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Se encontraron 110737 resultados en recursos

Exclusivo BibloRed

Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En los últimos años, el análisis de componentes independientes (ICA) se ha convertido en un estándar para identificar las dimensiones relevantes de los datos en neurociencia. El ICA es un método muy fiable para analizar los datos, pero es, computacionalmente, muy costoso. El uso de ICA para el análisis en línea de los datos, utilizado en las interfaces de computación del cerebro, los resultados son casi completamente prohibitivos. Nosotros mostramos un aumento con un coste casi nulo (una tarjeta de vídeo rápida) de la velocidad de ICA en unas 25 veces. Los datos del EEG, que son una repetición de muchas señales independientes en múltiples canales, son muy adecuados para el procesamiento mediante los procesadores vectoriales incluidos en las unidades gráficas. Hemos perfilado la implementación de este algoritmo y hemos detectado dos tipos principales de operaciones responsables del cuello de botella del procesamiento y que ocupan casi el 80% del tiempo de computación: las multiplicaciones vector-matriz y matriz-matriz. Al sustituir las llamadas a funciones básicas de álgebra lineal por las rutinas CUBLAS estándar proporcionadas por los fabricantes de GPU, no aumenta el rendimiento debido a la sobrecarga de lanzamiento del kernel de CUDA. En cambio, desarrollamos una solución basada en la GPU que, comparada con las versiones originales de BLAS y CUBLAS, obtiene un aumento de 25 veces el rendimiento para el cálculo de ICA.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Presentamos una metodología formal para identificar un canal en un sistema formado por un canal de comunicación en cascada con un muestreador asíncrono. El canal se modela como un filtro multidimensional, mientras que los modelos de muestreadores asíncronos se toman de la neurociencia y las comunicaciones e incluyen neuronas de integración y disparo, moduladores sigma/delta asíncronos y osciladores generales en cascada con detectores de paso por cero. Diseñamos algoritmos de identificación de canales que recuperan una proyección del filtro o filtros sobre un espacio de señales de entrada sin pérdidas, tanto para señales de prueba escalares como vectoriales. Las señales de prueba se modelan como elementos de un espacio de Hilbert con núcleo de reproducción (RKHS) con un núcleo de Dirichlet. Bajo condiciones limitantes apropiadas sobre el ancho de banda y el orden del espacio de señales de prueba, la proyección del filtro converge a la respuesta al impulso del filtro. Demostramos que nuestros resultados son válidos para una amplia clase de RKHSs, incluyendo el espacio de señales de energía finita y limitada. También extendemos nuestros resultados de identificación de canales a circuitos ruidosos.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

El canto de los pájaros cantores juveniles es muy variable y no está bien estereotipado, una característica que dificulta su análisis con las técnicas computacionales existentes. Presentamos aquí un método adecuado para analizar dichas vocalizaciones, el reconocimiento de patrones espectrales por ventanas (WSPR). En lugar de realizar comparaciones de muestras por pares, el WSPR mide la tipicidad de una muestra con respecto a un gran conjunto de muestras. También ilustramos cómo el WSPR puede utilizarse para realizar diversas tareas, como la clasificación de muestras, la medición de la ontogenia del canto y la medición de la variabilidad del canto. Finalmente, presentamos una nueva medida, basada en WSPR, para cuantificar la complejidad aparente del canto de un pájaro.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Las imágenes térmicas infrarrojas (IR) se centran en los cambios de distribución de la temperatura en los músculos faciales y los vasos sanguíneos. Estos cambios de temperatura pueden considerarse características de textura de las imágenes. En este trabajo se realiza un estudio comparativo de dos métodos de reconocimiento facial que trabajan en el espectro térmico. En el primer enfoque, las imágenes de entrenamiento y las imágenes de prueba se procesan con la transformada wavelet de Haar y se crean las subimágenes de la banda LL y el promedio de las bandas LH/HL/HH para cada imagen facial. A continuación, se forma una matriz de confianza total para cada imagen facial tomando una suma ponderada de los valores de los píxeles correspondientes de la banda LL y la banda media. Para la extracción de características LBP, cada una de las imágenes faciales de los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba se divide en 161 subimágenes, cada una de ellas de 8 × 8 píxeles. Para cada una de estas subimágenes se extraen características LBP que se concatenan de forma. El PCA se realiza por separado en el conjunto de características individuales para reducir la dimensionalidad. Por último, se utilizan dos clasificadores diferentes, a saber, una red neuronal multicapa de avance y un clasificador de distancia mínima, para clasificar las imágenes faciales. Los experimentos se han realizado en la base de datos creada en nuestro propio laboratorio y en la base de datos de IR facial de Terravic.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

La caracterización de la conectividad cerebral entre las señales neuronales es clave para comprender la función del cerebro. Las medidas actuales, como la coherencia, se basan en gran medida en la transformada de Fourier o de ondícula, que inevitablemente asumen la estacionariedad de la señal y ponen severos límites a su resolución de tiempo-frecuencia. Aquí abordamos estos problemas introduciendo una medida de coherencia instantánea asistida por el ruido (NAIC) basada en la descomposición empírica de modos multivariantes (MEMD) acoplada a la transformada de Hilbert para lograr una representación de alta resolución de la coherencia neuronal en el tiempo. En nuestro método, se emplea primero la MEMD basada en datos, junto con la transformada de Hilbert, para proporcionar espectros de potencia de tiempo-frecuencia para los datos neuronales. Dichos espectros de potencia suelen ser escasos y de alta resolución, es decir, suelen existir muchos valores cero, lo que da lugar a problemas numéricos para calcular directamente la coherencia. Por lo tanto, proponemos añadir ruido aleatorio a los espectros, haciendo que el cálculo de la coherencia sea factible. Además, se diseña un procedimiento de aleatorización estadística para anular el efecto del ruido añadido. En primer lugar, se realizan simulaciones por ordenador para verificar la eficacia del NAIC. A continuación, se utilizan potenciales de campo locales recogidos de la corteza visual del mono macaco mientras se realiza una tarea de supresión de flashes generalizada para demostrar la utilidad de nuestro método NAIC para proporcionar una medida de coherencia de alta resolución de tiempo-frecuencia para el análisis de la conectividad de los datos neuronales.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Se sabe que la etapa de entrada del cerebelo realiza operaciones combinatorias sobre las señales de entrada. En este trabajo, se utilizaron dos tipos de modelos matemáticos para reproducir el papel de la inhibición de avance y la computación en el microcircuito de la capa granular para investigar el procesamiento del tren de espigas. Se utilizó un modelo simple de picos y un modelo biofísicamente detallado de la red para estudiar la recodificación de la señal en la capa granular y para probar observaciones como la organización centro-redonda y la hipótesis de la ventana de tiempo, además de los efectos de la plasticidad inducida. Las simulaciones sugieren que se pueden utilizar modelos neuronales simples para abstraer el fenómeno de la temporización en grandes redes, aunque se necesitaron modelos detallados para reconstruir la codificación de la población a través de los potenciales de campo local (LFP) evocados y para simular los cambios en la plasticidad sináptica. Nuestros resultados también indicaron que el código espacio-temporal de la red granular está controlado principalmente por la inhibición feed-forward de las sinapsis de las células de Golgi. La amplitud de las espigas y el número total de espigas fueron modulados por la LTP y la LTD. La reconstrucción de la LFP evocada de la capa granular sugiere que la capa granular propaga las no linealidades de las neuronas individuales. Las simulaciones indican que la red de la capa granular opera un código de población robusto para un amplio rango de intervalos, controlado por la inhibición de las células de Golgi y regulado por la excitabilidad postsináptica.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En el presente trabajo se propone una regla de suavización de fluctuaciones no lineales diversificadora de la holgura (biSDNFS) para mejorar el rendimiento de la programación de una fábrica de obleas. Esta regla se deriva de una regla de suavización de la fluctuación no lineal de un factor (1f-biNFS) maximizando dinámicamente la desviación estándar de la holgura, que ha demostrado beneficiar el rendimiento de la programación en varios estudios anteriores. La eficacia de la biSDNFS se validó con un caso simulado; se encontraron pruebas que apoyan su eficacia. También sugerimos varias direcciones en las que se puede explotar en el futuro.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Este breve estudio revisa la literatura reciente sobre estudios de conectividad cerebral. Abarca todas las formas de conectividad estática y dinámica, ya sea anatómica, funcional o efectiva. En la última década se ha visto un número cada vez mayor de estudios dedicados a deducir la conectividad funcional o efectiva, sobre todo a partir de experimentos de neuroimagen funcional. Las condiciones de estado de reposo se han convertido en un paradigma experimental dominante, y se han identificado varias redes de estado de reposo, entre ellas la prominente red de modo por defecto. Los modelos gráficos representan un vehículo conveniente para formalizar los hallazgos experimentales y para caracterizar estrecha y cuantitativamente las diversas redes identificadas. Detrás de estos conceptos abstractos se encuentran las redes anatómicas, el llamado conectoma, que también puede investigarse mediante técnicas de imagen funcional. Los estudios futuros tienen que tender un puente entre las conexiones neuronales anatómicas y las conectividades funcionales o efectivas relacionadas.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

En este trabajo se propone un enfoque de extracción de características discriminantes mediante la transformada de ondas de Gabor (GWT) no lineal para mejorar el reconocimiento facial. En primer lugar, se extraen los bloques de baja energía de las imágenes transformadas con ondículas de Gabor. En segundo lugar, se analizan las características discriminantes no lineales y se extraen de los bloques de baja energía seleccionados mediante el método Kernel Discriminative Common Vector (KDCV) generalizado. El método KDCV se amplía para incluir la función de kernel de coseno en el método de discriminación. El KDCV con los kernels de coseno se aplica entonces a los vectores de características discriminantes extraídos de baja energía para obtener el componente real de una cantidad compleja para el reconocimiento facial. Para derivar vectores discriminantes positivos del kernel, aplicamos sólo aquellos vectores propios discriminantes del kernel que están asociados con valores propios no nulos. La viabilidad del método KDCV generalizado basado en bloques de Gabor de baja energía con modelos de función de kernel de coseno ha sido probada con éxito para la clasificación utilizando las medidas de distancia L1, L2; y la medida de similitud del coseno en el reconocimiento de rostros frontales y en posición angular. Los resultados experimentales en la base de datos FRAV2D y FERET demuestran la eficacia de este nuevo enfoque.

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Por: Hindawi Publishing Corporation | Fecha: 2012

Se presenta un algoritmo optimizado de compresión de imágenes médicas basado en la transformada wavelet y la cuantificación vectorial mejorada. El objetivo del método propuesto es mantener la información relacionada con el diagnóstico de la imagen médica con una alta relación de compresión. En primer lugar, se aplica la transformación Wavelet a la imagen. Para la subbanda de frecuencia más baja de los coeficientes wavelet, se explotó un método de compresión sin pérdidas; para cada una de las subbandas de alta frecuencia, se implementó una cuantificación vectorial optimizada con un tamaño de bloque variable. En el nuevo método de cuantificación vectorial, se utilizó la dimensión fractal local (LFD) para analizar la complejidad local de cada subbanda de coeficientes wavelet. A continuación, se empleó un método de árbol cuádruple óptimo para dividir cada coeficiente wavelet, subbanda en varios tamaños de subbloques. A continuación, se utilizó un método K-means modificado, basado en la función de energía, en la fase de formación del libro de códigos. Por último, se implementó la codificación de cuantificación vectorial en diferentes tipos de sub-bloques. Para comprobar la eficacia del algoritmo propuesto, se eligieron como algoritmos de contraste JPEG, JPEG2000 y el enfoque de codificación fractal. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede mejorar el rendimiento de la compresión y lograr un equilibrio entre la relación de compresión y la calidad visual de la imagen.

Fuente: Revista Virtual Pro Formatos de contenido: Otros