Examinando por Autor "Torre Cruz, Juan de la"
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Ítem Detección y clasificación de valvulopatías mediante procesado de señal y técnicas machine learning a partir del análisis de sonidos cardíacos.(2024-10-16) Sánchez Barrionuevo, Eduardo; Cañadas Quesada, Francisco Jesús; Torre Cruz, Juan de la; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónLa auscultación cardíaca es un método no invasivo ampliamente utilizado para detectar enfermedades cardiovasculares mediante la identificación de sonidos cardíacos anómalos. Sin embargo, requiere una gran experiencia médica, ya que los cardiólogos experimentados reconocen alrededor del 80% de las valvulopatías, mientras que los médicos de atención primaria solo detectan entre el 20-40%. Dado que los algoritmos de aprendizaje profundo han superado a los métodos tradicionales en el procesamiento de señales biomédicas, este proyecto analiza varias arquitecturas de deep learning para comparar su rendimiento en la detección y clasificación de sonidos cardíacos a partir de representaciones tiempo frecuencia bidimensionales (2D) o secuencias temporales unidimensionales (1D). El objetivo final es implementar estas arquitecturas en dispositivos móviles, evaluando su viabilidad en función de los recursos de hardware, y desarrollar una aplicación para smartphones que alerte sobre la presencia de sonidos cardíacos anómalos asociados a valvulopatías.Ítem Monitorización de la presencia de sibilancias a partir del análisis de señales sonoras(2020-07-15) Merino García, María José; Cañadas Quesada, Francisco Jesús; Torre Cruz, Juan de la; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEn este Trabajo de fin de grado se propone la creación de una aplicación Android de monitorización capaz de detectar sibilancias presentes en las señales de audio respiratorias capturadas de forma continua con el micrófono del dispositivo móvil. El método de detección de sibilancias, desarrollado en MATLAB, se basa en el análisis espectral de la señal a partir del cálculo de la Transformada en Tiempo Corto de Fourier (STFT) para la identificación de trayectorias espectrales que serán determinadas como sibilancias si cumplen con las características en tiempo y frecuencia de los sonidos sibilantes. Finalmente, este algoritmo será convertido a C e integrado en la aplicación móvil programada en Java de tal forma que permitirá al usuario llevar a cabo la monitorización de sibilancias.Ítem Recuperación de patrones tiempo-frecuencia repetitivos en señales de audio(2023-07-12) Gutiérrez Rustarazo, Domingo Jesús; Cañadas Quesada, Francisco Jesús; Torre Cruz, Juan de la; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónLa repetición es un elemento clave en la percepción de la estructura musical, la cual se compone de patrones que se repiten en el tiempo (como patrones rítmicos en el acompañamiento musical) y frecuencia (por ejemplo, diferentes notas musicales del mismo instrumento). El sistema auditivo humano muestra una capacidad asombrosa para unir dichos patrones identificando repeticiones dentro de señales acústicas complejas. En este Trabajo Fin de Grado se pretende implementar, utilizando MATLAB, un sistema para la recuperación de patrones repetitivos en tiempo y frecuencia a partir de mezclas de sonidos donde existen sonidos interferentes. A partir de un fragmento musical de entrada, el usuario seleccionará una región tiempo-frecuencia del mismo del cual se desea recuperar los sonidos que son repetitivos en el fragmento musical y eliminar todo sonido no deseado presente en dicha región, se realizará una tarea de denoising operando exclusivamente en la región tiempo-frecuencia seleccionada por el usuario.Ítem Sistemas lineales: guía docente(2024-2025) Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Doble Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Pérez de Prado, Rocío Josefina; Torre Cruz, Juan de laGuía docente de la asignatura para el curso académico vigenteÍtem Técnicas de segmentación y separación de fuentes(2017-10-06) Torre Cruz, Juan de la; Vera Candeas, Pedro; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEn este trabajo fin de grado, el alumno deberá implementar un sistema capaz de separar cualquier señal musical en sus tres fuentes sonoras fundamentales: armónica, percusiva y vocal. Se realizara un sistema manual y otro totalmente automático, por lo que se podrá realizar un estudio exhaustivo de los resultados objetivos que permitirá determinar el grado de pérdidas que conlleva realizar un sistema inteligente. In this Project, the student has implemented a system for removing any musical signal in its three main sound components: harmonic, percussion and voice. A manual and a fully automated system was made, also an exhaustive study of the results has been developed in order to analize the extent of losses involved in making an intelligent system. NomenclaturaÍtem Teoría de la comunicación: guía docente(2024-2025) Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Doble Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Cañadas Quesada, Francisco Jesús; Cabañas Molero, Pablo Antonio; Torre Cruz, Juan de la; López López, Luis RamónGuía docente de la asignatura para el curso académico vigenteÍtem Transmisión digital: guía docente(2024-2025) Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Grado en Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Universidad de Jaén. Doble Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación e Ingeniería de Telemática (E.P.S. Linares); Torre Cruz, Juan de la; Martínez Muñoz, DamiánGuía docente de la asignatura para el curso académico vigenteÍtem Wheezing sound source separation applied to single shannel respiratory audio mixtures(2021-01-22) Jeeru, Sindhusha; Cañadas Quesada, Francisco Jesús; Torre Cruz, Juan de la; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónThe Master thesis study wheezing sound source separation applied to single channel respiratory audio mixture is a bio-medical signal processing technique to remove respiratory sounds from wheezing sounds and provide the best audio quality wheezing signals. Our thesis study is helpful for physicians to examine the patients who are suffering from pulmonary disorders because wheezing is considered as the important symptom that has to be examined by the physicians to make early diagnosis