Spectrum Sensing Framework based on Blind Source Separation for Cognitive Radio Environments

El uso eficiente del espectro se ha convertido en un área de investigación activa, debido a la escasez de este recurso y a su subutilización. En un escenario en el que el espectro es un recurso compartido como en la radio cognitiva (CR), los espacios sin uso dentro de las bandas de frecuencias con licencia podrían ser detectados y posteriormente utilizados por un usuario secundario a través de técnicas de detección y sensado del espectro. Generalmente, estas técnicas de detección se utilizan a partir de un conocimiento previo de las características de canal. En el presente trabajo se propone un enfoque de detección ciega del espectro basado en análisis de componentes independientes (ICA) y análisis de espectro singular (SSA). La técnica de detección se valida a través de simulación, y su desempeño se compara con metodologías propuestas por otros autores en la literatura. Los resultados muestran que el sistema propuesto es capaz de detectar la mayoría de las fuentes con bajo consumo de tiempo, un aspecto que cabe resaltar para aplicaciones en línea con exigencias de tiempo.The efficient use of spectrum has become an active research area, due to its scarcity and underutilization. In a spectrum sharing scenario as Cognitive Radio (CR), the vacancy of licensed frequency bands could be detected by a secondary user through spectrum sensing techniques. Usually, this sensing approaches are performed with a priori knowledge of the channel features. In the present work, a blind spectrum sensing approach based on Independent Component Analysis and Singular Spectrum Analysis is proposed. The approach is tested and compared with other outcomes. Results show that the proposed scheme is capable of detect most of the sources with low time consumption, which is a remarkable aspect for online applications with demanding time issues

Analysis of the influence of signal compression techniques for voice disorder detection through filter-banked based features

En este artículo se comparan los resultados de utilizar señales de voz comprimidas frente a señales de voz sin comprimir para detectar de forma automática anomalías vocales. Las técnicas de codificación y compresión de voz usadas en este estudio son las mismas que se utilizan de forma estándar en los sistemas de telefonía fija, móvil e IP, y las técnicas de caracterización y clasificación usadas también están dentro de las más utilizadas para la detección automática de anomalías de voz. Los resultados obtenidos permiten concluir que es posible utilizar señales de voz comprimidas para detección automática de patologías vocales sin detrimento en el porcentaje de acierto en el diagnóstico, lo que haría posible la implementación de sistemas de telediagnóstico automático de patologías vocales.This paper compares the results of using compressed voice signals versus uncompressed speech signals to automatically detect voice abnormalities. Coding techniques and voice compression used in this study are the same as those used by default in the fixed, mobile and ip telephony systems, and techniques of characterization and classification used are also among the most used for detecting automatic speech abnormalities. The results obtained indicate that it is possible to use compressed voice signals for automatic detection of vocal pathologies without compromising the success rate in the diagnosis, which would make the implementation of automatic remote diagnosis of vocal pathologies possible

Análisis de la influencia de las técnicas de compresión de voz en la detección de anomalías vocales

This paper compares the results of using compressed voice signals versus uncompressed speech signals to automatically detect voice abnormalities. Coding techniques and voice compression used in this study are the same as those used by default in the fixed, mobile and ip telephony systems, and techniques of characterization and classification used are also among the most used for detecting automatic speech abnormalities. The results obtained indicate that it is possible to use compressed voice signals for automatic detection of vocal pathologies without compromising the success rate in the diagnosis, which would make the implementation of automatic remote diagnosis of vocal pathologies possible.En este artículo se comparan los resultados de utilizar señales de voz comprimidas frente a señales de voz sin comprimir para detectar de forma automática anomalías vocales. Las técnicas de codificación y compresión de voz usadas en este estudio son las mismas que se utilizan de forma estándar en los sistemas de telefonía fija, móvil e IP, y las técnicas de caracterización y clasificación usadas también están dentro de las más utilizadas para la detección automática de anomalías de voz. Los resultados obtenidos permiten concluir que es posible utilizar señales de voz comprimidas para detección automática de patologías vocales sin detrimento en el porcentaje de acierto en el diagnóstico, lo que haría posible la implementación de sistemas de telediagnóstico automático de patologías vocales

Improvement of the algorithm ADR in an Internet of Things network LoRaWAN by using Machine Learning

El Internet de las Cosas es un paradigma habilitador de la Industria 4.0, donde sensores y actuadores se conectan a Internet. El protocolo LoRaWAN (Long Range Area Network) es uno de los más empleados, y es usado para transmitir información a largas distancias con mínimo consumo energético. Este protocolo implementa el esquema Adaptative Data Rate para mejorar la energía consumida por nodo, que al ser evaluado a través de simulaciones exhaustivas en Omnet++, ha exhibido posibilidades de mejora en el tiempo de convergencia. El presente trabajo muestra una propuesta para el mejoramiento del algoritmo ADR de tal forma que se optimice el consumo energético en redes LoRaWAN. Dentro de la propuesta se comparan diferentes modelos paramétricos y no paramétricos. Los resultados indican que los métodos basados en Máquinas de Vectores de Soporte y en Redes Neuronales Artificiales presentan la mayor exactitud, con un porcentaje por encima del 90% en las estimaciones.The Internet of Things (IoT) is an enabling paradigm for Industry 4.0, where sensors and actuators connect to the Internet. The protocol LoRaWAN (Long Range Area Network) is one of the most used in the IoT, and its primary objective is to transmit sensor information over long distances with minimal energy consumption. This protocol implements Adaptive Data Rate scheme to optimize the energy consumed per node, which, when evaluated through exhaustive simulations in Omnet ++, has exhibited opportunities for improvement in convergence time. The present work shows machine learning models based on parametric and nonparametric methods based on Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN). The results indicate that the SVM and ANN methods have a success rate greater than 90% in the estimated parameters.Fil: González-Palacio, Mauricio. Universidad de Medellín; ColombiaFil: Sepúlveda-Cano, Lina María. Universidad de Medellín; ColombiaFil: Quiza-Montealegre, Jhon. Universidad de Medellín; ColombiaFil: D'amato, Juan Pablo. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil; Argentin

Revisão sistemática de literatura sobre modelos de previsão de consumo de energia elétrica

The growing consumption of electrical energy, climate change and the development of new technologies demand improvements for efficient energy management. An adequate forecast of the energy consumption is relevant for the sustainable development of any country. This article proposes a systematic review of selected literature based on search chains formed by the terms forecasting, energy and consumptionapplied to the scientific databases. In the article are compared mostly the models/ techniques used, the considered variables and the error metrics used for obtaining knowledge on each one of the proposals, relieve its features and thus highlight the void in the literature that might be determinant for new research work. As conclusions are made evident the continuous use of neural networks for forecasting theenergy consumption, the importance of determining the input variables and the error measuring for evaluating the precision of the models. Finally, the development of a model for the CEE short term forecast of a Latin-American developing country based on the comparison and evaluation of different  techniques/models, variables and already existing tools is proposed as a new line of research.El creciente consumo de energía eléctrica, los cambios climáticos y el desarrollo de nuevas tecnologías exigen mejoras para la gestión eficiente de la energía. El adecuado pronóstico del consumo de energía es relevante para el desarrollo sostenible de cualquier país. En este artículo se propone una revisión sistemática de literatura seleccionada a partir de cadenas de búsqueda formada por las palabras forecasting, energyy consumptionaplicadas en las bases de datos científicas. Se comparan principalmente los modelos/técnicas utilizadas, las variables consideradas y las métricas de error usadas con el fin de obtener conocimiento de cada una de las propuestas, relevar sus características y así poder evidenciar el vacío en la literatura que podría determinar la semilla para un nuevo trabajo de investigación. Como conclusiones se observan el uso continuo de redes neuronales artificiales para el pronóstico de consumo, la importancia determinar las variables de entrada y la medición del error para evaluar la precisión de los modelos. Finalmente, como nueva línea de investigación se propone desarrollar un modelo para el pronóstico de corto plazo de CEE para un país latinoamericano en vías de desarrollo, a partir de la comparación y evaluación de diferentes técnicas/modelos, variables y herramientas ya existentes.O crescente consumo de energia elétrica, as mudanças climáticas e o desenvolvimento de novas tecnologias exigem melhoras para a gestão eficiente da energia. A adequada previsão do consumo de energia é relevante para desenvolver sustentável de qualquer país. Neste artigo, é proposta uma revisão sistemática de literatura selecionada a partir de redes de busca formada pelas palavras “forecasting”, “energy” e “consumption” aplicadas nas bases de dados científicas. São comparados, principalmente, os modelos ou técnicas utilizados, as variáveis consideradas e as medidas de erro usadas a fim de obter conhecimento de cada uma das propostas, destacar suas características e, assim, poder evidenciar a lacuna na literatura quepoderia determinar a semente para um novo trabalho de pesquisa. Como conclusões, são observados o uso contínuo de redes neurais artificiais para prognosticar o consumo, a importância de determinar variáveis de entrada e a medição do erro para avaliar a exatidão dos modelos. Finalmente, como nova linha de pesquisa,propõe-se desenvolver um modelo para prever, em curto prazo, de CEE para um país latino-americano em via de desenvolvimento, a partir da comparação e da avaliação de diferentes técnicas e modelos, variáveis e ferramentas já existentes

Análisis Dinámico de Relevancia en Bioseñales

Abstract : In this work, a methodology for biosignal analysis (e.g. pathology diagnosis) is discussed, which is based on dynamic relevance analysis of stochastic features extracted from different decomposition techniques of biosignal recordings. Dimension reduction is carried out by adapting in time commonly used latent variable techniques, in such a way, that the data information is maximally preserved for a given relevance function. Specifically, since the maximum variance is assumed as a measure of relevance, time– adapted supervised approaches are developed. Additionally, in the case of high dimensionality data with significant correlation among the whole set, a dimensionality reduction technique is proposed, based on time–frequency relevance maps. The proposed approaches are experimentally assessed on real-world data sets, allowing to confirm whether the proposed feature selection algorithm is adequate for classification purposes. The conjunction of these advances conforms a methodology for training pattern recognition systems, which is a fully automatized dimensionality reduction method that allows the use of functional representations. The main advantage of the proposed methodology, is that preserves the maximum information among the high dimensional input data. In this terms of classifi- cation performance, the proposed methodology is efficient and competitive, outperforming other similar methods.Doctorad

Análisis de la influencia de las técnicas de compresión de voz en la detección de anomalías vocales

This paper compares the results of using compressed voice signals versus uncompressed speech signals to automatically detect voice abnormalities. Coding techniques and voice compression used in this study are the same as those used by default in the fixed, mobile and ip telephony systems, and techniques of characterization and classification used are also among the most used for detecting automatic speech abnormalities. The results obtained indicate that it is possible to use compressed voice signals for automatic detection of vocal pathologies without compromising the success rate in the diagnosis, which would make the implementation of automatic remote diagnosis of vocal pathologies possible.En este artículo se comparan los resultados de utilizar señales de voz comprimidas frente a señales de voz sin comprimir para detectar de forma automática anomalías vocales. Las técnicas de codificación y compresión de voz usadas en este estudio son las mismas que se utilizan de forma estándar en los sistemas de telefonía fija, móvil e IP, y las técnicas de caracterización y clasificación usadas también están dentro de las más utilizadas para la detección automática de anomalías de voz. Los resultados obtenidos permiten concluir que es posible utilizar señales de voz comprimidas para detección automática de patologías vocales sin detrimento en el porcentaje de acierto en el diagnóstico, lo que haría posible la implementación de sistemas de telediagnóstico automático de patologías vocales

Spectrum Sensing Framework based on Blind Source Separation for Cognitive Radio Environments

The efficient use of spectrum has become an active research area, due to its scarcity and underutilization. In a spectrum sharing scenario as Cognitive Radio (CR), the vacancy of licensed frequency bands could be detected by a secondary user through spectrum sensing techniques. Usually, this sensing approaches are performed with a priori knowledge of the channel features. In the present work, a blind spectrum sensing approach based on Independent Component Analysis and Singular Spectrum Analysis is proposed. The approach is tested and compared with other outcomes. Results show that the proposed scheme is capable of detect most of the sources with low time consumption, which is a remarkable aspect for online applications with demanding time issues.El uso eficiente del espectro se ha convertido en un área de investigación activa, debido a la escasez de este recurso y a su subutilización. En un escenario en el que el espectro es un recurso compartido como en la radio cognitiva (CR), los espacios sin uso dentro de las bandas de frecuencias con licencia podrían ser detectados y posteriormente utilizados por un usuario secundario a través de técnicas de detección y sensado del espectro. Generalmente, estas técnicas de detección se utilizan a partir de un conocimiento previo de las características de canal. En el presente trabajo se propone un enfoque de detección ciega del espectro basado en análisis de componentes independientes (ICA) y análisis de espectro singular (SSA). La técnica de detección se valida a través de simulación, y su desempeño se compara con metodologías propuestas por otros autores en la literatura. Los resultados muestran que el sistema propuesto es capaz de detectar la mayoría de las fuentes con bajo consumo de tiempo, un aspecto que cabe resaltar para aplicaciones en línea con exigencias de tiempo

Revisión sistemática de literatura sobre modelos de pronósticos de consumo de energía eléctrica

The growing consumption of electrical energy, climate change and the development of new technologies demand improvements for efficient energy management. An adequate forecast of the energy consumption is relevant for the sustainable development of any country. This article proposes a systematic review of selected literature based on search chains formed by the terms forecasting, energy and consumptionapplied to the scientific databases. In the article are compared mostly the models/ techniques used, the considered variables and the error metrics used for obtaining knowledge on each one of the proposals, relieve its features and thus highlight the void in the literature that might be determinant for new research work. As conclusions are made evident the continuous use of neural networks for forecasting theenergy consumption, the importance of determining the input variables and the error measuring for evaluating the precision of the models. Finally, the development of a model for the CEE short term forecast of a Latin-American developing country based on the comparison and evaluation of different  techniques/models, variables and already existing tools is proposed as a new line of research.O crescente consumo de energia elétrica, as mudanças climáticas e o desenvolvimento de novas tecnologias exigem melhoras para a gestão eficiente da energia. A adequada previsão do consumo de energia é relevante para desenvolver sustentável de qualquer país. Neste artigo, é proposta uma revisão sistemática de literatura selecionada a partir de redes de busca formada pelas palavras “forecasting”, “energy” e “consumption” aplicadas nas bases de dados científicas. São comparados, principalmente, os modelos ou técnicas utilizados, as variáveis consideradas e as medidas de erro usadas a fim de obter conhecimento de cada uma das propostas, destacar suas características e, assim, poder evidenciar a lacuna na literatura quepoderia determinar a semente para um novo trabalho de pesquisa. Como conclusões, são observados o uso contínuo de redes neurais artificiais para prognosticar o consumo, a importância de determinar variáveis de entrada e a medição do erro para avaliar a exatidão dos modelos. Finalmente, como nova linha de pesquisa,propõe-se desenvolver um modelo para prever, em curto prazo, de CEE para um país latino-americano em via de desenvolvimento, a partir da comparação e da avaliação de diferentes técnicas e modelos, variáveis e ferramentas já existentes.El creciente consumo de energía eléctrica, los cambios climáticos y el desarrollo de nuevas tecnologías exigen mejoras para la gestión eficiente de la energía. El adecuado pronóstico del consumo de energía es relevante para el desarrollo sostenible de cualquier país. En este artículo se propone una revisión sistemática de literatura seleccionada a partir de cadenas de búsqueda formada por las palabras forecasting, energyy consumptionaplicadas en las bases de datos científicas. Se comparan principalmente los modelos/técnicas utilizadas, las variables consideradas y las métricas de error usadas con el fin de obtener conocimiento de cada una de las propuestas, relevar sus características y así poder evidenciar el vacío en la literatura que podría determinar la semilla para un nuevo trabajo de investigación. Como conclusiones se observan el uso continuo de redes neuronales artificiales para el pronóstico de consumo, la importancia determinar las variables de entrada y la medición del error para evaluar la precisión de los modelos. Finalmente, como nueva línea de investigación se propone desarrollar un modelo para el pronóstico de corto plazo de CEE para un país latinoamericano en vías de desarrollo, a partir de la comparación y evaluación de diferentes técnicas/modelos, variables y herramientas ya existentes

Biotecnología y sus aplicaciones en el sector salud

Este libro es el resultado de la ejecución del proyecto “Desarrollo de Capacidades Científicas y Tecnológicas Aplicadas a los Sectores de la Salud y la Agroindustria en el Departamento de Risaralda (2014-2019)” financiado por el Sistema General de Regalías. Contiene tres capítulos que abarcan desde la información básica asociada a los ácidos nucleicos, el estudio de las células madre, las proteínas y enzimas, para continuar con el uso de la biotecnología en procesos como la inmovilización de enzimas y la producción de proteínas recombinantes. Finalmente, el lector encontrará información relacionada a los múltiples usos de la biotecnología roja, con especial énfasis en aplicaciones clínicas de las células madre, los biomateriales, la metagenómica, la metabolómica, la producción de vacunas y finalmente, la importancia de las plantas medicinales como fuente de moléculas con actividad biológica (bioprospección). Los autores han tratado de presentar la información compleja de una manera sencilla y comprensible para el público en general y, por lo tanto, se considera que el libro podrá ser de utilidad para lectores de diversas disciplinas científicas, así como para estudiantes de pre y posgrado. Adicionalmente, el lenguaje empleado. permite convertir al libro en una guía para los docentes de la básica y la media, como texto para orientar los conceptos básicos y aplicaciones de la Biotecnología en sus estudiantes. Es importante mencionar que los autores realizaron un gran trabajo al elaborar sus propias figuras, excepto en los casos donde se indica la fuente a partir de la cual se realizó la modificación correspondiente.Resúmen del Contrato o Licitación Objeto Asesoría para definir e implementar un protocolo de identificación y colecta de micorrizadas en plantas del orden de las Zingiberales marco del programa Desarrollo de Capacidades Científicas y tecnológicas en biotecnología aplicada a los sectores de la salud y la agroindustria en el Departamento de Risaralda. Código BPIN 2012000100050 financiado con cargo a recursos del Sistema General de Regalías. Cuantia $2,500,000 Vigencia Proceso asignado o cerrado. No se aceptan nuevos aplicantes. Entidad RISARALDA - UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRAResúmenBuscar Estado CelebradoResúmenBuscar Tipo Régimen EspecialResúmenBuscar Tipo de Fecha Fecha de Celebración del Primer ContratoResúmenBuscar Fecha de Detección 2019-07-17 19:18:52 Cód. Secop 1 19-4-9710142 Número del Proceso ORDEN DE SERVICIOS 2061Sistema General de Regalías de ColombiaCONTENIDO INTRODUCCIÓN.................................................................................................8 CAPÍTULO 1.......................................................................................................10 GENERALIDADES O FUNDAMENTOS BÁSICOS..........................................11 La Biotecnología..................................................................................................11 Fermentaciones microbianas..............................................................................15 Enzimas: generalidades, aislamiento y purificación ..........................................27 El ácido desoxirribonucleico (ADN) ..................................................................53 Células madre: generalidades .............................................................................67 CAPÍTULO 2.......................................................................................................93 HERRAMIENTAS CLAVE EN LA BIOTECNOLOGÍA ....................................94 Inmovilización enzimática y sus aplicaciones....................................................94 Producción de proteínas recombinantes de interés farmacológico.................112 Bacteriocinas: péptidos bioactivos con propiedad antimicrobial ...................141 CAPÍTULO 3. ...................................................................................................175 APLICACIONES EN LA BIOTECNOLOGÍA MÉDICA .................................176 La biotecnología como herramienta para la generación de vacunas de uso humano y animal...............................................................................................176 Aplicaciones clínicas de las células madre y de productos de células madre...216 Biomateriales y su aplicación en el campo de la Salud.....................................282 Metagenómica y Metabolómica: Generalidades y Potencial en Salud Humana .............................................................................................................316 Plantas Medicinales...........................................................................................343 Actividad Biológica de Plantas de la Familia Bignoniaceae ............................35