Estudio y análisis de diferentes técnicas de modulación en la adquisición de un odorante en el contexto de narices electrónicas
Autor (es)
Fuente Ortega, ÁngelDirector (es)
Rodríguez Ortiz, Francisco BorjaEntidad
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaFecha de edición
2018-09Materias
Nariz artificial; Software de experimentación; Técnicas de modulación de la temperatura; InformáticaNota
Máster Universitario en Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y las ComunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Resumen
En este Trabajo de Fin de Máster se propone el análisis de una base de datos compuesta por
diferentes odorantes, la cual se constituirá utilizando una plataforma de experimentación propia
durante el desarrollo de este TFM, mediante el uso de diferentes técnicas de captura basadas
en la modulación de la temperatura. Asimismo se han ampliado las funciones del software
de captación, junto con la implementación y aplicación de diferentes técnicas de tratamiento,
empleadas en los datos durante su clasificación y la codificación de una interfaz gráfica, que
permite la interacción con la plataforma de forma visual. Mediante el análisis de la base de
datos se demuestran las ventajas de las técnicas de modulación de la temperatura del sensor,
frente al uso de una temperatura estacionaria durante la captura de odorantes.
Para realizar este proyecto ha sido necesario la creación de una base de datos, a partir de
los datos obtenidos en los experimentos realizados. Su creación se ha realizado bajo diferentes
condiciones, variando los algoritmos y los parámetros empleados. La creación de la base de datos
ha supuesto un periodo de 3 meses, utilizando dos algoritmos de experimentación distintos: el
algoritmo de experimentación con temperatura constante y el algoritmo de adquisición mediante
temperatura variable y codificación en amplitud.
El software de la plataforma ha sufrido varias modificaciones, haciéndolo más versátil y
fácil de utilizar. Se ha añadido un nuevo algoritmo de captura basado en el uso de un bucle
cerrado PID. También existe la posibilidad de configurar la plataforma antes de realizar los
experimentos, variando parámetros de captura que inicialmente eran estáticos. Finalmente, se
ha codificado una interfaz gráfica, permitiendo configurar los experimentos de forma visual.
Por último, se han estudiado y codificado diversas técnicas para la calibración, atenuación y
eliminación de posibles ruidos o distorsiones presentes en las señales capturadas, que dificultan la
identificación de los odorantes. Para la clasificación se han utilizado varias técnicas de extracción
de características, codificadas durante el desarrollo de este trabajo, con la intención de obtener
la mejor forma de clasificar los datos para futuros experimentos.
Como resultados obtenidos al finalizar este TFM se ha conseguido demostrar, en una primera
aproximación, que la modulación de la temperatura en la captura de datos ayuda a conseguir
mejores resultados en diversos casos, en comparación con la captura de odorantes sin aplicar
ninguna técnica de modulación. También se ha demostrado que su combinación con el paradigma
temporal a la hora de clasificar puede mitigar, en parte, el efecto provocado por el drift del sensor. In this master’s end job we propose the analysis of a databae composed of different odo-
rants, which will be constituted using an own experimentation platform during this work, using
diferents tecniques of experimentation based on the modulation of the temperature. Likewise
the functions of the software of experimetation have also been expanded together with the im-
plementation and application of different treatment techniques, which have been applied to the
data during the clasification and the coding of a Graphic User Interface. Through data analy-
sis from the database it is demonstrated the advantages of modulations techniques of sensor’s
temperature, against the use of a stacionary temperature during the capture of odorants.
In order to carry out this proyect, it was neccesary to create a database base on the da-
ta obtained in the experiments carried out. It’s capture has been carried out under differents
conditions varing the algorithms and parameters used. Creation of the database has meant a pe-
riod of 3 months, using two diferrents experiments algorithms: experimentation algorithm with
constant temperature and the algoritm of acquisition by variable temperature and amplitude
conding.
Software of the platform has suffered several modifications, making it more versatile and
easy to use. A new experimentation algoritm based on the use of a close PID loop has been
added. Also exists the possibility of configure the platform before performing the experiments,
changing parameters that were initialy statics. Finally, a graphic user interface has codified,
allowing to configure the experiments in a visual way.
By last, several techniques have been studied and codified for the calibration, attenutation
and elimination of possible noises or distorsions present in the captured signals, which dificults
the identifications of the odorants. Several characterization techniques have been used for the
clasification, codified during the development of this job, with the point of obtain the best way
to classify data for future experiments.
As a results obtained, after the completion of this work, it has been demonstrated, in a
first approximation, that the temperature modulation in the data capture helps to achieve
better results in various cases, compared to the capture of odorants applying any modulation
technique. It has also been shown that its combination with the temporal paradigm at the time
of classifying can mitigate, in part, the effect caused by the sensor’s drift.
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