Highly Efficient and Well-Matched Empty Substrate Integrated Waveguide H-plane Horn Antenna

In this letter, an empty substrate integrated waveguide H-plane sectorial horn antenna is presented. The antenna is integrated within a planar substrate and is fed by means of a microstrip transmission line. It is composed of a partially empty substrate layer stacked between two cover metallic plates. Results obtained for a prototipe designed and fabricated at Ku-band show a measured efficiency close to 90% and matched responses. No extra loading elements are needed in order to reduce reflection at the end of the aperture conversely to previous designs. Moreover, the structure is quite simple, cheap and does not depend on substrate characteristics i.e. dielectric permitivity or loss tangent. This new methodology for manufacturing substrate integrated antennas without dielectric considerably improves the performance of conventional substrate integrated horn antennas

Slotted ESIW Antenna with high efficiency for a MIMO Radar Sensor

[EN] This paper introduces a slotted empty substrate integrated waveguide (ESIW) antenna for a multiple-input multiple-output (MIMO) radar sensor. The proposed system is based on the MIMO radar architecture. Orthogonal signals are sent from the transmitters, in such a manner that a MIMO image reconstruction is possible. The presented system application targets the surveillance of strategic areas in gas pipelines and nuclear plants. ESIW technology enables a high-efficiency, low-profile, and compact antenna for these MIMO systems. The fabricated device includes a transition to microstrip line, and, in consequence, the antenna can be integrated with the rest of the system in a standard integrated circuit. The slotted ESIW antenna design and measured results for the targeted application are presented in this paper. The measured results present a gain greater than 15 dBi and return loss below ¿13 dB over the targeted frequency band of operation (16¿16.5 GHz). To the best of the authors¿ knowledge, this is the first slotted ESIW antenna reported in the scientific literature up to now.This work was supported by the Ministerio de Economia y Competitividad, Spanish Government, under research projects TEC2016-75934-C4-3-R and TEC2016-75934-C4-1-R.Miralles-Navarro, E.; Belenguer Martinez, A.; Mateo Sotos, J.; Torres Aranda, AM.; Esteban González, H.; Lucas Borja, A.; Boria Esbert, VE. (2018). Slotted ESIW Antenna with high efficiency for a MIMO Radar Sensor. Radio Science. 53(5):605-610. https://doi.org/10.1002/2017RS006461S60561053

APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN EL PROCESADO VERSÁTIL DE SEÑALES ELECTROCARDIOGRÁFICAS

Es bien conocida la importancia de la señal electrocardiográfica para el diagnóstico de multitud de enfermedades cardiacas, tanto mediante inspección visual como mediante técnicas actuales de inspección automática. Como en cualquier otra señal, la cantidad de información extraída y la calidad de la misma dependerán de propiedades tales como relación señal-ruido, resolución del conversor analógico-digital, frecuencia de muestreo, etc. Por esta razón, es de gran importancia que la señal ofrezca una `calidad' adecuada, máxime cuando el diagnóstico de ciertas enfermedades cardiovasculares graves depende de ello. La reducción del ruido en el electrocardiograma (ECG) ha sido uno de los temas más abordados en la bibliografía sobre procesado de señal de ECG. Han sido y son muy diversas las maneras de afrontar el problema y no existe un único método de aplicación universal a todas las fuentes de ruido y todos los casos. En esta tesis doctoral se han estudiado las principales fuentes de ruido que aparecen en el registro del ECG. Algunas de éstas pueden minimizarse en la fase de adquisición de la señal prestando un especial cuidado a ciertas normas o reglas. Sin embargo, otras, como el ruido muscular, o la deriva de la línea base y artefactos, no pueden eliminarse o reducirse al máximo en la fase de adquisición y se hacen necesarias técnicas de procesado de señal a posteriori para su reducción a un nivel aceptable. Una de las primeras opciones es el filtrado de la señal, mediante filtros lineales o no lineales que maximicen la relación señal a ruido como, por ejemplo, el filtro de Wiener. Cuando el espectro de la señal de interés y el ruido se solapan, las técnicas de filtrado dejan de ser eficaces. En ese caso, otra de las técnicas comunes que se aplican es el promediado de señal. Su utilización resulta eficaz siempre y cuando la señal y el ruido a reducir cumplan ciertas condiciones. El filtrado adaptativo ha sido otra de las técnicas que han obtenido resultados aceptables eMateo Sotos, J. (2012). APLICACIÓN DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES EN EL PROCESADO VERSÁTIL DE SEÑALES ELECTROCARDIOGRÁFICAS [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17530Palanci

Highly Efficient and Well-Matched Empty Substrate Integrated Waveguide H-plane Horn Antenna

In this letter, an empty substrate integrated waveguide H-plane sectorial horn antenna is presented. The antenna is integrated within a planar substrate and is fed by means of a microstrip transmission line. It is composed of a partially empty substrate layer stacked between two cover metallic plates. Results obtained for a prototipe designed and fabricated at Ku-band show a measured efficiency close to 90% and matched responses. No extra loading elements are needed in order to reduce reflection at the end of the aperture conversely to previous designs. Moreover, the structure is quite simple, cheap and does not depend on substrate characteristics i.e. dielectric permitivity or loss tangent. This new methodology for manufacturing substrate integrated antennas without dielectric considerably improves the performance of conventional substrate integrated horn antennas

Inter-hospital moderate and advanced Alzheimer's disease detection through convolutional neural networks

Electroencephalography (EEG) has been a fundamental technique in the identification of health conditions since its discovery. This analysis specifically centers on machine learning (ML) and deep learning (DL) methodologies designed for the analysis of electroencephalogram (EEG) data to categorize individuals with Alzheimer's Disease (AD) into two groups: Moderate or Advanced Alzheimer's dementia.Our study is based on a comprehensive database comprising 668 volunteers from 5 different hospitals, collected over a decade. This diverse dataset enables better training and validation of our results. Among the methods evaluated, the CNN (deep learning) approach outperformed others, achieving a remarkable classification accuracy of 97.45% for patients with Moderate Alzheimer's Dementia (ADM) and 97.03% for patients with Advanced Alzheimer's Dementia (ADA). Importantly, all the compared methods were rigorously assessed under identical conditions. The proposed DL model, specifically CNN, effectively extracts time domain features from EEG data in time, resulting in a significant reduction in learnable parameters and data redundancy

Avances en Tecnologías de Comunicación basadas en Microondas

En los últimos años se han presentado una gran variedad de nuevas tecnologías y dispositivos de comunicación. Estas nuevas tecnologías y dispositivos requieren el uso de componentes con propiedades mejoradas respecto al tamaño, peso, tipo de propagación de señales, respuesta reconfigurable en tiempo real, etc. En el seno del grupo de Electromagnetismo Aplicado de la Universidad de Castilla-La Mancha se están realizando varios estudios en esta dirección. Más específicamente, se está investigando en el diseño de componentes de microondas basados en estructuras integradas en sustrato y metamateriales