https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/68 2026-07-01T14:13:30Z 2026-07-01T14:13:30Z MARTÍNEZ MADRID, ENRIQUE https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12753 2026-06-01T20:31:03Z 2026-04-17T00:00:00Z

Title: REDES NEURONALES RECURRENTES DE ALTO ORDEN PARA REDUCCIÓN DE RUIDO EN SEÑALES DE ELECTROENCEFALOGRAFÍA Authors: MARTÍNEZ MADRID, ENRIQUE Description: Esta tesis propone un modelo de Red Neuronal Recurrente de Alto Orden (Recurrent High-Order Neural Network, RHONN) para la reducción de ruido en señales de electroencefalografía (Electroencephalography, EEG), orientada a aplicaciones de interfaces cerebro-computadora (Brain-Computer Interface, BCI). Dicha arquitectura es entrenada mediante el Filtro de Kalman Extendido (Extended Kalman Filter, EKF), que optimiza las ganancias para minimizar el ruido gaussiano y mejorar la calidad de la señal en entornos dinámicos. La validación se realiza utilizando bases de datos experimentales existentes en la literatura que constan de señales EEG contaminadas con artefactos de electrooculografía (Electrooculogram, EOG), electromiografía (Electromyography, EMG) y electrocardiografía (Electrocardiogram, ECG). Los resultados se comparan con métodos de filtrado convencionales y modelos como Perceptrón Multicapa (Multilayer Perceptron, MLP), Red Neuronal Recurrente (Recurrent Neural Network, RNN), Red Generativa Antagónica (Generative Adversarial Network, GAN) y autoencoder (AE). Los resultados muestran que la RHONN no solo mejora la atenuación de ruido y la preservación de la señal, sino que además reduce el costo computacional en más del 90% respecto a otros modelos, lo que la hace especialmente adecuada para aplicaciones en tiempo real.

2026-04-17T00:00:00Z ANG FOSTER, RICARDO STEVE https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12752 2026-06-01T20:25:26Z 2026-04-22T00:00:00Z

Title: MODELO DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA EL RECONOCIMIENTO DE EMOCIONES POR MEDIO DEL HABLA EN ESPAÑOL Authors: ANG FOSTER, RICARDO STEVE Description: El reconocimiento de emociones a partir del habla es un área de investigación relevante dentro de la interacción humano–computadora, ya que la voz contiene información emocional implícita que puede ser aprovechada por sistemas inteligentes. En los últimos años, el aprendizaje profundo ha permitido mejorar significativamente el desempeño de los sistemas de reconocimiento de emociones. Sin embargo, la mayoría de los estudios se han enfocado en idiomas como el inglés o el alemán, existiendo una exploración aún limitada para el idioma español. Por lo tanto, en esta tesis se presenta el diseño y la evaluación de un modelo de aprendizaje profundo para el reconocimiento de emociones a partir del habla en español. Dicho modelo utiliza el espectrograma logarítmico de Mel para la extracción de características y el reconocimiento de emociones mediante una arquitectura híbrida que combina redes neuronales convolucionales profundas y modelos Transformer. La metodología para la obtención del modelo propuesto consistió en realizar una evaluación comparativa de diversos modelos populares de reconocimiento de emociones, incluyendo arquitecturas convolucionales, recurrentes y basadas en Transformers, utilizando los conjuntos de datos EmoMatchSpanishDB y Spanish MEACorpus 2023. A partir de los resultados experimentales, se identificó que las arquitecturas híbridas en configuración en serie, compuestas por una ResNet-50 y un bloque Transformer/Conformer, presentan un mejor desempeño frente a modelos del estado del arte, logrando resultados robustos en métricas como la exactitud balanceada y la medida-F1.Los resultados obtenidos confirman que es posible diseñar modelos de aprendizaje profundo eficaces para el reconocimiento de emociones en el habla en español, incluso cuando se dispone de conjuntos de datos de tamaño limitado y con clases desbalanceadas.

2026-04-22T00:00:00Z HERNÁNDEZ CASTILLO, EVER ADRIÁN https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12743 2026-05-29T14:59:23Z 2026-04-17T00:00:00Z

Title: DISEÑO DE UN CONVERTIDOR ELECTRÓNICO PARA UN MOTOR DE RELUCTANCIA CONMUTADA CON CONTROL DIGITAL POR MODOS DESLIZANTES Authors: HERNÁNDEZ CASTILLO, EVER ADRIÁN Description: Este trabajo de tesis se centra en el diseño, implementación y control de un convertidor electrónico de potencia, tratando su arquitectura de hardware como el sistema dinámico principal. La estrategia de control propuesta, una estructura en cascada de Modos Deslizantes (CMD) y Proporcional-Integrativo (PI), está diseñada para regular el comportamiento del convertidor ante las perturbaciones y no linealidades impuestas por un Motor de Reluctancia Conmutada (MRC) actuando como carga. Así, el objetivo primordial es la gestión robusta de la etapa de potencia, independientemente de la dinámica mecánica del motor. Se analizaron diferentes topologías de convertidores electrónicos de potencia para MRC y se compararon con un convertidor basado en un inversor monofásico de medio puente con divisor de voltaje mediante capacitores, el cual, aprovechando el uso de dichos capacitores, es acoplado a un convertidor elevador (Boost), siendo este último controlado por el control PICMD. De esta forma se obtuvo un convertidor lo suficientemente estable y robusto para ser capaz de entregar voltajes y corrientes para las altas exigencias que demanda una carga altamente no lineal y variante en el tiempo como lo es un MRC. El diseño y control del convertidor se validaron mediante un análisis comparativo de rendimiento, el desarrollo del modelo matemático y su posterior verificación tanto en simulación como en experimentación física utilizando un MRC como carga. En todas las etapas, los resultados obtenidos fueron satisfactorios.

2026-04-17T00:00:00Z ESQUIVEL AGUIRRE, ERIC DAVID https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12273 2026-03-02T19:48:49Z 2026-01-01T00:00:00Z

Title: IMPLANTACIÓN DE METRICO OEE EN EL AREA DE PRENSAS EN EZAIR INTERIOR Authors: ESQUIVEL AGUIRRE, ERIC DAVID Description: EZ Air Interior es una empresa líder en la industria aeroespacial, especializada en la manufactura de interiores para aeronaves comerciales de la marca Embraer. Con sede en la ciudad de Chihuahua, México, la compañía se distingue por su compromiso con la excelencia en calidad y enfoque en la generación de productos de valor para sus clientes. Con esa finalidad, la organización ha identificado la necesidad de optimizar sus procesos productivos mediante la implementación del métrico compuesto OEE (Overall Equipment Effectiveness) en sus operaciones clave. El propósito principal de este proyecto es medir y evaluar la efectividad global de los equipos, con el fin de identificar oportunidades de mejora en los tres aspectos fundamentales que componen el OEE: la disponibilidad de los equipos, la eficiencia operativa y la calidad del producto. Como resultado, se espera lograr una reducción significativa del tiempo muerto, una disminución en los rechazos por calidad y un incremento en la productividad. Para ello, se ha seleccionado como área piloto el proceso de prensado de materiales composites. El desarrollo de este trabajo incluirá la definición del proceso para el cálculo del OEE, desde la toma de datos hasta la elaboración de formatos estandarizados para su captura y posterior análisis. Además, se diseñarán reportes que permitan visualizar el desempeño de los equipos en términos de Disponibilidad, Eficiencia y Calidad, facilitando la toma de decisiones basada en los datos obtenidos. Como parte de la estrategia de mejora continua, se propone la automatización de la recolección y visualización de datos mediante herramientas tecnológicas accesibles para la empresa, como Microsoft Power Apps para la creación de aplicaciones de captura de datos y Microsoft Power BI para la visualización de resultados. Estas soluciones permitirán una monitorización automática del OEE, promoviendo una cultura de mejora continua y facilitando la identificación de los mayores contribuyentes en cuanto a disponibilidad, eficiencia y calidad.

2026-01-01T00:00:00Z