https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9832 Wed, 01 Jul 2026 17:15:48 GMT 2026-07-01T17:15:48Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12753 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. Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12753 2026-04-17T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12752 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. Wed, 22 Apr 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12752 2026-04-22T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12743 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. Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12743 2026-04-17T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12272 Title: DISEÑO DE UN SISTEMA DE ASISTENCIA MÉDICA UTILIZANDO ARTEFACTOS DE PARPADEOS CODIFICADOS DENTRO DE UNA SEÑAL EEG Authors: VÁSQUEZ LÓPEZ, RAUL Description: La asistencia médica para personas con discapacidades motrices y enfermedades progresivas suele ser un área de nicho para la investigación. A lo largos de los años, diversos autores han dedicado su carrera a restablecer capacidades de comunicación, control y toma de decisiones de dichas personas por medio de sistemas mecatrónicos. Con tal de brindar mejor calidad de vida a personas con discapacidades motrices (como distrofia muscular, paraplejia, o distintos cuadros de esclerosis), el presente trabajo propone un sistema de asistencia médica que suministre la correcta medicación al usuario. Es decir, el sistema propuesto es capaz de identificar el medicamento correcto para el paciente, para después ser tomado por un sistema robótico y brindarlo al usuario. Para lograr lo mencionado, se utilizan artefactos de parpadeo en señales EEG los cuales son identificados y clasificados por una red neuronal recurrente de segundo orden, para definir la señal de control del sistema; además, un algoritmo de visión artificial reconoce la ubicación del fármaco indicado por la señal de control propuesta a través de un clasificador basado en máquinas de vectores de soporte (SVM), el cual brinda buenos resultados para clases linealmente separables; por último, el modelado robótico de un SCARA permite utilizar las coordenadas del medicamento propuesto dentro de un ambiente controlado para reubicarlo y facilitar su consumo al paciente. Dichas técnicas son evaluadas de manera teórica hasta su validación en software. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12272 2026-01-01T00:00:00Z