Magíster en Ciencias, Mención Geofísica / El presente trabajo estudia las características sísmicas del norte de Chile y la factibilidad de implementar un sistema de alerta temprana. La región de estudio se ubica alrededor de la ciudad de Iquique, zona localizada dentro de una laguna sísmica que no presenta un terremoto importante desde 1877 (Mw 8.8). Esta tesis se divide en dos objetivos principales: el análisis de la sismicidad reciente ocurrida en la zona y la determinación de parámetros de alerta temprana de terremotos. Para esto se utilizan registros provenientes de una red sismológica temporal desplegada en la región con una alta densidad de estaciones. Con estos datos se obtuvieron hipocentros, magnitudes (Ml y Mw) y un subconjunto de mecanismos focales para un total de 366 eventos registrados por 27 estaciones en el periodo comprendido entre Enero de 2011 y Mayo de 2013. Un 87% de los eventos analizados presenta profundidades por sobre 60 km, lo que muestra el predominio de terremotos intraplaca de profundidad intermedia en la zona. Sus mecanismos reflejan un cambio norte-sur desde un régimen extensivo a uno localmente compresivo alrededor de los 21.5° S, latitud que coincide con una variación en la profundidad de este tipo de eventos, situación que podría reflejar una perturbación local en la geometría de la placa subductada. Los parámetros de alerta temprana son obtenidos a partir de porciones iniciales de la fase P para registros desde magnitudes Mw 4.0 determinadas en este estudio, en conjunto con 13 eventos de magnitudes Mw sobre 6.0 ocurridos dentro y alrededor de la zona de estudio. Estos corresponden al periodo característico (Tc), el pick de desplazamiento (PD), el pick de velocidad (PV) y la integral de la velocidad al cuadrado (IV2), para los cuales es evaluada su correlación con la magnitud final Mw obtenida. El escalamiento entre la magnitud y los parámetros basados en la amplitud y la energía liberada muestran mejores resultados que aquellos basados en el contenido de frecuencia de la señal. En el marco de una posible implementación de un sistema de alerta temprana para el cálculo de la magnitud en tiempo real en el norte de Chile, es el pick de desplazamiento (PD) el que muestra la mejor correlación con la magnitud, cuya precisión va mejorando cuando se aumenta la ventana de observación en los primeros segundos de llegada de la onda P.

Propone el desarrollo de un prototipo de estetoscopio digital con el objetivo de innovar la manera en la que los estudiantes de medicina aprenden a usar el estetoscopio tradicional, es decir a auscultar a un paciente. Para ello este trabajo se centra en el estudio del estetoscopio tradicional y en el de las señales acústicas que este proporciona. El primer paso que se debe realizar es el de la adquisición de la señal acústica que proporciona el estetoscopio, para ello se utiliza un micrófono que transforma esta señal en analógica. Luego, este micrófono es conectado a la entrada de audio de un Smarthphone o Tablet con la finalidad de digitalizar la señal y poder acentuar las bandas de frecuencias de los sonidos del corazón, pulmón y abdomen. Con las bandas de frecuencias acentuadas, se procede a enviar la señal vía WiFi a los alumnos que estén conectados dentro de la misma red del profesor logrando así que la señal se escuche en tiempo real. Con la finalidad de poder validar los resultados del prototipo, se realizaron pruebas en distintos hospitales, contando con la ayuda de doctores. Donde, conocieron los beneficios de la señal con y sin filtrar, y los beneficios que también se tiene al guardar el sonido para un posterior estudio del mismo. Los resultados obtenidos pudieron demostrar que el prototipo tiene una calidad de audio de igual o mayor calidad que el estetoscopio tradicional. Asimismo, se comprobó que los filtros eran ´útiles, ya que los doctores se pueden centrar en escuchar el ´órgano del paciente que se está auscultando, sin interferencia de los aledaños.

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El presente proyecto tiene como objetivo principal diseñar e implementar un generador de efectos de audio en la tarjeta XUP Virtex-II PRO, fabricada por Digilent Inc. en conjunto con Xilinx. El proyecto involucró tres fases de desarrollo: aprendizaje de la arquitectura, lenguaje (VHDL) y herramientas para configurar el FPGA, diseño del sistema embebido (arquitectura y efectos como periféricos) e implementación del sistema sobre la tarjeta. La parte del aprendizaje de la arquitectura es fundamental en este proyecto de tesis. Uno de los primeros capítulos cubre perfectamente esta parte. Allí se explica, en detalle, cada uno de los diferentes elementos del FPGA Virtex-II PRO. Asimismo, se ha dedicado un capítulo entero para explicar a detalle las diferentes herramientas que Xilinx ofrece para diseñar e implementar proyectos, especialmente, los de sistemas embebidos. La aplicación del lenguaje VHDL es también presentada. / Tesis

El estudio de señales de sueño es de gran importancia para evaluar la calidad del sueño de los individuos y para investigar las funciones que éste realiza. En ese sentido, resulta interesante desarrollar métodos automáticos que analicen las señales de sueño, ya que en la actualidad dicho análisis es desarrollado generalmente por un experto, lo que resulta tedioso, debido a la longitud de los registros. Dentro del análisis que se puede realizar a las señales de sueño, está la detección de husos sigma (HS), que corresponden a un patrón particular que aparece en el electro encéfalo grama durante las fases 2, 3 y 4 de estado conocido como sueño quieto. El principal objetivo de este trabajo es desarrollar un sistema capaz de detectar automáticamente candidatos de HS en señales de sueño. Se desea que el sistema sea comparable con la salida de los módulos 1 y 2 de un sistema implementado por Leonardo Causa en el Departamento de Ingeniería Eléctrica, los cuales utilizan la potencia espectral de tres bandas de frecuencia, la transformada de Hilbert-Huang, la descomposición modal empírica y criterios difusos para llevar a cabo la detección. El sistema planteado en este trabajo utiliza una novedosa herramienta llamada gráficos de recurrencia. Dicha herramienta permite construir, a partir de un trozo de la señal del sueño, un gráfico en dos dimensiones, el cual describe la periodicidad de dicho trozo. Luego, mediante mediciones a este gráfico, es posible extraer características numéricas que describen ciertas propiedades de aquel trozo de la señal. Además de las características deducidas del gráfico se agregan otras, obtenidas directamente del segmento de señal y relacionadas con otros atributos de los HS, como su duración y magnitud. Todos estos atributos se combinan mediante una red neuronal, la cual determina si el trozo sobre el cual se calcularon los atributos corresponde o no a un huso sigma. Así, se plantea el problema de detección de HS como un problema de clasificación. Se dividen los datos en tres conjuntos: entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento y validación es utilizado en principio para desarrollar el método planteado, determinado cuáles de sus variantes entregan mejores resultados. Posteriormente, los parámetros de este sistema se ajustan utilizando los mismos conjuntos de validación y entrenamiento, evaluando el desempeño del sistema frente a diferentes combinaciones de parámetros. Luego, estos mismos conjuntos de entrenamiento y validación son utilizados para entrenar el modelo. Posteriormente se utiliza el conjunto de prueba para comparar el desempeño del sistema implementado en este trabajo con el desempeño de los módulos 1 y 2 del sistema original. Los resultados sobre el conjunto de prueba, el cual incluye cuatro pacientes, muestran un desempeño similar entre ambos sistemas. El sistema planteado obtiene una tasa de verdaderos positivos (TPR) de 80,8% y una tasa de falsas detecciones (FDR) de 81,9%. El sistema original obtiene una TPR de 79,5% y una FDR de 85,7%. Se observa que una sección en la mitad de la curva ROC (acrónimo de Receiver Operator Characteristic), calculada para el sistema implementado, es estrictamente mejor que los módulos 1 y 2 del sistema original, para los datos utilizados. Es posible que un híbrido de ambos métodos de origen a un método de mejor desempeño, ya que la información aportada por cada método parece ser complementaria. Se define, por ende, un método apropiado de detección de HS. Algunas de las características introducidas por este método resultan bastante adecuadas para este problema, por lo que podrían ser usadas y mejoradas en futuras investigaciones.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Ingeniero Civil Electricista / El problema de reconocimiento y clasificación de odorantes en forma artificial es de gran relevancia dentro de la industria alimenticia y cosmética, en el área de la salud, en la gestión de residuos y en aplicaciones militares. Determinar los compuestos presentes en una sustancia a través del olfato es un factor importante en los procesos de control y certificación de calidad, así como en la detección precoz de agentes patógenos y la localización de elementos ilegales o nocivos. El objetivo general de esta Tesis es diseñar un modelo de reconocimiento de odorantes basado en una estrategia de reducción de características seguida por un algoritmo clasificador, que utilice como patrones las señales de potencial de campo local, en inglés local field potential (LFP), que corresponden a señales eléctricas neuronales registradas en el bulbo olfativo de ratas. Así se tiene como elemento sensor-transductor la respuesta del sistema olfativo de ratas ante distintos estímulos odorantes. Se desea determinar si es posible discriminar el tipo de estímulo que activa al sistema en cada prueba y comparar las respuestas de este modelo en ratas con deprivación sensorial. Como parte de la metodología, se construyeron 91 bases de datos con 640 patrones cada una, correspondientes a diferentes sitios del bulbo olfativo registrados en varias ratas. Cada elemento de la base de datos es una señal LFP que representa la respuesta en el tiempo del bulbo olfativo ante un estímulo determinado. La etapa de preprocesamiento incluye filtrado, muestreo y normalización de la señal LFP. Se comparó la efectividad de diferentes técnicas de extracción de características (análisis de componentes principales, transformada de Fourier y Wavelet, transformación de Fisher y mapa no lineal de Sammon), de modo que cada patrón sea representado por un número reducido, pero sustancial de atributos. Finalmente se procedió a implementar tres algoritmos de clasificación (un clasificador estadístico, una red neuronal perceptrón multicapa y una máquina de soporte vectorial) con el objeto de comparar la eficiencia de estos clasificadores en la tarea de separación de 4 tipos de estímulos (aire puro, r-carvone, isoamyl-acetato y hexanal). Este trabajo de tesis permitió llegar a dos conclusiones. Primero, la mejor estrategia para lograr un rendimiento aproximado a un 96% para cada clase, es análisis de componentes principales junto a una máquina de soporte vectorial. Como la metodología planteada se aplicó a dos poblaciones de señales, primero en aquellas medidas en sitios del bulbo olfativo de ratas con experiencia sensorial normal y luego en aquellas registradas en sitios del bulbo olfativo de ratas con privación sensorial olfativa temprana fue posible comparar los efectos de la experiencia sensorial en la capacidad del modelo para discriminar entre los cuatro estímulos. Los resultados obtenidos permiten concluir que las señales LFP contienen información suficiente para discriminar entre los 4 estímulos odorantes utilizados en las ratas normales, mientras que, en ratas privadas sensorialmente el desempeño es prácticamente análogo a una clasificación al azar.

Ingeniero Civil Eléctrico / En el marco de la línea de investigación: Interacción Humano Robot, el lenguaje es un candidato natural para la interacción con máquinas y robots. En particular las tecnologías de procesamiento y transmisión voz juegan un rol fundamental en lo que respecta al reconocimiento automático de la voz o \gls{ASR}, ya que como concepto entrega la habilidad de escuchar al momento de interaccionar con un robot.\\ El objetivo principal de esta memoria es implementar una aplicación para comandar a un \gls{PR2} a través de instrucciones por voz, utilizando arquitectura cliente-servidor mediante un micrófono como elemento para muestrear la señal de audio o comando enunciado por el usuario. \\ En el desarollo de la aplicación se crea una interfaz de interacción con el usuario que permite grabar audio usando HTML5/CSS/JS. Para el funcionamiento de la aplicación la comunicación con todos los servidores se realiza a través de \textit{socket} TCP/IP y el procesamiento de la señal de audio se realiza utilizando KALDI, estado del arte en \gls{ASR}. Luego de obtener el resultado de la transcripción de la elocución grabada por el usuario, es analizada por el \textit{Robot \gls{PR2}} y entrega la respuesta del comando de voz mediante el \gls{TTS} Festival y ejecuta el movimiento correspondiente al requerimiento del usuario.\\ A partir esta investigación y el desarrollo de la aplicación se concluye que es posible comandar el \textit{Robot \gls{PR2}} de forma exitosa mediante la interfaz de interacción con el usuario. Dicha aplicación puede ser instalada en cualquier versión del sistema operativo Ubuntu. Utilizando un modo de conexión local para los servidores: ASR y WEB, se cumple el objetivo de realizar procesamiento en tiempo real. El sistema de reconocimiento de voz obtiene un 10\% de \gls{WER} cuando es probado con el mismo micrófono con el que se construye la base de datos, que corresponde a un conjunto de 4991 elocuciones de base de datos Latino-4k y 200 elocuciones grabadas en el Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz LPTV, todas a una frecuencia de 16~kHz y 16~bit.\\ El trabajo futuro considera la realización de una base de datos independiente del hablante y género. Considerar el efecto del canal en el \gls{ASR}: ambiente y micrófonos. Debido a la forma de construcción de la aplicación, ésta es escalable ,por lo que es factible complementar el diccionario utilizado en el \gls{ASR} y la personalización de los movimientos.

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Este trabajo explora la normativa internacional referida a la instrumentación sísmica de edificios y la aplicación de un sistema de procesamiento de señales sísmicas registradas en edificios instrumentados bajo la normativa de instrumentación sísmica peruana. Las normativas revisadas pertenecen a Colombia, Venezuela, Chile, Costa Rica, Turquía, Estados Unidos y Filipinas. Esta recopilación se presenta en cuadros informativos con las principales disposiciones de cada capítulo de instrumentación. Asimismo, se incluye una comparación entre las estipulaciones de una de las normativas estudiadas versus las disposiciones sugeridas por las principales guías internacionales de monitoreo sísmico de edificaciones. Finalmente, se sugieren aspectos normativos a incluir en el capítulo de instrumentación sísmica peruana propuestos en base a la información estudiada. Por otra parte, se revisan los conceptos básicos de señales sísmicas y su procesamiento. Luego, se presentan los conceptos y especificaciones técnicas de estaciones sísmicas y acelerómetros. Después, se realiza el estudio de los métodos numéricos usados para el cálculo de la respuesta dinámica de modelos de un grado de libertad y la construcción de espectros de respuesta de desplazamiento, velocidad y aceleración. Finalmente, se desarrolla un programa en LabVIEW para la construcción de espectros de respuesta y la creación de reportes automáticos con la información obtenida del evento sísmico registrado en una edificación instrumentada.