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Convergencia de Estimadores a Mínimo de Entropía Robustos: Aplicaciones en Instrumentación y al PDS

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dc.contributor 31249 es_ES
dc.contributor.other https://orcid.org/0000-0002-7337-8974
dc.coverage.spatial Global es_ES
dc.creator De la Rosa Vargas, José Ismael
dc.date.accessioned 2020-04-14T18:37:04Z
dc.date.available 2020-04-14T18:37:04Z
dc.date.issued 2007-03
dc.identifier info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.identifier.issn 1405-5546 es_ES
dc.identifier.issn 2007-9737 es_ES
dc.identifier.uri http://ricaxcan.uaz.edu.mx/jspui/handle/20.500.11845/1638
dc.identifier.uri https://doi.org/10.48779/6ycy-m155
dc.description In 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.abstract En 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.iso spa es_ES
dc.publisher Instituto Politécnico Nacional es_ES
dc.relation http://www.scielo.org.mx/pdf/cys/v10n2/v10n2a6.pdf es_ES
dc.relation.uri generalPublic es_ES
dc.rights Atribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América *
dc.rights Atribución-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ *
dc.source Revista Mexicana de Computación y Sistemas CIC- IPN, Vol. 10, No. 2, pp. 159-171, Marzo 2007. es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA Y TECNOLOGIA [7] es_ES
dc.subject.other Entropy es_ES
dc.subject.other Monte Carlo Simulation es_ES
dc.subject.other Nonparametric Estimation es_ES
dc.subject.other Regression es_ES
dc.subject.other Robust Estimation es_ES
dc.title Convergencia de Estimadores a Mínimo de Entropía Robustos: Aplicaciones en Instrumentación y al PDS es_ES
dc.title.alternative Convergence of Minimum-Entropy Robust Estimators: Applications in DSP and Instrumentation es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/article es_ES


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