Resolución de problemas de detección y clasificación mediante soluciones óptimas no supervisadas

  1. MUR GÜERRI, ÁNGEL RAMIRO
Dirigida por:
  1. Raquel Dormido Canto Directora
  2. Natividad Duro Carralero Codirectora

Universidad de defensa: UNED. Universidad Nacional de Educación a Distancia

Fecha de defensa: 17 de mayo de 2017

Tribunal:
  1. Sebastián Dormido Bencomo Presidente
  2. Gonzalo Pajares Secretario/a
  3. Jesús Antonio Vega Sánchez Vocal

Tipo: Tesis

Resumen

El problema de Ja detección de eventos en una señal o serie temporal puede ser definido como un problema de clasificación no supervisada. La detección se realiza sin tener a priori conocimiento alguno sobre Ja naturaleza de los eventos. El problema de la clasificación no supervisada de señales puede ser tratado como un problema de clasificación desecuencias temporales. Las señales se clasifican según su comportamiento. Estas pueden tener diferente duraciónsus eventos una localización tem oral variable. Ambos problemas, detección y clasificación, están relacionados y, como se aborda en esta tesis, pueden ser resueltos mediante técnicas de agrupamiento de objetos o Clustering. En este trabajo se propone utilizar el Clustering para obtener una solución optima y no supervisada. · La resolución de ambos problemas puede aplicarse a señales multicanal y resulta de interés en dominios tan variados como la bioingeniería, geofisica, fusión nuclear, etc. A partir de la detección de eventos en una señal, además de la clasificación de señales, se derivan otras aplicaciones. Por ejemplo, el análisis de los estados de una señal. Se entiende por estado la porción de señal entre dos eventos consecutivos. Cada estado de una señal puede analizarse mediante el estudio de sus componentes independientes. En esta tesis, se presenta un método para determinar su número óptimo de forma no supervisada