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SysGpr: Sistema de generación de señales sintéticas pseudo-realistas

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SysGpr: Sistema de generación de señales sintéticas pseudo-realistas

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dc.contributor.author León, F. es_ES
dc.contributor.author Rodríguez-Lozano, Fco. J. es_ES
dc.contributor.author Cubero-Fernández, A. es_ES
dc.contributor.author Palomares, José M. es_ES
dc.contributor.author Olivares., J. es_ES
dc.date.accessioned 2019-06-17T11:26:09Z
dc.date.available 2019-06-17T11:26:09Z
dc.date.issued 2019-06-12
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/122377
dc.description.abstract [EN] Signals obtained from sensors are widely used in different scientific fields. However, the resources to obtain the data are not always available due to structural constraints, physical, economic, environmental, and data collection failures, etc. It is in this scenario that the generation of synthetic data is established. The generation of synthetic data has several benefits, such as, reducing waiting times compared to the long periods required by some sensors to obtain large volumes of samples. In addition, the generated data can be as robust as users need it to be. For this reason, this paper presents a pseudo-realistic synthetic signal generation system for use in the validation of methods and design of experiments. The proposed signal generation method makes use of statistical models and the gradient of the signal to generate new data. The developed system is open for the public, available as a web tool. es_ES
dc.description.abstract [ES] Las señales obtenidas desde sensores son ampliamente utilizadas en diferentes campos científicos. Sin embargo, no siempre se dispone de los recursos necesarios para obtener dichos datos, debido a limitaciones estructurales, físicas, económicas, ambientales, fallos en la recolección de los datos, etc. Es en este escenario limitante, donde se erige la generación de datos sintéticos. La generación de datos sintéticos tiene la característica de reducir tiempos de espera frente a los largos periodos temporales que necesitan algunos sensores para obtener grandes volúmenes de muestras. Además, los datos generados pueden llegar a ser todo lo robustos que los usuarios necesiten. Por ello este trabajo presenta un sistema de generación de señales sintéticas con carácter pseudo-realista para su uso aplicado a la validación de métodos y diseño de experimentos. El método de la generación de señales propuesto, hace uso de modelos estadísticos y el comportamiento del gradiente de la señal para ir generando nuevos datos. El sistema desarrollado se encuentra disponible públicamente como herramienta web. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido parcialmente financiado mediante el proyecto DPI2013-47347-C2-2-R. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática.
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Análisis y tratamiento de señales es_ES
dc.subject Diseño de experimentos es_ES
dc.subject Modelado de señales es_ES
dc.subject Datos sintéticos es_ES
dc.subject Distribuciones estadísticas es_ES
dc.subject Signal analysis and treatment es_ES
dc.subject Design of experiments es_ES
dc.subject Signal modelling es_ES
dc.subject Synthetic data es_ES
dc.subject Statistical distributions es_ES
dc.title SysGpr: Sistema de generación de señales sintéticas pseudo-realistas es_ES
dc.title.alternative SysGpr: System of Generation of Pseudo-realistic Synthetic Signals es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2019-06-17T08:11:02Z
dc.identifier.doi 10.4995/riai.2019.10025
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//DPI2013-47347-C2-2-R/ES/REDES DE COMUNICACION OPTIMIZADAS PARA EL SENSADO Y CONTROL EN ENTORNOS INTELIGENTES/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation León, F.; Rodríguez-Lozano, FJ.; Cubero-Fernández, A.; Palomares, JM.; Olivares., J. (2019). SysGpr: Sistema de generación de señales sintéticas pseudo-realistas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática. 16(3):369-379. https://doi.org/10.4995/riai.2019.10025 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/riai.2019.10025 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 369 es_ES
dc.description.upvformatpfin 379 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 16
dc.description.issue 3
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.contributor.funder Ministerio de Economía y Competitividad es_ES


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