Análisis de Señales

Experiencia: EL IFCA es parte activa de varios proyectos científicos a la vanguardia de la astronomía moderna que por su complejidad y por el enorme volumen de datos que generan, requieren una especial atención al análisis estadístico de señales. Así el grupo tiene una dilatada experiencia en separación de componentes difusas, detección de señales y análisis estadístico de distribuciones con un amplio abanico de aplicaciones en otros sectores al margen de la astronomía, como pueden ser la medicina, la seguridad, etc.

Entre las diversas técnicas de análisis usadas destacan:

  • Separación de componentes difusas. Desarrollo de algoritmos de separación de componentes basados en técnicas de Máxima Entropía. Otros métodos incluyen el método de componentes independientes (ICA) y Internal Linear Combination y Template Fitting.
  • Wavelets: Análisis multirresolución, compresión de datos y denoising.
  • Detección y estimación de señales compactas. Incluyen filtros adaptados, wavelets, filtros de tipo Neyman-Pearson basados en estadística de máximos, técnicas de fusión lineal y no lineal, aproximaciones de tipo sparse y métodos bayesianos.
  • Estimación espectral a partir de datos contaminados: Utilizando un algoritmo de tipo expectación-maximización (EM) se recupera el espectro angular de potencias desde imágenes contaminadas por otro tipo de fuentes no deseadas.
  • Estudio estadístico de distribuciones. Determinación de la no-Gaussianidad. Algunas de las técnicas desarrolladas incluyen: wavelets, goodness-of-fit, indicadores morfológicos y topológicos, funcionales de Minkowski  y estudio de la n-pdf.

 

Aspectos innovadores:

  • Adaptación de técnicas ya existentes en la literatura de procesado de señales en condiciones no-ideales (ruido correlacionado, no Gaussiano, no estacionario) a problemas concretos.
  • Desarrollo de soluciones técnicas totalmente nuevas, específicamente adaptadas al tipo de imágenes problema.

 

Aplicaciones: Salud humana y veterinaria, seguridad y defensa, telecomunicaciones e informática. La experiencia en el análisis de señales es fácilmente extrapolable a cualquier problema en el que aparezcan imágenes o grandes conjuntos de datos, desde imágenes médicas a teledetección.

 

Instituto de Física de Cantabria
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