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

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

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

Realización para un DSP de aplicaciones en tiempo real

Se plantea una metodología para el diseño de sistemas en tiempo real, orientados hacia la ejecución final en una plataforma de hardware (DSP), con base en la descomposición jerárquica de un problema a manera de etapas constitutivas fundamentales, donde el último nivel (etapa base), se desarrolla aplicando técnicas de procesamiento digital de señales, que buscan implementar los algoritmos adecuados para facilitar la obtención del objetivo planteado. Se realiza como ejemplo ilustrativo, la estimación de la frecuencia fundamental (pitch), en una señal de voz, donde los resultados obtenidos en términos de tiempos de proceso y valores calculados, se consideran satisfactorios respecto a modelos de referencia. Aunque se acepta la posibilidad de complementar dicho procedimiento con rutinas de optimización, que maximicen el aprovechamiento para los recursos potenciales del sistema

Non uniform embedding based on relevance analysis with reduced computational complexity: application to the detection of pathologies from biosignal recordings

Nonlinear analysis tools for studying and characterizing the dynamics of physiological signals have gained popularity, mainly because tracking sudden alterations of the inherent complexity of biological processes might be an indicator of altered physiological states. Typically, in order to perform an analysis with such tools, the physiological variables that describe the biological process under study are used to reconstruct the underlying dynamics of the biological processes. For that goal, a procedure called time-delay or uniform embedding is usually employed. Nonetheless, there is evidence of its inability for dealing with non-stationary signals, as those recorded from many physiological processes. To handle with such a drawback, this paper evaluates the utility of non-conventional time series reconstruction procedures based on non uniform embedding, applying them to automatic pattern recognition tasks. The paper compares a state of the art non uniform approach with a novel scheme which fuses embedding and feature selection at once, searching for better reconstructions of the dynamics of the system. Moreover, results are also compared with two classic uniform embedding techniques. Thus, the goal is comparing uniform and non uniform reconstruction techniques, including the one proposed in this work, for pattern recognition in biomedical signal processing tasks. Once the state space is reconstructed, the scheme followed characterizes with three classic nonlinear dynamic features (Largest Lyapunov Exponent, Correlation Dimension and Recurrence Period Density Entropy), while classification is carried out by means of a simple k-nn classifier. In order to test its generalization capabilities, the approach was tested with three different physiological databases (Speech Pathologies, Epilepsy and Heart Murmurs). In terms of the accuracy obtained to automatically detect the presence of pathologies, and for the three types of biosignals analyzed, the non uniform techniques used in this work lightly outperformed the results obtained using the uniform methods, suggesting their usefulness to characterize non-stationary biomedical signals in pattern recognition applications. On the other hand, in view of the results obtained and its low computational load, the proposed technique suggests its applicability for the applications under study

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

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