2013

  • 14
    Ago 22
  • -

Síntesis estadística paramétrica de voz

2013

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Profesores: Dr. John Goddard Close y Fabiola Margarita Martinez Licona

Resumen: La síntesis de voz es la producción artificial del habla humana, y un sintetizador de habla es el sistema computacional que lo realiza. Usualmente el sintetizador de habla se encuentra como la parte final (back-end) de un sistema del texto-a-habla (TTS). Hay varias arquitecturas que se han utilizado para lograr la onda sintetizada: síntesis articulatoria, síntesis de formantes, síntesis concatenativa, y síntesis basada en modelos markovianos ocultos (HMM). Este proyecto pretende desarrollar un sistema de síntesis de voz basada en HMM y el vocoder STRAIGHT para el español.

Objetivo general

  • Desarrollar un sistema de síntesis de voz basada en HMM para el español

Objetivos específicos

  • Conocer y aplicar técnicas para procesamiento de la señal de voz
  • Conocer información básica sobre la fonética, prosodia, y la lingüistica del español
  • Conocer los HMM y su la aplicación a la síntesis de voz
  • Aplicar los sistemas HTS, HTK y STRAIGHT a la síntesis basada en HMM
  • 14
    Ago 22
  • -

Detección de objetos perdidos en sistemas RFID

2013

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Profesor: Dr. Víctor Manuel Ramos Ramos

Resumen: Hoy en día, la tecnología de identificación por radiofrecuencia (RFID, Radio Frequency IDentification) está involucrada en diversas actividades de la vida cotidiana, como son el transporte público, el rastreo y seguimiento de activos, el manejo de inventarios automatizados, solo por mencionar algunos. En los últimos años, se ha observado una tendencia hacia modificar la arquitectura centralizada de las redes RFID por arquitecturas distribuidas. Dichas arquitecturas introducen nuevos elementos en la red para distribuir los procesos realizados por la misma, como es el caso del proceso de identificación. De esta manera, las nuevas arquitecturas pretenden mejorar el uso del ancho de banda para escenarios RFID densos; sin embargo, se pueden utilizar igualmente para aplicaciones de detección y rastreo de activos. Hasta nuestro mejor conocimiento, no existen trabajos que demuestren que el enfoque distribuido para escenarios RFID sea de beneficio para aplicaciones tales como la detección de activos. En consecuencia, en este trabajo de investigación proponemos comparar, mediante simulación de eventos discretos, el rendimiento del nuevo paradigma distribuido para tareas de rastreo y detección de activos.

Objetivo general

  • Analizar las ventajas y desventajas del enfoque distribuido para sistemas RFID

Objetivos específicos

  • Realizar un estudio del estado del arte del paradigma distribuido en redes RFID
  • Implementar un escenario distribuido de red RFID en un simulador de eventos discretos
  • Adaptar un protocolo de detección de marcas pérdidas al enfoque distribuido
  • Evaluar el desempeño del protocolo diseñado y compararlo con el enfoque tradicional
  • 14
    Ago 22
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Estudio de la dinámica estructural de las redes libres de escala

2013

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Profesor: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez

Resumen: Al finalizar el proyecto el alumno habrá construido un conjunto de herramientas computacionales para evaluar parámetros tales como la distribución de los grados, ó el diámetro de una gráfica. De igual forma, habrá construido otro conjunto de herramientas para simular los procesos dinámicos de formación y degradación de una red compleja.

Objetivo general

  • Estudiar las propiedades estructurales de las redes libres de escala, bajo condiciones dinámicas

Objetivos específicos

  • Reconocer un conjunto de medidas que caractericen el estado de una red
  • Proponer una serie de mecanismos que puedan describir la degradación de una red
  • Evaluar el estado de una red mientras es sometida a alguno de estos mecanismos
  • Proponer una serie de mecanismos que puedan describir la formación de una red
  • 14
    Ago 22
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Diseño de un algoritmo multi-objetivo bio-inspirado para generar zonas electorales

2013

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Profesores: Dr. Miguel Ángel Gutiérrez Andrade y Dr. Eric Alfredo Rincón García (UAM Azcapotzalco)

Resumen: El diseño de zonas es un problema que consiste en agrupar unidades geográficas en un número predeterminado de zonas que minimizan una función objetivo, al tiempo que se satisfacen ciertas restricciones, principalmente relacionadas con su topografía. Dentro de sus aplicaciones más frecuentes se encuentran el diseño de distritos electorales, diseño de zonas de ventas, diseño de zonas escolares y el uso de tierras. Puede presentar objetivos múltiples, posiblemente en competencia entre sí, lo cual hace necesario llegar a una solución en la que todos los objetivos sean satisfechos en un grado aceptable. En esta propuesta de trabajo de investigación se diseñará un algoritmo multi-objetivo basado en una técnica bio-inspirada como colonia de abejas artificiales, optimización por colonia de hormigas, optimización por enjambre de partículas, entre otras, para el diseño de zonas electorales con 2 objetivos, equilibrio poblacional y compacidad geométrica.

Objetivo general

  • Diseñar un algoritmo para construir zonas que promuevan el equilibrio poblacional y la compacidad geométrica

Objetivos específicos

  • Realizar el estado del arte de las diferentes técnicas multi-objetivo bio-inspiradas
  • Diseñar un algoritmo multi-objetivo basado en técnicas bio-inspiradas para construir zonas que promuevan el equilibrio poblacional y la compacidad geométrica
  • Aplicar el algoritmo diseñado en instancias reales
  • Comparar los resultados obtenidos con los reportados en la literatura especializada
  • 14
    Ago 22
  • -

Algoritmos de monitorización del espectro radioeléctrico para aplicaciones de radios cognitivos

2013

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Profesor: Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Resumen: Actualmente existe una administración del espectro radioeléctrico que otorga licencias de uso exclusivo para operar en frecuencias fijas. Esta asignación fija de frecuencias ha provocado escasez de bandas de frecuencia libres para operar nuevos servicios. Esto se debe a que muchas bandas están reservadas para ciertos usos; pero en realidad no se utilizan. Por este motivo existe una línea de investigación en redes inalámbricas cognitivas que sugiere que el aprovechamiento óptimo del espectro se puede realizar si se implementan nuevas metodologías para el uso de las frecuencias. Los dispositivos de CRN deben ser capaces de detectar frecuencias libres del espectro y establecer la comunicación en esas frecuencias libres utilizando técnicas conocidas como acceso dinámico del espectro. La búsqueda de esquemas eficientes de monitorización del espectro no está agotada, al contrario es un nicho de oportunidad en la investigación. Sin embargo es importante remarcar que en la actualidad, dada las necesidades de hardware y la complejidad de las técnicas, los métodos de monitorización del espectro basados en la detección de energía son los más utilizados, aunque no necesariamente son los más eficientes. Nuestra motivación principal es la búsqueda de técnicas que mejoren la eficiencia espectral de los sistemas de comunicación digital con un enfoque de radios cognitivos.

Objetivo general

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Objetivos específicos

  • Comprender los principios de la monitorización del espectro y su aplicación en los radios cognitivos
  • Estudiar y seleccionar dos algoritmos
  • Evaluar el desempeño de los algoritmos seleccionados en la banda de los 2.4 GHz, en la plataforma de desarrollo MATLAB
  • 14
    Ago 22
  • -

Un sistema clasificador no supervisado utilizando coloración de gráficas suaves

2013

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Profesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dr. Miguel Angel Gutiérrez Andrade

Resumen: Un sistema clasificador no supervisado es un tipo especial de reconocimiento de patrones, significa poner una etiqueta a un objeto de acuerdo a sus características. Los seres humanos hacemos reconocimiento de patrones cotidianamente, aunque lo hacemos de forma inconsciente. El reto de un modelo de reconocimiento de patrones es enseñarle a una computadora a hacer esta actividad de una forma eficiente. El problema de coloración de gráficas suaves busca encontrar una coloración que minimiza la “tensión” en la gráfica, es decir, minimizar la suma de distancias entre vértices con colores idénticos. Este modelo se utiliza en la programación de eventos susceptibles de cambios, asignación estable de frecuencias del espectro electromagnético entre otros.

Objetivo general

  • Construir un algoritmo para un sistema clasificador de uso general con el modelo de coloración de gráficas suaves

Objetivos específicos

  • Diseñar e implementar un algoritmo de reconocimiento de patrones, ya sea en lenguaje C o FreeBasic bajo el esquema de coloración de gráficas suaves
  • Aplicar el algoritmo para clasificación de varias instancias benchmark
  • 14
    Ago 22
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Uso de herramienta borrosa para el estudio de índices económicos

2013

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Profesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Eric Alfredo Rincón García (UAM Azcapotzalco)

Resumen: Respecto a esta forma de modelización con instrumentos borrosos, creemos que de alguna forma, ofrece ciertas ventajas sobre la tradicional técnica de regresión. En primer lugar, porque las estimaciones que obtengamos después de ajustar los coeficientes borrosos, no serán variables aleatorias, y por tanto, en muchas ocasiones de difícil tratamiento numérico, sino números borrosos, cuyo tratamiento es más sencillo. Por otra parte, si el fenómeno de estudio es de carácter económico o social, las observaciones que del mismo se obtienen son consecuencia de la interacción entre las creencias, expectativas, etc. de los agentes que participan en dicho fenómeno, y por tanto, ya hemos señalado que en nuestra opinión, no es del todo adecuado modelar dicho fenómeno utilizando la teoría de la probabilidad. La utilización de algunos instrumentos de programación matemática que proporciona la teoría de los subconjuntos borrosos estaría motivado por la gran utilización de la programación matemática en problemas económicos. En concreto, se proponen dos instrumentos de programación matemática que utilizan instrumentos de la teoría de los subconjuntos borrosos: a) Programación Borrosa y b) Programación Posibilística.

Objetivo general

  • Proponer y diseñar diferentes algoritmos de tipo borroso y aplicarlos en instancias reales

Objetivos específicos

  • Realizar el estado del arte de diferentes técnicas borrosas
  • Proponer y diseñar diferentes algoritmos de tipo borroso
  • Aplicar el algoritmo diseñado en instancias reales
  • Comparar los resultados obtenidos con los reportados en la literatura especializada
  • 24
    Jul 22
  • -

Uso de herramienta borrosa para el estudio de índices económicos

2013

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Profesores: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva y Dr. Eric Alfredo Rincón García (UAM Azcapotzalco)

Resumen: Respecto a esta forma de modelización con instrumentos borrosos, creemos que de alguna forma, ofrece ciertas ventajas sobre la tradicional técnica de regresión. En primer lugar, porque las estimaciones que obtengamos después de ajustar los coeficientes borrosos, no serán variables aleatorias, y por tanto, en muchas ocasiones de difícil tratamiento numérico, sino números borrosos, cuyo tratamiento es más sencillo. Por otra parte, si el fenómeno de estudio es de carácter económico o social, las observaciones que del mismo se obtienen son consecuencia de la interacción entre las creencias, expectativas, etc. de los agentes que participan en dicho fenómeno, y por tanto, ya hemos señalado que en nuestra opinión, no es del todo adecuado modelar dicho fenómeno utilizando la teoría de la probabilidad. La utilización de algunos instrumentos de programación matemática que proporciona la teoría de los subconjuntos borrosos estaría motivado por la gran utilización de la programación matemática en problemas económicos. En concreto, se proponen dos instrumentos de programación matemática que utilizan instrumentos de la teoría de los subconjuntos borrosos: a) Programación Borrosa y b) Programación Posibilística.

Objetivo general

  • Proponer y diseñar diferentes algoritmos de tipo borroso y aplicarlos en instancias reales

Objetivos específicos

  • Realizar el estado del arte de diferentes técnicas borrosas
  • Proponer y diseñar diferentes algoritmos de tipo borroso
  • Aplicar el algoritmo diseñado en instancias reales
  • Comparar los resultados obtenidos con los reportados en la literatura especializada

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