Describe detalladamente las bases teóricas de un algoritmo que implementa una máquina de aprendizaje conocido como el algoritmo de la Máquina de Soporte Vectorial que ha demostrado tener mejores resultados para la extracción de patrones de datos y tareas de clasificación que otros modelos conocidos. Para demostrar estos resultados presenta la implementación del modelo aplicado al problema de detección de personas en imágenes de intensidad que comúnmente se utiliza en sistemas de seguridad y video vigilancia. / Tesis

Ingeniero Civil Eléctrico / La energía eléctrica es una de las formas de energía más usadas por el ser humano. Sin ella muchas de las comodidades a las que se está habituado desaparecerían. Sin embargo uno de sus mayores consumidores es la industria, donde tan solo la idea de una mala calidad de suministro sostenida en el tiempo podría causar una gran conmoción. Es por eso que los sistemas de generación de esta energía deben ser monitoreados constantemente en búsqueda de posibles fallas o anomalías que pongan en peligro la disponibilidad de los equipos eléctricos ahí usados, en especial de las máquinas usadas para la generación. Los generadores sincrónicos son las máquinas rotatorias más usadas en la industria de la generación de energía eléctrica, es por eso que el diagnóstico de fallas para estos equipos toma gran importancia a nivel mundial. En el presente trabajo de título se diseña un algoritmo de diagnóstico de fallas orientado a detectar y clasificar fallas de tipo monofásicas para máquinas sincrónicas de polos salientes, monitoreando las corrientes de estator trifásicas y la corriente de campo. Está basado en el uso de una novedosa técnica de aprendizaje supervisado llamada Máquina de Vectores de Soporte (SVM), la cual, mediante su sistema de implementación uno contra el resto es capaz de clasificar el estado de la máquina en 4 clases distintas: sano , falla clase 1 , falla clase 2 y falla clase 3 . La SVM recibe como entrada los llamados atributos de falla, variables que se obtienen a partir de las corrientes monitoreadas y se caracterizan por poseer la información suficiente para que la SVM pueda resolver el problema de clasificación planteado. Los atributos son obtenidos a través del análisis de las corrientes de estator y de campo. Consisten en un conjunto formado por distintas frecuencias de falla (obtenidas mediante la Transformada de Fourier de las distintas señales de entrada) como también de amplitudes o características de las corrientes en el tiempo. Los datos de operación de la máquina sincrónica que son usados para entrenar, probar y validar el algoritmo de diagnóstico se obtienen a partir de simulaciones del modelo basado en la representación del Voltaje detrás de la Reactancia, este modelo implementa una novedosa forma de subdividir los devanados de estator de la máquina con el fin de simular fallas internas. El algoritmo es validado usando datos contaminados con ruido blanco Gaussiano en distintos niveles, logrando una tasa correcta de clasificación del 97:5% para datos contaminados con ruido S=N = 30[dB], lo que indica que el método propuesto es robusto ante perturbaciones y podría ser aplicado experimentalmente en el diagnóstico de fallas monofásicas en máquinas sincrónicas de polos salientes.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Plantea la construcción de un modelo de predicción usando una técnica de minería de datos, el cual después de un estudio realizado se perfila como uno de las mejores técnicas de predicción, por encima de muchos. Como caso práctico, este modelo se aplica usando proyectos de software desarrollados en una entidad financiera, obteniendo unos resultados muy alentadores. / Tesis

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Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño. / Trabajo de suficiencia profesional

Predecir el precio de una acción es un tema muy importante en el mundo financiero, debido a que mediante ella se puede generar una estrategia de inversión y obtener muchas ganancias. El comportamiento de los precios de las acciones sigue una distribución muy compleja, siendo afectadas por factores internos de las compañías, tales como decisiones gerenciales, y también por factores externos, como el estado del mercado en un momento dado. El sector minero es considerado uno de los sectores más volátiles dentro de la bolsa, y frecuentemente atrae a los inversionistas más arriesgados que desean obtener rápidas ganancias; sin embargo no se han encontrado estudios que se hayan enfocado en este sector. La precisión de los modelos de machine learning dependen de la correcta elección de las variables y técnicas a utilizar, así como también del pre procesamiento que se realice a la data antes de ser ingresada al modelo, es por esto que en el presente trabajo se realizó una encuesta a expertos de inversión en la bolsa de valores sobre las variables influyentes en el comportamiento de una acción minera, producto de ello se identificaron variables como el precio de los metales, precio de los índices y precio del dólar; las cuales, junto a las variables fundamentales y técnicas, participaron en la selección de variables mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson en cada una de ellas. Las variables resultantes fueron ingresadas posteriormente al modelo híbrido propuesto, donde las salidas de cada una de las técnicas de machine learning utilizadas (redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial para regresión y red neuronal de base radial) formaban parte de la entrada hacia una red neuronal artificial, considerada como técnica principal debido a que alcanzaba los mejores resultados en la fase experimental. Para validar el sistema se consideró el dataset de las empresas Buenaventura, Southern Copper, Fortuna Silver Mines, Barrick Gold Corporation y BHP Billiton Limited; que alcanzaron un MAPE de 1.666, 1.470, 1.375, 2.567 y 0.998 respectivamente, y un promedio de error de 1.615%, lo que demuestra una gran mejora con respecto al 5.4% de error obtenido en el sector más cercano (petrolero). / Tesis

El propòsit d'aquesta tesi és examinar les aportacions a l'estudi de la predicció de la taxa de canvi basada en l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic. Aquestes aportacions es veuen facilitades i millorades per l'ús de variables econòmiques, indicadors tècnics i variables de tipus ‘business and consumer survey’. Aquesta investigació s’organitza entorn d’una recopilació de quatre articles. L'objectiu de cadascun dels quatre treballs de recerca d'aquesta tesi és el de contribuir a l'avanç del coneixement sobre els efectes i mecanismes mitjançant els quals l'ús de variables econòmiques, indicadors tècnics, variables de tipus ‘business and consumer survey’, i la selecció dels paràmetres de models predictius són capaços de millorar les prediccions de la taxa de canvi. Fent ús d'una tècnica de predicció no lineal, el primer article d'aquesta tesi es centra majoritàriament en l'impacte que tenen l'ús de variables econòmiques i la selecció dels paràmetres dels models en les prediccions de la taxa de canvi per a dos països. L'últim experiment d'aquest primer article fa ús de la taxa de canvi del període anterior i d'indicadors econòmics com a variables d'entrada en els models predictius. El segon article d'aquesta tesi analitza com la combinació de mitjanes mòbils, variables de tipus ‘business and consumer survey’ i la selecció dels paràmetres dels models milloren les prediccions del canvi per a dos països. A diferència del primer article, aquest segon treball de recerca afegeix mitjanes mòbils i variables de tipus ‘business and consumer survey’ com a variables d'entrada en els models predictius, i descarta l'ús de variables econòmiques. Un dels objectius d'aquest segon article és determinar el possible impacte de les variables de tipus ‘business and consumer survey’ en les taxes de canvi. El tercer article d'aquesta tesi té els mateixos objectius que el segon, però amb l'excepció que l'anàlisi abasta les taxes de canvi de set països. El quart article de la tesi compta amb els mateixos objectius que l'article anterior, però amb la diferència que fa ús d'un sol indicador tècnic. En general, l'enfocament d'aquesta tesi pretén examinar diferents alternatives per a millorar les prediccions del tipus de canvi a través de l'ús de màquines de suport vectorial. Una combinació de variables i la selecció dels paràmetres dels models predictius ajudaran a aconseguir aquest propòsit. / El propósito de esta tesis es examinar las aportaciones al estudio de la predicción de la tasa de cambio basada en el uso de técnicas de aprendizaje automático. Dichas aportaciones se ven facilitadas y mejoradas por el uso de variables económicas, indicadores técnicos y variables de tipo ‘business and consumer survey’. Esta investigación está organizada en un compendio de cuatro artículos. El objetivo de cada uno de los cuatro trabajos de investigación de esta tesis es el de contribuir al avance del conocimiento sobre los efectos y mecanismos mediante los cuales el uso de variables económicas, indicadores técnicos, variables de tipo ‘business and consumer survey’, y la selección de los parámetros de modelos predictivos son capaces de mejorar las predicciones de la tasa de cambio. Haciendo uso de una técnica de predicción no lineal, el primer artículo de esta tesis se centra mayoritariamente en el impacto que tienen el uso de variables económicas y la selección de los parámetros de los modelos en las predicciones de la tasa de cambio para dos países. El último experimento de este primer artículo hace uso de la tasa de cambio del periodo anterior y de indicadores económicos como variables de entrada en los modelos predictivos. El segundo artículo de esta tesis analiza cómo la combinación de medias móviles, variables de tipo ‘business and consumer survey’ y la selección de los parámetros de los modelos mejoran las predicciones del cambio para dos países. A diferencia del primer artículo, este segundo trabajo de investigación añade medias móviles y variables de tipo ‘business and consumer survey’ como variables de entrada en los modelos predictivos, y descarta el uso de variables económicas. Uno de los objetivos de este segundo artículo es determinar el posible impacto de las variables de tipo ‘business and consumer survey’ en las tasas de cambio. El tercer artículo de esta tesis tiene los mismos objetivos que el segundo, pero con la salvedad de que el análisis abarca las tasas de cambio de siete países. El cuarto artículo de esta tesis cuenta con los mismos objetivos que el artículo anterior, pero con la diferencia de que hace uso de un solo indicador técnico. En general, el enfoque de esta tesis pretende examinar diferentes alternativas para mejorar las predicciones del tipo de cambio a través del uso de máquinas de soporte vectorial. Una combinación de variables y la selección de los parámetros de los modelos predictivos ayudarán a conseguir este propósito. / The purpose of this thesis is to examine the contribution made by machine learning techniques on exchange rate forecasting. Such contributions are facilitated and enhanced by the use of fundamental economic variables, technical indicators and business and consumer survey variables as inputs in the forecasting models selected. This research has been organized in a compendium of four articles. The aim of each of these four articles is to contribute to advance our knowledge on the effects and means by which the use of fundamental economic variables, technical indicators, business and consumer surveys, and a model’s free-parameters selection is capable of improving exchange rate predictions. Through the use of a non-linear forecasting technique, one research paper examines the effect of fundamental economic variables and a model’s parameters selection on exchange rate forecasts, whereas the other three articles concentrate on the effect of technical indicators, a model’s parameters selection and business and consumer surveys variables on exchange rate forecasting. The first paper of this thesis has the objective of examining fundamental economic variables and a forecasting model’s parameters in an effort to understand the possible advantages or disadvantages these variables may bring to the exchange rate predictions in terms of forecasting performance and accuracy. The second paper of this thesis analyses how the combination of moving averages, business and consumer surveys and a forecasting model’s parameters improves exchange rate predictions. Compared to the first paper, this second paper adds moving averages and business and consumer surveys variables as inputs to the forecasting model, and disregards the use of fundamental economic variables. One of the goals of this paper is to determine the possible effects of business and consumer surveys on exchange rates. The third paper of this thesis has the same objectives as the second paper, but its analysis is expanded by taking into account the exchange rates of 7 countries. The fourth paper in this thesis takes a similar approach as the second and third papers, but makes use of a single technical indicator. In general, this thesis focuses on the improvement of exchange rate predictions through the use of support vector machines. A combination of variables and a model’s parameters selection enhances the way to achieve this purpose.

La correcta qualificació de risc de crèdit d'un emissor és un factor crític en l’economia actual. Aquest és un punt d’acord entre professionals i acadèmics. Actualment, des dels mitjans de comunicació s’han difós sovint notícies d'impacte provocades per agències de ràting. És per aquest motiu que treball d'anàlisi realitzat per experts financers aporta importants recursos a les empreses de consultoria d'inversió i agències qualificadores. Avui en dia, hi ha molts avenços metodològics i tècnics que permeten donar suport a la tasca que fan els professionals de la qualificació de la qualitat de crèdit dels emissors. Tanmateix encara queden molts buits per completar i àrees a desenvolupar per tal què aquesta tasca sigui tan precisa com cal. D'altra banda, els sistemes d'aprenentatge automàtic basats en funcions nucli, particularment les Support Vector Machines (SVM), han donat bons resultats en problemes de classificació quan les dades no són linealment separables o quan hi ha patrons amb soroll. A més, al usar estructures basades en funcions nucli és possible tractar qualsevol espai de dades, ampliant les possibilitats per trobar relacions entre els patrons, tasca que no resulta fàcil amb tècniques estadístiques convencionals. L’objectiu d'aquesta tesi és examinar les aportacions que s'han fet en la rèplica de ràting, i alhora, examinar diferents alternatives que permetin millorar l'acompliment de la rèplica amb SVM. Per a això, primer s'ha revisat la literatura financera amb la idea d'obtenir una visió general i panoràmica dels models usats per al mesurament del risc de crèdit. S'han revisat les aproximacions de mesurament de risc de crèdit individuals, utilitzades principalment per a la concessió de crèdits bancaris i per l'avaluació individual d'inversions en títols de renda fixa. També s'han revisat models de carteres d'actius, tant aquells proposats des del món acadèmic com els patrocinats per institucions financeres. A més, s'han revisat les aportacions dutes a terme per avaluar el risc de crèdit usant tècniques estadístiques i sistemes d'aprenentatge automàtic. S'ha fet especial èmfasi en aquest últim conjunt de mètodes d'aprenentatge i en el conjunt de metodologies usades per realitzar adequadament la rèplica de ràting. Per millorar l'acompliment de la rèplica, s'ha triat una tècnica de discretització de les variables sota la suposició que, per emetre l'opinió tècnica del ràting de les companyies, els experts financers en forma intuïtiva avaluen les característiques de les empreses en termes intervalars. En aquesta tesi, per fer la rèplica de ràting, s'ha fet servir una mostra de dades de companyies de països desenvolupats. S'han usat diferents tipus de SVM per replicar i s'ha exposat la bondat dels resultats d'aquesta rèplica, comparant-la amb altres dues tècniques estadístiques àmpliament usades en la literatura financera. S'ha concentrat l'atenció de la mesura de la bondat de l'ajust dels models en les taxes d'encert i en la forma en què es distribueixen els errors. D'acord amb els resultats obtinguts es pot sostenir que l'acompliment de les SVM és millor que el de les tècniques estadístiques usades en aquesta tesi, i després de la discretització de les dades d'entrada s'ha mostrat que no es perd informació rellevant en aquest procés. Això contribueix a la idea que els experts financers instintivament realitzen un procés similar de discretització de la informació financera per lliurar la seva opinió creditícia de les companyies qualificades. / La correcta calificación de riesgo crediticio de un emisor es un factor crítico en nuestra actual economía. Profesionales y académicos están de acuerdo en esto, y los medios de comunicación han difundido mediáticamente eventos de impacto provocados por agencias de rating. Por ello, el trabajo de análisis del deudor realizado por expertos financieros conlleva importantes recursos en las empresas de consultoría de inversión y agencias calificadoras. Hoy en día, muchos avances metodológicos y técnicos permiten el apoyo a la labor que hacen los profesionales en de calificación de la calidad crediticia de los emisores. No obstante aún quedan muchos vacíos por completar y áreas que desarrollar para que esta tarea sea todo lo precisa que necesita. Por otra parte, los sistemas de aprendizaje automático basados en funciones núcleo, particularmente las Support Vector Machines (SVM), han dado buenos resultados en problemas de clasificación cuando los datos no son linealmente separables o cuando hay patrones ruidosos. Además, al usar estructuras basadas en funciones núcleo resulta posible tratar cualquier espacio de datos, expandiendo las posibilidades para encontrar relaciones entre los patrones, tarea que no resulta fácil con técnicas estadísticas convencionales. El propósito de esta tesis es examinar los aportes que se han hecho en la réplica de rating, y a la vez, examinar diferentes alternativas que permitan mejorar el desempeño de la réplica con SVM. Para ello, primero se ha revisado la literatura financiera con la idea de obtener una visión general y panorámica de los modelos usados para la medición del riesgo crediticio. Se han revisado las aproximaciones de medición de riesgo crediticio individuales, utilizadas principalmente para la concesión de créditos bancarios y para la evaluación individual de inversiones en títulos de renta fija. También se han revisado modelos de carteras de activos, tanto aquellos propuestos desde el mundo académico como los patrocinados por instituciones financieras. Además, se han revisado los aportes llevados a cabo para evaluar el riesgo crediticio usando técnicas estadísticas y sistemas de aprendizaje automático. Se ha hecho especial énfasis en este último conjunto de métodos de aprendizaje y en el conjunto de metodologías usadas para realizar adecuadamente la réplica de rating. Para mejorar el desempeño de la réplica, se ha elegido una técnica de discretización de las variables bajo la suposición de que, para emitir la opinión técnica del rating de las compañías, los expertos financieros en forma intuitiva evalúan las características de las empresas en términos intervalares. En esta tesis, para realizar la réplica de rating, se ha usado una muestra de datos de compañías de países desarrollados. Se han usado diferentes tipos de SVM para replicar y se ha expuesto la bondad de los resultados de dicha réplica, comparándola con otras dos técnicas estadísticas ampliamente usadas en la literatura financiera. Se ha concentrado la atención de la medición de la bondad del ajuste de los modelos en las tasas de acierto y en la forma en que se distribuyen los errores. De acuerdo con los resultados obtenidos se puede sostener que el desempeño de las SVM es mejor que el de las técnicas estadísticas usadas en esta tesis; y luego de la discretización de los datos de entrada se ha mostrado que no se pierde información relevante en dicho proceso. Esto contribuye a la idea de que los expertos financieros instintivamente realizan un proceso similar de discretización de la información financiera para entregar su opinión crediticia de las compañías calificadas. / Proper credit rating of an issuer is a critical factor in our current economy. Professionals and academics agree on this, and the media have spread impact events caused by rating agencies. Therefore, the analysis performed by the debtor's financial experts has significant resources on investment consulting firms and rating agencies. Nowadays, many methodological and technical exist to support the professional qualification of the credit quality of issuers. However there are still many gaps to complete and areas to develop for this task to be as precise as needed. Moreover, machine learning systems based on core functions, particularly Support Vector Machines (SVM) have been successful in classification problems when the data are not linearly separable or when noisy patterns are used. In addition, by using structures based on kernel functions is possible to treat any data space, expanding the possibilities to find relationships between patterns, a task that is not easy with conventional statistical techniques. The purpose of this thesis is to examine the contributions made in the replica of rating, and, to look at different alternatives to improve the performance of prediction with SVM. To do this, we first reviewed the financial literature and overview the models used to measure credit risk. We reviewed the approaches of individual credit risk measurement, used principally for the lending bank and the individual assessment of investments in fixed income securities. Models based on portfolio of assets have also been revised, both those proposed from academia such as those used by financial institutions. In addition, we have reviewed the contributions carried out to assess credit risk using statistical techniques and machine learning systems. Particular emphasis has been placed on learning methods methodologies used to perform adequately replicate rating. To improve the performance of replication, a discretization technique has been chosen for the variables under the assumption that, for the opinion of the technical rating companies, financial experts intuitively evaluate the performances of companies in intervalar terms. In this thesis, for rating replication, we used a data sample of companies in developed countries. Different types of SVM have been used to replicate and discussed the goodness of the results of the replica, compared with two other statistical techniques widely used in the financial literature. Special attention has been given to measure the goodness of fit of the models in terms of rates of success and how they errors are distributed. According to the results it can be argued that the performance of SVM is better than the statistical techniques used in this thesis. In addition, it has been shown that in the process of discretization of the input data no-relevant information is lost. This contributes to the idea that financial experts instinctively made a similar process of discretization of financial information to deliver their credit opinion of the qualified companies.

[EN] Broadband Internet access connections allow Internet Service Providers (ISP) to offer several types of services to home customers such as data, voice over IP (VoIP), Internet protocol television (IPTV) and now 3D Internet protocol television (3D- IPTV). That is why the number of IPTV service providers is increasing conside- rably in recent years. Thanks to the evolution at many levels of the communication systems, communication networks and devices, to deliver these services is possible, but the maximum quality is not always guaranteed. For this reason, one of the main issues to be considered by the IPTV service providers is to guarantee the Quality of Experience (QoE) perceived by the end user. In order to achieve this goal, in this PhD Thesis we propose an intelligent management system based on inductive prediction methods to guarantee the QoE of the end-user. One of the important aspects to be considered in the development of the management system is to include all the parameters that affect the QoE. With this purpose, we will analyze the parameters that affect the degradation of the video stream received by the end user through the IPTV service. At the network level, we will identify the main parameters which affect the Quality of Service (QoS), such as jitter, delay, lost packets and bandwidth. At the user level, these parameters affect to the subjective perception of the user when watching the video. We also checked that effects derived from the compression, quantization, and bitrate affect this perception too. / [ES] Las conexiones de acceso a Internet de banda ancha permiten a los Internet Service Provider (ISP) ofrecer servicios a los hogares tales como datos, Voice on IP (VoIP), Televisión sobre IP (IPTV) y actualmente 3D-TV sobre IP (3D-IPTV). Es por esto que el número de proveedores de servicios de IPTV está aumentando considerable- mente en los últimos años. Gracias a la evolución tanto a nivel de sistemas, como de redes de comunicación como de dispositivos, la entrega de este tipo de servicios es posible pero no siempre con las máximas garantías de calidad. Por este motivo, una de las principales cuestiones a tener en cuenta por parte del proveedor de servicios de IPTV es garantizar la calidad de experiencia (Quality of Experience (QoE)) percibida por el usuario final. Para conseguir este objetivo, en la siguiente tesis doctoral se propone un sistema de gestión inteligente basado en métodos induc- tivos de predicción para garantizar la QoE del usuario final. Uno de los aspectos importantes a tener en cuenta en el desarrollo del sistema de gestión es el incluir los parámetros que afectan a la QoE. Para ello, se analizarán aquellos parámetros que afecten a la degradación del flujo de vídeo recibido por el usuario final a tra- vés del servicio de IPTV. A nivel de red, se identificarán dichos parámetros como aquellos que afectan a la calidad de Servicio (Quality of Service (QoS)) como son el jitter, el retardo, los paquetes perdidos y el ancho de banda principalmente. A nivel de usuario, estos parámetros afectan a la percepción subjetiva del usuario al visualizar el vídeo. Comprobamos como efectos derivados de la compresión, la cuantificación, el bitrate, etc, afectan también a dicha percepción. / [CA] Les connexions d'accés a Internet de banda ampla permeten als Proveïdors de Ser- vicis d'Internet (ISP) oferir servicis a les llars com ara dades, veu sobre IP (VoIP), Televisió sobre IP (IPTV) i actualment 3D-TV sobre IP (3D-IPTV). És per açò que el nombre de proveïdors de servicis d'IPTV està augmentant considerablement en els últims anys. Gràcies a l'evolució tant a nivell de sistemes, com de xarxes de comunicació com de dispositius, l'entrega d'este tipus de servicis és possible però no sempre amb les màximes garanties de qualitat. Per este motiu, una de les principals qüestions a tindre en compte per part del proveïdor de servicis d'IPTV és garantir la qualitat d'experiència (Quality of Experience, QoE) percebuda per l'usuari final. Per a aconseguir este objectiu, en la següent tesi doctoral es proposa un sistema de gestió intel·ligent basat en mètodes inductius de predicció per a garantir la QoE de l'usuari final. Un dels aspectes importants a tindre en compte en el desenrotllament del sistema de gestió es incloure els paràmetres que afecten la QoE. Per a això, s'analitzaran aquells paràmetres que afecten la degradació del flux de vídeo rebut per l'usuari final a través del servici d'IPTV. A nivell de xar- xa, s'identificaran dits paràmetres com aquells que afecten la qualitat de Servici (Quality of Service, QoS) com són el jitter, el retard, els paquets perduts i l'ample de banda principalment. A nivell d'usuari, estos paràmetres afecten la percepció subjectiva de l'usuari al visualitzar el vídeo. Comprovem com efectes derivats de la compresió, la quantificació, el bitrate, etc, afecten també a dita percepció. / Cánovas Solbes, A. (2016). Diseño y Desarrollo de un Sistema de Gestión Inteligente de QoE para Redes HD y Estereoscópicas IPTV [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/65074