Escuela Politécnica Superior (Linares)
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Examinando Escuela Politécnica Superior (Linares) por Materia "1203.04"
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Ítem Análisis de datos y extracción de conocimiento utilizando Big Data(2018-07-20) Verjaga Felgueras, María Elena; Muñoz Expósito, José Enrique ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]En el presente trabajo de fin de grado se ha hecho un estudio (Teórico y práctico) sobre Big Data y tecnologías de tratamiento de datos. La parte teórica se centra en una profunda descripción de Big Data, los algoritmos más utilizados en el tratamiento de datos y se profundiza en la tecnología Spark. En la parte práctica se ha hecho una preparación del entorno de trabajo con todas las instalaciones y configuraciones necesarias de Spark y se ha creado un clúster con varios nodos. Todo ello en dos escenarios: máquinas virtuales en el ordenador portátil como modo experimental y computadores físicos donde se han hecho pruebas ejecutando un algoritmo escrito en Python que incluye técnicas de Machine Learning. Se va a evaluar la eficacia de Spark haciendo un estudio comparativo con tiempos de ejecución y considerando la distribución de las tareas.Ítem Clasificación de personas basada en voz(2018-03-06) Moral-Rubio, Carlos; Reche López, Pedro Jesús; Pérez Lorenzo, José Manuel; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]Estudio e implementación de los métodos de clasificación GMM y SVM con el fin de clasificar de forma automática a las personas en uno de siete grupos distintos establecidos como combinación entre distintas clases de edad/género. Como resultado se han obtenido distintas tablas que nos permitirán decidir cuál de los dos es el más adecuado para nuestra tarea, qué grupo es el que obtiene mejor porcentaje de acierto o conclusiones sobre el uso de distintos parámetros. Todos los algoritmos desarrollados en este trabajo han sido realizados tanto en Matlab (en forma de toolbox) como en C++. Además, se ha creado una aplicación para ambos lenguajes (usando el clasificador que mejor resultado nos ha dado) que permite la adquisición de voz en tiempo real y su procesamiento on-line, de modo que podemos saber el resultado de la clasificación de la voz en apenas unos segundos.Ítem Clasificador de modulación basado en aprendizaje automático(2022-10-04) Maldonado-Cerezo, Raúl; Reche-López, Pedro J.; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] En este trabajo fin de grado se presenta un clasificador automático de modulación basado en redes neuronales artificiales mediante la extracción de características clave de la señal banda base equivalente recibida. El entrenamiento de la red neuronal ha sido llevado a cabo a partir de señales que no han viajado sobre el aire, para, posteriormente, mediante el uso de dos radios definidos por software, transmitir, recibir y clasificar el tipo de modulación empleado por la señal transmitida.Ítem DESARROLLO DE UN ALGORITMO BASADO EN REDES NEURONALES PARA LA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DEL TIPO DE INSTRUMENTO MUSICAL(2018-04-23) Gálvez-Gómez, Joaquín; Parra-Rodríguez, Fernando; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]Objetivo: Implementación de un sistema capaz de reconocer instrumentos musicales de forma automática, utilizando como herramienta las Redes Neuronales Artificiales. La clasificación instrumental constará de varias partes. En primer lugar, llevaremos a cabo un procesado de señal para extraer parámetros característicos de notas musicales provenientes de violonchelo, viola, violín y flauta travesera. Extraeremos de manera numérica lo que para nosotros es el timbre de un instrumento, característica subjetiva del sonido que permite a nuestro cerebro saber diferenciar entre diferentes fuentes sonoras. El timbre de un instrumento está relacionado con la disposición de los armónicos de cada nota musical y cómo varían sus amplitudes en el tiempo, se calcula pues la frecuencia fundamental de cada nota y a partir de ella se extrae la potencia relativa de dichos armónicos. Será esto información valiosa para la red neuronal, que nos dirá qué instrumento suena tras haber sido entrenada de manera supervisada.Ítem DESARROLLO Y EVALUACIÓN DE UN MODELO PREDICTIVO BASADO EN MACHINE LEARNING PARA ESTUDIAR Y PREDECIR EL COMPORTAMIENTO DEL ABSENTISMO EN PRESTACIONES SANITARIAS.(2019-03-29) Romero–Aceituno, Pedro D.; Martínez-Cruz, Carmen; Universidad de Jaén. Informática[ES] El absentismo de pacientes a sus citas es un problema que produce perdidas económicas en sanidad e impacta negativamente en la salud de los pacientes. En el presente trabajo se construye un modelo predictivo con tecnologías de learning machine con el que predecir la asistencia de los pacientes a sus citas. A su vez se diseña y evalúa una aplicación de overbooking inteligente que utiliza las predicciones anteriores para proporcionar recomendaciones de sobre citación y optimizar la planificación de citas del centro. El trabajo es desarrollado en el marco real de un grupo de clínicas Mission Neighborhood Health Center, situado en San Francisco (EEUU).Ítem Diseño de un sistema de seguridad en el hogar basado en IoT y creación de prototipo(2022-03-08) Fúnez Fernandez, Eduardo; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEn este Trabajo de Fin de Grado (TFG), se ha realizado el diseño de un sistema de seguridad con elementos Internet of Things (IoT) basado en Raspberry Pi y se ha creado un prototipo funcional del mismo. Para la realización de dicho sistema de seguridad, se llevó a cabo un estudio previo de las comunicaciones, tecnologías y dispositivos necesarios para su funcionamiento. Además, se implementó un bot de Telegram para la gestión a distancia del sistema de seguridad por parte del usuario. El sistema de seguridad incluye sensores y actuadores de distintos tipos. Entre los sensores existen detectores de presencia mediante infrarrojos pasivos y cámaras, mientras que los actuadores utilizados son una cerradura automática, un pulsador, luces y un altavoz. Adicionalmente, se ha implementado una inteligencia artificial (IA) usando la cámara de la entrada, que realiza un reconocimiento facial de la imagen captada por una de las cámaras.Ítem Diseño y desarrollo de un sistema de detección de somnolencia(2023-07-13) Domenech López, Rubén; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEl proyecto se basa en el diseño y desarrollo de un sistema de detección de somnolencia que monitoriza el parpadeo en tiempo real. Para ello, se emplean técnicas de visión por ordenador, inteligencia artificial, machine learning, deep learning e Internet de las cosas mediante el envío de mensajes a la nube.Ítem INSTALACIÓN Y DESARROLLO DE APLICACIÓN WEB CON APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA ALQUILER DE HABITACIONES UJA(2020-07-16) Resa-Oya, Alejandro; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] Desarrollo de una aplicación web dedicada al alquiler de habitaciones para estudiantes pertenecientes a la Universidad de Jaén. Esta aplicación está diseñada para ofrecer servicios a los estudiantes y a los arrendadores que ofertan sus viviendas. Se incluye un sistema de recomendación basado en aprendizaje automático. Para ello, se ha diseñado e implementado un entorno web que incluye las herramientas necesarias para realizar las siguientes acciones: • Inserción, búsqueda y solicitud de alojamientos • Cumplimentación de contrato y fianza • Glosario de recibos (mensualidad, luz, agua y gas) • Representación de gastos mensuales mediante diagramas de barras interactivos ajustables por el usuario • Envío de mensajería • Gestión de perfiles de usuario para estudiantes y arrendadores • Uso de Machine Learning para recomendaciones dinámicas • Cumplimiento de protección de datos [EN] Development of a web application dedicated to the rental of rooms for students belonging to the University of Jaén. This application is designed to offer services to students and property owners who offer their homes. It includes a recommendation system based on automatic learning. For this purpose, a web environment has been designed and implemented that includes the necessary tools to perform the following actions: - Insertion, search and request of accommodation - Completion of contract and deposit - Glossary of receipts (monthly payment, electricity, water and gas) - Representation of monthly expenses through user-adjustable interactive bar charts - Messaging - User profile management for students and landlords - Using Machine Learning for dynamic recommendations - Data Protection ComplianceÍtem Metaplanificador para cloud computing.(2017-09-26) Cotes Ruíz, Adrián; Cuevas Martínez, Juan Carlos; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEn este trabajo fin de grado se ha desarrollado un simulador de Meta-Planificación mediante el cual se pueda realizar la unificación y centralización de múltiples datacenters con sus respectivos planificadores locales. Así mismo, se han implementado cuatro algoritmos de Meta-Planificación, que establecen la estrategia de reparto de tareas a los distintos datacenters. Tres de ellos se basan en estrategias clásicas de planificación: MaxMin, MinMin y Round Robin. El cuarto hace uso de en un sistema basado en reglas borrosas (fuzzy rule based system o FRBS). El uso de este último algoritmo persigue la reducción y optimización del consumo eléctrico, mejorando las técnicas clásicas de planificación.Ítem Planificación cloud basada en un sistema fuzzy. Análisis de interpretabilidad(2020-12-14) Jiménez Sánchez, Antonio; Muñoz Expósito, José Enrique; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] Este proyecto realiza un análisis e implementación de sistemas y algoritmos que hacen uso de la Lógica Difusa en lenguaje de programación Python. La Lógica Difusa funciona haciendo uso de reglas y conjuntos de pertenencia para obtener una salida en un sistema. Las reglas se generan utilizando la Computación Evolutiva, que mediante simulaciones y algoritmos intenta solventar este inconveniente. Las reglas obtenidas con los métodos mencionados son procesadas por una aplicación intérprete, permitiendo la obtención de parámetros como la interpretabilidad de las reglas, haciendo posible un análisis de estas. Finalmente, se añade una aplicación web junto al simulador “WorkflowSim” y se integran todos los componentes de la aplicación con tecnología Docker. La aplicación web permitirá la selección de parámetros de simulación, “WorkflowSim” generará resultados de consumo de energía para ser optimizados y Docker permitirá que el sistema sea escalableÍtem SEPARACIÓN DE INSTRUMENTOS MUSICALES CON REDES NEURONALES PROFUNDAS PARA MÚSICA CLÁSICA(2023-12-19) López Casanova, Alberto ; Vera Candeas, Pedro ; Cabañas Molero, Pablo Antonio ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en la SSS en música clásica mediante el uso de redes neuronales profundas. Para ello se ha llevado a cabo el estudio y análisis de dos algoritmos de redes neuronales profundas, Open-Unmix y Demucs. Con este fin, se ha preparado un conjunto de datos para entrenar dos modelos, con el propósito de lograr la separación de fuentes musicales en archivos de cuartetos de cuerda: violín, viola, violonchelo y bajo. Para permitir a los usuarios realizar separaciones utilizando estos modelos, se ha desarrollado una aplicación en Python que toma como entrada un archivo musical y proporciona como salida las fuentes separadas mediante ambos modelos. Finalmente, para una evaluación objetiva de la calidad de separación obtenida con cada modelo, se ha creado un script de evaluación que compara las fuentes separadas por los modelos respecto a la separación perfecta, usando las métricas comúnmente empleadas en la bibliografía. Este enfoque permite analizar y comparar el rendimiento de OpenUnmix y Demucs en la tarea de separación de fuentes musicales.Ítem Sistema de generación de audio para paquetes perdidos en aplicaciones distribuidas de interpretación de música en tiempo real(2023-12-20) Soler Martínez, Marta; Vera Candeas, Pedro; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] En las últimas décadas, el rápido desarrollo de aplicaciones de Networked Music Performance (NMP), ha llevado la comunicación sincronizada en línea un paso más allá en lo referido a la interpretación musical de forma conjunta. Recientemente, durante la pandemia provocada por el COVID-19, la tarea de garantizar la calidad del audio a través de Internet supuso un reto considerable y las tecnologías audiovisuales basadas en la web demostraron ser insuficientes en cuanto a restricciones de red tales como la latencia. Minimizar este parámetro es un compromiso que sacrifica la robustez en transmisión, lo que se traduce en la pérdida de paquetes. Aquí es donde entra en juego una solución complementaria de Packet Loss Concealment (PLC) desarrollada en el presente trabajo. El software "Audio_refiller" tiene como objetivo mitigar los huecos faltantes de información provocados por las pérdidas en la conexión antes de que los paquetes lleguen al receptor, previo a la ejecución del software NMP. Esto se ha logrado mediante la programación de varios modelos de complejidad computacional escalable basados en técnicas de autocorrelación y predicción lineal, así como una solución basada en el algoritmo “Matching Pursuits”. El continuo desarrollo en esta línea de trabajo podría resultar en posibles colaboraciones con desarrolladores e investigadores en el campo de NMP. Tras la culminación de la herramienta "Audio_refiller", el prospecto ha resultado favorable en la consecución de los objetivos propuestos.Ítem Sistema domótico a escala con acceso remoto(2024-07-24) Thabet, Elyssar Myrna ; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónSe ha diseñado un hogar inteligente sostenible que se ha implementado creando un sistema domótico a escala basado en una vivienda que incorpora un sistema de control desarrollado en un microcontrolador Raspberry pi conectado con múltiples sensores y actuadores. Se usan tecnologías como (1) IoT (Internet de las Cosas), que permite conocer el estado del sistema, visualizar la vivienda y realizar control remoto del sistema domótico a través de una web creada a tal efecto, (2) sistemas de mensajería electrónica, con los que se pueden recibir avisos del estado de todo el sistema, (3) IA (Inteligencia Artificial), para controlar el acceso a la vivienda con un sistema de ML (Aprendizaje Automático) facial biométrico, (4) elementos de captación de energía solar que permiten obtener un sistema más sostenible. Todo ello ayuda al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODSs).Ítem Sistema inteligente de transporte: control de carretera basado en videovigilancia con sistema Raspberry Pi(2022-10-04) Drammeh, Suwaraba; Ruano Ruano, Ildefonso; Universidad de Jaén. Ingeniería de TelecomunicaciónEste Trabajo Fin De Grado se basa principalmente en la creación de un modelo de aprendizaje automático que será capaz de realizar análisis de vídeo avanzados. Hace uso de bibliotecas avanzadas disponibles en Python para realizar la segmentación de imágenes, la detección de objetos y el seguimiento de los mismos. El proyecto tiene como objetivo contar el número de vehículos en la carretera, estimar su velocidad y enviar los datos obtenidos a la nube. Comienza con el posicionamiento de la cámara estática, el entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y el despliegue del modelo entrenado. También demuestra las ventajas e inconvenientes básicos del uso del deep learning en la visión artificial. Adicionalmente, se ha creado un simulador para realizar la detección y estimación de la velocidad de los coches en los vídeosÍtem Vocal Boost: Software para PC para ajustar el volumen de los diálogos en tiempo real usando inteligencia artificial(2024-10-16) Almagro Martos, Bernardo; Vera Candeas, Pedro ; Cabañas Molero, Pablo Antonio ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) se centra en el desarrollo de un software para PC en Linux que permite regular el volumen de los diálogos de forma independiente al resto de sonidos, enfocado principalmente en películas o videos. Se ha utilizado la red neuronal profunda DEMUCS para separar la voz del resto de audio y se ha adaptado la misma para su funcionamiento en tiempo real. El software se ha integrado en una aplicación con interfaz gráfica para el sistema de sonido, utilizando herramientas como PulseAudio y Sounddevice. El resultado es una aplicación que permite al usuario ajustar el volumen de los diálogos de manera independiente al resto de sonidos en tiempo real.