| TAZ-TFG-2020-2287 |
Deep generative models para sensores acústicos distribuidos
Almudévar Atienza, Antonio
Ortega Giménez, Alfonso (dir.)
Universidad de Zaragoza,
EINA,
2020
Ingeniería Electrónica y Comunicaciones department, Teoría de la Señal y Comunicaciones area
Graduado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
Abstract: El objetivo del presente trabajo fin de grado es estudiar y desarrollar métodos basados en modelos generativos profundos (Deep Generative Models) para la detección y clasificación de eventos medidos a través de sensores acústicos distribuidos.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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