Prototipo funcional de despertador basado en el análisis del sueño

En el presente trabajo de fin de grado se realiza el diseño de un prototipo de despertador capaz de analizar, con diferentes sensores, el sueño del usuario para levantarlo en una hora que facilite su despertar. El prototipo se divide en dos partes, la primera es el módulo electrónico capaz de capturar la señal, visualizar información por medio de una pantalla de leds y comunicarse inalambricamente. Este se programa en código C/C++ con ayuda de librerías propias y ajenas para facilitar la programación. Además todas las tareas realizadas se ejecutan siguiendo un esquema de tiempo real que garantiza el correcto funcionamiento en todo caso.La parte software se realiza en un ordenador por medio de la creación de una aplicación que se encarga de procesar los datos recibidos por el módulo y controlarlo de forma remota. Para el correcto análisis de los datos se citan estudios científicos acerca de las fases del sueño que ayudan a crear un algoritmo funcional.<br /

Autenticación por huella dactilar para dispositivos Android mediante captura de imágenes

En el presente proyecto se ha desarrollado una aplicación para dispositivos móviles con Sistema Operativo Android. Esta aplicación es capaz de realizar la autenticación de personas mediante la captura de las huellas dactilares de las mismas con la cámara del propio dispositivo. El presente proyecto afronta el reto de no disponer de sensores de huella dedicados, que es la forma de capturar la huella a tratar, incluso en los dispositivos móviles de ultima generación (iPhone 5S, Galaxy S5), en los que se incorpora esta funcionalidad. Otro importante reto en el presente proyecto es el de implementar en un dispositivo móvil, como teléfonos o tablets, los algoritmos necesarios para conseguir la autenticación. La aplicación desarrollada tiene una doble vertiente. Por un lado es capaz de realizar la autenticación en tiempo real de un número limitado de usuarios, cuyas huellas se almacenan localmente en la memoria del dispositivo. El número de usuarios está limitado por el tiempo necesario para comparar la huella a identificar contra las demás huellas almacenadas. Por otro lado la aplicación es capaz de generar una comparación cruzada de todas las huellas alojadas en una base de datos en DropBox1, a la cual se “suben” todas las huellas capturadas por el dispositivo. La propia aplicación es capaz de crear una hoja Excel en la cual se refleja el resultado obtenido de la comparación de cada huella con todas las demás. Para lograr este objetivo, se ha optimizado el algoritmo de autenticación para adoptar una solución de compromiso entre fiabilidad y tiempo de proceso

Estudio de viabilidad de un algoritmo de seguimiento basado en el aprendizaje previo de trayectorias habituales

En este proyecto de fin de carrera se pretende estudiar la viabilidad de un algoritmo de seguimiento basado en el aprendizaje previo de trayectorias “habituales”. Para ello nos apoyaremos en un trabajo anterior formado por distintos métodos de detección y seguimiento de objetos. Las trayectorias “habituales” o “comunes” son aquellas trayectorias asociadas a los objetos en movimiento(en nuestro caso personas, pero se podría aplicar a otros objetos usando los modelos apropiados)que aparecen con más frecuencia durante un cierto intervalo temporal en la zona espacial en la que pretendemos usar nuestro algoritmo de seguimiento. Para la obtención de trayectorias nos apoyaremos, como ya hemos mencionado antes, en un sistema de detección y seguimiento que ya ha sido desarrollado préviamente. Posteriormente a esto nos encargaremos de obtener las trayectorias medias a partir del conjunto de trayectorias obtenidas inicialmente. A estas trayectorias medias es a lo que llamaremos trayectorias “habituales” o “comunes”. Una vez calculadas, trataremos de realimentar a los algoritmos de seguimiento con dichas trayectorias con el fin de que mejore el funcionamiento de dichos algoritmos. Se pretenderá además que la introducción de esta nueva información afecte lo menos posible al sistema en cuanto a inestabilidad y practicidad, de forma que el sistema pueda ejecutarse en tiempo real o en su defecto cercano a ello. En este trabajo en concreto se va a trabajar con las posiciones y las trayectorias de los jugadores de dos equipos que se están enfrentando en un partido en un campo de futbol. En nuestro caso disponemos de 3 cámaras, las cuáles se han usado para grabar el partido (una en la zona izquierda, otra en la zona central y otra en la zona derecha del campo). De esta manera estaremos trabajando en un entorno real; el cuál a pesar de parecer estar controlado, es más caótico de lo que se pueda pensar a priori, puesto que cada jugador tiende a moverse por diferentes zonas del campo. De esta manera, si somos capaces de mejorar el sistema de seguimiento en este entorno, en teoría podremos ponerlo en práctica también en otros ámbitos fuera de lo deportivo

Modeling and simulation of time domain reflectometry signals on a real network for use in fault classification and location

Today, the classification and location of faults in electrical networks remains a topic of great interest. Faults are a major issue, mainly due to the time spent to detect, locate, and repair the cause of the fault. To reduce time and associated costs, automatic fault classification and location is gaining great interest. State-of-the-art techniques to classify and locate faults are mainly based on line-impedance measurements or the detection of the traveling wave produced by the event caused by the fault itself. In contrast, this paper describes the methodology for creating a database and a model for a complex distribution network. Both objectives are covered under the paradigm of the time-domain pulse reflectometry (TDR) principle. By using this technique, large distances can be monitored on a line with a single device. Thus, in this way a database is shared and created from the results of simulations of a real and complex distribution network modeled in the PSCADTM software, which have been validated with measurements from an experimental test setup. Experimental validations have shown that the combination of the TDR technique with the modeling of a real network (including the real injector and the network coupling filter from the prototype) provides high-quality signals that are very similar and reliable to the real ones. In this sense, it is intended firstly that this model and its corresponding data will serve as a basis for further processing by any of the existing state-of-the-art techniques. And secondly, to become a valid alternative to the already well-known Test Feeders but adapted to work groups not used to the electrical world but to the environment of pure data processing

Reconocimiento de Gestos Mediante Acelerómetro y Giróscopo para Implementación de Driver de Teclado en Aula Virtual

En el presente proyecto se ha realizado un estudio sobre distintas técnicas en el reconocimiento de gestos para la realización de un “teclado” inercial. Este trabajo pretende generar una aplicación capaz de reconocer, mediante gestos, los distintos caracteres alfanuméricos. El trabajo afronta el reto de disponer única y exclusivamente de dos sensores inerciales, acelerómetro y giróscopo. Por este motivo, el procesado de las señales es de vital importancia y es diferencial a la hora del reconocimiento. El más importante reto que este proyecto afronta es el desarrollo y estudio de distintos métodos matemáticos, muy usados para el reconocimiento de patrones, que permita discernir cual es el más eficaz de todos ellos. Para poder realizar este estudio es necesario realizar una base de datos mínima, con todos los patrones correspondientes a los 10 dígitos numéricos 0-9 y a las 26 letras del abecedario anglosajón con los que realizar los entrenamiento y estudios necesarios. Una vez realizado dicho estudio se realiza una aplicación que, recibiendo los datos de entrada con el mismo sistema que en las capturas realizadas para la base de datos y apoyándonos en las soluciones extraídas de los estudios, toma una decisión sobre el carácter realizado. Para lograr estos objetivos se ha optimizado un algoritmo de compensación de la gravedad y se han buscado los mejores algoritmos para el reconocimiento de patrones, tratando de maximizar su eficacia dentro de nuestra base de datos. Para ello se ha usado la extendida herramienta informática, Matlab, que permite el diseño de algoritmos de manera ágil y eficiente para posteriormente, y también con dicha herramienta, se realiza una APP mediante su utilidad para el diseño de GUI (Interfaces Gráficos de Usuario)