5 research outputs found

    Algoritmo para el cálculo del ritmo en una señal de audio digital

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    En este trabajo se presenta un algoritmo para la extracción del ritmo de una señal audio digital. El ritmo está formado por los cambios de intensidad en la señal de audio. El ritmo marca cambios significativos en las señales acústicas. A través de un procedimiento de filtrado para la extracción de la envolvente de la señal de audio, luego a través de una señal cuadrada se marcan los puntos de inicio y su duración de los cambios de ritmo en la señal de audio. El algoritmo se prueba con una señal de un metrónomo de 60pps para validar esta propuesta

    Software Frameworks to Develop Robotics Systems

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    Artículo que presenta el panorama del las plataformas de acceso libre para el control de robots.Los continuos avances tecnológicos ocurren a velocidades vertiginosas, impactando de una manera muy importante nuestro entorno inmediato. En este sentido, la robótica ha experimentado cambios significativos, los cuales han sido motivados en gran medida por el surgimiento de entornos y plataformas de desarrollo de software que facilitan la creación de sistemas robóticos. Estas plataformas poseen diferentes características y orientaciones de servicios, coincidiendo todas ellas en la necesidad de estandarizar el control de los robots. El presente trabajo analiza algunas de las plataformas de software para el desarrollo de sistemas robóticos mås usadas y disponibles en Internet, como ROS y ORCA, entre otras. Así, la contribución del presente trabajo es mostrar las tendencias actuales de las plataformas de software para el diseño de robots.CONACY

    Estudio sobre la trayectoria académica de alumnos de Ingeniería en Computación, mediante el sistema de información tutoría académica

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    El objeto de estudio pretende dar seguimiento de la trayectoria académica de los estudiantes de Ingeniería en Computación que ingresan a la universidad para conocer, entre otras cosas, el comportamiento de la matrícula a través de los semestres e identificar posibles estrategias de acción en función del apoyo académico que pueda proporcionar la institución en los periodos que resultan mås complicados, pues aumentan los alumnos con niveles de riesgo escolar alto.El presente estudio pretende mediante el uso de un Sistema de Información de Tutoría Académica, detectar, atender y dar seguimiento, a la formación integral de los alumnos de ingeniería, utilizando un semåforo para visualizar los niveles de riesgo. Algunas de las causas por las que los alumnos de ingeniería se rezagan en el plan de estudios o desertan del mismo, son diversas: en cuanto a sus conocimientos, habilidades y aptitudes, hasta las atribuidas a la institución o a los profesores. Desde el punto de vista cuantitativo, realizar el seguimiento de la trayectoria académica de los estudiantes que ingresan permite conocer, el comportamiento de la matrícula a través de los semestres e identificar posibles estrategias de acción en función del apoyo académico que pueda proporcionar la institución en los periodos que resultan mås complicados, pues aumentan los alumnos con niveles de riesgo escolar alto.Ningun

    Constraining the magnitude of the Chiral Magnetic Effect with Event Shape Engineering in Pb-Pb collisions at sNN\sqrt{s_{\rm NN}} = 2.76$ TeV

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    In ultrarelativistic heavy-ion collisions, the event-by-event variation of the elliptic flow v2v_2 reflects fluctuations in the shape of the initial state of the system. This allows to select events with the same centrality but different initial geometry. This selection technique, Event Shape Engineering, has been used in the analysis of charge-dependent two- and three-particle correlations in Pb-Pb collisions at sNN=2.76\sqrt{s_{_{\rm NN}}} =2.76 TeV. The two-particle correlator ⟹cos⁥(φα−φÎČ)⟩\langle \cos(\varphi_\alpha - \varphi_\beta) \rangle, calculated for different combinations of charges α\alpha and ÎČ\beta, is almost independent of v2v_2 (for a given centrality), while the three-particle correlator ⟹cos⁥(φα+φÎČ−2Κ2)⟩\langle \cos(\varphi_\alpha + \varphi_\beta - 2\Psi_2) \rangle scales almost linearly both with the event v2v_2 and charged-particle pseudorapidity density. The charge dependence of the three-particle correlator is often interpreted as evidence for the Chiral Magnetic Effect (CME), a parity violating effect of the strong interaction. However, its measured dependence on v2v_2 points to a large non-CME contribution to the correlator. Comparing the results with Monte Carlo calculations including a magnetic field due to the spectators, the upper limit of the CME signal contribution to the three-particle correlator in the 10-50% centrality interval is found to be 26-33% at 95% confidence level

    Constraining the magnitude of the chiral magnetic effect with event shape engineering in Pb–Pb collisions at √sNN=2.76 TeV

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    In ultrarelativistic heavy-ion collisions, the event-by-event variation of the elliptic flow v2 reflects fluctuations in the shape of the initial state of the system. This allows to select events with the same centrality but different initial geometry. This selection technique, Event Shape Engineering, has been used in the analysis of charge-dependent two- and three-particle correlations in Pb–Pb collisions at √sNN=2.76 TeV. The two-particle correlator 〈cos⁥(φα−φÎČ)〉, calculated for different combinations of charges α and ÎČ, is almost independent of v2 (for a given centrality), while the three-particle correlator 〈cos⁥(φα+φÎČ−2Κ2)〉 scales almost linearly both with the event v2 and charged-particle pseudorapidity density. The charge dependence of the three-particle correlator is often interpreted as evidence for the Chiral Magnetic Effect (CME), a parity violating effect of the strong interaction. However, its measured dependence on v2 points to a large non-CME contribution to the correlator. Comparing the results with Monte Carlo calculations including a magnetic field due to the spectators, the upper limit of the CME signal contribution to the three-particle correlator in the 10–50% centrality interval is found to be 26–33% at 95% confidence level
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