A space-structure based dissimilarity measure for categorical data

The development of analysis methods for categorical data begun in 90's decade, and it has been booming in the last years. On the other hand, the performance of many of these methods depends on the used metric. Therefore, determining a dissimilarity measure for categorical data is one of the most attractive and recent challenges in data mining problems. However, several similarity/dissimilarity measures proposed in the literature have drawbacks due to high computational cost, or poor performance. For this reason, we propose a new distance metric for categorical data. We call it: Weighted pairing (W-P) based on feature space-structure, where the weights are understood like a degree of contribution of an attribute to the compact cluster structure. The performance of W-P metric was evaluated in the unsupervised learning framework in terms of cluster quality index. We test the W-P in six real categorical datasets downloaded from the public UCI repository, and we make a comparison with the distance metric (DM3) method and hamming metric (H-SBI). Results show that our proposal outperforms DM3 and H-SBI in different experimental configurations. Also, the W-P achieves highest rand index values and a better clustering discriminant than the other methods

Mining investment and a fiscal regime that promotes the investment: an inter-temporal model

This paper aims to show how both mining company and government will improve financially by promoting the reinvestment of profits. It will start with a theoretical framework about the mining investing sustainability. Then, an inter-temporal model will be proposed to formalize, theoretically, how the reinvestment will improve, in present value, profits and revenues for both firm and government, respectively. Also, empirical evidence will be shown, particularly, for Peru and Chile. Then, an approach to strong sustainability in Peru will be set by explaining the main variables of sustainability in the Peruvian mining sector as well as its main sustainability items. Finally, some conclusions will be presented.

A comparison of robust Kalman filtering methods for artifact correction in heart rate variability analysis

La variabilidad de la frecuencia cardiaca (HRV) ha recibido una atención considerable por mucho años, ya que esta proporciona un valor cuantitativo para examinar el ritmo sinusal modulado para el sistema nervioso autónomo (SNA). El SNA juega un papel importante en campos clínicos y fisiológicos. El análisis de la HRV se puede realizar calculando varias medidas tanto en el domino del tiempo como en la frecuencia. Sin embargo, el cálculo de estas medidas se puede ver afectado por la presencia de artefactos o latidos ectópicos en registros de electrocardiogramas (ECG). Esto es particularmente cierto para registros ECG desde un monitor Holter. El objetivo de este trabajo fue estudiar el rendimiento de varios filtros de Kalman robustos para la corrección de artefactos. Para nuestros experimentos, se usaron dos bases de datos reales: el primer conjunto de datos incluye 10 series de tiempo de intervalos RR a partir de un generador de series de tiempo de intervalos RR realista. La segunda base de datos contiene 10 conjuntos de series de intervalos RR de cinco pacientes sanos y cinco pacientes que sufren una insuficiencia cardiaca congestiva. Se calculó la desviación estándar de los intervalos RR a partir de las señales filtradas. Los resultados se compararon con un reconocido software de procesamiento, mostrando comportamientos y valores similares. Adicionalmente, los métodos propuestos ofrecen resultados satisfactorios en comparación con el filtro de Kalman estándar.Heart rate variability (HRV) has received considerable attention for many years, since it provides a quantitative marker for examining the sinus rhythm modulated by the autonomic nervous system (ANS). The ANS plays an important role in clinical and physiological fields. HRV analysis can be performed by computing several time and frequency domain measurements. However, the computation of such measurements can be affected by the presence of artifacts or ectopic beats in the electrocardiogram (ECG) recording. This is particularly true for ECG recordings from Holter monitors. The aim of this work was to study the performance of several robust Kalman filters for artifact correction in Inter-beat (RR) interval time series. For our experiments, two data sets were used: the first data set included 10 RR interval time series from a realistic RR interval time series generator. The second database contains 10 sets of RR interval series from five healthy patients and five patients suffering from congestive heart failure. The standard deviation of the RR interval was computed over the filtered signals. Results were compared with a state of the art processing software, showing similar values and behavior. In addition, the proposed methods offer satisfactory results in contrast to standard Kalman filtering

Monitoreo de Condición en Motores de Combustión Interna Monocilíndricos con Base en Adquisición y Procesamiento de Señales Experimentales

In recent years, condition monitoring based on signal analysis has become a valuable tool for the diagnosis of internal combustion engines. In this paper the experimental design for the ICE monitoring condition, based on signal analysis, is presented. The experimental configuration was development for the analysis of signals from ICE in order to monitor their condition. The conduced case study consists on the monitoring condition of a single-cylinder engine, operating under regular conditions and different speeds. The instrumentation, the adquisition systems as well as the signals analysis are also presented. The adquired signals were: engine block vibration, in-cylinder pressure and crankshaft speed. The mentioned signals were analyzed and processed by FFT and Rigid Regression. It was possible to obtain the frequency spectrum of the vibration signal and reconstruct the in-cylinder pressure of the single-cylinder engine. The presented configuration can be taken as a basis for the evaluation of others engines and for improving the schemes of monitoring condition.Keywords: Internal combustion engines, condition monitoring, signal acquisition, signal processing

Pruebas de no linealidad: El método de los datos sustitutos.

En este articulo se presenta una introducción al método de los datos sustitutos, se empieza por mencionar el procedimiento general de Monte Carlo para la prueba de hipótesis nulas, posteriormente se introduce el método de los datos sustitutos para pruebas de no linealidad, proponiendo una jerarquía de hipótesis nulas y una batería de estadísticas no lineales que permitan comparar el comportamiento de una serie real contra un conjunto de sustitutos generados de tal manera que satisfagan las hipótesis nulas, se presenta un criterio discriminante por medio del cual se podrá rechazar o aceptar la hipótesis. Finalmente se presenta un ejemplo del funcionamiento de los algoritmos utilizando la serie de Lorenz

Sound event detection for music signals using gaussian processes

En este artículo se propone una metodología para detectar eventos sonoros en señales de música usando procesos Gaussianos. En el algoritmo presentado, las señales de audio de entrada son transformadas a un espacio tiempo-frecuencia utilizando la Transformada de Tiempo Corto de Fourier para obtener el espectrograma, cuya dimensión es posteriormente reducida pasando de la frecuencia en escala lineal en Hertz a la escala logarítmica en Mel por medio de un banco de filtros triangulares. Finalmente, se clasifica entre “evento” y “no evento” cada uno de los espectros de tiempo corto contenidos en el espectrograma en escala Mel por medio de un clasificador binario basado en procesos Gaussianos. Como parte del proceso de evaluación, se compara el desempeño de la metodología propuesta con el desempeño de algunas técnicas ampliamente utilizadas para detectar eventos en este tipo de señales. Para tal fin, se implementa en MATLAB® cada una de estas técnicas y se ponen a prueba utilizando dos bases de datos compuestas por segmentos de audio de diferente complejidad; definida por el tipo y cantidad de instrumentos tocados al mismo tiempo. Los resultados indican que la metodología propuesta supera el desempeño de las técnicas hasta ahora planteadas, presentando un mejoramiento en la medida F de 1,66 % para la base de datos uno y de 0,45 % para la base de datos dos. In this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as “Event” or “Not Event” by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure

Organización de espigas usando agrupamiento fuzzy c-means

En la caracterización de zonas cerebrales es necesario el desarrollo de procedimientos que permitan separar los potenciales de acción o espigas cuando más de una neurona es grabada con un micro electrodo de registro. El método a utilizar permite la detección, además el agrupamiento fuzzy estimará el número exacto de grupos o neuronas adyacentes al micro electrodo de registro, también determinará las plantillas de las formas de espigas presentes de forma confiable

Organización de espigas usando agrupamiento fuzzy c-means

En la caracterización de zonas cerebrales es necesario el desarrollo de procedimientos que permitan separar los potenciales de acción o espigas cuando más de una neurona es grabada con un micro electrodo de registro. El método a utilizar permite la detección, además el agrupamiento fuzzy estimará el número exacto de grupos o neuronas adyacentes al micro electrodo de registro, también determinará las plantillas de las formas de espigas presentes de forma confiable

Método para el diagnóstico de rodamientos utilizando la complejidad de Lempel-Ziv

La presencia de una falla en un rodamiento hace que el sistema mecánico evolucione de una dinámica débilmente no lineal a una dinámica fuertemente no lineal, por lo tanto los métodos lineales comunes en el dominio del tiempo y la frecuencia no son adecuados para el diagnóstico de rodamientos. En el presente artículo se propone una metodología novedosa no lineal para la detección de fallas en rodamientos, que usa la medida de complejidad sugerida por Lempel y Ziv para caracterizar las señales de vibración. La ventaja principal de este método sobre las demás técnicas de análisis no lineal es que no requiere la reconstrucción de un atractor, por lo que es adecuado para realizar análisis en tiempo real. Los resultados obtenidos muestran que la complejidad de LempelZiv es una herramienta efectiva para el diagnóstico de rodamientos.The presence of a fault in a bearing makes the mechanical system evolve from a weakly nonlinear dynamic to a strong non-linear dynamic; therefore the linear methods in time and frequency are not suitable for bearing diagnosis. This article uses a novel nonlinear method for bearing diagnosis, which uses the complexity measure suggested by Lempel and Ziv to characterize the vibration signals. The main advantage of this method over other nonlinear analysis techniques is that it does not require the reconstruction of an attractor; therefore it is suitable for on-line analysis. The results show that the Lempel-Ziv complexity is an effective tool for bearing diagnosis

Estimación de la curva de presión en la cámara de combustión de MCI monocilíndricos a partir del análisis de vibraciones

En este artículo se diseña e implementa un sistema para la estimación de la curva de presión en la cámara de combustión en un MCI mediante el análisis de las vibraciones mecánicas provenientes del bloque del motor. Para la generación de la base de datos, se capturaron tres tipos de señales: Vibración en el bloque, velocidad de rotación del cigüeñal y presión en la cámara de combustión (como referencia). Se evaluó el motor trabajando con gasolina a diferentes regímenes de velocidad (1100, 1500, 2000 y 2500 rpm) en condiciones normales. Las señales de vibración fueron caracterizadas mediante el uso de transformadas rápidas de Fourier (FFT) y transformadas en tiempo corto de Fourier (STFT). Para estimar la curva de presión, se hizo uso de regresión rígida con Kernel utilizando una función gaussiana. Se valida la estimación de la curva de presión comparándola con la curva obtenida por medio del sensor de presión. Se utilizó una validación cruzada para medir la precisión del sistema. Los resultados demostraron que la estimación de la curva de presión en la cámara de combustión es apropiada, cuando el MCI trabaja a diferentes velocidades en condiciones normales de operación.Eje: Eficiencia energética.Facultad de Ingenierí