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Title: Técnicas de reconocimiento y clasificación mediante información acústica de especies animales
Authors: Solorzano Madrigal, Carlos Daniel
metadata.dc.subject.other: Técnicas de reconocimiento y clasificación mediante información acústica de especies animales.
Issue Date: 2024-08-30
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: Este documento presenta una metodología innovadora para la clasificación de señales bioacústicas, utilizando la Transformada Fraccionaria de Fourier (FRFT) y redes neuronales. La metodología propuesta fue evaluada con sonidos de anuros y cigarras, alcanzando una alta precisión de clasificación. El monitoreo bioacústico es crucial para la conservación de ecosistemas, permitiendo la identificación y seguimiento no invasivo de especies clave. La bioacústica, que investiga los sonidos producidos por organismos vivos, enfrenta desafíos como la variabilidad estacional, el ruido ambiental y las similitudes morfológicas entre especies. La aplicación de FRFT aborda estos retos al proporcionar una representación detallada de las características temporales y frecuenciales de los sonidos, facilitando una clasificación más precisa. La metodología integrada, que combina FRFT con redes neuronales, permite un análisis exhaustivo y una clasificación efectiva de las señales bioacústicas. Este enfoque no solo mejora la precisión en la identificación de especies, sino que también ofrece una herramienta robusta para el monitoreo y la conservación de la biodiversidad en diferentes contextos ecológicos. La tesis demuestra que la combinación de estas técnicas avanzadas supera las limitaciones tradicionales y contribuye significativamente al desarrollo de métodos no invasivos para el estudio y la preservación de los ecosistemas.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica

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