Improving the robustness of artificial olfaction systems by multivariate signal processing

• Autores: Marta Padilla Ferrán
• Directores de la Tesis: Santiago Marco Colás (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de Barcelona ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Krishna Persaud (presid.), Antonio Pardo Martínez (secret.), Jacques Nicolas (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Diseño de sistemas sensores
    • Estadística
      • Análisis de datos
      • Análisis multivariante
  • Ciencias tecnológicas
    • Ingeniería y tecnología aeronáuticas
      • Instrumentación (aviación)
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • Muchos de los sistemas de olfacción artificial (narices electrónicas) están basados en matrices de sensores químicos de gases, los cuales presentan ciertas deficiencias derivadas de su falta de robustez. El procesado de señal rnultivariante puede ayudar a compensar estas deficiencias, y de esta forma alargarlas penados de tiempo en que el instrumento puede funcionar sin una recalibración completa. En esta tesis se discute el concepto de robustez en las sistemas de olfacción artificial, especialmente en os modelos de calibración de dichos instrumentos. Además, se explora varias técnicas de procesada de señal útiles en sistemas que sufren, específicamente, das tipos de problemas: derivas en el tiempo o el fallo de uno o más sensores en una matriz.