Medidas de resistividad de terrenos e impedancias de puesta a tierra

Este libro consta de ocho capítulos: Resistividad del suelo, Medida de impedancia de puesta a tierra, Aspectos prácticos de medidas, Características de los elementos de medición, Seguridad y precauciones en medidas, Potenciales y gradientes, Efectos fisiológicos de la corriente eléctrica e Intensidades de falla

Puesta a tierra y perturbaciones electromagnéticas en equipos de carga sensible

Este libro cuenta con siete capítulos: Resistividad del suelo, Medida de impedancia de puesta a tierra, Características de los elementos de medición, Potenciales y gradientes, Perturbaciones electromagnéticas, Puesta a tierra para equipos de cargas sensibles, y Dispositivos de protección

Comparación de las cualidades de autocorrelación aperiódica de las señales MSK y BPSK con espectro ensanchado de secuencia directa

En los sistemas modernos de comunicaciones se emplean las señales con espectro ensanchado con el fin de brindar alta fidelidad, seguridad y mejor compatibilidad electromagnética con otros sistemas de radio. Además, sobre éstas señales se puede realizar la división de canales por código, que trabajan simultáneamente en un mismo ancho de banda. La fidelidad de los sistemas de comunicaciones con espectro ensanchado se determina, primero por el diagrama estructural de los dispositivos de proceso de las señales incluyendo el tipo de modulación y, luego, por las características de los lóbulos laterales de la función de correlación de las señales de espectro ensanchado. Estas últimas determinan básicamente la cantidad máxima de abonados simultáneos que pueden trabajar para un nivel de calidad dado [1]. El tipo de modulación empleado es importante en la medida en que determina aspectos como la complejidad de realización del sistema y el ancho de banda de la señal con espectro ensanchado.Abstract : In modern communication systems are used spread spectrum signals in order to provide high fidelity, better safety and electromagnetic compatibility with other radio systems. Furthermore, on these signals can be performed division of channels by code, which work simultaneously in the same bandwidth. The fidelity of communications systems with spread spectrum is determined first by the structural diagram of the device for processing the signals including the modulation type, and then by the characteristics of the side lobes of the correlation function of the signals spread spectrum. These latter basically determine the maximum number of simultaneous subscribers that may work for a given quality level [1]. The type of modulation used is important as it determines aspects as the complexity of the system performance and the bandwidth of the spread spectrum signal

Detección secuencial de vibraciones discriminables por rangos espectrales en placas delgadas.

Se presenta un método de detección de vibraciones que posean cualidades espectrales claramente diferenciables, a priori conocidas a la salida de una placa resonante delgada. Se desarrolla la síntesis del detector secuencial en tiempo continuo, basados en el criterio de Neyman-Pearson. El algoritmo está orientado a tareas en las cuales se exige tomar la decisión sobre la presencia de un posible modo de vibración a la entrada del detector, que sea diferenciable sobre rangos de frecuencia espectralmente separables. El detector secuencial simplificado para un solo rango de frecuencia diferenciable y una sola clase de OD a distinguir fue realizado y probado experimentalmente, demostrando un desempeño aceptable y reducidos costos de implementación.Abstrct : A method is presented for detecting of vibration signals having priori well-known frequency qualities of discrimination. Signals are taken at the output of the thin resonant membrane. The sequential detector synthesis is carried out for continuous time, based on the Neyman-Pearson approach. The algorithm allows to make the decision on the presence of only one vibration mode at the detector input among a full set of different modes, each of them being spectrally separable. Although, a general expression for a finite number of classes is obtained, this paper develops a simplified sequential detector for a single class to be distinguished over a background noise. Experimental testing was accomplished for a case of detection of fruits with two different densities, and it showed a good trade-off between performance and cost implementation

Clustering on dissimilarity representations for detecting mislabelled seismic signals at nevado del ruiz volcano

Classification of seismic signals at Colombian volcanoes has been carried out manually by visual inspection. In order to reduce the workload for the seismic analysts and to turn classification reliableand objective, the use of supervised learning algorithms has been explored; particularly classifiers built in dissimilarity spaces. Nonetheless, the performance of such learning methods is subject to the availability of a representative and a priori well classified training sets. To detect mislabeled events, the use of clustering techniques on the dissimilarity representations is proposed. Our experiments,performed on re-analyzed seismic signals, show a significant improvement respect to recognition accuracies for the original data sets

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

Acoustic analysis of the unvoiced stop consonants for detecting hypernasal speech

Speakers having evidence of a defective velopharyngeal mechanism produce speech with inappropriate nasal resonance (hypernasal speech). Voice analysis methods for the detection of hypernasality commonly use vowels and nasalized vowels. However, to obtain a more general assessment of this abnormality it is necessary to analyze stops and fricatives. This study describes a method for hipernasality detection analyzing the unvoiced Spanish stop consonants /k/ and /p/, as well. The importance of phonemeby- phoneme analysis is shown, in contrast with whole word parametrization which may include irrelevant segments from the classification point of view. Parameters that correlate the imprints of Velopharyngeal Incompetence (VPI) over voiceless stop consonants were used in the feature estimation stage. Classification was carried out using a Support Vector Machine (SVM), obtaining a performance of 74% for a repeated cross-validation strategy evaluation

Cálculo numérico de la Transformada de Laplace

Las modernas técnicas numéricas y computacionales permiten resolver en muchas ocasiones problemas cuya solución analítica es particularmente difícil. En el artículo se presenta un algoritmo de cálculo numérico para la transformada de Laplace utilizando primero una aproximación finita en serie de Fourier de términos impares y sinusoidales en el intervalo [0,ji/2], para luego proceder a discretizar de manera conveniente la función F(s) y obtener un sistema de ecuaciones lineales simultáneas

Caracterización multicanal no lineal de señales EMG con la transformada Hilbert-Huang

En este documento se presenta una propuesta de caracterización multicanal no lineal y adaptativa de señales electromiográficas de superficie usando la transformada Hilbert-Huang, la cual es una técnica de procesamiento digital reciente basada en la descomposición empírica y la transformada Hilbert propuesta por el Huang et. al [14]. Los resultados obtenidos con esta propuesta (96.6%) mejora los resultados reportados en [10] para 4 movimientos (87.5%) y son muy comparables con la metodología propuesta en [7] para 5 movimientos con la transformada wavelet adaptativa (97.3%).This document present a procedure for non-lineal non-stationary characterization of multichannel EMG signals. Its main key is the novel digital signal processing Hilbert-Huang transform, which is a recent tool for analyzing these kinds of signals based on both the empirical mode decomposition and the Hilbert transform

Selección efectiva de características para bioseñales utilizando el análisis de componentes principales

Este articulo presenta algunos resultado parciales de una reciente investigación 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 método lineal de análisis en componentes principales 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 of comparison results from a recent investigation are presented, 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 electrocardiographic signals, this all oriented to identification of accute infarction of the myocardium. Specifically this article summarizes the results from having applied the multivariate method of analysis known as analysis of principal components to generate a subspace of characteristics of minorless 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 computed. Its associated computational cost was also estimated