El objetivo de la tesis es realizar aportaciones en el campo de las estrategias de test basadas en la vigilancia del consumo quiescente de los circuitos integrados CMOS y de los sensores utilizados para dicho fin (test de corriente o test iddq). Para ello se analiza en primer lugar el estado del arte en el diseño de sensores para el test IDDQ y se extraen criterios para la evaluacion de la calidad de dichos sensores. En la tesis se propone un nuevo tipo de sensor integrado (proportional built-in current sensor) que utiliza como elemento transductor un transistor bipolar compatible con la tecnologia CMOS. Se caracteriza tambien su comportamiento estetico y dinamico y se realizan pruebas con circuitos experimentales para validar los analisis realizados.En la tesis se proponen dos metodos originales para el test IDDQ mediante sensores externos al circuito que se este verificando (cut): el primero se basa en la desconexion de la alimentacion del cut y en la observacion del comportamiento de sus salidas. El segundo metodo se basa en el analisis de la evolucion de la tension en el nodo de alimentacion de un CUT cuando se le aplica un conjunto de vectores de test estando el circuito alimentado por un condensador. Ambos metodos propuestos requieren un interruptor para la alimentacion del CUT con unas caracteristicas especiales. Por ello, se ha diseñado un nuevo tipo de interruptor que cumple con las especificaciones de baja resistencia en estado de conduccion y baja inyeccion de carga en el paso del estado de no conduccion al de conduccion. Finalmente, los metodos propuestos se han validado experimentalmente al ser implementados en una maquina de test convencional verificandose su efectividad en la deteccion de los defectos de multiples circuitos integrados.

La teoría del procesado estadístico de la señal halla un amplio abanico de aplicaciones en los campos de las comunicaciones de datos, así como también en el procesado con agrupaciones de sensores. Ciertamente, un gran número de estas aplicaciones pueden ser interpretadas como un problema de estimación paramétrica, típicamente resuelto mediante una operación de filtrado lineal actuando sobre un conjunto de observaciones multidimensionales. Esta disertación está dedicada al diseño y evaluación de métodos de procesado estadístico de la señal en condiciones de implementación realistas encontradas en la práctica.Las técnicas tradicionales de procesado estadístico de la señal proporcionan un rendimiento satisfactorio dada la disponibilidad de un número particularmente elevado de observaciones de dimensión finita. En efecto, las condiciones de optimalidad originales no pueden garantizarse en teoría a menos que el número de muestras disponibles aumente de forma asintótica. En base a esta suposición, en ocasiones se puede obtener una caracterización estadística haciendo uso de la teoría de grandes muestras para matrices de covarianza muestral. En la práctica, no obstante, la aplicación de estos métodos debe necesariamente basarse en una ventana de observación de longitud finita. Además, la dimensión de las muestras recibidas, y el tamaño de la ventana de observación son a menudo comparables en magnitud. En estas situaciones, los planteamientos basados en el análisis estadístico multivariante clásico pierden eficiencia de forma significativa.En esta tesis se proporciona un marco teórico para la caracterización de la pérdida de eficiencia que los enfoques estadísticos clásicos experimentan en aplicaciones típicas del procesado de la señal en las condiciones prácticas mencionadas con anterioridad. En base a la teoría del análisis espectral de matrices aleatorias de grandes dimensiones, o teoría de matrices aleatorias, se construye una familia de métodos de inferencia estadística que superan las limitaciones de los esquemas de estimación tradicionales para un tamaño de muestra y dimensión de la observación comparativamente grandes. Específicamente, los estimadores de la nueva clase obtenida generalizan las implementaciones al uso siendo consistentes incluso para observaciones con dimensión arbitrariamente grande. En particular, el marco teórico propuesto es empleado para caracterizar de forma adecuada el rendimiento de sistemas multi-antena con preámbulos de entrenamiento en un régimen asintótico más acorde definido por un tamaño y dimensión de las muestras que crecen sin límite con razón constante. Además, el problema de filtrado óptimo de rango reducido es revisado y extendido de forma que se satisfaga la definición anterior de consistencia generalizada. Por otro parte, se proporciona una caracterización asintótica en el doble límite de un conjunto de formas cuadráticas de las potencias negativas de la covarianza de la observación que generaliza los resultados existentes referentes a los momentos negativos de la distribución de Wishart. A partir de estos resultados, se construye una clase de estimadores de potencia de fuente mejorados que son robustos a imprecisiones en el conocimiento del nivel de ruido y de la matriz de covarianza real.Con el propósito de reducir la complejidad computacional asociada a implementaciones prácticas basadas en la inversión de matrices, se aborda una solución a los problemas anteriores en términos de las potencias positivas de la matriz de covarianza muestral. A tal efecto, se obtienen una clase de estimadores consistentes generalizados del espectro de la matriz de covarianza y del nivel de potencia en el subespacio de Krylov definido por la covarianza real y el vector de firma asociado al parámetro de interés. Como contribución final, se propone una arquitectura de filtrado robusto a constricciones de la firma que es consistente en el régimen doblemente asintótico de referencia a lo largo de la tesis. / The theory of statistical signal processing finds a wide variety of applications in the fields of data communications, such as in channel estimation, equalization and symbol detection, and sensor array processing, as in beamforming, and radar and sonar systems. Indeed, a large number of these applications can be interpreted in terms of a parametric estimation problem, typically approached by a linear filtering operation acting upon a set of multidimensional observations. This dissertation is devoted to the design and evaluation of statistical signal processing methods under realistic implementation conditions encountered in practice.Traditional statistical signal processing techniques intrinsically provide a good performance under the availability of a particularly high number of observations of fixed dimension. Indeed, the original optimality conditions cannot be theoretically guaranteed unless the number of samples increases asymptotically to infinity. In practice, though, the application of these methods to the implementation of practical signal processing systems must rely on an observation window of finite length. Moreover, the dimension of the received samples and the window size are most often comparable in magnitude. Under these situations, approaches based on the classical multivariate statistical analysis significantly lose efficiency or cannot even be applied. As a consequence, the performance of practical solutions in some real situations might turn out to be unacceptable.In this dissertation, a theoretical framework for characterizing the efficiency loss incurred by classical multivariate statistical approaches in conventional signal processing applications under the practical conditions mentioned above is provided. Based on the theory of the spectral analysis of large-dimensional random matrices, or random matrix theory (RMT), a family of new statistical inference methods overcoming the limitations of traditional inferential schemes under comparably large sample-size and observation dimension is derived. Specifically, the new class of consistent estimators generalize conventional implementations by proving to be consistent even for a limited number of samples per filtering degree-of-freedom.In particular, the proposed theoretical framework is shown to properly characterize the performance of multi-antenna systems with training preambles in the more meaningful asymptotic regime defined by both sample size and dimension increasing without bound at the same rate. Moreover, the problem of optimum reduced-rank linear filtering is reviewed and extended to satisfy the previous generalized consistency definition. On the other hand, an asymptotic characterization of a set of vector-valued quadratic forms involving the negative powers of the observation covariance is provided that generalizes existing results on the limiting eigenvalue moments of the inverse Wishart distribution. Using these results, a new generalized consistent eigenspectrum estimator is derived that uniquely relies on the sample covariance matrix (SCM) and does not require matrix eigendecomposition. The effectiveness of the previous spectral estimator is demonstrated via the construction of a source power estimator that is robust to inaccuracies in the knowledge of both noise level and true covariance matrix.In order to alleviate the computation complexity issue associated with practical implementations involving matrix inversions, a solution to the two previous problems is afforded in terms of the positive powers of the SCM. To that effect, a class of generalized consistent estimators of the covariance eigenspectrum and the power level are obtained on the Krylov subspace defined by the true covariance matrix and the signature vector associated with the intended parameter. Finally, a signal-mismatch robust filtering architecture is proposed that is consistent in the doubly-asymptotic regime.

El análisis de la variabilidad del ritmo cardíaco es una técnica no invasiva que permite la diagnosis y prognosis de cardiopatías y neuropatías. El ritmo cardíaco está modulado por diversos sistemas fisiológicos siendo el nexo de unión el sistema nervioso autónomo o vegetativo (tanto la rama parasimpática como la rama simpática). La degeneración del sistema nervioso autónomo o del tejido cardíaco queda reflejada en el análisis de la serie temporal RR mediante la cual se cuantifica y caracteriza la variabilidad del ritmo cardíaco. La secuencia RR se puede obtener a partir de un electrocardiograma superficial convencional midiendo el tiempo entre complejos QRS consecutivos. El análisis de la señal RR debe ser inmune a la presencia de artefactos (detección defectuosa de complejos QRS) y debe averiguar si hay algún sistema que está degenerado. Algunos métodos de análisis son el estadístico, el espectral, el de osciladores no lineales, etc.Los objetivos principales de esta tesis son el estudio de la relación entre la HRV y los diversos sistemas fisiológicos en sujetos sanos y en pacientes, y la crítica y mejora de los diversos métodos de caracterización de la serie RR. La hipótesis subyacente es la posibilidad de identificar el efecto de los diferentes sistemas y de mejorar la interpretación y caracterización de la HRV para una posterior aplicación a la diagnosis. Se han propuesto nuevos índices para la medida de la secuencia RR, se han realizado experimentos que han demostrado las limitaciones de los métodos espectrales y se han propuesto mejoras para el análisis espectral de la variabilidad del ritmo cardíaco. Se han comparado los métodos espectro-temporales para poder realizar análisis de señales no estacionarias. Por otro lado se han empleado métodos como el biespectro que aportan información útil para el análisis de la señal RR. Se han realizado medidas en sujetos sanos y en modelos animales para la verificación de las herramientas propuestas. Así mismo, se han propuesto aplicaciones nuevas como el uso conjunto de la medida de la variabilidad del ritmo cardíaco y de la pletismografía de impedancias para el análisis de los sistemas reguladores de los fluidos corporales.Se ha desarrollado un equipo para la monitorización ambulatoria de la variabilidad del ritmo cardíaco. Este equipo se ha aplicado a diversas medidas.

En esta tesis se presenta un conjunto de metodologías que intentan facilitar la tarea de explotación de la información contenida en los datos históricos de proceso y como reaprovecharlos de modo de producir un impacto positivo en la operación del proceso.Se comienza por atacar el problema de asegurar la calidad de los datos. Se hace una revisión de los métodos de filtración univariable, en especial los basados en técnicas wavelets, ya que estos últimos se han mostrado en la literatura particularmente ventajosos para el filtrado de datos. Se establece, mediante experimentos, cuales son las funciones wavelets más apropiadas para el filtrado de diversos patrones de señales. Luego, se propone una mejora a los métodos actuales de filtración con wavelets por añadir un paso previo de estimación del nivel de descomposición que afecta a la aplicación de las wavelets. Lo anterior ayuda a una mayor autonomía en la aplicación en línea de estos métodos, a la vez que aseguran precisión en la estimación de los filtrados resultantes. Adicionalmente, se propone una estrategia que combina varias wavelets para intentar dar respuesta en aplicaciones en-línea a la pregunta de cual wavelets utilizar.El problema de la calidad de los datos también se estudia a través del enfoque de Reconciliación de Datos (RD). Se intenta contribuir al desarrollo de estrategias para casos dinámicos y lineales, uno de los retos actuales de la RD. La propuesta desarrollada combina un paso inicial de extracción de tendencias mediante filtrado basado en wavelets con la posterior reconciliación de las tendencias con una técnica RD basada en la representación polinómica del modelo del proceso. Las propuestas se muestran mejor que las estrategias actuales, en términos de precisión de los estimados obtenidos. Adicionalmente, se propone una primera extensión del método para procesos altamente no lineales, obteniéndose resultados satisfactorios.En el área de supervisión se presenta un análisis comparativo de diversas estrategias de monitorización basada en Análisis de Componentes Principales (ACP) y para el caso de procesos afectados frecuentemente por perturbaciones de lenta aparición. Se propone una variante basada en filtrado wavelets con ACP que logra obtener respuestas competitivas con los métodos actuales para la detección de este tipo de perturbaciones pero que, adicionalmente, reduce drásticamente la generación de alarmas falsas.En otro bloque de trabajos de supervisión se presenta el análisis de estrategias que combina ACP con técnicas de Clustering, para la supervisión de procesos multioperacionales. En una primera parte se presenta una comparación de diversas combinaciones ACP-clustering. Esta comparación permite establecer cual de ellas brinda un mejor manejo de aspectos como la identificación de clusters de formas diversas ó el tratamiento de outliers. En la comparación se añaden leves extensiones a algunas de las técnicas existentes que conducen a un mejor manejo de todos los aspectos mencionados anteriormente. Adicionalmente, se establecen alternativas de cómo usar las técnicas para casos en que se tiene poco ó ningún conocimiento previo de los grupos de operación. A continuación, se propone una integración TEM-clustering con modelos ACP multigrupos para la supervisión de procesos multi-operacionales. A diferencia de las estrategias existentes en la literatura, se introduce el tratamiento de las transiciones durante la etapa de diseño del sistema de monitorización, como soporte al operador durante un cambio de operaciones y/o para ayudarle a reducir rápidamente el espejo de posibles causas de anormalidades tras la ocurrencia de un fallo. Finalmente, las estrategias anteriores se adaptan al análisis de procesos afectados por decaimiento en la operación. La estrategia resultante se muestra potencialmente útil tanto para profundizar en el conocimiento del proceso como para asistir en su supervisión, planificación y mantenimiento. / This thesis presents a set of new methodologies that tries to exploit the information embedded in process historical data and effectively support process analysis and supervision tasks.The data rectification problem was considered in first place. The adequacy of some type of wavelet for univariate filtering of different signal patterns was studied. Then, a strategy to determine the best decomposition level was proposed and consequently, an initial step to improve current wavelet filtering approaches was found. The obtained results expand the applicability and reliability of existing filtering schemes with wavelets for on-line applications without losing of accuracy on signal estimation. Additionally, an alternative strategy was proposed to solve the problem of which wavelet to choose. This last strategy consist on a weighted combination of different wavelets functions with only one output. The data rectification problem was also studied through a Data Reconciliation (DR) approach. The focus was set on DR developments for Dynamics and Linear Systems. The proposed strategy consists on first applying a trend extraction step, to identify measured process variables trends and then reconciling these trends to make them consistent with the dynamic process model studied. For the trend extraction step, filtering using wavelets was adopted. To reconcile the estimated variables trends, a extended polynomial approach was used. The comparison with existing RD approaches shows promising results in terms of accuracy and computing efficiency. Further extensions that contemplate nonlinear cases were also introduced, showing also satisfactory results.Process Supervision problems were considered in second place. Primarily, Principal Components Analysis (PCA) based monitoring strategies for treatment of processes frequently affected by slowly appearing disturbances or small relative shifts were compared. This comparison included some new proposals combining wavelets filtering approaches and PCA. One of the proposed approaches was capable of handling the detection of small disturbances as good as other existing approaches, but dramatically reducing the problem of false alarms generation.Multioperational process supervision strategies were also considered and studied. First, a comparison of different strategies from literature was considered. The aim was to determine the strategy that produced better results in front of issues like identification of clusters with different forms or its performance facing outliers. The considered strategies are based on the combination of PCA with clustering techniques (PCA-clustering). Not only existing approaches were studied but also some extensions of them were also considered. Finally it was shown how new modified strategies lead to improve handling of all the considered issues. In addition, cluster number estimation problem was studied and some successfully strategies were proposed to perform it.Finally, the integration of the above PCA-clustering strategies with multigroup PCA for supervising of multioperational process was proposed and evaluated. The aim was to allow good process supervision capabilities for handling operating changes situations and to facilitate fault diagnosis tasks together with additional capabilities like data transitions treatment. Additionally, an extension of the above-integrated strategy for analysis and supervision of process with decaying performance was evaluated. The resulting strategy was shown as potentially useful to extract useful knowledge from data and to support supervising, planning and maintenance process tasks.

Las prestaciones de muchos sistemas de procesado de vozse degradan rápidamente en aplicaciones reales ante lapresencia de ruido. Para solucionar este problema lastécnicas de speech enhancement pretenden reducir esteruido realzando la señal de voz degradada. Se hanconsiderado las técnicas basadas en un filtrado dewiener. Tradicionalmente, estas técnicas han mostradounas prestaciones superiores a otras metodologías, comopor ejemplo la sustracción espectral, sin embargo, estastécnicas de filtrado de wiener hacen uso de lasestadísticas de segundo orden (función auto correlación)y, en consecuencia, presentan una elevada sensibilidad alruido. Una aportación importante de este trabajo consisteen la incorporación de las estadísticas de orden superioral proceso de estimación de la voz a partir de la señal de voz ruidosa.

El presente trabajo de investigación titulado "Desarrollo de un Sistema Integrado para Monitorización "in situ" de metales pesados", trata de la puesta en marcha de un nuevo sistema de medida potenciométrico portátil para la determinación cuantitativa de metales pesados tóxicos al medio ambiente para medidas en el campo.Comprende tres áreas disciplinarias: En la primera área, la electroquímica, se desarrollan sensores químicos que a su vez se dividen en tres etapas: En la primera etapa, se estudia la fabricación de electrodos convencionales de cabezal reemplazable selectivos a los cationes de cobre(II), cadmio(II) y plomo(II). En la segunda etapa, el estudio de nuevos electrodos selectivos a los mismos cationes del estudio anterior en configuración plana basado en tecnología "thick film", adaptada a nuestras necesidades de fabricación mediante la técnica de moldeo ("casting"). Por último, en la tercera etapa, se estudia la fabricación de electrodos de referencia de configuración plana con la misma tecnología.La segunda área es la informática, en la que se desarrolla un paquete de herramientas basado en "software" de LabVIEW versión 5.1, con el nombre de Instrumentación Virtual para el Control Potenciométrico de Sensores Químicos, (en inglés "VIPCCHES"). Este paquete está capacitado para el tratamiento de la información que contienen las señales analíticas procdentes de los sensores. Tiene tres funciones importantes. La primera función es la calibración de los electrodos por dos métodos: calibración externa continua y calibración externa discontinua, ambos en dos modos de operación, modo individual y modo "array" de electrodos.Una segunda función del paquete VIPCCHES es la adquisición de datos en modo continuo de un electrodo o un array de electrodos, permitiendo al usuario programar las medidas necesarias en tiempos de adquisición variables. La tercera función operativa del programa, es la realización de análisis de muestras de metales para un electrodo o un "array" de electrodos. El valor de la señal adquirida es promediado y éste es confrontado con una curva de calibración del electrodo plano de manera automática, presentando los resultados de manera gráfica y numérica. Finalmente, los resultados pueden ser tratados mediante programas estándar tipo Excel.En el área de la electrónica, se ha construido un dispositivo para procesar las señales que proceden de los electrodos planos de nombre "SPPAE" que permite la adecuación de las señales a la Tarjeta de Adquisición de Datos (TAD) en el ordenador. Está diseñado con filosofía de expansión, por medio de módulos de amplificación y filtrado (anti-aliasing) que se insertan en un Bus de alimentación.La integración de estos tres sistemas (electrodos de configuración plana, el SPPAE y el VIPCCHES) forman parte del Sistema Integrado para Monitorización Ambiental que conocemos como SIMA estando dicho sistema capacitado para realizar análisis "in situ" de metales pesados. / In this work, a Integrated System for monitoring in situ of heavy metals was developed. Include three disciplinary areas, the electronic, the information technology and the electrochemical. The first step was development now chemical sensors selective to cationes using thick film technology. The second task was the development of one virtual instrument (VI), which is the essential part of the system, using the graphical programming language LabVIEW which is capable of performing measurements functions, including data acquisition, display, analysis in the time and frequency domains, data archiving and read to file. Finally its build a signals processor, for the now plane and miniaturised electrodes. The installations of these elements in a portable computer consist in the Integrated System.Keywords: thick film, chemical sensors, integrated systems, virtual instrumentation, signals processor, in situ measurements, monitoring, heavy metals.

Els instruments musicals digitals es descomponen usualment en dues parts: la interfície d'usuari i el motor de síntesi. Tradicionalment la interfície d'usuari pren el nom de controlador musical. L'objectiu d'aquesta tesi és el disseny d'un interfície que permeti el control de la síntesi de sons instrumentals a partir de la veu cantada.Amb la present recerca, intentem relacionar la veu amb el so dels instruments musicals, tenint en compte tan la descripció del senyal de veu, com les corresponents estratègies de mapeig per un control adequat del sintetitzador.Proposem dos enfocaments diferents, d'una banda el control d'un sintetitzador de veu cantada, i d'altra banda el control de la síntesi de sons instrumentals. Per aquest últim, suggerim una representació del senyal de veu com a gests vocals, que inclou una sèrie d'algoritmes d'anàlisis de veu. A la vegada, per demostrar els resultats obtinguts, hem desenvolupat dos prototips a temps real. / Los instrumentos musicales digitales se pueden separar en dos componentes: el interfaz de usuario y el motor de sintesis. El interfaz de usuario se ha denominado tradicionalmente controlador musical. El objectivo de esta tesis es el diseño de un interfaz que permita el control de la sintesis de sonidos instrumentales a partir de la voz cantada.La presente investigación pretende relacionar las caracteristicas de la voz con el sonido de los instrumentos musicales, teniendo en cuenta la descripción de la señal de voz, como las correspondientes estrategias de mapeo para un control apropiado del sintetizador. Se proponen dos enfoques distintos, el control de un sintetizador de voz cantada, y el control de la sintesis de sonidos insturmentales. Para este último, se sugiere una representación de la señal de voz como gestos vocales, incluyendo varios algoritmos de analisis de voz. Los resultados obtenidos se demuestran con dos prototipos a tiempo real. / Digital musical instruments are usually decomposed in two main constituent parts: a user interface and a sound synthesis engine. The user interface is popularly referred as a musical controller, and its design is the primary objective of this dissertation. Under the title of singing-driven interfaces, we aim to design systems that allow controlling the synthesis of musical instruments sounds with the singing voice. This dissertation searches for the relationships between the voice and the sound of musical instruments by addressing both, the voice signal description, as well as the mapping strategies for a meaningful control of the synthesized sound. We propose two different approaches, one for controlling a singing voice synthesizer, and another for controlling the synthesis of instrumental sounds. For the latter, we suggest to represent voice signal as vocal gestures, contributing with several voice analysis methods.To demonstrate the obtained results, we developed two real-time prototypes.