Algoritmos Wavenet con Aplicaciones en la Aproximación de Señales: un Estudio Comparativo

C.R. Domínguez Mayorga, M.A. Espejel Rivera, L.E. Ramos Velasco, J.C. Ramos Fernández, E. Escamilla Hernández

Resumen

En este trabajo de investigación se aplican métodos adaptables en el diseño de algoritmos computacionales, dichos algoritmos emplean redes neuronales y series de wavelets para construir “neuroaproximadores” wavenets. Se muestra cómo las wavenets pueden combinarse con los métodos autosintonizables para obtener el seguimiento de señles complejas que están en función del tiempo. Los algoritmos obtenidos se aplican en la aproximación de señales que representan funciones algebraicas y funciones aleatorias, así como en una señal médica deun ECG. Se muestran los resultados en simulación numérica de dos arquitecturas de neuroaproximadores wavenets: el primero está basado en una wavenet, con el cual se aproximan las señales bajo estudio donde los parámetros de la red neuronal son ajustados en línea; el otro esquema emplea un filtro IIR a la salida de la red wavenet para discriminar las contribuciones de aquellas neuronas que tienen menos peso en la aproximación de la señal, lo que ayuda a reducir el tiempo de convergencia a un error mínimo deseado.

Palabras clave

Procesamiento de señales; Algoritmos auto-ajustables; Redes neuronales, Algoritmos de aproximación; Método del gradiente

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1. Identificación y Control Wavenet de un Motor de CA
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Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI  vol: 10  num.: 3  primera página: 269  año: 2013  
doi: 10.1016/j.riai.2013.05.002



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