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TEC2017-82807-P

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TECNICAS DE PROCESADO ESTADISTICO DE SEÑAL PARA LA REDUCCION DE LA DIMENSIONALID...

TECNICAS DE PROCESADO ESTADISTICO DE SEÑAL PARA LA REDUCCION DE LA DIMENSIONALIDAD, EL ANALISIS DE COMPONENTES Y EL MODELADO DEL COMPORTAMIENTO NO-LINEAL EL ANALISIS Y LA EXTRACCION DE INFORMACION OBTENIDA DE MULTIPLES SENSORES ES UN PROBLEMA TRANSVERSAL EN UN GRAN NUMERO DE CAMPOS DE TRABAJO: PROCESADO DE SEÑAL, COMUNICACIONES, IMAGEN, AUDIO, BIOMEDICINA, ANALISIS DE DATOS, ETC, G... ver más

01/01/2017

155K€

Presupuesto del proyecto: 155K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3671

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

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

Total investigadores 3671

Presupuesto del proyecto 155K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL ANALISIS Y LA EXTRACCION DE INFORMACION OBTENIDA DE MULTIPLES SENSORES ES UN PROBLEMA TRANSVERSAL EN UN GRAN NUMERO DE CAMPOS DE TRABAJO: PROCESADO DE SEÑAL, COMUNICACIONES, IMAGEN, AUDIO, BIOMEDICINA, ANALISIS DE DATOS, ETC, GRANDES COMPAÑIAS COMO: GOOGLE, MICROSOFT, IBM, NETFLIX, FACEBOOK Y TESLA, HAN LOGRADO CREAR MODELOS DE NEGOCIO Y SERVICIOS QUE ESTAN ESENCIALMENTE BASADOS EN EL PROCESADO DE LA INFORMACION, BIEN OBTENIDA DE SUS USUARIOS O DE LOS SENSORES DE SUS PRODUCTOS, NUESTRO PROYECTO SE ALINEA CON ESTE INTERESANTE OBJETIVO, PUES PROPONE PROFUNDIZAR EN LAS TECNICAS DE PROCESADO ESTADISTICO DE LAS OBSERVACIONES Y DE REDUCCION DE DIMENSIONALIDAD CON EL FIN DE MEJORAR LOS METODOS DE ESTIMA DE LAS SEÑALES OCULTAS Y/O VARIABLES LATENTES DESEADAS, EN GRAN MEDIDA, LAS MEJORES ESTRATEGIAS PARA EL PROCESADO DE LOS DATOS DEPENDEN DE VARIOS FACTORES, TALES COMO: EL CRITERIO DE INTERES, LAS HIPOTESIS DE TRABAJO, LA EXISTENCIA DE INFORMACION COMPLEMENTARIA (REFERENCIAS FIABLES O ETIQUETAS), O EL MODELO GENERATIVO DE LAS OBSERVACIONES, PARA LA DETERMINACION DE DICHAS ESTRATEGIAS, SE APLICARA UNA METODOLOGIA BASADA EN EL USO DE PRINCIPIOS DE TEORIA DE LA INFORMACION, ASI COMO DE METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO, DENTRO DE LAS TECNICAS SUPERVISADAS, SE PROPONEN: ESTRATEGIAS BASADAS EN PRINCIPIOS DE CODIFICACION UNIVERSAL PARA LA MEJORA DE LOS INTERFACES CEREBRO-ORDENADOR; PROCEDIMIENTOS PARA REDUCIR EL LARGO PROCESO DE CALIBRACION DE ESTOS INTERFACES; EL USO DE DIVERGENCIAS GENERALIZADAS QUE TENGAN EN CUENTA LA GEOMETRIA DEL ESPACIO AL QUE PERTENECEN LAS ESTRUCTURAS COMPARADAS EN PROBLEMAS DE TRANSFERENCIA DE INFORMACION Y/O CLASIFICACION; Y LA MEJORA DE LOS METODOS DE MODELADO DE COMPORTAMIENTO ADAPTADOS A SEÑALES DE LA FUTURA GENERACION DE SISTEMAS MOVILES 5G, PRESTANDO ESPECIAL ATENCION A LA REDUCCION DE LA COMPLEJIDAD, LAS NUEVAS TECNICAS DE LINEALIZACION MEDIANTE PREDISTORSION DEBERAN TENER EN CUENTA ESCENARIOS CON LA PRESENCIA SIMULTANEA DE SEÑALES EN MULTIPLES BANDAS, ASI COMO, LA ADAPTABILIDAD DE LOS PREDISTORSIONADORES DIGITALES A TECNICAS FLEXIBLES DE TRANSMISION CON POSIBLES NIVELES DE POTENCIA Y ANCHOS DE BANDA VARIABLES, POR OTRA PARTE, EL PROYECTO TAMBIEN ABORDA PROBLEMAS QUE ESTAN EN LA FRONTERA DEL CONOCIMIENTO DENTRO DE LAS TECNICAS NO SUPERVISADAS COMO, POR EJEMPLO, LA COMPARACION/SELECCION DE MODELOS, LA PARALELIZACION DE LOS ALGORITMOS, LOS AVANCES EN LAS TECNICAS DE COMPONENTES ACOTADAS Y LA BUSQUEDA DE METODOS CON CONVERGENCIA GLOBAL GARANTIZADA, TODAS ESTAS TEMATICAS PERSIGUEN, COMO NEXO COMUN, LA MEJORA EN LA ESTIMA DE LAS COMPONENTES O VARIABLES QUE SUBYACEN A LAS OBSERVACIONES Y, CADA UNA DE ELLAS, ESTA RESPALDADA TANTO POR LA EXPERIENCIA PREVIA DEL EQUIPO DE INVESTIGACION COMO POR LA PARTICIPACION EN EL PROYECTO DE EXPERTOS EN ESTOS CAMPOS QUE CUENTAN CON UN GRAN RECONOCIMIENTO A NIVEL INTERNACIONAL, ESTOS, EN SU MAYORIA, YA ACREDITAN UNA COLABORACION PREVIA CONTRASTABLE CON MIEMBROS DEL EQUIPO DE INVESTIGACION, ASIMISMO, SE PERSIGUE LA TRANSFERENCIA DE RESULTADOS A EMPRESAS DEL AMBITO DE LA TELECOMUNICACION Y DEL PROCESADO DE INFORMACION, EN ESTE SENTIDO, SE APORTA LA MANISFESTACION DE INTERES EN APECTOS ESPECIFICOS DEL PROYECTO POR PARTE DE LAS EMPRESAS: IBM, FAICO Y KEYSIGHT, POR SU PARTE, LAS EMPRESAS GALGUS Y AERIAL TECHNOLOGIES INC, COLABORAN EN OBJETIVOS DEL PROYECTO A TRAVES DE DOS DOCTORES DEL EQUIPO DE TRABAJO QUE PERTECEN A SU PLANTILLA, SEPARACIÓN DE SEÑALES\ANÁLISIS DE COMPONENTES\REDUCCIÓN DE DIMENSIONALIDAD\MODELADO DE COMPORTAMIENTO\PREDISTORSIÓN\INTERFACES CEREBRO-ORDENADOR

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