El objetivo del diagnóstico de antenas es la detección de errores en antena fabricadas. Dado que este diagnóstico es difícil de realizar simplemente observando medidas de campo, el diagnóstico se realiza usando las corrientes equivalentes reconstruidas en una superficie próxima a la antena. Esta tesis describe las diferentes posibilidades de realizar esta reconstrucción en una superficie plana a partir de medidas esféricas en campo próximo. En concreto, se estudian extensivamente, y se aplican a situaciones reales, las técnicas de la expansión modal. El problema principal de las técnicas modales es la limitación en la resolución de las corrientes equivalentes. La razón de esta limitación es la pequeña región disponible del espectro de ondas planas (cuya transformada de Fourier son las corrientes equivalentes). En esta tesis se estudia este problema, se muestran varios ejemplos y se describen las posibilidades de mejorar la resolución. De entre estas posibilidades, se propone el uso de una técnica de extrapolación con la que estimar el espectro no visible a partir de la región conocida (el espectro visible) y de información adicional sobre la antena como, por ejemplo, el tamaño de la antena. Entre las diferentes técnicas de extrapolación, se describen y comparan las técnicas más usadas comúnmente. En primer lugar, se aplica el algoritmo iterativo de Papoulis-Gerchberg usando el tamaño y la forma de la antena. Después se describen las versiones directas de este algoritmo, es decir la matriz de extrapolación por filas y columnas y la matriz de extrapolación generalizada. Finalmente, se estudia la transformación PDFT y se compara con los algoritmos anteriores. Todas estas técnicas son aplicadas en situaciones reales con una importante mejora en la resolución. El último capítulo de esta tesis trata de los procedimientos de calibración de sonda. Estos procedimientos son especialmente importantes en el diagnóstico de antenas. / Sánchez Escuderos, D. (2009). High-resolution algorithms for the reconstruction of the equivalent currents of an antenna by means of modal theory and a priori information [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8323

Las arritmias supraventriculares, en particular la fibrilación auricular (FA), son las enfermedades cardíacas más comúnmente encontradas en la práctica clínica rutinaria. La prevalencia de la FA es inferior al 1\% en la población menor de 60 años, pero aumenta de manera significativa a partir de los 70 años, acercándose al 10\% en los mayores de 80. El padecimiento de un episodio de FA sostenida, además de estar ligado a una mayor tasa de mortalidad, aumenta la probabilidad de sufrir tromboembolismo, infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, los episodios de FA paroxística, aquella que termina de manera espontánea, son los precursores de la FA sostenida, lo que suscita un alto interés entre la comunidad científica por conocer los mecanismos responsables de perpetuar o conducir a la terminación espontánea de los episodios de FA. El análisis del ECG de superficie es la técnica no invasiva más extendida en la diagnosis médica de las patologías cardíacas. Para utilizar el ECG como herramienta de estudio de la FA, se necesita separar la actividad auricular (AA) de las demás señales cardioeléctricas. En este sentido, las técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS) son capaces de realizar un análisis estadístico multiderivación con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioeléctricas independientes, entre las cuales se encuentra la AA. A la hora de abordar un problema de BSS, se hace necesario considerar un modelo de mezcla de las fuentes lo más ajustado posible a la realidad para poder desarrollar algoritmos matemáticos que lo resuelvan. Un modelo viable es aquel que supone mezclas lineales. Dentro del modelo de mezclas lineales se puede además hacer la restricción de que estas sean instantáneas. Este modelo de mezcla lineal instantánea es el utilizado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA). / Vayá Salort, C. (2010). Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8416

Las señales arbitrarias de microondas son ampliamente utilizadas en distintos campos de aplicacón como radar, comunicaciones, captura de imágenes e instrumentación moderna. La limitación de los sistemas eléctricos para la generación de formas de onda a frecuencias elevadas y con grandes anchos de banda ha hecho que a lo largo de la última década se realicen numerosas propuestas de generación en el dominio óptico. Tras una revisión de todas las propuestas, se ha podido realizar una clasificación en función de las técnicas de generación más relevantes. El principal objetivo de esta tesis doctoral consiste en la propuesta, análisis y validación experimental de una técnica que permite la generación de señales de microondas haciendo uso de estructuras de filtrado fotónico. En concreto, los filtros utilizados en este trabajo se fundamentan en el procesado de señales ópticas incoherentes mediante un elemento dispersivo. A través del desarrollo teórico, se ha obtenido la función de transferencia del filtro fotónico equivalente que permite calcular la señal generada a partir de la densidad espectral de potencia de la fuente óptica, la dispersión y la señal eléctrica de entrada. De este modo, ha sido posible extender algunas de las ventajas del filtrado fotónico a la generación de formas de onda. Así mismo, para la técnica propuesta se distinguen dos regímines de operación, no lineal y lineal, según sea necesario o no considerar la dispersión de segundo orden del elemento dispersivo. En el régimen lineal, se presentan varias estructruas que utilizan distintos tipos de señal óptica como un conjunto de láseres y una fuente ancha ranurada empleando diferentes tipos de filtrado óptico. Además, también se presenta una estructura adicional incorporando detección defierencial a través de un interferómetro. Con el fin de mostrar las distintas capacidades de estas propuestas se ha demostrado la generación de señales correspondientes a la tecnología UWB de impulsos de radio y multib / Bolea Boluda, M. (2012). Sistemas ópticos incoherentes para la generación de señales arbitrarias basados en filtros fotónicos de microondas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16810

Tesis por compendio / [ES] El uso de la realidad virtual (RV) se ha incrementado notablemente en la comunidad científica para la investigación del comportamiento humano. En particular, la RV inmersiva ha crecido debido a la democratización de las gafas de realidad virtual o head mounted displays (HMD), que ofrecen un alto rendimiento con una inversión económica. Uno de los campos que ha emergido con fuerza en la última década es el Affective Computing, que combina psicofisiología, informática, ingeniería biomédica e inteligencia artificial, desarrollando sistemas que puedan reconocer emociones automáticamente. Su progreso es especialmente importante en el campo de la investigación del comportamiento humano, debido al papel fundamental que las emociones juegan en muchos procesos psicológicos como la percepción, la toma de decisiones, la creatividad, la memoria y la interacción social. Muchos estudios se han centrado en intentar obtener una metodología fiable para evocar y automáticamente identificar estados emocionales, usando medidas fisiológicas objetivas y métodos de aprendizaje automático. Sin embargo, la mayoría de los estudios previos utilizan imágenes, audios o vídeos para generar los estados emocionales y, hasta donde llega nuestro conocimiento, ninguno de ellos ha desarrollado un sistema de reconocimiento emocional usando RV inmersiva. Aunque algunos trabajos anteriores sí analizan las respuestas fisiológicas en RV inmersivas, estos no presentan modelos de aprendizaje automático para procesamiento y clasificación automática de bioseñales. Además, un concepto crucial cuando se usa la RV en investigación del comportamiento humano es la validez: la capacidad de evocar respuestas similares en un entorno virtual a las evocadas por el espacio físico. Aunque algunos estudios previos han usado dimensiones psicológicas y cognitivas para comparar respuestas entre entornos reales y virtuales, las investigaciones que analizan respuestas fisiológicas o comportamentales están mucho menos extendidas. Según nuestros conocimientos, este es el primer trabajo que compara entornos físicos con su réplica en RV, empleando respuestas fisiológicas y algoritmos de aprendizaje automático y analizando la capacidad de la RV de transferir y extrapolar las conclusiones obtenidas al entorno real que se está simulando. El objetivo principal de la tesis es validar el uso de la RV inmersiva como una herramienta de estimulación emocional usando respuestas psicofisiológicas y comportamentales en combinación con algoritmos de aprendizaje automático, así como realizar una comparación directa entre un entorno real y virtual. Para ello, se ha desarrollado un protocolo experimental que incluye entornos emocionales 360º, un museo real y una virtualización 3D altamente realista del mismo museo. La tesis presenta novedosas contribuciones del uso de la RV inmersiva en la investigación del comportamiento humano, en particular en lo relativo al estudio de las emociones. Esta ayudará a aplicar metodologías a estímulos más realistas para evaluar entornos y situaciones de la vida diaria, superando las actuales limitaciones de la estimulación emocional que clásicamente ha incluido imágenes, audios o vídeos. Además, en ella se analiza la validez de la RV realizando una comparación directa usando una simulación altamente realista. Creemos que la RV inmersiva va a revolucionar los métodos de estimulación emocional en entornos de laboratorio. Además, su sinergia junto a las medidas fisiológicas y las técnicas de aprendizaje automático, impactarán transversalmente en muchas áreas de investigación como la arquitectura, la salud, la evaluación psicológica, el entrenamiento, la educación, la conducción o el marketing, abriendo un nuevo horizonte de oportunidades para la comunidad científica. La presente tesis espera contribuir a caminar en esa senda. / [EN] In recent years the scientific community has significantly increased its use of virtual reality (VR) technologies in human behaviour research. In particular, the use of immersive VR has grown due to the introduction of affordable, high performance head mounted displays (HMDs). Among the fields that has strongly emerged in the last decade is affective computing, which combines psychophysiology, computer science, biomedical engineering and artificial intelligence in the development of systems that can automatically recognize emotions. The progress of affective computing is especially important in human behaviour research due to the central role that emotions play in many background processes, such as perception, decision-making, creativity, memory and social interaction. Several studies have tried to develop a reliable methodology to evoke and automatically identify emotional states using objective physiological measures and machine learning methods. However, the majority of previous studies used images, audio or video to elicit emotional statements; to the best of our knowledge, no previous research has developed an emotion recognition system using immersive VR. Although some previous studies analysed physiological responses in immersive VR, they did not use machine learning techniques for biosignal processing and classification. Moreover, a crucial concept when using VR for human behaviour research is validity: the capacity to evoke a response from the user in a simulated environment similar to the response that might be evoked in a physical environment. Although some previous studies have used psychological and cognitive dimensions to compare responses in real and virtual environments, few have extended this research to analyse physiological or behavioural responses. Moreover, to our knowledge, this is the first study to compare VR scenarios with their real-world equivalents using physiological measures coupled with machine learning algorithms, and to analyse the ability of VR to transfer and extrapolate insights obtained from VR environments to real environments. The main objective of this thesis is, using psycho-physiological and behavioural responses in combination with machine learning methods, and by performing a direct comparison between a real and virtual environment, to validate immersive VR as an emotion elicitation tool. To do so we develop an experimental protocol involving emotional 360º environments, an art exhibition in a real museum, and a highly-realistic 3D virtualization of the same art exhibition. This thesis provides novel contributions to the use of immersive VR in human behaviour research, particularly in relation to emotions. VR can help in the application of methodologies designed to present more realistic stimuli in the assessment of daily-life environments and situations, thus overcoming the current limitations of affective elicitation, which classically uses images, audio and video. Moreover, it analyses the validity of VR by performing a direct comparison using highly-realistic simulation. We believe that immersive VR will revolutionize laboratory-based emotion elicitation methods. Moreover, its synergy with physiological measurement and machine learning techniques will impact transversely in many other research areas, such as architecture, health, assessment, training, education, driving and marketing, and thus open new opportunities for the scientific community. The present dissertation aims to contribute to this progress. / [CA] L'ús de la realitat virtual (RV) s'ha incrementat notablement en la comunitat científica per a la recerca del comportament humà. En particular, la RV immersiva ha crescut a causa de la democratització de les ulleres de realitat virtual o head mounted displays (HMD), que ofereixen un alt rendiment amb una reduïda inversió econòmica. Un dels camps que ha emergit amb força en l'última dècada és el Affective Computing, que combina psicofisiologia, informàtica, enginyeria biomèdica i intel·ligència artificial, desenvolupant sistemes que puguen reconéixer emocions automàticament. El seu progrés és especialment important en el camp de la recerca del comportament humà, a causa del paper fonamental que les emocions juguen en molts processos psicològics com la percepció, la presa de decisions, la creativitat, la memòria i la interacció social. Molts estudis s'han centrat en intentar obtenir una metodologia fiable per a evocar i automàticament identificar estats emocionals, utilitzant mesures fisiològiques objectives i mètodes d'aprenentatge automàtic. No obstant això, la major part dels estudis previs utilitzen imatges, àudios o vídeos per a generar els estats emocionals i, fins on arriba el nostre coneixement, cap d'ells ha desenvolupat un sistema de reconeixement emocional mitjançant l'ús de la RV immersiva. Encara que alguns treballs anteriors sí que analitzen les respostes fisiològiques en RV immersives, aquests no presenten models d'aprenentatge automàtic per a processament i classificació automàtica de biosenyals. A més, un concepte crucial quan s'utilitza la RV en la recerca del comportament humà és la validesa: la capacitat d'evocar respostes similars en un entorn virtual a les evocades per l'espai físic. Encara que alguns estudis previs han utilitzat dimensions psicològiques i cognitives per a comparar respostes entre entorns reals i virtuals, les recerques que analitzen respostes fisiològiques o comportamentals estan molt menys esteses. Segons els nostres coneixements, aquest és el primer treball que compara entorns físics amb la seua rèplica en RV, emprant respostes fisiològiques i algorismes d'aprenentatge automàtic i analitzant la capacitat de la RV de transferir i extrapolar les conclusions obtingudes a l'entorn real que s'està simulant. L'objectiu principal de la tesi és validar l'ús de la RV immersiva com una eina d'estimulació emocional usant respostes psicofisiològiques i comportamentals en combinació amb algorismes d'aprenentatge automàtic, així com realitzar una comparació directa entre un entorn real i virtual. Per a això, s'ha desenvolupat un protocol experimental que inclou entorns emocionals 360º, un museu real i una virtualització 3D altament realista del mateix museu. La tesi presenta noves contribucions de l'ús de la RV immersiva en la recerca del comportament humà, en particular quant a l'estudi de les emocions. Aquesta ajudarà a aplicar metodologies a estímuls més realistes per a avaluar entorns i situacions de la vida diària, superant les actuals limitacions de l'estimulació emocional que clàssicament ha inclòs imatges, àudios o vídeos. A més, en ella s'analitza la validesa de la RV realitzant una comparació directa usant una simulació altament realista. Creiem que la RV immersiva revolucionarà els mètodes d'estimulació emocional en entorns de laboratori. A més, la seua sinergia al costat de les mesures fisiològiques i les tècniques d'aprenentatge automàtic, impactaran transversalment en moltes àrees de recerca com l'arquitectura, la salut, l'avaluació psicològica, l'entrenament, l'educació, la conducció o el màrqueting, obrint un nou horitzó d'oportunitats per a la comunitat científica. La present tesi espera contribuir a caminar en aquesta senda. / Marín Morales, J. (2020). Modelling human emotions using immersive virtual reality, physiological signals and behavioural responses [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/148717 / Compendio

[ES] Los motores eléctricos son máquinas eléctricas rotatorias que permiten realizar la conversión de energía eléctrica en energía mecánica, misma que resulta de gran utilidad en diversos procesos industriales, principalmente para accionar mecanismos y cadenas cinemáticas complejas que ejecutan alguna tarea en específico. Dentro de los distintos tipos de motores eléctricos, las máquinas de inducción se han utilizado ampliamente en una gran variedad de procesos industriales. Esto se debe principalmente a sus excelentes características y prestaciones, como lo son: robustez, fácil control, simplicidad, confiabilidad, y fácil mantenimiento. Sin embargo, a pesar de su elevada robustez, este tipo de máquinas se encuentran sujetas a esfuerzos mecánicos, térmicos, eléctricos y ambientales bajo diversas condiciones de operación durante su vida útil, lo que de forma inevitable conduce a fallos. Los principales fallos que suelen presentarse en los motores eléctricos de inducción son aquellos relacionados a sus componentes internos como lo son barras de rotor rotas, desgaste en las pistas exterior e interior en los rodamientos, desgaste en la jaula del rodamiento, fallas en el estator (por ejemplo, cortocircuito entre espiras adyacentes), entre otros. Cuando un motor eléctrico se encuentra operando bajo alguna condición de falla su rendimiento puede verse afectado, lo que se traduce en consumos de energía más elevados, causando a su vez costos extras al momento de facturar. En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de una metodología innovadora, capaz de generar un diagnóstico adecuado y de forma automática de la ocurrencia de las fallas más comunes que pueden desarrollarse en los motores eléctricos de inducción bajo diversas condiciones de operación mediante el análisis del flujo magnético de dispersión (que puede ser capturado en la periferia del marco del motor) empleando herramientas de descomposición en tiempo-frecuencia, herramientas de clasificación de datos y parámetros de caracterización de señales. Así entonces, se prueba la validez de técnicas basadas en el análisis del flujo magnético de dispersión para el diagnóstico de distintas fallas electromecánicas en motores de inducción. Los resultados demuestran el excelente desempeño de la metodología de diagnóstico automático propuesta, al ser evaluada en una gran variedad de motores con diversas características constructivas. / [CA] Els motors elèctrics són màquines elèctriques rotatòries que permeten realitzar la conversió d'energia elèctrica en energia mecànica, la qual cosa resulta de gran utilitat en diversos processos industrials, principalment per a accionar mecanismes i cadenes cinemàtiques complexes que executen alguna tasca en específic. Dins dels diferents tipus de motors elèctrics, les màquines d'inducció s'han utilitzat àmpliament en una gran varietat de processos industrials. Això es deu principalment a les seues excel·lents característiques i prestacions, com ara robustesa, fàcil control, simplicitat, fiabilitat i fàcil manteniment. No obstant això, malgrat la seua elevada robustesa, aquest tipus de màquines estan sotmeses a esforços mecànics, tèrmics, elèctrics i ambientals en diverses condicions d'operació durant la seua vida útil, la qual cosa inevitablement condueix a fallades. Les principals fallades que solen presentar-se en els motors elèctrics d'inducció són aquelles relacionades amb els seus components interns, com ara barres de rotor trencades, desgast en les pistes exterior i interior dels rodaments, desgast en la gàbia del rodaments, fallades en l'estator (per exemple, curtcircuit entre espires adjacents), entre altres. Quan un motor elèctric està funcionant sota alguna condició de fallada, el seu rendiment pot veure's afectat, la qual cosa es tradueix en consums d'energia més elevats, causant al seu torn costos addicionals en el moment de facturar. En aquest treball d'investigació es presenta el desenvolupament d'una metodologia innovadora, capaç de generar un diagnòstic adequat i de forma automàtica de l'ocurrència de les fallades més comunes que poden desenvolupar-se en els motors elèctrics d'inducció sota diverses condicions d'operació mitjançant l'anàlisi del flux magnètic de dispersió (que pot ser capturat en la perifèria del marc del motor) emprant eines de descomposició en temps-freqüència, eines de classificació de dades i paràmetres de caracterització de senyals. Així doncs, es prova la validesa de tècniques basades en l'anàlisi del flux magnètic de dispersió per al diagnòstic de diferents fallades electromecàniques en motors d'inducció. Els resultats demostren l'excellent rendiment de la metodologia de diagnòstic automàtic proposada, en ser avaluada en una gran varietat de motors amb diverses característiques constructives. / [EN] Electric motors are rotating electrical machines that allow the conversion of electrical energy into mechanical energy, which is very useful in various industrial processes, mainly to drive mechanisms and complex kinematic chains that perform a specific task. Within the different types of electric motors, induction machines have been widely used in a wide variety of industrial processes. This is mainly due to its excellent features and benefits, such as robustness, easy control, simplicity, reliability, and easy maintenance. However, despite its high robustness, this type of machine is subject to mechanical, thermal, electrical, and environmental stress under various operating conditions during its useful life, which inevitably leads to failures. The main failures that usually occur in electric induction motors are those related to their internal components, such as broken rotor bars, wear on the outer and inner races of the bearings, wear on the bearing cage, stator failures ( for example, short circuit between adjacent turns), among others. When an electric motor is operating under some fault condition, its performance may be affected, which translates into higher energy consumption, causing extra costs at the time of billing. This research thesis presents the development of an innovative methodology capable of automatically generating an adequate diagnosis of the occurrence of the most common failures that can develop in electric induction motors under various operating conditions through the analysis of the stray magnetic flux (which can be captured at the periphery of the motor frame). This is performed by using time-frequency decomposition tools, data classification tools, and signal characterization parameters. Thus, the validity of techniques based on the analysis of the stray magnetic flux for the diagnosis of different electromechanical failures in induction motors is tested. The results demonstrate the excellent performance of the proposed automatic diagnosis methodology when evaluated in a wide variety of engines with different construction characteristics. / Zamudio Ramírez, I. (2023). Diagnóstico de fallos electromecánicos en motores eléctricos mediante el análisis avanzado del flujo magnético y su implementación en hardware [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/197989

La tomografía de impedancia eléctrica (EIT) permite estimar la conductividad eléctrica interna de un cuerpo. Consiste en aplicar una corriente eléctrica sobre su frontera y medir el potencial eléctrico resultante mediante un arreglo de sensores. Es considerada como una potencial herramienta de diagnóstico médico, caracterizada principalmente por su portabilidad y relativo bajo costo. Si bien se encuentra aún en etapa de desarrollo, está comenzando a ser utilizada en centros de salud para la caracterización del aparato cardio-respiratorio y existe un creciente interés en su aplicación a las neurociencias. Por ejemplo, es posible utilizar la EIT para construir modelos virtuales de la cabeza más precisos mediante la estimación de la conductividad eléctrica de los principales tejidos de la cabeza como un conjunto de parámetros relativamente pequeño, modalidad denominada EIT paramétrico. También se puede utilizar la EIT para generar un mapa de la distribución de conductividad eléctrica interna de un objeto, llamado problema de reconstrucción en EIT. Los cambios de la conductividad eléctrica en la cabeza pueden estar asociados a la actividad neuronal, a focos epilépticos, a accidentes cerebro-vasculares o a tumores. Ambas modalidades de EIT requieren la resolución del problema directo (PD), que consiste en el cálculo de la distribución de potencial eléctrico en el objeto originada por la inyección de corriente sobre su superficie, suponiendo que la conductividad interna es conocida. La estimulación de corriente continua transcraneal (tDCS) es físicamente muy similar a la EIT, pero la corriente eléctrica es aplicada sobre el cuero cabelludo de modo de alterar la tasa de disparos de poblaciones de neuronas en una región de interés. Es una potencial alternativa al empleo de psicofármacos para tratar desórdenes como epilepsia o depresiones. En esta tesis se desarrollan y analizan nuevos métodos para distintos problemas de EIT, centrándose mayormente en aplicaciones a la cabeza humana, y de tDCS. En primer lugar, se describen soluciones analíticas y numéricas para el PD en EIT, estas últimas basadas en el método de los elementos finitos. Luego, se desarrolla un nuevo procedimiento para resolver el PD con bajo costo computacional basado en la formulación del PD en electroencefalografía (EEG). Se propone un nuevo método para determinar la forma de onda de la fuente de corriente que permite desafectar la actividad propia del cerebro con un bajo número de muestras temporales. En EIT paramétrico, se utiliza la cota de Cramér-Rao (CRB) para determinar pares de electrodos convenientes para la inyección de corriente y para analizar límites teóricos en la estimación de las conductividades del cráneo y del cuero cabelludo, modelizándolos como tejidos isótropos y anisótropos. A su vez, se propone el estimador de máxima verosimilitud (MLE) como herramienta para realizar las estimaciones. El MLE se aplica a mediciones simuladas y reales de EIT mostrando un desempeño muy cercano a los límites teóricos. Para el problema de reconstrucción en EIT se adapta el algoritmo sLORETA, muy utilizado en el problema de localización de fuentes de actividad neuronal en EEG. Además, se lo modifica levemente para incorporar la regularización espacial de Laplace. Por otro lado, se introduce la utilización de filtros espaciales adaptivos para localizar cambios de conductividad de pequeño tamaño y estimar su variación temporal. Los resultados muestran mejoras en sesgo y resolución, en comparación con algoritmos de reconstrucción típicos en EIT. Estas mejoras son potencialmente ventajosas en la detección de accidentes cerebro-vasculares y en la localización indirecta de fuentes de actividad neuronal. En tDCS, se desarrolla un nuevo algoritmo para la determinación de patrones de inyección de corriente basado en el principio de reciprocidad y que considera restricciones de seguridad y de hardware. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones muestran que el desempeño de dicho algoritmo es comparable al desempeño de algoritmos de optimización tradicionales cuyas soluciones implicarían un equipamiento comparativamente más complejo y costoso. Los métodos desarrollados en la tesis son comparados con métodos pre-existentes y validados a través de simulaciones numéricas por computadora, mediciones sobre maquetas experimentales (ó fantomas) y, de acuerdo con las posibilidades experimentales y respetando los principios de la bioética, mediciones reales sobre humanos. / Electrical impedance tomography (EIT) is a technique to estimate the electrical conductivity of an object. It consists in the application of an electric current on its boundary and the measurement of the resulting electric potential with a sensor array. In clinical practise, it is considered as a potential diagnostic tool characterized by its portability and relatively low cost. While it is still in a development stage, it is starting to be used in health centers to characterize the cardio-respiratory system. In turn, there is an increasing interest of EIT in neuroscience. For example, EIT can be used to estimate the electrical conductivity of the main tissues of the head as a set of a relatively low number of parameters, which is known as bounded or parametric EIT. This is useful for several medical imaging techniques that require realistic and accurate virtual models of the head. EIT can also be used to generate a map of the internal distribution of the electrical conductivity, known as the reconstruction problem. Tracking conductivity changes inside the head is of great interest as they may be related to neuronal activity, epileptic foci, acute stroke, or tumors. Both modalities of EIT require the solution of the EIT forward problem (FP), i.e., the computation of the electric potential distribution due to current injection on the scalp assuming that the electrical conductivity is known. The transcranial direct current stimulation (tDCS) is another technique which is physically very similar to EIT. It consists in injecting a small electric current in a convenient way such that it stimulates specific neuronal populations, increasing or decreasing their firing rate. It is considered as an alternative to psychoactive drugs in the treatment of brain disorders such as epilepsy or depression. This thesis describes the development and analysis of new methods for EIT FP, parametric EIT, reconstruction in EIT, and tDCS, focusing primarily (although not exclusively) in applications to human head. We first describe analytical and numerical approaches for the EIT FP, where the numerical approach is based on the finite element method. Then, we develop a new procedure to solve the EIT FP based on the electroencephalography (EEG) FP formulation, which results in computational advantages. We propose a new method to determine the waveform of the electric current source such that the neuronal activity of the brain can be neglected with the smallest possible number of time samples. In parametric EIT, we use the Cramér-Rao bound (CRB) to determine convenient electrode pairs for the current injection and theoretical limits in the estimation of the electrical conductivity of the main tissues of the head, which we model as isotropic and anisotropic. We propose the maximum likelihood estimator (MLE) to estimate these conductivities and we test it with simulated and real EIT measurements, showing that the MLE performs close to the CRB. We adapt the sLORETA algorithm to the reconstruction problem in EIT. This algorithm is being widely used in the source localization problem in EEG. We also slightly modify it to include the Laplace smoothing prior in the solution. Likewise, we introduce the use of adaptive spatial filters in the localization of conductivity changes and the estimation of its time courses from EIT measurements. The results show improvements over typical EIT algorithms. These improvements may benefit the early detection of acute strokes and the localization of neuronal activity using EIT. In tDCS, we develop a new algorithm to determine convenient current injection patterns. It is based on the reciprocity principle and considers hardware and safety constraints. Our simulation results show that this method performs similarly to other commonly used algorithms that require more complex and costly equipments. The methods we develop and study in this thesis are compared with pre-existing methods and are validated through numerical simulations, measurements on phantoms and, according to the experimental possibilities and bioethical principles, humans.

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Este trabajo doctoral aborda problemáticas relacionadas con el área de la acústica en especial temas relacionado con la acústica de la edificación enfatizando en el desarrollo experimental; contribuyendo al desarrollo y validación de procedimientos alternativos para la caracterización del comportamiento vibroacústico de estructuras y la caracterización de materiales. Igualmente, incluye discusiones referentes al estudio fenomenológico de la propagación de ondas sonoras en estructuras de tamaño reducido y la caracterización de materiales absorbentes por lo general usados como lámina intermedia en soluciones constructivas de suelos flotantes. El desarrollo de la investigación se plantea en seis capítulos. En el primero de ellos se explica el objeto de estudio y los antecedentes de la investigación. En segundo lugar, se abordan los conceptos generales que son utilizados en los siguientes capítulos: sistemas discretos y análisis modal, vibración y radiación en vigas, y placas, representación en el espacio-k y holografía acústica de campo cercano-NAH, Método de los Elementos Finitos-MEF y análisis estadístico de la energía-SEA. En los capítulos siguientes se presentan las contribuciones principales del trabajo. Concretamente, en el tercero, se plantea una metodología para el estudio de sistemas tipo viga y se propone un procedimiento experimental alternativo para estudiar sus formas de vibración, analizando el campo sonoro radiado por éstas. En este apartado, también, se discute la validez de los supuestos de SEA, en lo relacionado al estudio de estructuras de tamaño reducido. En el cuarto capítulo, se estudia una estructura en forma de esquina de tamaño reducido con el propósito de considerar la validez en la estimación de los indicadores del aislamiento en la transmisión acústica por vía estructural de la edificación, con énfasis en la caracterización de soluciones constructivas del tipo suelo flotante. En el capítulo quinto, se presenta un procedimiento alternativo basado en NAH para estimar la impedancia de transferencia de materiales absorbentes del tipo poroso- fibroso y se estudia la eficiencia de radiación de estos cuando son instalados sobre un piston circular plano encastrado en una pantalla infinita. En el sexto capítulo se describe un método semianalítico para obtener los parámetros elásticos de intercapas comúnmente usadas en soluciones de suelo flotante. En general, se ha utilizado el MEF como herramienta numérica para la validación de los procesos experimentales. El empleo de este método numérico adquiere mayor relevancia en el sexto capítulo, como herramienta para verificar el método semianalítico propuesto. En síntesis los procedimientos experimentales realizados son contribuciones para facilitar la caracterización vibroacústica de estructuras y la determinación de propiedades elásticas de materiales. Estos procedimientos al ser comparados con técnicas convencionales de medición ofrecen una alta relación señal a ruido, ampliación en el rango de análisis en frecuencia y al emplear secuencias pseudoaleatorias se mantiene la correlación de fase, lo cual permite estudiar temporal y espacialmente los especímenes bajo estudio.

La fitorremediación es una técnica de descontaminación de ecosistemas que aprovecha la capacidad de las plantas para acumular sustancias tóxicas en su interior sin que afecten severamente a su ciclo vital. Dicha técnica presenta un bajo impacto medioambiental, convirtiéndose en una alternativa a los métodos clásicos, más agresivos y costosos. En lo referente a metales pesados, las plantas inducen la síntesis intracelular de fitoquelatinas (PC), ligandos tiólicos que complejan los metales y los almacenan en orgánulos celulares de bajo metabolismo como las vacuolas. A pesar de las investigaciones realizadas hasta la fecha, el mecanismo de actuación de las fitoquelatinas no está totalmente establecido, incluida la secuencia de formación y la estequiometria final de los complejos PC-M. Por esta razón, resulta de gran interés estudiar estos procesos de complejación, pues sus conclusiones pueden ayudar a entender la fitorremediación y a optimizar su aplicación. Las investigaciones recogidas en esta tesis se sustentan -como metodología básica- en el análisis quimiométrico mediante MCR-ALS de los datos obtenidos de valoraciones complexométricas registradas por técnicas electroanalíticas, concluyendo con la proposición de modelos de complejación para el sistema en estudio. La elección del plomo como metal complejante se debe a su alta toxicidad y dispersión en el medio ambiente, así como por suponer un paso más en el uso de dicha metodología, pues el estudio de los sistemas PC/Pb(II) presentan problemas que la dificultan. Estos problemas son, principalmente, el desplazamiento lateral de las señales voltamperométricas que produce un decrecimiento en la linealidad de los datos obtenidos, y la presencia de señales anódicas que favorece un fuerte solapamiento entre los picos de las diferentes especies químicas; ambos problemas comprometen la aplicación del método MCR-ALS y el correcto examen de los resultados. El objetivo de esta tesis adquiere así una doble vertiente. Por un lado, para solucionar dichos problemas y, de alguna forma, ampliar la aplicabilidad de MCR-ALS a eventuales sistemas más complejos, se estudian nuevas adaptaciones metodológicas (análisis MCR-ALS de matrices espectro-voltamperométricas), herramientas (programa shiftfit, que corrige el desplazamiento de potencial de las señales voltamperométricas) y metodologías experimentales (uso de electrodos alternativos al de mercurio). Por otro lado, se procura la consecución de resultados para los propios sistemas PC/Pb(II) estudiados, es decir, la determinación de modelos de complejación lo bastante completos y sólidos para servir de apoyo a los resultados de los estudios in vivo o in vitro. Los trabajos publicados y la explicación de los resultados están organizados en tres bloques: • El primer bloque (artículo 11.1) recoge la aproximación inicial al estudio de la complejación de fitoquelatinas y ligandos relacionados con plomo utilizando la metodología básica. Los resultados ponen de relieve la relativa solvencia del procedimiento, así como el verdadero alcance de los problemas que se describen en el capítulo 5. • El segundo bloque recopila los resultados de la aplicación de las nuevas metodologías y herramientas propuestas para solucionar las insuficiencias o ambigüedades de los modelos de complejación obtenidos en el artículo anterior. Estas metodologías son el análisis quimiométrico conjunto de valoraciones registradas por polarografía y dicroísmo circular (11.2), la formulación del programa shiftfit que corrige el movimiento lateral de señales polarográficas, es decir, la falta de un valor fijo del potencial de pico (11.3) y, finalmente, el uso del electrodo de película de bismuto (BiFE) con la intención de minimizar el solapamiento que producen las señales anódicas (11.4). • Tras la aplicación de estas metodologías a sistemas sencillos, en el tercer bloque se aplican a sistemas con plomo (11.5 y 11.6), incluyendo la comparación de los diferentes modelos de complejación obtenidos en los artículos 11.1 y 11.5 para el sistema PC3/Pb(II). / Phytoremediation is a decontamination technique that takes profit by the plants ability to accumulate toxic substances without affecting severely their vital cycles. This technique presents the advantatges of being cheap and non-destructive to ecological systems. Regarding heavy metals, plants induce the intracellular synthesis of phytochelatins (PC), Cys-rich polypeptides that complex metals and storage them in cellular organelles of limited metabolism as vacuoles. Despite the research achieved to date, the mechanism of actuation of phytochelatins is not entirely established, including the sequence of formation and the final stoichiometry of the PC-M complexes. By this reason, it is of great interest to study these complexation processes, reaching conclusions that would be able to help the optimization of phytoremediation. The investigations collected in this doctoral thesis are held -as basic methodology- in the chemometric analysis through MCR-ALS of the data obtained from complexometric titrations carried out by voltammetric techniques. This methodology concludes with the proposition of complexation models for the systems under study, but when lead is used as complexing metal, PC/Pb(II) systems present problems that make it more difficult. Mainly, these problems are the lateral movement of the voltammetric signals (producing a decrease in the linearity of the data), and the presence of anodic signals that propitiate a strong overlapping between peaks of different chemical species; both troubles compromise the MCR-ALS application and the correct investigation of the results. To solve the aforementioned problems -and that way to increase the applicability of MCR-ALS to more complex systems-, some new tools have been applied for the first time: • Methodologic adaptations as the MCR-ALS simultaneous analysis of spectro- and electrochemical data (row-wise CD-DPP augmented matrices) to differenciate real chemical species from physicochemical or kinetic phenomena of the diffusion layer. • Chemometric programs as shiftfit that corrects the potential shift of the polarographic signals to obtain a matrix of corrected voltammograms with an increased linearity. • The use of the bismuth film electrode (BiFE) for complexation studies, to minimize the overlapping produced by the anodic signals.

Las técnicas de estimación de canal y de adaptación de la transmisión a las condiciones del entorno son temas de interés actual al estudiar la aplicación de técnicas de diversidad en transmisión en la tercera y cuarta generación de sistemas inalámbricos. En esta tesis se realiza un análisis del impacto del error de estimación de canal y la correlación en sistemas OFDM con diversidad en transmisión basados en codificación espacio-tiempo por bloques (STBC), se proponen técnicas de estimación de canal para estos sistemas y se propone una técnica de adaptación de la transmisión mediante la selección de código espacio-tiempo. En primer lugar, una técnica sencilla de mínimos cuadrados en el dominio de la frecuencia permite la estimación de canal en sistemas con dos antenas y constelaciones complejas, y con tres o cuatro antenas y constelaciones reales o complejas, utilizando STBCs ortogonales como bloques de entrenamiento. En segundo lugar, una representación 'sobre-completa' permite hacer una estimación diferencial de canal para un sistema con tres antenas transmisoras mediante la selección a partir de un banco de posibles estimadores, basándose en la redundancia provista por la matriz de transmisión no cuadrada del código ortogonal esporádico de tasa 3/4 para tres antenas transmisoras.En el contexto de sistemas con adaptación del transmisor, la técnica propuesta de diversidad por selección adaptativa de código espacio-tiempo se basa en el estado instantáneo del vector de canal y en un conjunto de niveles umbrales hallados fuera de línea en función del período de realimentación. Los resultados indican que esta técnica proporciona buenas prestaciones en canales correlados e incorrelados. Su aplicación a sistemas OFDM ha sido estudiada, superando a técnicas de selección de antena y a otras técnicas de transmisión adaptativa. / Channel estimation and adaptive transmission techniques are areas of increasing interest these days when considering transmit diversity systems for the 3G and 4G wireless communication systems. In this thesis an analysis of the channel estimation and channel correlation impact on transmit diversity OFDM systems based on space-time block coding (STBC) is presented, two channel estimation techniques are outlined and an adaptive space-time code selection technique is proposed. First, a simple frequency domain least square technique allows channel estimation for two transmitter systems with complex constellation, and three or four transmitter systems with real or complex constellation, using orthogonal STBCs as training blocks. Second, an 'overcomplete' representation allows a di.erential channel estimation for three transmitter systems through the instantaneous selection from a bank of estimators, based on the redundacy provided by the non-square transmission matrix of the sporadic 3/4-rate STBC for three transmitters.In the context of transmit adaptive systems, the proposed adaptive space-time code selection technique is based on both the instantaneous channel vector state and a set of predetermined threshold levels found o.-line as a function of the feedback period. Analytical and simulation results show that the proposed technique has a good performance in the presence of correlated and uncorrelated channels. Its application to OFDM systems has been considered, outperforming classical antenna selection techniques and other closed-loop adaptive transmission techniques.