Algoritmo adaptativo

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Proposición y simulación de un algoritmo adaptativo para sistemas de antenas inteligentes

Proposición y simulación de un algoritmo adaptativo para sistemas de antenas inteligentes

Las s N (t) representan las señales incidentes en los elementos de antenas. A estas señales se suma el ruido n N (t), para después ser ambos ponderados por el procesador de señales digitales controlado por un algoritmo adaptativo. De esta manera se obtiene en la salida la suma de las ponderaciones variables de cada elemento de antena, designada como y(t). Los pesos w m son calculados iterativamente basándose en la salida del arreglo y(t), la señal de referencia d(t), que es una aproximación de la señal deseada, y las ponderaciones pasadas. La señal de referencia se aproxima a la señal deseada usando secuencias entrenadas o códigos de propagación, los cuales deben ser conocidos por el receptor. El formato de la señal de referencia varía y depende del sistema donde se implementa el conformador de haces adaptativos. La señal de referencia usualmente tiene una alta correlación con la señal deseada, el grado de correlación influye en la exactitud de la convergencia del algoritmo. La salida del arreglo está dada por:

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Desarrollo de un algoritmo adaptativo basado en autómatas celulares para eliminar ruido en imágenes digitales

Desarrollo de un algoritmo adaptativo basado en autómatas celulares para eliminar ruido en imágenes digitales

Propuesta de un algoritmo adaptativo: se presenta este aporte de manera reiterada como aporte original, dado que hasta la fecha existe un alto número de aportes realizados por otros autores donde se abarca el funcionamiento de los autómatas celulares, pero no se explota todo su potencial. Los autómatas celulares dentro de sus capacidades básicas, pueden ampliar su vecindario. Sin embargo, trabajos que presentan características semejantes solamente contemplan los vecindarios estáticos, bien sea desde la perspectiva original (entiéndase por original, lo referente a lo planteado inicialmente por Neumman o Moore, es decir n=1) o la extendida. Se destacada que, desde el punto de vista de la biología, los seres vivos dependiendo de las circunstancias evolucionan de tal forma se adaptan a su entorno. Y en el caso de esta investigación, se le otorga esta capacidad al autómata de realizar esta función, que está enfocada en una técnica que se fundamenta en el mundo natural.

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Desarrollo de un algoritmo adaptativo para la gestión de contenido educativos orientado a niños con dificultades

Desarrollo de un algoritmo adaptativo para la gestión de contenido educativos orientado a niños con dificultades

Un lenguaje de programación es un conjunto de palabras reservadas creadas para el desarrollo de aplicaciones físicas o lógicas, las cuales al seguir un proceso establecido o algoritmo permite ejecutar la acción requerida, en la actualidad existen una gran variedad de lenguajes de programación, los cuales han sido enfocados por sus creadores para arquitecturas especificas o medios específicos, permitiendo así realizar la creación de aplicaciones de escritorio, industriales, web, etc. Los lenguajes de programación lo que permiten es desarrollar una serie de comandos que posteriormente puedan ser transformados a un lenguaje de máquina, para que de esta manera el dispositivo físico que realice la acción pueda entender cada instrucción.

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Algoritmo adaptativo basado en lógica difusa y PSO para el ensamble de ráfagas en una red OBS distribuida

Algoritmo adaptativo basado en lógica difusa y PSO para el ensamble de ráfagas en una red OBS distribuida

El esquema de los algoritmos de ensamble basados en el umbral de tiempo o temporizador, considerado en la literatura científica como algoritmo de ensamble clásico o simple, establece un intervalo de tiempo límite (T) para ensamblar la ráfaga con una cantidad de n-paquetes y enviarla a su destino, ver figura 1.25. En [9] [26] [27] [30] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48], cada uno de los autores, da un concepto general y/o proponen e implementan un nuevo algoritmo de ensamble basado en esta categoría. Sin embargo, establecer un valor óptimo de intervalo de tiempo de ensamble para tener un tamaño adecuado de ráfaga crea algunos inconvenientes. En particular, para el escenario con carga alta, presenta problemas en los nodos centrales debido a que incrementa la tasa de pérdida o probabilidad de bloqueo (PB) al generar ráfagas demasiado largas con tamaño variable. Por otro lado, el escenario con carga baja, genera ráfagas con tamaño medio-bajo donde el intervalo de tiempo llegará al umbral T antes de agregar suficientes paquetes en la ráfaga. Señalando, que la mayoría de estos esquemas utilizan como estrategia a la hora de ensamblar un proceso de relleno de bits para el envío de las ráfagas con un tamaño adecuado.

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Diseño e implementación de un algoritmo adaptativo para la optimización del consumo de energía de un nodo sensor inalámbrico en una aplicación de monitoreo reproductivo bovino

Diseño e implementación de un algoritmo adaptativo para la optimización del consumo de energía de un nodo sensor inalámbrico en una aplicación de monitoreo reproductivo bovino

que los sensores necesitan una batería que suministre energía y sin una adecuada técnica de monitorización y muestreo, el mantenimiento y reemplazo de la batería es continuo. Así, surge la necesidad de desarrollar un algoritmo adaptativo a los comportamientos típicos de la fisiología bovina, optimizando el consumo de energía del nodo sensor, haciendo que el despliegue de una red de sensores en las ganaderías sea un proyecto viable, que no requiera de un gran mantenimiento y envié información en tiempo real a los administradores ganaderos, optimizando su tiempo y recursos económicos.

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Diseño e implementación de un filtro con algoritmo adaptativo en FPGA para la cancelación de ruido

Diseño e implementación de un filtro con algoritmo adaptativo en FPGA para la cancelación de ruido

Para resolver los mencionados inconvenientes existe la propuesta de la utilización de filtros adaptativos, que son sistemas con la facultad de modificar sus parámetros durante el procesamiento de las señales, es decir son sistemas variantes en el tiempo. El filtro cambia sus características cumpliendo criterios predeterminados y altera dinámicamente su función de transferencia. Un sistema adaptativo puede ser implementado por software o por hardware, en las plataformas de lógica reconfigurable.

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Estimación óptima de secuencias caóticas con aplicación en comunicaciones

Estimación óptima de secuencias caóticas con aplicación en comunicaciones

Este mecanismo de estimaci´on va a resultar muy costoso, por lo que se procede de un modo alternativo calculando la partici´on en el espacio de par´ametros, y utilizando como estima local el punto medio de cada regi´on o un valor del par´ametro obtenido mediante una b´ usqueda en una rejilla o un algoritmo de descenso de gradiente (en el caso del TM o el S-TM), en lugar de la verdadera estima ML local, cuya obtenci´on precisa resulta complicada. El procedimiento detallado se muestra en el Algoritmo 6.3. N´otese que, aunque las estimas locales no son en general las de m´axima verosimilitud (y por lo tanto la estima global tampoco es la ML), sin embargo s´ı que tienden hacia ellas conforme aumenta N (y otro tanto ocurre con la estima global), debido a la disminuci´on progresiva del tama˜ no de las regiones de la partici´on. As´ı pues, se puede afirmar que la estima encontrada mediante el Algoritmo 6.3 converge asint´oticamente hacia la estima ML del par´ametro θ conforme N tiende a infinito.

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Aprendizaje adaptativo

Aprendizaje adaptativo

Las instituciones de todo el mundo han reconocido que el enfoque universal en la enseñanza aleja a los estudiantes que tienen dificultades con conceptos específicos, así como a aquellos que entienden los argumentos más rápidamente que sus compañeros. A medida que la analítica del aprendizaje madura, la comunidad educativa va teniendo un amplio acceso a herramientas y grandes conjuntos necesarios para comenzar a personalizar la experiencia del aprendizaje. A través de soluciones basadas en datos que reducen el tiempo necesario para la obtención del título, mejoran los resultados de los estudiantes, y se dirigen a ellos para que se matriculen, la analítica de aprendizaje está beneficiando no sólo a los alumnos y docentes, sino a una gama de partes interesadas: los órganos de gobierno, investigadores e instituciones. El análisis del aprendizaje se ha desarrollado en tres etapas, pasando de un enfoque basado en la visión retrospectiva a la previsión; la primera etapa describía los resultados, la segunda etapa se basaba en el diagnóstico, y la tercera y actual etapa consiste en la predicción de lo que sucederá en el futuro. La creación de datos procesables es una característica de aprendizaje adaptativo, que es el último foco de experimentos y programas piloto de diferentes contextos educativos.

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Edad de presentacin de los reactivos del Test de Denver II en Nios de 0 a 4 aos de edad del Estado de Morelos

Edad de presentacin de los reactivos del Test de Denver II en Nios de 0 a 4 aos de edad del Estado de Morelos

fueron las más parecidas a lo propuesto por el Denver II, aunque Motor Fino-Adaptativo se desvió hacia la derecha en la línea de tiempo por los adelantos (figura 2) y Perso- nal-Social lo hizo hacia la izquierda (figura 4). El área Motor Grueso, en cambio, presenta el mayor número de variaciones en la secuencia, principalmente por retrasos en la posición prona y las habilidades del cuerpo en posición bípeda, y en el área de Lenguaje se modifica la secuencia por adelantos en conductas relacionadas con aspectos expresivos y deno- minativos. Los cambios en la secuencia obedecen de forma importante a la variación temporal de la adquisición de los reactivos y las secuencias funcionales de donde provienen, las cuales se encuentran superpuestas en la organización de cada área del Denver. Rezagos o adelantos en alguna de esas secuencias funcionales modifican la organización y secuen- cia global del área, y, mientras más extensa en el tiempo y en el número de indicadores, mayor es la variación respecto a lo propuesto en el instrumento.

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Cancelación de Ecos Multicanal

Cancelación de Ecos Multicanal

La motivación principal del filtrado adaptativo multirresolución es la disminución de la complejidad computacional [4][108]. El filtrado adapta‐ tivo multirresolución opera a frecuencias de muestreo más bajas. El sistema acumula un número de muestras y realiza la adaptación por bloques. Exis‐ ten dos enfoques diferentes: filtrado adaptativo en subbandas y en el domi‐ nio de la frecuencia [108]. En ambos casos, se transforma la señal de entrada en una forma más deseable antes del procesado adaptativo, ya sea mediante un banco de filtros o mediante la transformada discreta de Fourier. En ambos casos los algoritmos adaptativos operan en dominios transformados cuyas funciones bases ortogonalizan la señal de entrada, lo que permite una decorrelación eficiente [88] y una mayor velocidad de con‐ vergencia. Esta transformación no es adaptativa y corresponde, simple‐ mente, a un paso de pre‐procesado independiente de los datos [69]. Para algoritmos adaptativos donde el error es una función lineal de los datos, ambos enfoques pueden ofrecer resultados similares.

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Planificador adaptativo del Kernel

Planificador adaptativo del Kernel

Para la función Worker del algoritmo 6.2 los cambios son estríctamente los relativos a la integración de IGP. Al principio hay una sección crítica que finaliza cuando los parámetros de entrada han sido copiados en otras variables. Los parámetros de entrada de esta función cambian para ser asignados a otra hebra durante la ejecución del while del proceso principal, pero si no se espera a que estén realmente asignados, pueden alterarse los de la hebra que “aún se está creando”. En lugar de ejecutar un bucle infinito, cada hebra efectuará trabajo hasta cumplir con su límite (línea 8). Se ha añadido una variable local workdone, que cuenta el trabajo realizado por la hebra (línea 4), los contadores de totalWorkpend y totalWorkdone (líneas 21 y 22) y, lo más importante, se han añadido los métodos de IGP donde deben estar (líneas 7, 23 y 29). IGP_Begin_Thread(id, workload) al principio del método, al crearse la hebra; IGP_Report(id, 1, totalWorkpend) tras hacer un cómputo de trabajo; e IGP_End_Thread(id) al finalizar el trabajo de la hebra, que da paso a su terminación. El parámetro id en cada uno de estos últimos métodos identifica

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UFU – Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Computação

UFU – Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Computação

3. Escreva um algoritmo que leia o nome e a inicial do estado civil (C, S, V, D ou O) de N pessoas, até que seja digitado “FIM” no nome. No final, este algoritmo deve retornar a lista das pessoas cadastradas e seus respectivos estados civis (Casado, Solteiro, Viúvo, Divorciado ou Outro).

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Control automático adaptativo por medio del ciclo MAPE-K, en el Internet de las cosas, usando el System On Chip ESP32

Control automático adaptativo por medio del ciclo MAPE-K, en el Internet de las cosas, usando el System On Chip ESP32

Se desarroll´ o satisfactoriamente el ciclo MAPE-K por medio de Objetos de software en el lenguaje C++. El primer Objeto cont´ o con dos punteros a funci´ on para hacerlo vers´ atil en la captura y emisi´ on de las se˜ nales el´ ectricas. El segundo Objeto interactu´ o con el pri- mero administr´ andolo sin necesidad de intervenci´ on humana. Se cumpli´ o el objetivo de la Computaci´ on Aut´ onoma de disminuir la complejidad del administrador y se le traslado al desarrollador. Los dos ciclos MAPE-K se utilizaron para llevar a cabo una estrategia de control autom´ atico adaptativo. Un Objeto MAPE-K se emple´ o para controlar una planta de prueba el´ ectrica LTI por medio de una estrategia de control PID. El segundo objeto MAPE-K verific´ o la eficacia del control PID y lo ajust´ o para mejorar su desempe˜ no. La plataforma Web sirvi´ o como puente entre las ´ ordenes de alto nivel por parte del usuario, e igualmente, la plataforma sirvi´ o como repositorio del conocimiento del control realizado, en la forma de las constantes del PID.

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Control adaptativo en tiempo real

Control adaptativo en tiempo real

· La herramienta computacional Matlab presenta varias alternativas para la ejecución de este Proyecto de Titulación, las cuales se las ha explicado durante el desarrollo del mismo, el estudiante puede escoger la opción que mejor le parezca, e incluso puede combinar los procesos de cálculo, es decir, para la identificación de parámetros puede utilizar el propio toolbox de Matlab y para realizar el cálculo del Controlador Adaptativo utilizará la programación adecuada realizada en archivo extensión .m.

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Control adaptativo en tiempo real

Control adaptativo en tiempo real

RESUMEN.-En este trabajo se analiza y prueba el diseño de un Controlador Adaptativo Self-tuning (Autosintonizable) para sistemas de segundo orden tanto en simulación como en tiempo real. Para realizar el diseño de un Controlador de este tipo se debe primero realizar la Identificación de Parámetros de la Planta, para lo que se ha utilizado varios métodos, todos éstos desarrollados en el programa computacional Matlab 2009a. Una vez obtenidos los parámetros de la planta se procede al cálculo del Controlador Adaptativo Self-tuning por el método de Asignación de Polos. Para el Control en Tiempo Real, se ha contado con dos plantas, la primera un circuito RC y la segunda un circuito basado en Amplificadores Operacionales. La interfaz gráfica se la realizó en el GUI de Matlab y para la adquisición de datos se ha utilizado la Tarjeta Ni-Daq 6008.

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La lengua es un sistema adaptativo complejo

La lengua es un sistema adaptativo complejo

La ventaja de considerar la lengua como un sistema adaptativo complejo es que permite dar cuenta de un  modo  uniforme  de  fenómenos  lingüísticos  que  aparentemente  no  están  relacionados,  como  si  fueran  propiedades de un solo sistema (Holland: 1992, 1998, 2005). Estos fenómenos incluyen: la variación en todos  los niveles lingüísticos; la naturaleza probabilística del comportamiento lingüístico; el cambio continuo, dentro  de  los  hablantes  y  en  las  comunidades  de  habla;  la  aparición  de  regularidades  gramaticales  debida  a  la  interacción de los hablantes en el uso de la lengua; así como las transiciones por etapas basadas en procesos  subyacentes  no  lineales.  Descubrimos  cómo  la  perspectiva  del  sistema  adaptativo  complejo  presenta  elementos comunes con muchas áreas de la investigación lingüística, incluyendo la adquisición cognoscitiva de  la lengua, la sociolingüística, la  adquisición de primeras y segundas  lenguas, la  psicolingüística,  la lingüística  histórica  y  la  evolución  de  las  lenguas.  Finalmente,  apreciamos  cómo  el  enfoque  del  sistema  adaptativo  complejo ofrece nuevas orientaciones para la investigación futura y admite pruebas convergentes de múltiples  métodos,  incluyendo  los  análisis  de  corpus,  los  contrastes  interlingüísticos,  los  estudios  antropológicos  e  históricos  de  la  gramaticalización,  la  experimentación  psicológica  y  neurocientífica  o  los  modelos  computacionales 

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Propuesta de algoritmo híbrido adaptativo de semáforos para intersecciones viales

Propuesta de algoritmo híbrido adaptativo de semáforos para intersecciones viales

La flexible y robusta naturaleza del controlador de lógica difusa permite modelar funciones de complejidad arbitraria, mientras que al mismo tiempo inherentemente altamente tolerante a los datos imprecisos[12]. Por otra parte, las capacidades de optimización de los Algoritmos Genéticos, permiten el diseño de lógicas difusas para ser optimizados con el fin de lograr un rendimiento óptimo[9]. En base a ello para el desarrollo de la tesis se propone una combinación híbrida de lógica difusa y algoritmo genético para la optimización de los ciclos semafóricos de un sistema de semáforos compuestos por 4 intersecciones.

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Ajuste Adaptativo de un Algoritmo de enrutamiento de consultas semánticas en redes P2P

Ajuste Adaptativo de un Algoritmo de enrutamiento de consultas semánticas en redes P2P

El ajuste global se aplica antes de la ejecución de un algoritmo, y por lo tanto, los parámetros toman valores promedio de los datos. Esto implica que los elementos del problema sean considerados homogéneos en todos los puntos sin distinguir los subgrupos inherentes. En otras palabras, se aplica la misma estrategia de solución aunque los elementos cambien de un punto a otro [5,18,19]. En uno de los trabajos que aplican esté tipo de ajuste se desarrolló la herramienta Calibra para la afinación de parámetros usando técnicas de diseño de experimentos. Calibra sólo permite afinar un máximo de cinco parámetros sin tomar en cuenta las relaciones entre ellos [1]. En otro trabajo se presenta una afinación manual de cinco parámetros a través de prueba y error, y tampoco se toman en cuenta las relaciones [5]. Las propuestas de este tipo resuelven parcialmente el problema del ajuste de parámetros, pero bajo condiciones dinámicas y heterogéneas las soluciones obtenidas son de baja calidad.

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Procesamiento digital de señales aplicado a la minimización de ruido en señales de voz pregrabadas

Procesamiento digital de señales aplicado a la minimización de ruido en señales de voz pregrabadas

En el sistema con el que se trabajó se tienen variables que se pueden controlar para alterar el funcionamiento del filtro adaptativo dependiendo del algoritmo que se esté usando, las variables similares en los filtros con diferentes algoritmos son la señal de entrada que consta de una señal de audio pregrabada en la que viene inherente a ella una señal de ruido, la señal de referencia que es una fuente de ruido que se obtiene a la salida del VAD y que tiene correlación con el ruido sumado a la señal de entrada, la señal de error que se usa para actualizar el peso de los coeficientes, el número de coeficientes que junto con el factor de convergencia pueden hacer que el filtro converja con mayor o menor velocidad para que la salida del filtro sea lo más fiel posible a la señal que se usó en la entrada y las variables diferentes en cada algoritmo son el factor de convergencia μ en el algoritmo LMS, la velocidad de convergencia α en al algoritmo NLMS. Estos algoritmos trabajan basándose en un aprendizaje producto de un error que es la entrada al filtro adaptativo el cual representa una diferencia entre una señal deseada (señal de voz sin ruido) y la señal de salida. Este error será un vector de ruido que saldrá del VAD, dado que nuestra señal original está contaminada con ruido y no hay manera de separarlo inicialmente y obtener una señal deseada precisa, este vector de ruido se hará de forma manual y estará correlacionado con la señal original.

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Diseño e Implementación de un filtro Adaptativo en PSOC aplicando el algoritmo RLS

Diseño e Implementación de un filtro Adaptativo en PSOC aplicando el algoritmo RLS

El ruido es una perturbación que interfiere dentro de una señal muestreada alterando sus valores reales, para ello es necesario diseñar filtros que se adapten únicamente a las características espectrales de las perturbaciones dentro de la señal obtenida de tal forma que la señal original quede intacta. Este proceso se conoce como cancelación de ruido. Para la cancelación de ruido se usa técnicas de filtrado adaptativo que constituyen una herramienta fundamental del procesado de señales, siendo de gran importancia en múltiples aplicaciones en el ámbito de la Telecomunicaciones como: codificación de voz, comprensión y restauración de imágenes, cancelación de ruido, ecos acústicos, detección de radar, etc.

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