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Implementación y comparación de algoritmos de estimación de parámetros para predicción y filtrado

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dc.contributor.author Moreno Carrillo, Rodrigo
dc.date.accessioned 2015-02-09T23:27:38Z
dc.date.available 2015-02-09T23:27:38Z
dc.date.issued 2015-02-09
dc.identifier.uri http://132.248.52.100:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/5973
dc.description Este trabajo fue desarrollado con el propósito de ahondar en las bases teóricas, principios y conceptos, necesarios para comprender la teoría de estimación lineal de una señal con alguna componente aleatoria. En especial se utiliza el filtro de Wiener y de Kalman para lograr este propósito, además de de brindar una perspectiva que permite comparar ambos enfoques para su uso en ambientes estacionarios o no estacionarios. Además, se ejemplifica una aplicación del filtro de Kalman para estimar la posición de un robot móvil diferencial a partir de las mediciones obtenidas de un GPS y encoders en cuadratura. es_ES
dc.description.abstract Este trabajo desarrolla las bases teóricas, principios y conceptos, necesarios para comprender el funcionamiento de los filtros, en especial el filtro de Wiener y el filtro de Kalman, desde un enfoque principalmente probabilístico. De esta manera se puede comprender los efectos que causan perturbaciones de naturaleza aleatoria, causadas principalmente por la presencia de ruido común en prácticamente todos los sistemas sin importar la viabilidad o calidad del modelado matemático, así como comportamientos no modelados debido a su dificultad.\\ Posteriormente, una vez entendidas las ideas planteadas anteriormente, se brinda una breve ejemplificación de la funcionalidad de las aplicaciones de filtros a señales ruidosas para, finalmente dadas, las ventajas presentadas por el filtro de Kalmana desarrollar una aplicación más elaborada en la que se puedan demostrar de una manera más tangible, y fácil de ver, los resultados y los beneficios obtenidos al utilizar un filtro de Kalman para mejorar la precisión de la estimación de la posición de un robot móvil diferencial. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Filtrado es_ES
dc.subject Filter es_ES
dc.subject Kalman filter es_ES
dc.subject Filtro de Kalman es_ES
dc.subject Filtro de Wiener es_ES
dc.subject Wiener filter es_ES
dc.subject GPS es_ES
dc.subject Seguimiento de trayectorias es_ES
dc.subject Tracking es_ES
dc.subject Robot diferencial es_ES
dc.subject Encoder diferencial es_ES
dc.subject Modelado paramétrico es_ES
dc.subject Parametric model es_ES
dc.subject estimación es_ES
dc.subject estimación de parámetros es_ES
dc.subject principio de ortogonalidad es_ES
dc.title Implementación y comparación de algoritmos de estimación de parámetros para predicción y filtrado es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Alcántara Silva, Rogelio
dc.carrera.ingenieria Ingeniería eléctrica y electrónica es_ES


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  • Tesis 2015
    Trabajos de titulación para Ingeniería Tesis 2015

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