DSpace Colección :
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/11
2024-03-28T21:19:55ZOptimización de las técnicas de compresión de audio para transmitir sobre una red zegbee en una plataforma de WSN
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/4813
Título : Optimización de las técnicas de compresión de audio para transmitir sobre una red zegbee en una plataforma de WSN
Resumen : En la actualidad existe distintos métodos de comunicarnos entre los más utilizado es la tecnología inalámbrica que facilitan la comunicación a distintas distancias, ya que no necesitan un medio físico, con los dispositivos inalámbricos el usuario tiene la facilidad de transmisión de datos, esto ha conllevado a la utilización de algoritmos de compresión que es utilizados en varios campos de la comunicación por medio de la transmisión de datos en medios inalámbricos, pero para nuestro cometido se analizó algunos algoritmos de compresión de menor perdida de datos para la voz y audio. El algoritmo de compresión posee un sinnúmero de ventajas como desventajas, y la más importante es que con eso involucra algunas perdidas de información en todo su proceso. Varios de los algoritmos que se analizaron durante este proyecto han sido adoptadas en la industria de las telecomunicaciones como en la telefonía, internet, imágenes. Pero en el proyecto se utilizó el algoritmo de compresión ADPCM por la características y pruebas realizadas que se determinó que es adecuado para trabajar con dispositivos electrónicos de baja capacidad de memoria y que cumple con el objetivo de enviar datos comprimidos a una distancia moderada, entre los distintos depósitos inalámbricos se tiene el xbee, por su característica que no son complejas y nos ayudan para crear una red confiable y robusta, que para el desarrollo del prototipo fue utilizado el software Arduino y empleado las librerías del Atmega328p, en donde es programado el algoritmo de compresión ADPCM, que los datos comprimidos serán enviados por medio de dispositivos Xbee. El prototipo recibe la información del cable de audio y la información es ingresa al módulo Aduino atmega328, en donde es aplicado el algoritmo de compresión y almacena en un módulo Sd card que será enviado por los dispositivos Xbee y por medio de pruebas realizadas a distintas distancias que nos ayuda en verificar y comprobar el algoritmo de efectividad que se puede implementar en un dispositivo Atmega328 y que en la red de dispositivos xbee la potencia va decayendo de acuerda a la separación de los dispositivos hasta llegar a la distancia máxima y la potencia de la señal es mínima.
Descripción : Currently, the are different methods of communication, Wireless technology is the most used that facilitate communications among different distances, since they do not need a physical medium (wired), with wireless device the user has ease of data transmission, this has led to the use of compression algorithms that are used in various fields of data transmission by wireless means. But for this purpose, the compression algorithm has a number of advantages and disadvantages, and the most important is that it involves some loss of information throughout the process. Several of the algorithm that will be mentioned during this project have been adopted in the telecommunications industry as well be in telephony. But the project used an algorithm that can be manipulations and used in programmable device that give ease of handling and configurations and the cost is not very high and achieves the objective of sending compressed data a moderate distance. Among the different deposits there is the xbee, for its characteristic that are not very complex and help to create a reliable and robust network. The Arduino software and the Atmega 328p libraries were used to developed the prototype, where the ADPCM compression algorithm was programmed, the compressed data will be sent via Xbee S1 device. The prototype receives the information through the audio cable and at the same time the information is entered into the Arduino module Atmega 328p, where the compression algorithm is applied and store in Sd-card and sent by the Xbee module and through test that were carried out at different distance help to verify and check the effectiveness algorithm that can be implemented in an Atmega328 device2018-01-01T00:00:00ZDiseño de un prototipo de prótesis robótica antropomórfica de mano utilizando BCI no invasivo y percepción de temperatura mediante sensores
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/12628
Título : Diseño de un prototipo de prótesis robótica antropomórfica de mano utilizando BCI no invasivo y percepción de temperatura mediante sensores
Autor : Molina Guadalupe, Cristian Marcelo
Resumen : En el presente proyecto, se desarrolló un modelo inicial de prótesis que emplea la tecnología de impresión 3D como alternativa no intrusiva destinada a personas con amputaciones en la extremidad superior, específicamente por debajo del codo. El funcionamiento de este dispositivo se basa en la recepción de señales endógenas generadas por ondas EEG del usuario, lo que posibilita el control de los movimientos de flexión y extensión de la mano. Además, este proporciona la sensación de temperatura mediante indicadores de color. Este trabajo fue desarrollado en tres fases; en la primera fase de llevó a cabo un estudio sobre los diferentes tipos de interfaces cerebro computador y de las tecnologías existentes, en la segunda se diseñó, ensambló e implementó el prototipo de prótesis y en la última se realizaron las pruebas de funcionamiento. El funcionamiento del prototipo fue evaluado respecto al efecto de la posición del usuario y el tiempo de tiempo de espera para ejecutar el comando, en el número de aciertos al momento de ejecutar instrucciones de flexión y extensión. Como resultado principal se pudo determinar que la posición del usuario, sentado o parado no tiene efecto alguno en el número de aciertos, mientras que el tiempo de espera si, siendo 5 segundos el tiempo con menor número de aciertos, 22 de 30 en comparación con 10 y 15 segundos con 26 de 30. Así mismo, los datos arrojados por el sistema de percepción de temperatura fueron comparado con los medidos con un termómetro comercial dando como resultado un promedio estadísticamente igual.
Descripción : In the present project, an initial model of a prosthesis was developed, utilizing 3D printing technology as a non-intrusive alternative for individuals with upper limb amputations, specifically below the elbow. The operation of this device is based on receiving endogenous signals generated by the user's EEG waves, enabling the control of hand flexion and extension movements. Additionally, it provides the sensation of temperature through color indicators. This work was carried out in three phases; in the first phase, a study was conducted on different types of brain-computer interfaces and existing technologies. In the second phase, the prosthesis prototype was designed, assembled, and implemented, and in the final phase, functionality tests were conducted. The prototype's operation was evaluated concerning the user's position effect and the waiting time to execute the command, in the number of correct executions when performing flexion and extension instructions. The main result determined that the user's position, whether seated or standing, has no effect on the number of correct executions, while the waiting time does have an effect. The time with the lowest number of correct executions was 5 seconds, with 22 out of 30, compared to 10 and 15 seconds with 26 out of 30. Similarly, the data from the temperature perception system were compared with those measured by a commercial thermometer, resulting in statistically equal averages.2024-03-27T00:00:00ZDiseño e implementación de un prototipo IoMT para el seguimiento de la capacidad inspiratoria de pacientes durante neumonía en la rehabilitación respiratoria en el centro de terapia física – Fisiostar de la ciudad de Tulcán
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/12268
Título : Diseño e implementación de un prototipo IoMT para el seguimiento de la capacidad inspiratoria de pacientes durante neumonía en la rehabilitación respiratoria en el centro de terapia física – Fisiostar de la ciudad de Tulcán
Autor : Chiles Huera, Ruber Alexis
Resumen : Este estudio se centra en el desarrollo e implementación de un prototipo de Internet de las Cosas Médicas (IoMT) integrado en un espirómetro. El objetivo principal es medir la capacidad inspiratoria de pacientes diagnosticados con neumonía en el centro de terapia física Fisiostar, ubicado en la ciudad de Tulcán. La metodología utilizada en este proyecto es de carácter experimental, lo que implica la implementación y evaluación práctica del prototipo en el entorno clínico.
El prototipo IoMT tiene como propósito fundamental mejorar la monitorización de la función respiratoria de los pacientes con neumonía. A través de una cámara y conectividad inalámbrica, el espirómetro IoMT permite la recopilación precisa de datos en tiempo real. Este enfoque innovador busca no solo medir la capacidad inspiratoria, sino también contribuir a la toma de decisiones médicas informadas y mejorar la calidad del cuidado proporcionado.
La metodología experimental se traduce en la evaluación directa del prototipo en situaciones prácticas, permitiendo observar cómo su implementación incide en la calidad de vida de los pacientes. Se espera que los resultados demuestren una mejora sustancial en la eficacia del tratamiento y, por ende, en la calidad de vida de los individuos afectados por neumonía.
En resumen, este estudio representa un paso significativo hacia la integración de tecnologías IoMT en la atención médica, con el potencial de impactar positivamente en la gestión clínica de pacientes con neumonía, mejorando su calidad de vida a través de una medición más precisa y continua de la capacidad inspiratoria
Descripción : The main objective of this research study was to focus on the development and implementation of a prototype of Internet de las Cosas Médicas (IoMT) integrated into a spirometer. The main objective is to measure the inspiratory capacity, through an automated prototype of patients diagnosed with pneumonia in the physical therapy center Fisiostar, located in the city of Tulcán. The methodology used in this project is experimental, which implies the implementation and practical evaluation of the prototype in the clinical environment. The main purpose of the IoMT prototype is to improve the monitoring of respiratory function in patients with pneumonia. Through a camera and wireless connectivity, the IoMT prototype enables accurate real-time data collection. This innovative approach aims not only to measure inspiratory capacity but also to contribute to informed medical decision-making and improve the quality of care provided. The experimental methodology translates into direct evaluation of the prototype in practical situations, allowing us to observe how its implementation impacts patients' quality of life. The results are expected to demonstrate increased patient responsibility in the treatment and thus quality of life of individuals affected by pneumonia. In summary, this study represents a significant step towards the integration of IoMT technologies in healthcare, with the potential to positively impact the clinical management of patients with pneumonia, improving their quality of life through more accurate and continuous measurement of inspiratory capacity.2024-01-24T00:00:00ZImplementación de técnicas de Machine Learning para la predicción del impacto de humedad y temperatura sobre el peso corporal de los cuyes
http://dspace.unach.edu.ec/handle/51000/12107
Título : Implementación de técnicas de Machine Learning para la predicción del impacto de humedad y temperatura sobre el peso corporal de los cuyes
Autor : Ugenio Yépez, Franklin Ruben
Resumen : El presente estudio tuvo como objetivo implementar técnicas de Machine Learning para predecir el impacto de la temperatura y la humedad relativa sobre el peso corporal de cuyes (Cavia porcellus). La investigación se llevó a cabo mediante un diseño experimental, utilizando 4 jaulas con 2 cuyes cada una jaula, en total 8 cuyes. En 3 jaulas se implementó un sistema automatizado de control de temperatura y/o humedad, mientras que la jaula 1 fue sin control.
Durante 15 semanas se monitorearon la temperatura, humedad y peso de los cuyes. Los datos fueron analizados con ANOVA, correlación y regresión no lineal. Se entrenó un modelo de regresión logística para predecir el peso.
Los resultados mostraron que los cuyes en la jaula 2 controlada en temperatura y humedad tuvieron el mayor incremento de peso (1406g). El análisis estadístico indicó que no hubo diferencias significativas entre grupos, aunque la jaula 2 tuvo mejores resultados. La correlación entre variables ambientales y peso no fue fuerte.
El modelo de regresión logística obtuvo un excelente ajuste y capacidad predictiva del peso en todas las jaulas, con R2 de 0.99 y bajo error cuadrático medio. Este modelo se implementó en una plataforma web para predecir el peso futuro de los cuyes.
En conclusión, el control ambiental de temperatura y humedad tuvo un efecto positivo en el aumento de peso de los cuyes. El modelo de regresión logística fue efectivo para predecir el peso corporal a partir de las variables de temperatura, humedad y tiempo. La investigación aporta conocimiento sobre el impacto de estas variables ambientales en cuyes.
Se recomienda complementar el estudio controlando más variables como alimentación y realizar mejoras en el diseño y la infraestructura de las jaulas. El modelo predictivo podría aplicarse para optimizar las prácticas de cría y engorde de cuyes.
Descripción : This study aimed to implement Machine Learning techniques to predict the impact of temperature and relative humidity on the body weight of guinea pigs (Cavia porcellus). The research was conducted through an experimental design, utilizing 4 cages with 2 guinea pigs each, totaling 8 guinea pigs. In 3 cages, an automated temperature and/or humidity control system was implemented, while cage 1 remained without control.
Over 15 weeks, temperature, humidity, and the weight of the guinea pigs were monitored. Data were analyzed using ANOVA, correlation, and non-linear regression. A logistic regression model was trained to predict weight.
Results showed that guinea pigs in cage 2, controlled for temperature and humidity, exhibited the highest weight gain (1406g). Statistical analysis indicated no significant differences between groups, although cage 2 yielded better results. The correlation between environmental variables and weight was not strong.
The logistic regression model achieved excellent fit and predictive capacity for weight in all cages, with an R2 of 0.99 and low mean squared error. This model was implemented on a web platform to predict future guinea pig weights.
In conclusion, environmental control of temperature and humidity had a positive effect on guinea pig weight gain. The logistic regression model was effective in predicting body weight based on temperature, humidity, and time variables. The research contributes knowledge about the impact of these environmental variables on guinea pigs.
It is recommended to complement the study by controlling more variables such as feeding and making improvements in cage design and infrastructure. The predictive model could be applied to optimize guinea pig breeding and fattening practices.2023-12-13T00:00:00Z