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dc.contributor.authorReyes Romero, Alejandro-
dc.date.accessioned2022-07-27T21:34:48Z-
dc.date.available2022-07-27T21:34:48Z-
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17937-
dc.descriptionDado al gran tamaño de algunas bases de datos, hoy en día es imposible para los analistas revisarlas todas manualmente, por lo que las técnicas de detección automatizadas se volvieron una necesidad. En este trabajo se revisa la técnica de “Fingerprint And Similarity Tresholding”, desarrollada por la Dra. Clara E. Yoon de la Universidad de Stanford, en una base de datos de origen volcánico, esto con el objetivo de estudiar la eficacia de la técnica en eventos de este origen.es_ES
dc.description.abstractEn el presente trabajo se realiza la detección y clasificación de familias de señales de una base de datos del volcán Popocatépetl, utilizando una técnica de detección de automatizada.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectPopocatépetles_ES
dc.subjectSeñales volcánicases_ES
dc.subjectDetección automática de señales volcánicases_ES
dc.subjectSismologíaes_ES
dc.subjectVolcano-Tectónicoes_ES
dc.titleDetección y clasificación automática de señales volcánicas en el Popocatépetles_ES
dc.typeTesises_ES
dc.director.trabajoescritoFrancoise Legrand, Denis Xavier-
dc.carrera.ingenieriaIngeniería geofísicaes_ES
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