Facultad Regional Bahia Blanca
Permanent URI for this communityhttp://48.217.138.120/handle/20.500.12272/8
Browse
Search Results
Item Algoritmo de filtrado adaptativo basado en la maximización de la correntropía para el control activo robusto de ruido no Gaussiano(Asociación de Acústicos Argentinos, 2023) Baldini, Patricia NoemíLas técnicas de control activo utilizan como principio de funcionamiento la interferencia destructiva entre dos campos de sonido en regiones acotadas del espacio. Se superpone al ruido a cancelar la señal acústica generada mediante actuadores y controlada electrónicamente empleando algoritmos adaptativos dependientes del error residual medido. Los algoritmos de control tradicionales presuponen ruido Gaussiano y entornos lineales de modo que, si tales condiciones no se cumplen la convergencia puede verse comprometida llegando incluso a la inestabilidad frente a la presencia de outliers. En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de una nueva metodología enmarcada en la teoría de la información, para atenuar ruido impulsivo en un sistema monocanal. Se propone y analiza el uso de un algoritmo de filtrado adaptativo robusto de baja complejidad que no requiere conocer o determinar información estadística de la señal a procesar. Los coeficientes del filtro se sintonizan recursivamente bajo el criterio de optimalidad de máxima correntropía basada en el kernel de Cauchy. Las propiedades de convergencia y la efectividad del control se verifican mediante simulación en diferentes condiciones de entornos ruidosos realistas incluyendo procesos no estacionarios y ambientes no lineales.Item Reducción de ruido en señales de audio mediante el algoritmo de descomposición en valores singulares multinivel(Asociación de Acústicos Argentinos, 2023) Baldini, Patricia NoemíEn este trabajo se analiza la factibilidad y eficiencia de la aplicación del algoritmo de descomposición en valores singulares multinivel para la eliminación de ruido no estacionario de señales de audio con mínima distorsión de la información relevante contenida en la señal. Este algoritmo se encuadra dentro del filtrado basado en subespacios que descompone a la señal a tratar en componentes pertenecientes a subespacios de señal y ruido mutuamente ortogonales. Este proceso se representa mediante el uso de un banco de filtro. En comparación con el filtrado Wavelet presenta características similares pero evita la selección previa de la base de wavelets que mejor se adapta a la aplicación. La reducción de ruido es un paso fundamental previo a la extracción de características de señales de emisiones acústicas en mantenimiento predictivo de maquinaria industrial. Se muestran los resultados preliminares alcanzados mediante el uso de simulaciones.