Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / En esta tesis se utilizan modelos de señales de la teoría de aproximación no lineal, específicamente la sparsidad y la compresibilidad. Una señal se denomina sparse si puede escribirse como combinación lineal de pocas funciones, y se denomina compresible si puede aproximarse precisamente mediante una señal sparse. El Capítulo 3 es un estudio experimental de nuevas definiciones de compresibilidad de secuencias aleatorias infinitas. Se muestran las conexiones entre dichos modelos y varios resultados de adquisición y reconstrucción de señales basados en la teoría de Compressive Sensing. Se verifican resultados teóricos que indican que la familia de distribuciones en el dominio de atracción de una ley alfa-estable son compresibles. Además se observa que, asintóticamente es posible muestrear y reconstruir dichas señales con tasa y error cero, utilizando técnicas de Compressive Sensing. En el Capítulo 4 se estudian las propiedades de compresibilidad de las transformadas wavelet y coseno discretas para la caracterización de canales de permeabilidad. Luego se utilizan dichas bases para estimar la permeabilidad efectiva a partir de canales de permeabilidad aproximados. Se muestra en esta sección que se preserva la permeabilidad efectiva salvo un término de sesgo que depende del nivel de aproximación considerado. Finalmente se aplica adquisición y reconstrucción de canales de permeabilidad con Compressive Sensing, bajo el supuesto de compresibilidad en DCT y Wavelet de Haar, donde se pueden identificar regímenes donde domina una u otra base.

La localización de fuentes de sonido forma parte del procesamiento digital con arreglos de sensores empleando conceptos importantes como solapamiento espacial, teoría de señales aleatorias y estimación espectral de potencia, entre otros. Los métodos escogidos en este proyecto son la correlación cruzada en el dominio del tiempo, Beamforming (filtraje espacial) y MUSIC (Multiple Signal Clasification) en el dominio de la frecuencia. Presentando un mayor grado de exactitud y complejidad según el mismo orden en que se los menciona. / Tesis

La retroalimentación juega un papel fundamental en varios tipos de sistemas basados en Interfaces Cerebro Computador (BCI), ésta permite que el usuario aprenda a modular cierto tipo de ondas cerebrales que luego serán usadas como base para un sistema de control. En la presente tesis se desarrolla un sistema BCI que usa el principio de Imaginación Motora en el cual se comparan y evalúan tres estrategias de retroalimentación visual: el movimiento de una barra en una pantalla, animación 3D de manos en una pantalla y el movimiento de manos robóticas. En el desarrollo de este sistema se contemplan las siguientes etapas: Adquisición de señales, preprocesamiento de señales, extracción y selección de características, clasificación y retroalimentación al sujeto. En el presente trabajo se utiliza la técnica de análisis de componentes independientes, la cual provee un filtro espacial que busca recuperar la independencia de las señales. Se utilizan como características las energías de las señales y se clasifica mediante una máquina de soporte vectorial. El procesamiento se realiza en tiempo real en el entorno de Simulink. Los resultados indican que la retroalimentación visual mediante manos robóticas influye positivamente en mayor medida que la retroalimentación mediante animación, sin embargo, estos resultados deben ser validados con una cantidad mayor de sujetos. / Tesis

Ingeniero Civil Electricista / El presente trabajo explora y analiza el uso de herramientas de procesamiento de señales que son comunes en áreas de Ingeniería Eléctrica y Pronóstico y Gestión de Salud en el análisis de series de tiempo financieras. El objetivo principal de este trabajo es detectar eventos de alto riesgo en una etapa temprana. De esta forma, el algoritmo propuesto emplea la fuerte relación entre volatilidad y riesgo y detecta clusters de alta volatilidad mediante el uso de la información obtenida de los procesos de estimación a través de Filtro de Partículas. Para alcanzar el objetivo mencionado, se utiliza la representación de espacio-estado estocástica uGARCH para modelar la volatilidad de retornos compuestos continuamente. Dada la no-observabilidad de la volatilidad, se implementan dos esquemas de Filtro de Partículas para su estimación: los enfoques clásico y sensible al riesgo. Este último incluye el uso de una Distribución de Pareto Generalizada como propuesta para el funcional de riesgo (y distribución de importancia) para asegurar la asignación de partículas en regiones del espacio-estado que están asociadas a variaciones rápidas de volatilidad del sistema. Para evaluar correctamente el rendimiento de las rutinas de filtrado, se han generado seis conjuntos de datos, donde ambos el estado y las mediciones son conocidas. Además, se ha realizado un análisis de sensibilidad sobre los seis conjuntos de datos, para así obtener los parámetros que permiten la mejor estimación de volatilidad. De estos resultados, se calculan valores promedios de parámetros que son luego utilizados en el esquema de detección. La etapa de detección explora tres diferentes técnicas. Primero, se propone la utilización de un test de hipótesis entre las estimaciones a priori y a posteriori de las distribuciones de probabilidad del Filtro de Partículas Sensible al Riesgo. Segundo, se utiliza el Discriminante de Fisher para comparar las estimaciones a posteriori de las densidades entre el Filtro de Partículas Clásico y el Sensible al Riesgo. Finalmente, se utiliza la Divergencia de Kullback-Leibler de la misma forma que el Discriminante de Fisher. Los algoritmos propuestos son probados en los datos generados artificialmente y en datos de acciones de IBM. Los resultados demuestran que el Filtro de Partículas Sensible al Riesgo propuesto supera la precisión del Filtro de Partículas en momentos de alzas no esperadas de volatilidad. Por otra parte, el test de hipótesis empleado en el proceso de filtrado sensible al riesgo detecta correctamente la mayoría de las alzas repentinas de volatilidad que conducen a la detección temprana de clusters de alta volatilidad. Finalmente, los algoritmos de detección propuestos basados en Discriminante de Fisher y Divergencia de Kullback-Leibler llevan a resultados donde la detección no es posible.

Magíster en Ciencias, Mención Astronomía / Direct Imaging of circumstellar material and forming exoplanets around young stellar objects (YSO's) is a challenging task. Several techniques have been developed for this purpose, among them we focused on the spectral deconvolution technique(SD). Our goal is to create an algorithm that improves the current state of the art of the SD technique, using principal component analysis (PCA) to create an orthogonal basis set in annular regions centred on the star. A selection criterion for the wavelength channels used to estimate the basis set, ensures that the model PSF is minimally contaminated by a possible faint companion. We test our algorithm using SINFONI data of HD 142527, HD 100546 and T Cha, obtaining a high-resolution image of the surrounding disks in the H+K band. l-SDI gets roughly twice the amount of throughput of its non-localized version. Using l-SDI we give new upper limit detection curves on the selected sources, we confirm the structure of HD 142527 in the literature and report a new spiral-arm structure in the outer disk.

Ingeniero Civil Eléctrico / Las enfermedades respiratorias son un grupo de enfermedades que afectan, como su nombre lo indica, el sistema respiratorio de las personas. En chile, estas están catalogadas como la tercera gran causa de muerte en Chile [1]. En particular, el Sindrome de Apnea e Hipopnea Obstructiva del Sueño (SAHOS) afecta al 4% de la población adulta [2] [3], y lleva consigo riesgos derivados de que interrumpe el ciclo normal de sueño. El siguiente trabajo plantea el modelamiento de un clasificador que sea capaz de identificar los distintos tipos de episodios respiratorios asociados al SAHOS, apneas de distinto tipo (central, mixta u obstructiva) o hipopnea. Como consecuencia directa, se pretende obtener los sensores más relevantes para construir un polisomnógrafo. Mediante el pre-procesamiento y obtención de datos estadísticos de exámenes de polisomnografía validados por personal médico, posterior entrenamiento y validación de distintos clasificadores; reglas difusas, arboles de decisión, redes neuronales y support vector machine; Se construye un clasificador que agrega un subconjunto de ellos para decidir a qué clase de episodio pertenece cada evento buscando un alto cociente de posibilidades de diagnóstico (DOR). Debido a la complejidad de procesar múltiples datos se plantea utilizar métodos de reducción de variables mediante random forest/tree ensemble, logrando reducir estas a un 10% con una varianza no superior al 22% en la exactitud de los clasificadores respecto al ejercicio realizado con todas las variables. Esto se traduce en proponer una reducción del número de sensores ocupados en un examen polisomnográfico desde más de 20 a un conjunto de 8 que contiene la mayor parte de la información para lo que respecta a la diferenciación de episodios. Estos sensores concuerdan con las señales que son de especial cuidado cuando se estudia el SAHOS. Se logra proponer un clasificador que diferencia entre los distintos episodios, pero no así uno que permita diferenciar entre la presencia o ausencia de estos, debido principalmente al hecho de no contar con una base de datos adecuada, esto último se deduce al comparar el desempeño de los clasificadores al introducir un grupo de control generado con estados de sueño normal de los mismos pacientes. El clasificador construido tiene un índice de acierto de sobre el 70%, con un error del tipo I cercano al 20% y error tipo II cercano 8%, la exactitud de este es sobre el 79% y el DOR superior a 10 para cada tipo de episodio. Debido a la dificultad de conseguir este tipo de exámenes, en parte dado por su costo, tanto monetario como en recursos, no se pudo trabajar con una base de datos extensa. Como trabajo futuro se recomienda realizar estos experimentos con una base de datos que contenga exámenes realizados a personas que no presentan SAHOS, para de esta manera se obtenga una base de datos limpia para caracterizar las diferencias entre un paciente sano y uno enfermo.

El presente trabajo de tesis tiene como finalidad plantear una solución a la falta de una herramienta cuantitativa que apoye a la objetividad del diagnóstico del Trastorno de Déficit de Atención con Hiperactividad (TDAH) en niños mediante el uso de tecnología existente en el Perú. Para ello, se ha planteado como objetivo diseñar una herramienta de apoyo al diagnóstico del TDAH constituida por un sistema de procesamiento de señales electroencefalográficas que identifique patrones comunes y estime sus niveles de incidencia en forma cuantitativa. Esta herramienta ha sido desarrollada acorde a las necesidades del país en el sector de la salud mental, ya que permitirá a los médicos especialistas validar su análisis y brindar un mejor diagnóstico psiquiátrico mediante la cuantificación de las características de la enfermedad y la realización de un diagnóstico objetivo. El primer capítulo presenta una visión de la problemática actual del diagnóstico psiquiátrico en Lima-Perú, así como el estado del arte a nivel mundial y las tecnologías existentes. Se plantean los objetivos para dar solución a dicha problemática. El segundo capítulo muestra los conceptos referentes a los 3 pilares de la tesis: Neurociencias, Electroencefalografía y las investigaciones sobre el TDAH así como el marco teórico de los conocimientos necesarios para entender todo el proceso de diagnóstico del TDAH. El tercer capítulo muestra el diseño de la herramienta de apoyo al especialista, su estructura, funcionamiento, así como las técnicas utilizadas para el desarrollo de la misma. El cuarto capítulo muestra las pruebas realizadas a pacientes del Departamento de Pediatría del Policlínico Castilla, así como los resultados obtenidos, con los cuales se pudo corroborar el diagnóstico brindado por el especialista. / Tesis

Desde sus inicios el hombre ha mostrado un fuerte interés por los sonidos musicales. Junto a su evolución, la música ha seguido sus pasos desarrollando una consolidada industria encargada de la producción musical, fabricación de instrumentos y equipos en esta línea; con todo ello, se busca preservar las características sonoras de las piezas musicales, pues estas, sirven como modo de identificación de las diferentes regiones, culturas y épocas sociales alrededor del mundo. / Tesis

En el capítulo 1 se hace una breve descripción de los sistemas de Radar de Apertura Sintética y su funcionamiento conjunto con Aeronaves No tripuladas. Posteriormente se hace un análisis de los beneficios y limitaciones de las principales unidades de radar existentes, y se describe los términos comúnmente utilizados en unidades de radar, como el rango, resolución, el azimut y la frecuencia Doppler. En el capítulo 2 se hace una descripción del Radar de Onda Continua en Frecuencia Modulada y el Radar Doppler, luego se desarrolla a detalle el funcionamiento del primero, mencionando aspectos como su ecuación de Radar, modulación en frecuencia y resolución. Además se hace una descripción de los componentes de radiofrecuencia utilizados en este tipo de radar. En el capítulo 3 se expone la metodología utilizada para el diseño e implementación del Radar de Onda Continua en Frecuencia Modulada propuesto en el presente documento. Para esto, se detallan los bloques constitutivos del radar, diseño de filtros, cálculos de potencia, etapas de procesamiento y alimentación. En el capítulo 4 se muestran las pruebas y los resultados obtenidos a partir de la operación de la unidad de radar implementada. La validación de dicha unidad se llevará a cabo utilizando un velocímetro para las pruebas de velocidad y una cinta métrica para las pruebas de distancia. Finalmente, se muestran las conclusiones y recomendaciones a las que se llegó al realizar la presente tesis. / Tesis

El sistema de Adquisición de señales es un dispositivo que se encarga de adquirir diferentes señales generadas por el cuerpo humano. Dichas señales representan las diferentes funciones o actividades como la del corazón, musculo o cerebro. En la actualidad diferentes universidades e institutos de investigación utilizan equipos de adquisición, pero estos no ofrecen flexibilidad en su arquitectura. En el presente trabajo se desarrolla el diseño de un Sistema de Adquisición de señales biomédicas sobre FPGA para adquirir señales ECG, EMG y EEG que tiene una amplitud entre 100uV a 10mV y se encuentran en un rango de frecuencias de 0.01Hz a 10KHz. El diseño abarca desde la digitalización, la transmisión y visualización de los datos en el software diseñado. Además se tiene en cuenta la norma de estándar eléctrico IEC 60601 para equipos médicos. A continuación se describe las partes que conforman este documento: Capitulo 1 muestra problemática de los dispositivos en el área de investigación. Así mismo se describe las características y las tendencias que existen en la actualidad. Además se menciona cual es la demanda y los usuarios de dichos equipos. El capítulo 2 presenta el estado de arte de cada etapa del sistema de adquisición, las tecnologías que se desarrollaron dentro de cada etapa y el fundamento teórico que se utiliza en la tesis. En capitulo 3 se muestra el diseño del Sistema de Adquisición. Se establece los objetivos de la tesis y la metodología que se utilizada para el desarrollo. Después se muestra el diagrama de bloques, la selección de cada componente, los diagramas esquemáticos, descripción del hardware del FPGA y la descripción de cada etapa. El capitulo 4 presenta los resultados obtenidos en las pruebas de cada bloque descrito en el FPGA, la prueba de software. Cada resultado obtenido dentro de cada etapa, además el presupuesto para la implementación del sistema. Finalmente se presenta las conclusiones y recomendaciones generadas después de haber realizado el presente trabajo de tesis. / Tesis