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dc.contributor31249es_ES
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0002-7337-8974-
dc.coverage.spatialGlobales_ES
dc.creatorDe la Rosa Vargas, José Ismael-
dc.date.accessioned2020-04-14T18:37:04Z-
dc.date.available2020-04-14T18:37:04Z-
dc.date.issued2007-03-
dc.identifierinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.identifier.issn1405-5546es_ES
dc.identifier.issn2007-9737es_ES
dc.identifier.urihttp://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1638-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48779/6ycy-m155-
dc.descriptionIn this paper we propose to continue in the same research line initiated by Pronzato and Thierry (Pronzato et al, 2000a), (Pronzato et al, 2000b), (Pronzato et al, 2001), recent works inspired in the minimum-entropy estimation have been published by De la Rosa and Fleury (De la Rosa et al, 2002), (De la Rosa et al, 2003) in the instrumentation framework. An statistical model has been established to represent some instrumental signals, similarly, some limited hypothesis over such a model have been made. In fact, we assume limited knowledge of the noise or external perturbations distribution that interact into the system. The use of robust estimators in such situations is very helpful, since the real systems are always exposed to continuous perturbations of unknown nature. Some applications where the last is true are: medical instrumentation, industrial processes, in telecommunications among others. Some results of new minimum-entropy estimators for linear and nonlinear models are presented, such results complement those presented by Pronzato and Thierry.es_ES
dc.description.abstractEn este trabajo de investigación nos proponemos continuar con la misma línea de investigaciones iniciadas por Pronzato y Thierry (Pronzato et al, 2000a), (Pronzato et al, 2000b), (Pronzato et al, 2001) las cuales se abordaron ya en los trabajos de De la Rosa y Fleury (De la Rosa et al, 2002), (De la Rosa et al, 2003) en un marco de trabajo perteneciente a la instrumentación, y en donde se establece un modelo estocástico para representar ciertas señales y para el cual se formulan ciertas hipótesis limitadas sobre la naturaleza del ruido o perturbaciones que afectan los sistemas bajo estudio. La utilización de estimadores robustos es importante, ya que los sistemas reales están expuestos a perturbaciones continuas que son de naturaleza desconocida, esto se ha experimentado en aplicaciones propias de la instrumentación médica, en procesos industriales, y en telecomunicaciones entre otros. Presentamos algunos resultados complementarios a los presentados por Pronzato y Thierry sobre la estimación robusta, tanto para modelos lineales como para modelos no lineales.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInstituto Politécnico Nacionales_ES
dc.relationhttp://www.scielo.org.mx/pdf/cys/v10n2/v10n2a6.pdfes_ES
dc.relation.urigeneralPublices_ES
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rightsAtribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.sourceRevista Mexicana de Computación y Sistemas CIC- IPN, Vol. 10, No. 2, pp. 159-171, Marzo 2007.es_ES
dc.subject.classificationINGENIERIA Y TECNOLOGIA [7]es_ES
dc.subject.otherEntropyes_ES
dc.subject.otherMonte Carlo Simulationes_ES
dc.subject.otherNonparametric Estimationes_ES
dc.subject.otherRegressiones_ES
dc.subject.otherRobust Estimationes_ES
dc.titleConvergencia de Estimadores a Mínimo de Entropía Robustos: Aplicaciones en Instrumentación y al PDSes_ES
dc.title.alternativeConvergence of Minimum-Entropy Robust Estimators: Applications in DSP and Instrumentationes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
Appears in Collections:*Documentos Académicos*-- M. en Ciencias del Proc. de la Info.

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