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000087157 1001_ $$aVizárraga Turmo, Jorge
000087157 24200 $$aDimensionality reduction and simple status inference techniques for smart embedded sensors
000087157 24500 $$aReducción de dimensionalidad y técnicas de inferencia de estado para sensores inteligentes
000087157 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019
000087157 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000087157 520__ $$aEste proyecto nace del intento de reducir la cantidad de datos enviados por sensores inteligentes para prolongar así su vida útil y dotarles de cierta seguridad al realizar una abstracción de los datos en crudo haciendo imposible su interpretación.<br />Para ello se hace uso de una técnica ya desarrollada hace años, el vector quantization pero añadiéndole una serie de mejoras que permitan recalcular la disposición de los centroides para conseguir minimizar el error de reconstrucción. <br />Se ha desarrollado esta técnica en lenguaje Python y se va a evaluar con una base de datos existente variando, los parámetros de muestreo, el uso de codificación por media y desviación típica, la composición con una o las tres componentes del sensor inercial y el tamaño de la red de entrenamiento.<br />Con este sistema definido, se propone una clasificación de los datos reducidos para intentar sacar aun mayor índice de compresión frente a los datos enviados por el sensor en crudo.<br />Una vez verificado el comportamiento del modelo se implementa en lenguaje micro Python en un sensor inteligente para evaluar el sistema compresor frente a su uso convencional.<br /><br />
000087157 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Electrónica
000087157 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000087157 700__ $$aBuldaín Pérez, Julio David$$edir.
000087157 700__ $$aCasa Nebra, Roberto José$$edir.
000087157 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bIngeniería Electrónica y Comunicaciones$$cTecnología Electrónica
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