Archivos F.E.A.R. Parte 12. Construcción de patio. (Modo Moderado
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El objetivo de la separación ciega de fuentes (BSS) es separar el contenido útil de la señal de las distorsiones. En la adquisición sin contacto de las constantes vitales mediante el fotopletismograma basado en cámara (cbPPG), la BSS ha evolucionado hasta convertirse en el enfoque más utilizado para extraer el pulso cardíaco. A pesar de su frecuente aplicación, no existe consenso sobre el uso óptimo del BSS y su beneficio general. Esta contribución investiga el rendimiento del BSS para mejorar el pulso cardiaco de los cbPPG en función de las características variables de los datos de entrada. Las condiciones de entrada del BSS se controlan mediante una rutina automatizada de preselección espacial de las regiones de interés. Los datos de entrada de diferentes características (longitud de onda, frecuencia dominante y calidad de la señal) de 18 pacientes cardiovasculares postoperatorios se procesan con técnicas estándar de BSS, a saber, análisis de componentes principales (PCA) y análisis de componentes independientes (ICA). El efecto del SRS se evalúa mediante la relación señal-ruido espectral (SNR) del pulso cardiaco. La preselección de los cbPPG parece beneficiosa, ya que proporciona una mayor SNR en comparación con los cbPPG estándar. Tanto el PCA como el ICA obtuvieron mejores resultados utilizando entradas monocromas (longitud de onda verde) en lugar de entradas de diferentes longitudes de onda. El PCA supera al ICA para señales de entrada más homogéneas. Además, para una SNR de entrada alta, es probable que la aplicación de ICA utilizando contraste estándar disminuya la SNR.
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ResumenEn este trabajo proponemos un novedoso algoritmo para la extracción ciega de la fuente (BSE) de una fuente acústica en movimiento grabada por múltiples micrófonos. El algoritmo se basa en la extracción de vectores independientes (IVE) donde la función de contraste se optimiza utilizando la técnica basada en funciones auxiliares y donde se asume el modelo de mezcla de vectores separadores constantes (CSV) propuesto recientemente. El CSV permite movimientos de la fuente extraída dentro del lote de grabaciones analizadas. Proporcionamos una explicación práctica de cómo funciona el modelo CSV al extraer una fuente acústica en movimiento. A continuación, el algoritmo propuesto se verifica experimentalmente en la tarea de extracción ciega de un altavoz en movimiento. El algoritmo se compara con los métodos ciegos más avanzados y con un algoritmo BSE adaptativo que procesa los datos de forma secuencial. Los resultados confirman que el algoritmo propuesto puede extraer el altavoz en movimiento mejor que los métodos BSE basados en el modelo de mezcla convencional y que consigue una mayor precisión de extracción que el método adaptativo.
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Cómo utilizar un portafiltro sin fondo para mejorar el espresso
ResumenEl diagnóstico de fallos incipientes en los rodamientos es crucial para el mantenimiento de la maquinaria industrial. Desarrollada sobre la base de la separación ciega de fuentes, la extracción ciega de fuentes (BSE) se ha convertido recientemente en el centro de intensos trabajos de investigación. Sin embargo, debido a ciertas restricciones industriales, el número de sensores suele ser menor que el de las señales fuente, lo que se define como un problema BSE infradeterminado para identificar las señales de fallo. Se ha comprobado que los métodos kernelizados son robustos al ruido, especialmente en presencia de valores atípicos, lo que los convierte en una herramienta adecuada para extraer firmas de fallo sumergidas en el fuerte ruido ambiental. Así pues, este trabajo propone un nuevo método BSE subdeterminado basado en la descomposición de la media empírica y la correlación kernelizada. Los resultados experimentales indican que la firma de fallo extraída presenta una periodicidad más evidente. Se investigan dos parámetros importantes de este método, incluyendo el número de multidesplazamiento y el tamaño del kernel, para mejorar el rendimiento del algoritmo. Además, se realizan comparaciones de rendimiento con el BSE subdeterminado basado en la correlación de segundo orden para enfatizar la ventaja del método presentado. La aplicación del método propuesto se valida utilizando la señal simulada y la señal de rodamiento del eje de un vehículo ferroviario.
Ori y el bosque ciego: Un Indie Absolutamente Fenomenal
La solución del Problema del Cóctel se describe como la responsabilidad de aislar la señal de voz en un entorno ruidoso. Dos métodos populares para resolver este problema son la extracción ciega de la fuente y el procedimiento de filtrado Wiener. Los enfoques de extracción de fuente ciega como fastICA, JADE y efficient fastICA son útiles para extraer datos de las señales mezcladas. Las técnicas de optimización clásicas como los algoritmos genéticos o los enjambres de partículas para la extracción ciega de fuentes se basan principalmente en el gradiente y necesitan la función objetivo, por lo que el uso de estas técnicas está muy restringido. En los estudios recientes, las técnicas clásicas de separación ciega de fuentes no dan la solución perfecta para el problema de paridad de cócteles. Estos métodos tienen problemas de velocidad de convergencia y de precisión. Para mejorar el proceso de separación y superar estos problemas, este trabajo adopta la técnica del enjambre de luciérnagas basada en la curtosis como función objetivo. Los resultados muestran que la técnica propuesta produce una buena separación. Las señales original y estimada se comparan por similitud utilizando la función de correlación cruzada.