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An alternative computation of the entropy of 1D signals based on geometric properties
(2022-09-01) Bonini, Cristian; Rey, Andrea; Otero, Dino; Amadio, Ariel; García Blesa, Manuel; Legnani, Walter
The objective of this work is to present a novel methodology based on the computation of a couple of geometric characteristics of the position of the data points in 1D signal to propose an alternative estimation of signal entropy. The conditions to be fulfilled by the signal are minimal; only those necessary to meet the sampling theorem requirement are enough. This work shows some examples in which the proposed methodology can distinguish among signals that cannot be differentiated by other in-use alternatives. Additionally an original example where the usual ordinal pattern algorithm to compute entropy is not applicable, is presented and analyzed. The proposal developed through this work carries some advantages over other alternatives and constitutes a true advancement in the pathway to compute the distribution function of the sequential points of 1D signals later used to compute the entropy of the signal.
Clasificación de señales de ECG arrítmicas en el espacio de características entropía- complejidad-tiempo de retraso de embebido
(2022-10-01) Martínez Coq, Pablo; Rey, Andrea; Legnani, Walter
La muerte súbita es consecuencia final de una arritmia severa. Así, la detección precoz de las arritmias es relevante. Se propone calcular para cada señal de ECG, el tiempo de retraso de embebido individualizado, la entropía de permutación y la complejidad estadística formando un espacio tridimensional de características, utilizado para entrenar un clasificador basado en la técnica de Random Forest. Los valores obtenidos de los parámetros de calidad de la clasificación son muy satisfactorios, permitiendo discriminar entre grupos de pacientes con ECG arrítmicos o con ritmos normales, presentando así una metodología prometedora en la definición de nuevos marcadores para la detección de patologías cardiovasculares.
Descomposición para la resolución del flujo óptimo de potencia con restricciones de seguridad
(2023-03-01) Barberia, Juan Luis; Legnani, Walter; Gesino, Alejandro; Villar, Raúl
La operación de un sistema de transmisión de energía eléctrica no debe solo realizarse de manera económica; sino que también deben tenerse presente diversas situaciones de contingencias. Para tener en consideración esto, se presenta un modelo de optimización en dos etapas donde los problemas esclavos generaran diversos cortes en el espacio de solución para minimizar el riesgo de estas contingencias. En este trabajo también se muestra el funcionamiento del algoritmo realizado sobre redes eléctricas de baja escala que podrían extenderse a redes de mayor envergadura.
DIFERENCIACIÓN DE SEÑALES CAÓTICAS Y ALEATORIAS MEDIANTE CARACTERÍSTICAS GEOMÉTRICAS
(ASAMACI - Asociación Argentina de Mecánica Aplicada, Computacional e Industrial, 2023-03-25) García Blesa, Hernán Manuel; Legnani, Walter; Rey, Andrea
Resumen: En este trabajo, proponemos un modelo basado en la construcción de un espacio de caracterı́sticas utilizando descriptores geométricos innovadores, para identificar diferentes tipos de señales discretas 1D. Calculamos dichas caracterı́sticas mediante el método de barrido con una dimensión de encastre (embedding, en inglés), técnica ampliamente utilizada en aplicaciones de Teorı́a de la Información. Proponemos tres caracterı́sticas: amplitud, ángulo de Zenit y factor de forma. A partir de las mismas, asociamos una terna a cada segmento de cada una de las señales de un grupo dado. Luego, reducimos el número de ternas concatenando la información repetida. El cardinal de este nuevo conjunto de ternas define la variable utilizada para la distinción de señales. Aplicamos la propuesta en un conjunto de señales sintéticas aleatorias y caóticas obteniendo muy buenos resultados para distinguir ambos tipos de señales.
Diseño holístico de fundamentos para el Análisis de Señales
(2022-10-01) Chincuini, Javier; Muiño, Federico; Wieczorek, Claudia; Legnani, Walter
La pandemia 2020 aceleró el desarrollo de una serie de estrategias que se pueden dividir en tres bloques: por un lado, la base del trabajo colaborativo de los estudiantes entre sí y con los docentes; sobre este soporte están los contenidos específicos de la asignatura a los que se les suma una serie de prácticas grupales de laboratorio de informática para finalizar con su exposición ante el resto de la cohorte en modalidad de seminario. Los contenidos curriculares se ofrecen mediante clases teórico prácticas autocontenidas y respaldadas por grabaciones y videos producidos ad hoc, desarrollos in vivo de resoluciones de problemas, análisis y discusión de códigos de computadora, provisión de las guías de ejercicios resueltas y la presentación del contexto histórico de cada tema. La evaluación parcial se realiza integrando la parte práctica de resolución de ejercicios con preguntas conceptuales para pensar y analizar. El examen final es mediante un proyecto a desarrollar por los alumnos resolviendo un problema de ingeniería en base a los conceptos y las herramientas brindadas en la asignatura.
Mathematical and informational tools for classifying blood glucose signals - a pilot study
(2023-07-20) Amadio, Ariel; Rey, Andrea; Legnani, Walter; García Blesa, Manuel; Bonini, Cristian; Otero, Dino
A survey campaign was carried out on the dynamics of blood glucose measured through interstitial sensors of relative recent diffusion in the market. These sensors generated time series that were labeled according to medical diagnosis in diabetics and non-diabetics, and that constituted the data core of the classification models. Based on the calculation of the distribution of ordinal patterns of the time series, the corresponding points in the entropycomplexity causal plane were located. Moreover, the transition matrices of these ordinal patterns (OPTMs) were calculated in order to find the proximity using the Manhattan distance of every OPTM with respect to the mean of each group, associating the corresponding signal to each class. On the other hand, the Frobenius norm of every OPTM and the norm of its stationary vector were computed given different values for the considered classes. The effect of repeated values in a signal was also analyzed. Notable differences were obtained in the properties of the OPTMs of each class. In another sense, it is shown that diabetes is a disease that reduces the entropy of the temporal evolution of blood glucose in well-defined time periods, and presents values of complexity significantly higher than those obtained in subjects without diabetes. The selected alternatives coincide in detecting patients positively diagnosed with type II diabetes mellitus. The calculations on the OPTMs show the correlation among patterns of the signals. At the same time, in the entropy-complexity plane, the considered groups were located in well-defined regions showing the differentiating power of these information measures, and indicating variations in the dynamics of the biological system when diabetes is present. With the four mathematical tools selected and the dynamical characterization given by the causal plane, it was possible to define an index that clearly differentiates the classes under study.
Modelización del mercado energético argentino mediante cluster analysis
(2012-10-01) Bucci, César; Legnani, Walter
El presente trabajo reseña un estudio pormenorizado y minucioso sobre la matriz energética argentina que tiene en cuenta todas las fuentes de energía (primarias y secundarias) siguiendo la metodología y la agrupación de valores según la serie histórica de datos del balance energético nacional entre los años 1970 y 2005 que han sido elaborados por la Secretaría de Energía de la Nación. Luego de ello, se realizó un completo análisis de los modelos energéticos y económicos del país, haciendo especial hincapié en las fuentes de energía que gravitan con mayor peso dentro de la matriz energética. Para tal fin, se implementó una herramienta computacional y estadística conocida como cluster analysis, utilizada frecuentemente para la identificación de patrones de comportamiento de un determinado sistema. Ello permitió caracterizar a las fuentes de energía y al hábito de consumo, lo que posibilitó arribar a las conclusiones que contribuirán a un mejor y más eficiente uso técnico- económico de los re- cursos energéticos.
Modelo basado en aprendizaje automático de consumo de electrodomésticos a partir de monitoreo no intrusivo
(2023-05) Barberia, Juan Luis; Fernandez Biancardi, Juan Facundo; Lottero, Giancarlo; Esangui, Sebastian; Licata Caruso, Lorenzo; Legnani, Walter
El monitoreo de carga no intrusivo es un conjunto de técnicas cuyo objetivo es la identificación de los electrodomésticos utilizados en una vivienda partiendo de la señal de consumo energético agregada que producen al utilizarse. La base de datos empleada es la denominada Reference Energy Disaggregation Data Set (REDD) la cual es de acceso gratuito y contiene información detallada del consumo eléctrico de artefactos de varios hogares. El presente trabajo tiene como objetivo utilizar herramientas de Machine Learning supervisado para lograr una clasificación satisfactoria de electrodomésticos del mismo tipo presentes en diferentes viviendas, partiendo de señales de consumo eléctrico, medidas en circuitos individuales. Los resultados obtenidos muestran una precisión lo suficientemente elevada como para alentar la continuación de esta línea de estudio.
Procesamiento no lineal de señales cardiovasculares: marco conceptual para la detección de patologías
(2013-10-01) Cymberknop, Leandro J.; Legnani, Walter; Pessana, Franco M.; Armentano, Ricardo L.
El sistema cardiovascular (SCV) constituye una de las estructuras más complejas y estudiadas, sobre el cual se desarrollan las patologías que mayor mortalidad generan a nivel mundial. Las enfermedades vasculares se ponen de manifiesto a partir de eventos particulares, dado que los procesos intervinientes en su evolución pasan totalmente inadvertidos. Derivado de ello, las consecuencias resultan implacables y frecuentemente irreversibles. Las variables hemo- dinámicas que gobiernan la conducta del SCV, son relacionadas a partir de modelos explicativos, concebidos en virtud de suposiciones asociadas a información empírica. No obstante, la heterogeneidad y anisotropía propia de los materiales biológicos son limitantes en virtud de la carga conceptual impuesta por los enfoques propuestos. La descripción integral del fenómeno subyacente por parte del modelo empleado, demanda la consideración simultánea de propiedades de carácter estructural y dinámico. En el presente estudio, se ha evaluado la complejidad estructural de formas de onda de carácter biomecánico, a partir de técnicas proporcionadas por la dinámica no lineal. Su implementación denota amplitud para la descripción de los fenómenos observados, en virtud de lineamientos que se adecúan naturalmente a su concepción. Los hallazgos obtenidos han permitido relacionar estados morfológicos alterados con la presencia de arteriopatías y cardiopatías, las cuales han sido inducidas bajo condiciones experimentales específicas.

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