Implementación en FPGA de algoritmos de clasificación para identificación de llantos de bebés con afecciones

Simple item page
dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorPalomino Merino, Amparo D.
dc.contributorEtcheverry, Gibran
dc.contributorVergara Limón, Sergio
dc.contributor.advisorVERGARA LIMON, SERGIO; 22133
dc.contributor.authorDurán Santos, Martín
dc.creatorDURAN SANTOS, MARTIN; 771726
dc.date.accessioned2020-09-02T18:22:34Z
dc.date.available2020-09-02T18:22:34Z
dc.date.issued2018-11
dc.description.abstract“El siguiente proyecto de tesis es un sistema que identifica patólogos en bebés a partir del análisis de su llanto. Este sistema puede identificar llantos de bebes con capacidad auditiva normal y llantos que indican sordera en el bebé. La detección precoz de la pérdida de audición en la niñez, si va seguida de intervenciones apropiadas, puede reducir al mínimo el retraso del desarrollo y facilitar la comunicación, la educación y el desarrollo social. Según las investigaciones, los niños que nacen sordos o sufren una pérdida de audición a edad muy temprana, pro son objeto de las intervenciones apropiadas dentro de los primeros seis meses de vida, al cumplir cinco años, y si no hay otros trastornos, se encuentra en pie de igualdad con los homólogos que tienen una capacidad de audición normal. Se explican dos métodos de clasificación utilizados en este trabajo de tesis: Adaboost y modelos de mezcla de Gaussianas (GMM). Al final se describe la implementación de ambos sistemas en el FPGA.”es_MX
dc.folio697618Tes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/7502
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator216470582es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccNiños recién nacidos--Enfermedades--Diagnósticoes_MX
dc.subject.lccAudiciónes_MX
dc.subject.lccSorderaes_MX
dc.subject.lccLlanto en infanteses_MX
dc.subject.lccAlgoritmoses_MX
dc.subject.lccAprendizaje supervisado (Autoadaptación de la máquina)es_MX
dc.subject.lccBoosting (Algorithms)es_MX
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Electrónicaes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónicaes_MX
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ciencias de la Electrónica, opción automatizaciónes_MX
dc.titleImplementación en FPGA de algoritmos de clasificación para identificación de llantos de bebés con afeccioneses_MX
dc.typeTesis de maestríaes_MX
dc.type.conacytmasterThesises_MX
dc.type.degreeMaestríaes_MX
Files
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Tesis de Maestría