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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

El algoritmo de densidad de hipótesis de probabilidad cardinalizada gamma gaussiana inversa de Wishart (GGIW-CPHD) siempre se utilizó para rastrear objetivos de grupo en presencia de mediciones desordenadas y detecciones perdidas. Se propone un algoritmo GGIW-CPHD de modelos múltiples basado en el método de aproximación gaussiana de mejor ajuste (BFG) y el filtro de seguimiento fuerte (STF) con el objetivo de corregir el defecto de que el error de seguimiento del algoritmo GGIW-CPHD aumentará cuando los objetivos del grupo maniobren. Se propone el método de aproximación gaussiana de mejor ajuste para implementar la fusión de múltiples modelos utilizando el filtro de seguimiento fuerte para corregir la matriz de covarianza prevista del componente GGIW. Se deducen las correspondientes funciones de verosimilitud para actualizar la probabilidad de múltiples modelos de seguimiento. A partir de los resultados de la simulación podemos ver que el algoritmo de seguimiento propuesto MM-GGIW-CPHD puede tratar eficazmente la combinación/desaparición de grupos y se reduce el error de seguimiento de los objetivos de grupo en la etapa de maniobra.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

En la mayoría de las aplicaciones de redes de sensores inalámbricas (WSN), los nodos sensores (SN) funcionan con baterías y la cantidad de energía consumida por los nodos de la red determina su vida útil. Para las futuras aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT), es obligatorio reducir el consumo de energía de los nodos sensores. En este trabajo se estudia un protocolo inalámbrico nRF24L01 de consumo ultrabajo para una WSN de bicicleta. El consumo de energía del nodo móvil en el carril bici se modificó combinando velocidad de datos ajustable, reposo/despertar y control de potencia de transmisión (TPC) basado en dos algoritmos. El primer algoritmo era una estimación de la distancia basada en TPC, que adoptaba una novedosa optimización híbrida de enjambre de partículas-red neuronal artificial (PSO-ANN) utilizando el indicador de intensidad de señal recibida (RSSI), mientras que el segundo algoritmo era un novedoso acelerómetro basado en TPC que utilizaba el ángulo de inclinación de la bicicleta en el carril bici. Basándose en el segundo algoritmo, se puede mejorar el consumo de energía de los nodos móviles y maestros en comparación con el primer algoritmo y el nivel de potencia transmitida constante. Además, se deriva un modelo analítico para correlacionar el consumo de energía y la velocidad de transmisión de datos del nodo móvil. Los resultados indican que el ahorro de energía basado en los dos algoritmos supera al funcionamiento convencional (es decir, sin algoritmo de reducción de potencia) en un 78%.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Basándose en el método de enfriamiento intermitente, se propone un interferómetro de fibra de cristal fotónico (PCF) cónico fundido. En el proceso de conicidad, se detiene el calentamiento y se espera a que se enfríe a diferentes longitudes de conicidad. Se repite el calentamiento y el enfriamiento hasta que la conicidad alcanza la longitud esperada. En comparación con el método de conicidad fundida ordinario, el contraste de franja de los espectros de transmisión de este sensor es de 15,06 dB. Se obtienen los espectros de transmisión en diferentes concentraciones de solución de glicerol y se estudia la sensibilidad cruzada de temperatura del sensor. Los resultados experimentales muestran que a medida que aumenta el índice de refracción externo, los espectros de transmisión del sensor se desplazan hacia longitudes de onda más largas. En la solución de glicerol de medición, la sensibilidad al índice de refracción del sensor puede alcanzar 797,674 nm/RIU, y la sensibilidad a la temperatura es de sólo 0,00125 nm/°C.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

La detección de depósitos de cera en tuberías no metálicas es un requisito importante en la industria petrolera. En este artículo se desarrolla un sensor ECT (tomografía de capacitancia eléctrica) para la detección de depósitos de cera en tuberías no metálicas. Se establecieron cuatro modelos de cera con diferentes concentraciones para la detección. Estos modelos se analizaron mediante simulaciones y experimentos prácticos simultáneamente y se compararon los datos. Se aplica un algoritmo lineal de retroproyección para reconstruir la imagen con datos simulados y experimentales. Se demostró la comparación de imágenes binarias con diferentes concentraciones de flujo estratificado; esto ilustra que la diferencia de concentración entre los resultados experimentales y la distribución del perfil es inferior al 1,2%. Los resultados experimentales indican que el sistema ECT es válido y factible para detectar el grado de deposición de cera en las tuberías no metálicas.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Dado que las señales de fallo débiles a menudo conducen a errores de juicio y otros problemas para la selección de la línea defectuosa en sistemas de pequeña corriente a tierra, este trabajo propone un nuevo método de selección de la línea defectuosa basado en el sistema biestable de escala variable (VSBS). En primer lugar, se adopta el VSBS para analizar la corriente transitoria de secuencia cero (TZSC) con diferente relación de escala de variedad de frecuencia e intensidad de ruido, y los resultados muestran que el VSBS puede extraer eficazmente las tendencias de variación de la etapa inicial de la TZSC. En segundo lugar, la TZSC se introduce en la VSBS para su cálculo con ecuaciones Runge-Kutta, y la señal de salida se elige como las corrientes características. Por último, los coeficientes de correlación de cada corriente característica de línea se utilizan como índice de un nuevo criterio de selección de líneas defectuosas. Un gran número de experimentos de simulación demuestran que el método propuesto puede seleccionar con precisión la línea defectuosa y extraer señales de fallo débiles en un entorno con mucho ruido.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

La monitorización cuantitativa de la respiración, la succión y la deglución es necesaria para predecir los resultados del neurodesarrollo de los recién nacidos. En particular, la coordinación del tiempo de respiración con respecto al ciclo de succión es crucial. En este trabajo, presentamos la caracterización de un flujómetro de bajo coste diseñado para el registro no invasivo del patrón respiratorio durante la alimentación con biberón. El transductor está diseñado para ser integrado en un biberón comercial también instrumentado con un sistema de monitorización de la succión. El flujómetro consta de dos transistores (cuerpos calientes) alimentados a corriente constante, que se colocan en un conducto utilizado para transportar el flujo inspiratorio y espiratorio procedente de las fosas nasales del recién nacido. Se analiza el diseño del transductor, su calibración estática y su tiempo de respuesta. Además, se utilizó un simulador de pulmón activo hecho a medida para realizar una evaluación de la viabilidad del flujómetro propuesto para la monitorización respiratoria de patrones respiratorios neonatales. El flujómetro tiene un umbral de discriminación <0,5 L-min-1 y un tiempo de respuesta de 347±12 ms. El periodo respiratorio estimado por el transductor propuesto se comparó con el medido por un flujómetro de alto rendimiento, utilizado como referencia: el error absoluto medio fue <11%. Los resultados pusieron de manifiesto la capacidad del dispositivo para seguir patrones respiratorios a frecuencias típicas de la respiración neonatal.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

El sistema de rehabilitación asistida por robot basado en la interfaz cerebro-ordenador (BCI) es una solución aplicable a los supervivientes de ictus con un brazo hemiparético que funciona mal. La técnica clave para el sistema de rehabilitación es la extracción de características de la electroencefalografía de imágenes motoras (MI-EEG), que es una señal no lineal, variable en el tiempo y no estacionaria con notables características de tiempo-frecuencia. Aunque algunas personas se han esforzado por explorar la naturaleza no lineal desde la perspectiva del aprendizaje múltiple, apenas tienen en cuenta tanto la característica de tiempo-frecuencia como la naturaleza no lineal. En este artículo se propone un nuevo método de extracción de características basado en el algoritmo de incrustación lineal local (LLE) y la DWT. El análisis multiescala multirresolución se implementa para MI-EEG mediante DWT. Se aplica LLE a los componentes de aproximación para extraer las características no lineales, y se calculan las estadísticas de los componentes de detalle para obtener las características de tiempo-frecuencia. A continuación, las dos características se combinan en serie. Se optimiza una red neuronal de retropropagación mediante un algoritmo genético y se emplea como clasificador para evaluar la eficacia del método propuesto. Los resultados experimentales de la validación cruzada de 10 veces en un conjunto de datos público de la competición BCI muestran que las características no lineales muestran visualmente una distribución de agrupación obvia y las características fusionadas mejoran la precisión y la estabilidad de la clasificación. Este artículo logra con éxito la aplicación del aprendizaje múltiple en BCI.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Abordamos el problema de la detección de movimiento oscilatorio de baja amplitud mediante diferentes sensores de bajo coste: un acelerómetro MEMS LIS3LV02DQ, una cámara de alcance Microsoft Kinect v2 y un receptor GPS uBlox 6. Se realizaron varias pruebas utilizando una mesa vibratoria unidireccional con diferentes frecuencias de oscilación (en el rango 1,5-3 Hz) y pequeñas amplitudes de desafío (0,02 m y 0,03 m). Se utilizó una cámara de alta resolución Mikrotron EoSens para obtener datos de referencia. Se desarrolló una herramienta de software específica para recuperar los resultados de Kinect v2. Se emplearon las capacidades del algoritmo VADASE para procesar las observaciones del receptor GPS uBlox 6. En el intervalo de tiempo investigado (del orden de decenas de segundos) los resultados obtenidos indican que se detectaron desplazamientos con una resolución de fracciones de milímetros con el acelerómetro MEMS y Kinect v2 y de pocos milímetros con uBlox 6. El acelerómetro MEMS muestra el menor ruido pero un sesgo significativo, mientras que Kinect v2 y uBlox 6 parecen más estables. Los resultados sugieren la posibilidad de integrar sensores tanto para aplicaciones de interior (acelerómetro MEMS Kinect v2) como de exterior (acelerómetro MEMS uBlox 6) y parecen prometedores para aplicaciones de monitorización estructural.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

El presente estudio investiga la identificación de parámetros y el comportamiento dinámico de la torre de un puente de vano largo basándose en la salida de un sistema de monitorización de la salud del sistema de posicionamiento global (GPS). Se utiliza el algoritmo de decremento aleatorio (RD) para estimar la respuesta al impulso del desplazamiento de la torre. Se aplican tres métodos para extraer el comportamiento dinámico, incluyendo el método de mínimos cuadrados exponenciales complejos (LSCE), el método de la envolvente de Hilbert (HEM) y el algoritmo de realización de eigensystems (ERA). Los resultados revelan que los métodos HEM y LSCE son más adecuados para extraer la frecuencia fundamental y las relaciones modales y de amortiguamiento de la torre. Además, las propiedades dinámicas y el análisis estadístico de series temporales de las mediciones GPS ilustran que las cargas de tráfico tienen un impacto muy significativo en las prestaciones semiestáticas y dinámicas.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2016

Con el objetivo de resolver el problema de los "puntos calientes" en las redes de sensores inalámbricos de energía heterogénea, se propone un algoritmo de enrutamiento de redes de sensores heterogéneas con energías multinivel basado en la agrupación desigual. En este algoritmo, la heterogeneidad energética de los nodos se refleja plenamente en el mecanismo de elección de las cabezas de clúster. Optimiza el radio de competencia de las cabezas de clúster en función de la energía residual de los nodos. Este tipo de agrupación desigual prolonga la vida útil de las cabezas de clúster con energías residuales más bajas o cercanas a los nodos sumideros. En la etapa de transmisión de datos, se adopta el modo de transmisión multisalto híbrido, y la elección del enrutamiento al siguiente salto tiene plenamente en cuenta los factores de las energías residuales y las distancias entre los nodos. Los resultados de la simulación muestran que la introducción de un mecanismo de agrupación desigual y la optimización del radio de competencia de las cabezas de agrupación prolongan significativamente la vida útil de la red y mejoran la eficiencia de la transmisión de datos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros