UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 4. Extracción de características
Guía de Estudio: TEMA 11. Extracción de características. Propiedades estadísticas y fr...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Visión Artificial
Contenido: BLOQUE 4. Extracción de características
Guía de Estudio: TEMA 11. Extracción de características. Propiedades estadísticas y
frecuenciales de la señal
a. ¿Cómo estudiar este tema?
Para abordar el estudio de la extracción de características y las propiedades estadísticas y
frecuenciales de la señal, es fundamental tener una base sólida en teoría de señales y en
procesamiento digital de señales (DSP). Se recomienda seguir estos pasos:
1. Revisión de conceptos básicos: Asegúrate de comprender los fundamentos de las
señales en el dominio del tiempo y de la frecuencia, incluyendo la Transformada de Fourier,
la Transformada de Laplace y el análisis espectral.
2. Estudio de recursos avanzados: Utilizar libros de texto avanzados en procesamiento
digital de señales y artículos académicos que aborden específicamente la extracción de
características y análisis frecuencial.
3. Práctica con herramientas de software: Familiarízate con software especializado como
MATLAB, Python (usando bibliotecas como NumPy y SciPy), y herramientas de análisis de
señales que permitan la implementación práctica de los conceptos estudiados.
4. Aplicación práctica: Trabaja en proyectos que te permitan aplicar los conceptos, tales
como el procesamiento de señales de audio, imágenes o datos biomédicos.
b. Caracterización de señales en el dominio natural
Definición
La caracterización de señales en el dominio natural se refiere al análisis de las propiedades de la
señal tal como se presentan originalmente en el tiempo o espacio. Esto incluye propiedades como
la media, varianza, autocorrelación y la forma de la señal.
Características
Media y Varianza: La media proporciona el valor promedio de la señal, mientras que la
varianza mide la dispersión de los valores alrededor de la media.
Autocorrelación: Mide la similitud de una señal con una versión desplazada de sí misma a
distintos intervalos de tiempo.
Forma de la señal: Incluye características como picos, valles, duración de pulsos y otras
formas relevantes.
Ventajas
Interpretabilidad: Los valores obtenidos son intuitivamente comprensibles y directamente
relacionados con la señal original.
, Simplicidad: Los cálculos involucrados son relativamente simples y no requieren
transformaciones complejas.
Desventajas
Limitaciones en información: Puede no capturar adecuadamente las características más
complejas de la señal, especialmente cuando hay componentes ocultos en la frecuencia.
c. Características derivadas del análisis en frecuencia
Definición
El análisis en frecuencia implica transformar la señal al dominio de la frecuencia para identificar
componentes cíclicos, armónicos y otras propiedades frecuenciales. Esto se realiza comúnmente
usando la Transformada de Fourier.
Características
Espectro de Potencia: Representa cómo la potencia de una señal se distribuye a través
de diferentes frecuencias.
Frecuencias Dominantes: Identificación de frecuencias en las que la señal tiene mayor
energía.
Ancho de Banda: Rango de frecuencias en el que la señal tiene componentes
significativos.
Ventajas
Detección de patrones ocultos: Permite identificar patrones y características que no son
evidentes en el dominio del tiempo.
Análisis de componentes: Facilita el aislamiento y estudio de componentes específicos
de la señal.
Desventajas
Complejidad computacional: Requiere mayor capacidad de procesamiento y técnicas de
transformación que pueden ser computacionalmente intensivas.
Interpretabilidad: Los resultados pueden ser menos intuitivos y requieren mayor
conocimiento técnico para su correcta interpretación.
Recomendaciones
1. Enfoque en fundamentos: Domina primero los conceptos básicos de teoría de señales y
transformadas.
2. Uso de software especializado: Emplea herramientas como MATLAB o Python para
realizar análisis prácticos.
3. Estudio continuo: Mantente al día con la literatura y nuevas técnicas en la extracción de
características y análisis frecuencial.
4. Proyectos prácticos: Participa en proyectos que te permitan aplicar y observar los
conceptos en acción.
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