseñados específicamente para que el sistema inercial sea flexible y capaz de implementar las dos operaciones, captura de datos y ejecución de algoritmos. Esta herramienta se ha validado en diferentes proyectos europeos y diferentes trabajos llevados a cabo en el Centro de Estudios Tecnológicos para la Atención de la Dependencia y la Vida Autónoma de la Universidad Politécnica de Catalunya (CETpDUPC). En la segunda parte de la tesis se describen dos algoritmos para identificar diferentes tipos de posturas. Los datos empleados para poder desarrollar los algoritmos se han adquirido con el sistema inercial presentado en la primera parte de la tesis. Los algoritmos desarrollados se han validado en personas sanas y en pacientes con la enfermedad del Parkinson. Estos algoritmos se focalizan en la detección de posturas con un único sistema inercial localizado en la cintura. Esta localización permite una mayor comodidad para los usuarios, entre otras ventajas. Una aportación importante es la metodología utilizada para poder detectar transiciones posturales (movimiento para pasar de una postura a otra). Se ha empleado el paradigma de las máquinas de vectores soporte para poder distinguir las diferentes posturas del usuario o paciente. La detección de transiciones posturales se integra en un sistema jerárquico de clasificación, al cual se añade un detector de actividades básicas donde se identifican posturas estáticas, como estar sentado, de pie, o tumbado, y posturas dinámicas, como caminar. En la parte final de la tesis se presenta una aportación a la identificación de uno de los síntomas de la enfermedad del Parkinson más incapacitantes: el bloqueo de la marcha. El algoritmo de posturas se aplica en señales captadas por la unidad inercial descrita en la primera parta de la tesis para complementar a los algoritmos actuales de detección de bloqueos de la marcha. Además, se demuestra cómo los valores de evaluación del algoritmo de detección del bloqueo de la marcha mejoran al aplicar el algoritmo de posturas. De esta forma, el nuevo algoritmo contextualiza la detección del bloqueo de la marcha, omitiendo los casos positivos que ocurran en situaciones donde no es posible que un bloqueo de la marcha ocurra

Digital models of stone samples for didactical purposes

This paper presents a v irtual methodology based on the generation of virtual models of stones in the context of the virtual laboratories for the acquisition and evaluation of competences in stones identification. The generation of the models is carried out using a procedure based on close-range photogrammetry that allows to obtain a scaled mesh models with radiometric information and low file weight. The proposed methodology has been designed ad-hoc following the economy, quality and reality criteria to ensure a good adequacy, guaranteeing an adequate adaptation to the teaching-learning process and the integration of the models into working packages, which can be easily integrated in earning management system (LMS) platforms. The generated 3D models have a high level of detail and enable the interaction to take measurements, make cross sections and use specific tools that allow the student to perform a thorough analysis and identification of the stone using free/open source software.- (undefined

Sistema de visión estereoscópica para navegación autónoma de vehículos no tripulados

La visión estereoscópica artificial es un campo muy amplio que forma parte de lo que se conoce como visión por computador. Técnicamente consiste en el procesamiento de dos imágenes obtenidas mediante sendas cámaras, a partir de una escena tridimensional 3D. Este procesamiento está orientado a reconstruir la escena en 3D a partir de las dos imágenes, izquierda y derecha. Un aspecto que cabe destacar es que las cámaras están desplazadas una cierta distancia, tal y como ocurre con nuestros ojos. El trabajo del computador consiste en identificar en ambas imágenes aquellos píxeles en las dos imágenes que se corresponden con la misma entidad física en la escena 3D, usando para ello algoritmos especializados. La distancia que separa estos píxeles se conoce como disparidad. La medida de la disparidad sirve para obtener la distancia a la que se sitúa físicamente ese objeto en la escena con respecto a las dos cámaras. La visión estereoscópica es un campo que tiene numerosas aplicaciones y en el que a día de hoy se están invirtiendo numerosos recursos en investigación. Concretamente, una de esas aplicaciones es la detección de obstáculos por parte de robots. Nuestro proyecto está orientado hacia esa aplicación práctica, si bien se centra exclusivamente en los aspectos relacionados con la correspondencia de los elementos homólogos en las imágenes. Para ello hemos implementado diversas técnicas y algoritmos de visión estereoscópica usando el lenguaje de programación C#. [ABSTRACT] Stereo vision is a broad eld that is part of computer vision. Technically, it consists of the processing of two images adquired by two cameras, from a given scenario. This processing is aimed to reconstruct the 3D scene from both images, namely left and right images. One thing that is worth mentioning is that the two cameras are shifted a certain distance, as it happens with our eyes. The computer basically identies in both images those pixels that match, using specialized algorithms. The distance that separates those pixels is known as disparity. Disparity is next used in the calculation of the distance between the object in the scene and the cameras. Stereo vision (also known as stereopsis) is a eld with multiple applications and in which it is invested many resources in research. One of those applications is the detection of obstacles by robots. Our project is oriented towards this practical application; although this work is focused only on the computation of the disparities, i.e. the correspondence between pixels in the images. We have implemented several stereo vision techniques and algorithms using the C# programming language