1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Morelos
4. Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
5. Tesis CENIDET
6. Tesis Doctorado
7. Tesis de Doctorado en Ingeniería Electrónica

Title:	Cálculo Fraccionario Discreto Aplicado en Procesamiento de Imágenes y Señales
Authors:	Avalos Ruiz, Luis Felipe%888266
metadata.dc.subject.other:	fonocardiogramas
Issue Date:	2024-02-09
Publisher:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description:	Las metodologías de procesamiento de señales basadas en técnicas de cálculo fraccionario de orden discreto presentan propiedades atractivas. Por ejemplo, en la mejora de características de imágenes, estos algoritmos permiten mejorar ciertas características, como los bordes, al tiempo que mantienen detalles de baja frecuencia relacionados con la textura que suelen ser descartados por algoritmos de orden entero equivalentes. Otra característica importante de estos algoritmos radica en su robustez frente a diferentes tipos de ruido. Este trabajo se divide en dos partes principales. En primer lugar, se propone un esquema de sincronización unilateral basado en controladores para sistemas caóticos discretos de orden fraccionario y variable. Para demostrar la relativamente baja complejidad algorítmica del método, se realizó su implementación en placas de desarrollo Arduino UNO. Se muestra una posible aplicación en la generación de secuencias pseudoaleatorias para algoritmos de criptografía. Los resultados obtenidos por el algoritmo de encriptación propuesto muestran un aumento en la seguridad contra ciertos tipos de ataques sin comprometer el tiempo de computación. La segunda parte del documento consiste en la propuesta de dos metodologías basadas en el cálculo fraccional de orden discreto en problemas de clasificación. Primero, se propone una metodología de suavizado de señales basada en un observador de orden fraccionario para la etapa de preprocesamiento, que se aplicó a fonocardiogramas no segmentados de la base de datos PhysioNet/CinC Challenge 2016. Las características de clasificación se obtuvieron en el dominio tiempo-frecuencia empleando la Transformada Fraccionaria de Fourier (FRFT). Los modelos de clasificación resultantes se utilizaron para la detección de enfermedades relacionadas con el corazón. Finalmente, se presenta un esquema de clasificación para la base de datos SAT-6, que consta de imágenes satelitales de diversos tipos de terreno etiquetadas en seis clases diferentes. Las características de clasificación se extrajeron basándose en el gradiente de orden fraccionario. Se entrenaron tres CNNs en un esquema de clasificación jerárquica. Los resultados obtenidos muestran una mayor precisión, incluso en comparación con CNNs preentrenadas.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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