Lun | Mar | Mié | Jue | Vie | Sáb | Dom |
---|---|---|---|---|---|---|
1
|
2
|
3
|
4
| |||
5
Fecha :
Lunes, 05 de Febrero de 2024
|
6
Fecha :
Martes, 06 de Febrero de 2024
|
7
Fecha :
Miércoles, 07 de Febrero de 2024
|
8
Fecha :
Jueves, 08 de Febrero de 2024
|
10
|
11
| |
12
Fecha :
Lunes, 12 de Febrero de 2024
|
13
Fecha :
Martes, 13 de Febrero de 2024
|
14
Fecha :
Miércoles, 14 de Febrero de 2024
|
17
|
18
| ||
24
|
25
| |||||
E.T.S.I.I. - Seminario G1.83
En amplios campos de la ciencia y la ingeniería aparecen descritas diversas magnitudes físicas como funciones del tiempo (a veces también del espacio o de otras variables). Para su mejor interpretación y manejo es habitual transformar dichas funciones a un nuevo dominio espectral, adoptando entonces la forma de funciones de la frecuencia. El anterior proceso, denominado análisis espectral, utiliza como herramienta básica la transformada de Fourier (FT: Fourier Transform). En el caso de que la señal tenga un comportamiento cambiante a lo largo del tiempo suele recurrirse a realizar la FT sobre sucesivas ventanas de corta duración (STFT: Short-Time Fourier Transform). Sin embargo la resolución tiempo-frecuencial de la STFT está limitada por un cierto “principio de incertidumbre” que no permite alta resolución simultánea en tiempo y frecuencia.
Para sortear este problema, se suele utilizar una variante de la STFT denominada transformada onduleta (WT: Wavelet Transform). Sin embargo, en el caso de señales moduladas (AM, FM, etc.) las anteriores transformaciones no permiten obtener aspectos relevantes de la señal por lo que se suele recurrir a la transformada de Hilbert (HT: Hilbert Transform).
Pero la aplicación directa de la HT lleva en muchos casos a resultados con frecuencias negativas y de difícil interpretación. Para solventar este problema se ha propuesto la descomposición de la señal en otras funciones elementales (EMD: Empirical Mode Decomposition); la aplicación de la HT a cada una de los componentes obtenidos; y la agregación de los distintos espectros. Ese proceso es denominado la transformada de Hilbert-Huang (HHT: Hilbert-Huang Transform).
Por otra parte la técnica EMD necesaria para la obtención de la HHT, tiene también otras aplicaciones como la compresión de información, predicción, clasificación, etc.
Ponente: Joaquín Luque, Universidad de Sevilla
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática - Universidad de Sevilla
Av. Reina Mercedes s/n, 41012 Sevilla - tlfno +(34) 954556817
© 2024 ETSII