Modelo de patrones geométricos de señales 1D basado en autoestructuras para la construcción del espacio de características de un clasificador

Resumen

El modelo que presentamos en este trabajo se basa en la formulación de parámetros novedosos para distinguir distintos tipos de señales discretas. Realizamos el cálculo de los parámetros mediante el método de barrido con una dimensión de encastre - embedding, en inglés - utilizado ampliamente en aplicaciones de la Teoría de la Información. En este trabajo proponemos tres parámetros simples, a saber: amplitud, ángulo de Zenit y factor de forma. Con estos parámetros obtenemos una terna para cada segmento de una señal, y para cada señal de un grupo dado. Cada señal genera una cantidad de ternas que luego se reducen a ternas únicas, quitando la información repetida. Aplicamos la propuesta al análisis de señales sintéticas, aleatorias y caóticas.
Hemos comprobado que la presente metodología es eficiente en diferenciar las señales estudiadas.