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Título: Detección y clasificación de perturbaciones de calidad del producto técnico basado en procesamiento de señales y máquinas de soporte vectorial
Autor: Padilla Mier, Francisco Sebastián
Palabras clave: SISTEMAS ELÉCTRICOS DE DISTRIBUCIÓN
CALIDAD DE LA ENERGÍA
ANALISIS DE SISTEMAS
Fecha de publicación: 7-feb-2019
Editorial: Quito, 2019.
Citación: Padilla Mier, F. S. (2019). Detección y clasificación de perturbaciones de calidad del producto técnico basado en procesamiento de señales y máquinas de soporte vectorial. 73 hojas. Quito : EPN.
Resumen: The present work is to develop a computational tool capable of classifying into five groups, disturbances quality technical product, the mathematical tool for this discrete wavelet transform, which decomposes the signal to obtain feature vectors. The work also includes the possibility of existence of noise disturbed waves to be analyzed, for which a prior denoising is performed at extraction of feature vectors. By several signal samples by varying the percentage of disturbance and the time of occurrence of disturbances, the data table of the feature vectors is obtained to be admitted to support vector machines creating a model based on kernel functions for classification each of the signs. Finally, the developed model is evaluated through cross validation.
Descripción: El presente trabajo consiste en elaborar una herramienta computacional capaz de clasificar dentro de cinco grupos, perturbaciones de calidad del producto técnico, para ello se utiliza la herramienta matemática transformada discreta de wavelet, la cual descompone la señal para obtener los vectores característicos. El trabajo también contempla la posibilidad de existencia de ruido en las ondas perturbadas a ser analizadas, para lo cual se realiza una eliminación de ruido previo al proceso de extracción de vectores característicos. Mediante varias muestras de señal variando el porcentaje de perturbación y el tiempo de ocurrencia de las perturbaciones, se obtiene la tabla de datos de los vectores característicos a ser ingresados en las máquinas de soporte vectorial creando un modelo en base a funciones kernel para la clasificación de cada una de las señales. Finalmente, el modelo desarrollado es evaluado mediante validación cruzada.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/19966
Tipo: bachelorThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Ingeniería Eléctrica (IE)

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