METODOS INFORMADOS PARA LA SINTESIS DE SEÑALES

2018

AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION

INV. COMPETITIVA PROYECTOS

Vergara Domínguez Luís

Los sistemas automáticos de clasificación de señales requieren de una base de entrenamiento suficientemente amplia para alcanzar prestaciones adecuadas. En numerosas aplicaciones no es posible disponer de un número suficiente de señales etiquetadas debido a diferentes motivos: escasez de señales reales en una o más de las clases, complejidad, lentitud y coste de realización de las mediciones, complejidad de etiquetación manual,Este proyecto aborda la síntesis de señales que permitan incrementar la base de entrenamiento mediante métodos avanzados que posibiliten incorporar información del dominio de aplicación sea a través de un experto, sea a través de información colateral. De esta forma, las señales sintéticas podrán reproducir adecuadamente las características y propiedades de las señales reales que son esenciales en el entrenamiento y validación de los clasificadores automáticos. La metodología propuesta se basa en tres conceptos avanzados. El primer concepto es una estructura tipo Redes Adversarias Generativas, en la que dos bloques compiten entre sí. El primer bloque que, de forma novedosa, basaremos en el concepto de Campo Aleatorio Condicionado, es discriminativo y debe decidir si la señal a su entrada es válida o no. El segundo bloque que, también de forma novedosa, lo basaremos en el concepto de Señal Subrogada, es generativo y suministra señales sintéticas al primero para su validación. Tanto en el primer bloque como en el segundo es posible definir (informar) por parte de un experto o de información colateral acerca de propiedades relevantes de las señales involucradas. Así, en el bloque discriminativo, pueden definirse segmentos de señal e interdependencias entre ellos. Estas últimas deben trasladarse en el bloque generativo a interdependencias entre muestras. En el proyecto se consideran dos aplicaciones, una de carácter industrial y otra del ámbito médico, para la experimentación con la nueva metodología y su comparación con otros métodos de referencia para la síntesis de señales. La aplicación industrial es relativa al diseño de Sistemas Avanzados de Asistencia a la Conducción que progresivamente se van incorporando en la industria automovilística. La aplicación médica es relativa al apoyo al diagnóstico mediante resonancia magnética funcional sincronizada con electroencefalografía. El proyecto contempla también un estudio de carácter más teórico, sobre la influencia del tamaño de la base de entrenamiento en la calidad del diseño del clasificador.