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Rodríguez-Jorge, R. (2025). Signal Processing and Machine Learning for Innovation Engineering: Understanding grey box and neural models. OmniaScience. DOI: 10.3926/oms.418
Resumen
Este libro presenta avances recientes en procesamiento de señales y aplicaciones de redes neuronales artificiales (RNA) orientados a impulsar la innovación en ingeniería. Los desarrollos propuestos constituyen soluciones avanzadas de TI para la investigación, el acceso a datos y la gestión del conocimiento, construidas principalmente sobre arquitecturas asistidas por el internet de las cosas (IoT).
Las técnicas descritas integran el procesamiento de señales con implementaciones inalámbricas de redes neuronales. Se exploran diversos enfoques de procesamiento de señales, selección y extracción de características, como los filtros paso banda combinados con derivadas numéricas, la transformada de Hilbert, la umbralización adaptativa, los filtros de media móvil, las funciones de autocorrelación, las transformadas wavelet y la transformada de Hilbert-Huang.
Para la selección de características se examinan métodos como la normalización de características y la técnica de falsos vecinos más cercanos (FNN), mientras que el análisis de componentes principales (PCA) se aplica a la extracción de características. El libro presenta también pruebas en tiempo real de arquitecturas asistidas por IoT con señales adquiridas, centradas en la precisión y el rendimiento de los modelos de RNA en tareas de predicción, modelado, control, monitorización y clasificación.
Las aplicaciones tratadas abarcan el diagnóstico de fallos, la clasificación de arritmias, el análisis del electrocardiograma (ECG) para la monitorización global de la salud, los sistemas de autoescalado y la detección de anomalías. En conjunto, la obra ofrece una visión completa de cómo la integración del procesamiento de señales y las técnicas de RNA en entornos IoT puede hacer avanzar los sistemas de ingeniería inteligentes.
