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AVANCES METODOLOGICOS EN MODELOS ESTOCASTICOS CON APLICACIONES AL PROCESAMIENTO...

AVANCES METODOLOGICOS EN MODELOS ESTOCASTICOS CON APLICACIONES AL PROCESAMIENTO FUNCIONAL DE DATOS BIOLOGICOS Y AL ANALISIS DE FIABILIDAD DE SISTEMAS COMPLEJOS EN ELECTRONICA EL OBJETIVO GENERAL ES EL DESARROLLO DE NUEVAS METODOLOGIAS DE ANALISIS DE DATOS FUNCIONALES (FDA) Y ANALISIS DE FIABILIDAD (RA) EN BASE A PROBLEMAS REALES CON DATOS DE ALTA DIMENSION EN CAMPOS DE GRAN IMPACTO COMO LA MUSICOLOGI... see more

01/01/2020

UGR

38K€

Project Budget: 38K€

Project leader

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

total researchers 5532

PARTICIPATION DEPralty Sin fecha límite de participación.

Financing granted El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIN notifico la concesión del proyecto The day 2020-01-01 We do not have the information of the call

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UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

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Project Budget 38K€

participation deadline Sin fecha límite de participación.

Project description EL OBJETIVO GENERAL ES EL DESARROLLO DE NUEVAS METODOLOGIAS DE ANALISIS DE DATOS FUNCIONALES (FDA) Y ANALISIS DE FIABILIDAD (RA) EN BASE A PROBLEMAS REALES CON DATOS DE ALTA DIMENSION EN CAMPOS DE GRAN IMPACTO COMO LA MUSICOLOGIA, LA BIOMECANICA, LA GENETICA Y LA MICROELECTRONICA, ADEMAS DE OTRAS APLICACIONES DE INTERES PARA LOS DOS EMPRESAS PARTICIPANTES (EPO) Y PARA LA SOCIEDAD EN GENERAL, LA CONSECUCION DE LOS OBJETIVOS CONLLEVARA APORTACIONES METODOLOGICAS Y APLICADAS EN LAS SIGUIENTES LINEAS:1- PROCESAMIENTO FUNCIONAL DE SEÑALES BIOELECTRICAS EN NEUROMUSICOLOGIA,2- DETECCION DE PATRONES DE MOVIMIENTO EN ESTUDIOS DE BIOMECANICA,3- REPRESENTACION FUNCIONAL DE DATOS GENETICOS DE ALTA DIMENSION,4- ANALISIS DE FIABILIDAD DE SISTEMAS COMPLEJOS EN ELECTRONICA, EN LA PRIMERA LINEA SE DESARROLLARAN NUEVAS HERRAMIENTAS DE SEPARACION CIEGA DE CURVAS EEG CONTAMINADAS POR EL EFECTO DEL MOVIMIENTO REALIZADO AL ESCUCHAR MUSICA, SE DESARROLLARAN METODOS DE ESTIMACION PENALIZADA DE ANALISIS EN COMPONENTES INDEPENDIENTES FUNCIONAL QUE SERVIRAN DE BASE PARA EL DESARROLLO DE MODELOS DINAMICOS DE SINCRONIZACION ENTRE DOS ENTES CEREBRALES QUE INTERACTUAN POR MEDIO DE UN ESTIMULO EXTERNO, EN LA SEGUNDA LINEA SE ANALIZARAN CURVAS DE MOVIMIENTO HUMANO COMO LAS DE ROTACION DE LAS ARTICULACIONES DURANTE EL CICLO DE CAMINAR, POR UN LADO, SE INTRODUCIRAN MODELOS DE HOMOGENEIDAD FUNCIONAL CON EFECTOS ALEATORIOS, PARA DETECTAR POSIBLES DIFERENCIAS EN EL MOVIMIENTO REALIZADO BAJOS DISTINTAS CONDICIONES, POR OTRO LADO, SE ESTIMARAN MODELOS DE REGRESION LOGISTICA FUNCIONAL PARA EL DIAGNOSTICO DEL DOLOR LUMBAR CRONICO EN FUNCION DE CURVAS DE ELECTROMIOGRAFIA Y DE CINEMATICA DEL BALANCE ARTICULAR, EN LA TERCERA LINEA SE PROPONE APLICAR EL ENCORDADO FUNCIONAL PARA CONVERTIR DATOS DE ALTA DIMENSION, COMO LOS DE EXPRESION GENETICA, EN FUNCIONES Y APLICAR DESPUES LAS TECNICAS DE FDA APROPIADAS, PARA MEJORAR EL ENCORDADO SE INTRODUCIRA EL APRENDIZAJE EN VARIEDADES DIFERENCIABLES EN EL PROCESO DE REORDENACION DE LOS DATOS, POSTERIORMENTE, SE GENERALIZARA PARA ASIGNAR POSICIONES EN PLANO QUE PERMITAN AJUSTAR SUPERFICIES SUAVES EN LUGAR DE CURVAS, LA CUARTA LINEA ESTA DEDICADA A LA MODELIZACION DE SISTEMAS COMPLEJOS DE FIABILIDAD EN EL CAMPO DE LA ELECTRONICA, SE ESTUDIARAN SISTEMAS COMPLEJOS MULTI-ESTADOS DE FIABILIDAD, UNITARIOS Y CON MULTIPLES UNIDADES, SUJETAS A DISTINTOS TIPOS DE FALLO E INSPECCION MEDIANTE MODELOS MARKOVIANOS, EL COMPORTAMIENTO ESTOCASTICO DE LAS MEMORIAS RESISTIVAS DE ACCESO ALEATORIO (RRAM), SE ANALIZARA MEDIANTE DISTRIBUCIONES TIPO FASE Y MODELOS DE PREDICCION FUNCIONAL BASADOS EN MODELIZACION ARIMA MULTIVARIANTE, ADEMAS, SE INTRODUCIRA UN NUEVO ENFOQUE PARA LA MODELIZACION DE SEÑALES RTN (RANDOM TELEGRAPH NOISE) EN RRAMS INCORPORANDO LAS DISTRIBUCIONES TIPO FASE EN LA CREACION DE DISTINTOS PROCESOS ESTOCASTICOS, EL PROYECTO TIENE UN ALTO CARACTER MULTIDISCIPLINAR EN EL QUE COLABORAN DISTINTAS AREAS Y CENTROS DE TRABAJO NACIONALES E INTERNACIONALES, ADEMAS DE DOS EMPRESAS INTERESADAS EN LOS RESULTADOS QUE SERAN IMPLEMENTADOS CON SOFTWARE LIBRE PARA FACILITAR SU APLICACION, TODO ELLO, UNIDO A LA EXPERIENCIA DEL EQUIPO INVESTIGADOR, GARANTIZAN UNA ALTA PROBABILIDAD DE TRANSFERENCIA, CONTRIBUYENDO A FORTALECER EL DESARROLLO TECNOLOGICO Y LA PRODUCTIVIDAD, Y A MEJORAR, COMO CONSECUENCIA, EL BIENESTAR DE LA POBLACION, MODELIZACION ESTOCASTICA\DATOS FUNCIONALES\FIABILIDAD\NEUROMUSICOLOGIA\BIOMECANICA\GENETICA\ELECTRONICA

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