Significado empírico de la multifractalidad de la precipitación

El objetivo central de la presente investigación es profundizar la interpretación de los parámetros multifractales en el caso de las series de precipitación. Para ello se aborda, en primer lugar, la objetivación de la selección de la parte lineal de las curvas log-log que se encuentra en la base de los métodos de análisis fractal y multifractal; y, en segundo lugar, la generación de series artificiales de precipitación, con características similares a las reales, que permitan manipular los datos y evaluar la influencia de las modificaciones controladas de las series en los resultados de los parámetros multifractales derivados. En cuanto al problema de la selección de la parte lineal de las curvas log-log se desarrollaron dos métodos: a. Cambio de tendencia, que consiste en analizar el cambio de pendiente de las rectas ajustadas a dos subconjuntos consecutivos de los datos. b. Eliminación de casos, que analiza la mejora en el p-valor asociado al coeficiente de correlación al eliminar secuencialmente los puntos finales de la regresión. Los resultados obtenidos respecto a la regresión lineal establecen las siguientes conclusiones: - La metodología estadística de la regresión muestra la dificultad para encontrar el valor de la pendiente de tramos rectos de curvas en el procedimiento base del análisis fractal, indicando que la toma de decisión de los puntos a considerar redunda en diferencias significativas de las pendientes encontradas. - La utilización conjunta de los dos métodos propuestos ayuda a objetivar la toma de decisión sobre la parte lineal de las familias de curvas en el análisis fractal, pero su utilidad sigue dependiendo del número de datos de que se dispone y de las altas significaciones que se obtienen. En cuanto al significado empírico de los parámetros multifratales de la precipitación, se han generado 19 series de precipitación por medio de un simulador de datos diarios en cascada a partir de estimaciones anuales y mensuales, y en base a estadísticos reales de 4 estaciones meteorológicas españolas localizadas en un gradiente de NW a SE. Para todas las series generadas, se calculan los parámetros multifractales siguiendo la técnica de estimación de la DTM (Double Trace Moments - Momentos de Doble Traza) desarrollado por Lavalle et al. (1993) y se observan las modificaciones producidas. Los resultados obtenidos arrojaron las siguientes conclusiones: - La intermitencia, C1, aumenta al concentrar las precipitaciones en menos días, al hacerla más variable, o al incrementar su concentración en los días de máxima, mientras no se ve afectado por la modificación en la variabilidad del número de días de lluvia. - La multifractalidad, α, se ve incrementada con el número de días de lluvia y la variabilidad de la precipitación, tanto anual como mensual, así como también con la concentración de precipitación en el día de máxima. - La singularidad probable máxima, γs, se ve incrementada con la concentración de la lluvia en el día de precipitación máxima mensual y la variabilidad a nivel anual y mensual. - El grado no- conservativo, H, depende del número de los días de lluvia que aparezcan en la serie y secundariamente de la variabilidad general de la lluvia. - El índice de Hurst generalizado se halla muy ligado a la singularidad probable máxima. ABSTRACT The main objective of this research is to interpret the multifractal parameters in the case of precipitation series from an empirical approach. In order to do so the first proposed task was to objectify the selection of the linear part of the log-log curves that is a fundamental step of the fractal and multifractal analysis methods. A second task was to generate precipitation series, with real like features, which allow evaluating the influence of controlled series modifications on the values of the multifractal parameters estimated. Two methods are developed for selecting the linear part of the log-log curves in the fractal and multifractal analysis: A) Tendency change, which means analyzing the change in slope of the fitted lines to two consecutive subsets of data. B) Point elimination, which analyzes the improvement in the p- value associated to the coefficient of correlation when the final regression points are sequentially eliminated. The results indicate the following conclusions: - Statistical methodology of the regression shows the difficulty of finding the slope value of straight sections of curves in the base procedure of the fractal analysis, pointing that the decision on the points to be considered yield significant differences in slopes values. - The simultaneous use of the two proposed methods helps to objectify the decision about the lineal part of a family of curves in fractal analysis, but its usefulness are still depending on the number of data and the statistical significances obtained. Respect to the empiric meaning of the precipitation multifractal parameters, nineteen precipitation series were generated with a daily precipitation simulator derived from year and month estimations and considering statistics from actual data of four Spanish rain gauges located in a gradient from NW to SE. For all generated series the multifractal parameters were estimated following the technique DTM (Double Trace Moments) developed by Lavalle et al. (1993) and the variations produced considered. The results show the following conclusions: 1. The intermittency, C1, increases when precipitation is concentrating for fewer days, making it more variable, or when increasing its concentration on maximum monthly precipitation days, while it is not affected due to the modification in the variability in the number of days it rained. 2. Multifractility, α, increases with the number of rainy days and the variability of the precipitation, yearly as well as monthly, as well as with the concentration of precipitation on the maximum monthly precipitation day. 3. The maximum probable singularity, γs, increases with the concentration of rain on the day of the maximum monthly precipitation and the variability in yearly and monthly level. 4. The non-conservative degree, H’, depends on the number of rainy days that appear on the series and secondly on the general variability of the rain. 5. The general Hurst index is linked to the maximum probable singularity.

Materia activa: la danza como campo de experimentación para una arquitectura de raíz fenomenológica

La presente tesis doctoral indaga en los procesos y hechos arquitectónicos que nacen e inciden en la sensibilidad fenomenológica, utilizando para ello los hallazgos que una disciplina como la danza puede aportar. Esta arquitectura de raíz fenomenológica no vendría definida por una geometría concreta, una cierta tecnología, un tipo o un sistema, sino más bien por la implicación del cuerpo a cualquier nivel. Nos parece así necesario explorar la inmersión en los fenómenos espacio temporales: la experiencia del contacto del espacio de nuestro cuerpo con la esencia espacial que está fuera del límite de nuestra piel. Es aquí donde la danza- y el movimiento en general- aparece como una disciplina clave, como un laboratorio donde investigar los conceptos que nos interesan con relación al sistema cuerpo y espacio. La texto se estructura según seis bloques dedicados respectivamente a la actitud, la atmósfera, la naturaleza, la intimidad/ el tacto, la fantasía y por último el espacio acústico/ el tiempo. En cada uno de ellos se estudian comparativamente- entre danza y arquitectura- estos conceptos, enmarcándolos además en un intervalo temporal concreto. En la primera parte, hablaremos de cómo en el sistema cuerpo-entorno inciden las afecciones bidireccionales de este sistema, es decir, cómo el cuerpo afecta al entorno, a través del gesto o acción (actitud) y cómo el entorno afecta al cuerpo bien sea mediante medios artificiales construidos ex profeso o por fenómenos naturales (atmósfera y naturaleza). Y en la segunda, la comparación se realizará a partir de la inmersión en el medio espacial- la experiencia del bailarín- y más centrada en los procesos conceptuales y gráficos de ambas disciplinas (la intimidad/ el tacto; la fantasía; y el espacio acústico/ el tiempo). A través de esta exploración revelaremos la genealogía de este territorio compartido entre arquitectura y danza, y veremos cómo se pueden ampliar los procesos creativos del proyecto arquitectónico, dotándolos de nuevas vías de experimentación. Las hipótesis de trabajo que confirmaremos serán las siguientes: - La delimitación de los objetos y entornos queda redefinida- o indefinida- según una permeabilidad y continuidad total que evidencia la pobreza de una simplista reducción a lo visual y en todo caso a quedarse en lo superficial de lo percibido. El cuerpo- el objeto- está en continuidad con su entorno formando diversos ensamblajes a lo largo del tiempo. Los límites (variables) se someten a continua negociación. - El espacio del cuerpo no es sólo físico sino también imaginativo y las redes tensadas en los ensamblajes espaciales no son sólo topológicas sino también pertenecientes a la fantasía. - El tiempo interviene activamente en los procesos de generación de la novedad lo que implica un cierto grado de incertidumbre (nos referimos a las potencialidades latentes aún no desveladas) activo en todo momento. - El cartografiado o trazado de mapas, la notación de los eventos, es necesaria para que éstos puedan incorporarse al proceso proyectual arquitectónico. No existe punto de vista externo para trazarlos, formamos parte de su misma sustancia. - La arquitectura se ocupará según esto de revelar y diferenciar trazas (fenómenos) en el ensamblaje espacial actual que despliega nuestro cuerpo en cada momento. Si bien estas hipótesis no son nuevas, sí pensamos que el presente estudio las sintetiza y las condensa y pone de manifiesto el valor de la danza y los procesos coreográficos para: a)- revelarlas con naturalidad; b)- ampliar las herramientas proyectuales. La metodología proyectual arquitectónica en muchas ocasiones cuenta con vacíos instrumentales para abordar estas hipótesis y es aquí donde la danza muestra su utilidad; c)- mostrar una expansión de las posibilidades aún por explorar que aparece en el territorio compartido de ambas. Entender esto incide directamente en nuestra forma de ver el espacio y el tiempo a través del conocimiento del cuerpo (en movimiento) y por tanto en nuestras intervenciones; d)- constatar cómo los acercamientos que tradicionalmente se han tenido a la arquitectura desde presupuestos fenomenológicos, se quedan cortos a la hora de trabajar con complejidad. Aparece así la vía de trabajo asociada a una fenomenología expandida, que se expondría en las conclusiones de la investigación.

Desarrollo de rutinas para el análisis automatizado de tomografía no destructiva de resonancia magnética en espumas y geles

La microestructura (en el rango 0.1?100 ?m) tiene un importante impacto en el procesado y propiedades físico-químicas y organolépticas de los alimentos, tal y como se refleja en la propuesta del proyecto europeo INSIDEFOOD (Integrated sensing and imaging devices for designing, monitoring and controlling microstructure of foods) que utiliza matrices alimentarias artificiales a base de geles y espumas como modelos estandarizados para el estudio de la microestructura. Concretamente se ha trabajado con espumas y geles azucarados (a base de fructosa), espumas no azucaradas (0% fructosa, a base de agarosa), como símiles de alimentos de elevada porosidad y geles de gelatina comúnmente utilizados como símiles de productos cárnicos. El objetivo de este trabajo es el estudio no invasivo de la microestructura de estos geles y espumas mediante Resonancia Magnética Nuclear (NMR): tanto tomografía (MRI), como relaxometría 2D, así como la implementación de herramientas de análisis de imagen, empleando el entorno de Matlab®: segmentación, filtros morfológicos y análisis de textura. Este procedimiento permite evaluar la distribución y disponibilidad del agua, así como distribución y tamaño de poros, entre otros parámetros de interés.

Clasificación de sujetos según el control motor de la extremidad superior en Neurorrehabilitación Funcional

El presente trabajo propone la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) en la comparación del movimiento de la extremidad superior entre sujetos con Daño Cerebral Adquirido y sujetos sanos. La finalidad de esta comparación es clasificar a los sujetos según su control motor para posteriormente emitir una valoración funcional del movimiento como parte de un método de evaluación objetiva en neurorrehabiliatación funcional de extremidad superior. Para realizar esta comparación se propone un método en el que se aplica un pre-procesado a los datos usando análisis de componentes principales (ACP) para reducir la dimensión de los mismos y entrenar la red. Fueron evaluadas diferentes estructuras de redes. El resultado obtenido con el método propuesto fue de un 95.65% de exactitud en la clasificación. Este resultado permite certificar el uso de las RNAs como una opción viable para la evaluación disfuncional del movimiento de sujetos sanos y con DCA. Esta investigación puede ser considerada como un estudio piloto para investigaciones en mayor profundidad que corroboren estos resultados.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Aplicaciones en las Ciencias de lo artificial

En esta ponencia se restringen las ciencias de lo artificial a los objetos o artefactos compuestos por elementos no vivientes o en los que esta característica se muestra con complejidad controlada. Si se hablase genéricamente de máquinas en lugar de artefactos, sería por referencia a máquinas artificiales, aún cuando en el diseño de éstas se intentase imitar las propiedades de las máquinas naturales (Atlan,79). Es ésta una Hipótesis para delimitar un terreno de trabajo, delimitación que bien sabemos borrosa y transitoria; borrosa como lo es la frontera entre lo vivo y lo no vivo y como lo es el mismo concepto de complejidad? transitoria, como corresponde a la históricamente movediza topografía de la ciencia. Asistimos ahora a un profundo impulso de cambio que se propaga abriendo caminos de comunicación entre los tres estratos de la ciencia: hombre-cultura/vida-naturaleza/física-química, a caballo del paradigma cibernético y sistémico -de "organización"(Morin, 73).

Contribución al desarrollo de técnicas CAD para el diseño de antenas impresas y dispositivos pasivos de microondas basadas en el método de elementos finitos

El objetivo principal de esta tesis es el desarrollo de herramientas numéricas basadas en técnicas de onda completa para el diseño asistido por ordenador (Computer-Aided Design,‘CAD’) de dispositivos de microondas. En este contexto, se desarrolla una herramienta numérica basada en el método de los elementos finitos para el diseño y análisis de antenas impresas mediante algoritmos de optimización. Esta técnica consiste en dividir el análisis de una antena en dos partes. Una parte de análisis 3D que se realiza sólo una vez en cada punto de frecuencia de la banda de funcionamiento donde se sustituye una superficie que contiene la metalización del parche por puertas artificiales. En una segunda parte se inserta entre las puertas artificiales en la estructura 3D la superficie soportando una metalización y se procede un análisis 2D para caracterizar el comportamiento de la antena. La técnica propuesta en esta tesis se puede implementar en un algoritmo de optimización para definir el perfil de la antena que permite conseguir los objetivos del diseño. Se valida experimentalmente dicha técnica empleándola en el diseño de antenas impresas de banda ancha para diferentes aplicaciones mediante la optimización del perfil de los parches. También, se desarrolla en esta tesis un procedimiento basado en el método de descomposición de dominio y el método de los elementos finitos para el diseño de dispositivos pasivos de microonda. Se utiliza este procedimiento en particular para el diseño y sintonía de filtros de microondas. En la primera etapa de su aplicación se divide la estructura que se quiere analizar en subdominios aplicando el método de descomposición de dominio, este proceso permite analizar cada segmento por separado utilizando el método de análisis adecuado dado que suele haber subdominios que se pueden analizar mediante métodos analíticos por lo que el tiempo de análisis es más reducido. Se utilizan métodos numéricos para analizar los subdominios que no se pueden analizar mediante métodos analíticos. En esta tesis, se utiliza el método de los elementos finitos para llevar a cabo el análisis. Además de la descomposición de dominio, se aplica un proceso de barrido en frecuencia para reducir los tiempos del análisis. Como método de orden reducido se utiliza la técnica de bases reducidas. Se ha utilizado este procedimiento para diseñar y sintonizar varios ejemplos de filtros con el fin de comprobar la validez de dicho procedimiento. Los resultados obtenidos demuestran la utilidad de este procedimiento y confirman su rigurosidad, precisión y eficiencia en el diseño de filtros de microondas. ABSTRACT The main objective of this thesis is the development of numerical tools based on full-wave techniques for computer-aided design ‘CAD’ of microwave devices. In this context, a numerical technique based on the finite element method ‘FEM’ for the design and analysis of printed antennas using optimization algorithms has been developed. The proposed technique consists in dividing the analysis of the antenna in two stages. In the first stage, the regions of the antenna which do not need to be modified during the CAD process are initially characterized only once from their corresponding matrix transfer function (Generalized Admittance matrix, ‘GAM’). The regions which will be modified are defined as artificial ports, precisely the regions which will contain the conducting surfaces of the printed antenna. In a second stage, the contour shape of the conducting surfaces of the printed antenna is iteratively modified in order to achieve a desired electromagnetic performance of the antenna. In this way, a new GAM of the radiating device which takes into account each printed antenna shape is computed after each iteration. The proposed technique can be implemented with a genetic algorithm to achieve the design objectives. This technique is validated experimentally and applied to the design of wideband printed antennas for different applications by optimizing the shape of the radiating device. In addition, a procedure based on the domain decomposition method and the finite element method has been developed for the design of microwave passive devices. In particular, this procedure can be applied to the design and tune of microwave filters. In the first stage of its implementation, the structure to be analyzed is divided into subdomains using the domain decomposition method; this process allows each subdomains can be analyzed separately using suitable analysis method, since there is usually subdomains that can be analyzed by analytical methods so that the time of analysis is reduced. For analyzing the subdomains that cannot be analyzed by analytical methods, we use the numerical methods. In this thesis, the FEM is used to carry out the analysis. Furthermore the decomposition of the domain, a frequency sweep process is applied to reduce analysis times. The reduced order model as the reduced basis technique is used in this procedure. This procedure is applied to the design and tune of several examples of microwave filters in order to check its validity. The obtained results allow concluding the usefulness of this procedure and confirming their thoroughness, accuracy and efficiency for the design of microwave filters.

Collective Organization of Complex Networks: Emergent Scales, Vulnerability, and Targeting of Desired Dynamics

Cuando una colectividad de sistemas dinámicos acoplados mediante una estructura irregular de interacciones evoluciona, se observan dinámicas de gran complejidad y fenómenos emergentes imposibles de predecir a partir de las propiedades de los sistemas individuales. El objetivo principal de esta tesis es precisamente avanzar en nuestra comprensión de la relación existente entre la topología de interacciones y las dinámicas colectivas que una red compleja es capaz de mantener. Siendo este un tema amplio que se puede abordar desde distintos puntos de vista, en esta tesis se han estudiado tres problemas importantes dentro del mismo que están relacionados entre sí. Por un lado, en numerosos sistemas naturales y artificiales que se pueden describir mediante una red compleja la topología no es estática, sino que depende de la dinámica que se desarrolla en la red: un ejemplo son las redes de neuronas del cerebro. En estas redes adaptativas la propia topología emerge como consecuencia de una autoorganización del sistema. Para conocer mejor cómo pueden emerger espontáneamente las propiedades comúnmente observadas en redes reales, hemos estudiado el comportamiento de sistemas que evolucionan según reglas adaptativas locales con base empírica. Nuestros resultados numéricos y analíticos muestran que la autoorganización del sistema da lugar a dos de las propiedades más universales de las redes complejas: a escala mesoscópica, la aparición de una estructura de comunidades, y, a escala macroscópica, la existencia de una ley de potencias en la distribución de las interacciones en la red. El hecho de que estas propiedades aparecen en dos modelos con leyes de evolución cuantitativamente distintas que siguen unos mismos principios adaptativos sugiere que estamos ante un fenómeno que puede ser muy general, y estar en el origen de estas propiedades en sistemas reales. En segundo lugar, proponemos una medida que permite clasificar los elementos de una red compleja en función de su relevancia para el mantenimiento de dinámicas colectivas. En concreto, estudiamos la vulnerabilidad de los distintos elementos de una red frente a perturbaciones o grandes fluctuaciones, entendida como una medida del impacto que estos acontecimientos externos tienen en la interrupción de una dinámica colectiva. Los resultados que se obtienen indican que la vulnerabilidad dinámica es sobre todo dependiente de propiedades locales, por tanto nuestras conclusiones abarcan diferentes topologías, y muestran la existencia de una dependencia no trivial entre la vulnerabilidad y la conectividad de los elementos de una red. Finalmente, proponemos una estrategia de imposición de una dinámica objetivo genérica en una red dada e investigamos su validez en redes con diversas topologías que mantienen regímenes dinámicos turbulentos. Se obtiene como resultado que las redes heterogéneas (y la amplia mayora de las redes reales estudiadas lo son) son las más adecuadas para nuestra estrategia de targeting de dinámicas deseadas, siendo la estrategia muy efectiva incluso en caso de disponer de un conocimiento muy imperfecto de la topología de la red. Aparte de la relevancia teórica para la comprensión de fenómenos colectivos en sistemas complejos, los métodos y resultados propuestos podrán dar lugar a aplicaciones en sistemas experimentales y tecnológicos, como por ejemplo los sistemas neuronales in vitro, el sistema nervioso central (en el estudio de actividades síncronas de carácter patológico), las redes eléctricas o los sistemas de comunicaciones. ABSTRACT The time evolution of an ensemble of dynamical systems coupled through an irregular interaction scheme gives rise to dynamics of great of complexity and emergent phenomena that cannot be predicted from the properties of the individual systems. The main objective of this thesis is precisely to increase our understanding of the interplay between the interaction topology and the collective dynamics that a complex network can support. This is a very broad subject, so in this thesis we will limit ourselves to the study of three relevant problems that have strong connections among them. First, it is a well-known fact that in many natural and manmade systems that can be represented as complex networks the topology is not static; rather, it depends on the dynamics taking place on the network (as it happens, for instance, in the neuronal networks in the brain). In these adaptive networks the topology itself emerges from the self-organization in the system. To better understand how the properties that are commonly observed in real networks spontaneously emerge, we have studied the behavior of systems that evolve according to local adaptive rules that are empirically motivated. Our numerical and analytical results show that self-organization brings about two of the most universally found properties in complex networks: at the mesoscopic scale, the appearance of a community structure, and, at the macroscopic scale, the existence of a power law in the weight distribution of the network interactions. The fact that these properties show up in two models with quantitatively different mechanisms that follow the same general adaptive principles suggests that our results may be generalized to other systems as well, and they may be behind the origin of these properties in some real systems. We also propose a new measure that provides a ranking of the elements in a network in terms of their relevance for the maintenance of collective dynamics. Specifically, we study the vulnerability of the elements under perturbations or large fluctuations, interpreted as a measure of the impact these external events have on the disruption of collective motion. Our results suggest that the dynamic vulnerability measure depends largely on local properties (our conclusions thus being valid for different topologies) and they show a non-trivial dependence of the vulnerability on the connectivity of the network elements. Finally, we propose a strategy for the imposition of generic goal dynamics on a given network, and we explore its performance in networks with different topologies that support turbulent dynamical regimes. It turns out that heterogeneous networks (and most real networks that have been studied belong in this category) are the most suitable for our strategy for the targeting of desired dynamics, the strategy being very effective even when the knowledge on the network topology is far from accurate. Aside from their theoretical relevance for the understanding of collective phenomena in complex systems, the methods and results here discussed might lead to applications in experimental and technological systems, such as in vitro neuronal systems, the central nervous system (where pathological synchronous activity sometimes occurs), communication systems or power grids.

Diseño, implementación y verificación de una antena de microondas

A lo largo de este proyecto se han tratado las diferentes fases que tienen lugar durante el desarrollo del programa de Diseño y Verificación de una Bocina en Banda C destinada a un satélite comercial de comunicaciones. En un primer lugar, se introduce el proyecto en el mundo real realizando una pequeña aproximación a los satélites artificiales y su historia. Después, en una primera fase, se describen los diversos puntos de la etapa de diseño y los resultados de la simulación de nuestra Antena. Se estudian por separado los diferentes elementos que componen el equipo, y además, se realiza un análisis de los parámetros eléctricos que se deben tener en cuenta durante el diseño para adaptar el comportamiento de la Antena a los requisitos solicitados por el cliente. Antes de realizar la verificación de la Antena, se procede a la definición de los ensayos, que se debe realizar sobre el equipo con el fin de simular las condiciones a las que se verá sometido. Pruebas y medidas, niveles de test, etc. que nos ayudan a demostrar que nuestra Antena está preparada para realizar su misión en el espacio. Se hará una descripción sobre la forma de realizar de los ensayos y de las instalaciones donde se van a llevar a cabo, además del orden que llevaremos durante la campaña. Una vez determinados los test y con la Antena fabricada y lista, se procede a la Verificación de nuestro equipo mediante la Campaña de Ensayos con el objetivo de caracterizar por completo el funcionamiento de nuestra Antena en cualquier circunstancia. Se muestran los resultados obtenidos en los test siguiendo el orden establecido por el Test Plan. Medidas en Laboratorio y Radiación, los test de vibración y las pruebas ambientales en las Cámaras Térmicas de Vacío, y medidas eléctricas en condiciones extremas de temperatura y presión. Y una vez realizada la Campaña, se vuelve a medir la Antena para comprobar el funcionamiento tras soportar todos los ensayos. Se analizan los resultados obtenidos en cada una de las pruebas y se comparan con las simulaciones obtenidas durante la fase de diseño. Finalmente, se realiza un pequeño resumen de los valores más importantes obtenidos durante la Verificación y exponen las Conclusiones que se desprende de dicho proceso. Como último punto del proyecto, se estudian las correcciones y mejoras que se podrán llevar a cabo en futuros programas gracias a lo que hemos aprendido en este proyecto. Abstract This project presents a C Band Horn Antenna for a commercial communications satellite. All the different phases from Design to Verification are presented. First of all, an introduction to artificial satellites and their history is presented to put this project into perspective. Next, the electrical design of the Antenna is presented. Taking into account the theoretical fundamentals, each element that comprises this Antenna was designed. Their electrical performances, obtained from analysis using commercial software, are presented in the simulation results. In the design of each element of the antenna, some critical parameters are set and optimized in order to be compliant with the global requirements requested by the customer. After the design is completed, it is necessary to define the Test Campaign that has to be carried out in order to verify the validity of the designed and manufactured Antenna. Therefore, a Test Plan and the Electrical and Environmental Test Procedures are defined. This Test Campaign must be representative of the same conditions of the real space mission. Considering this, the following are defined: parameters for the network analyzer and radiation patterns measurements; test levels for the environmental test; definition of the RF measurements to be carried out and the temperatures to be applied in the thermal vacuum cycling. If the Antenna surpasses these tests, it will be ready to perform its mission in space over the entire satellite’s life cycle. The facilities where the tests are performed, as well as the sequence of the tests along the campaign are described too. After that, the Test Campaign is performed to fully characterize the Antenna in the space simulated conditions. Following the order established in the Test Plan, a radiation pattern and laboratory parameters are measured to correlate its electrical response with the simulations. Then, vibration and thermal vacuum tests are performed to verify its behavior in extreme environmental conditions. Last, if the final electrical results are the same as the initial ones, it can be stated that the antenna has successfully passed the Test Campaign. And finally, conclusions obtained from the data simulation design and Test Campaign results are presented. Status of Compliance with the specification is shown to demonstrate that the Antenna fulfills the requested requirements. Although the purpose of this project is to design and verify the response of C Band Horn Antenna, it is important to highlight improvements for future developments and the lessons learnt during this project.

Codificador de voz MIDI

El presente proyecto tiene el objetivo de facilitar la composición de canciones mediante la creación de las distintas pistas MIDI que la forman. Se implementan dos controladores. El primero, con objeto de transcribir la parte melódica, convierte la voz cantada o tarareada a eventos MIDI. Para ello, y tras el estudio de las distintas técnicas del cálculo del tono (pitch), se implementará una técnica con ciertas variaciones basada en la autocorrelación. También se profundiza en el segmentado de eventos, en particular, una técnica basada en el análisis de la derivada de la envolvente. El segundo, dedicado a la base rítmica de la canción, permite la creación de la percusión mediante el golpe rítmico de objetos que disponga el usuario, que serán asignados a los distintos elementos de percusión elegidos. Los resultados de la grabación de estos impactos serán señales de corta duración, no lineales y no armónicas, dificultando su discriminación. La herramienta elegida para la clasificación de los distintos patrones serán las redes neuronales artificiales (RNA). Se realizara un estudio de la metodología de diseño de redes neuronales especifico para este tipo de señales, evaluando la importancia de las variables de diseño como son el número de capas ocultas y neuronas en cada una de ellas, algoritmo de entrenamiento y funciones de activación. El estudio concluirá con la implementación de dos redes de diferente naturaleza. Una red de Elman, cuyas propiedades de memoria permiten la clasificación de patrones temporales, procesará las cualidades temporales analizando el ataque de su forma de onda. Una red de propagación hacia adelante feed-forward, que necesitará de robustas características espectrales y temporales para su clasificación. Se proponen 26 descriptores como los derivados de los momentos del espectro: centroide, curtosis y simetría, los coeficientes cepstrales de la escala de Mel (MFCCs), y algunos temporales como son la tasa de cruces por cero y el centroide de la envolvente temporal. Las capacidades de discriminación inter e intra clase de estas características serán evaluadas mediante un algoritmo de selección, habiéndose elegido RELIEF, un método basado en el algoritmo de los k vecinos mas próximos (KNN). Ambos controladores tendrán función de trabajar en tiempo real y offline, permitiendo tanto la composición de canciones, como su utilización como un instrumento más junto con mas músicos. ABSTRACT. The aim of this project is to make song composition easier by creating each MIDI track that builds it. Two controllers are implemented. In order to transcribe the melody, the first controler converts singing voice or humming into MIDI files. To do this a technique based on autocorrelation is implemented after having studied different pitch detection methods. Event segmentation has also been dealt with, to be more precise a technique based on the analysis of the signal's envelope and it's derivative have been used. The second one, can be used to make the song's rhythm . It allows the user, to create percussive patterns by hitting different objects of his environment. These recordings results in short duration, non-linear and non-harmonic signals. Which makes the classification process more complicated in the traditional way. The tools to used are the artificial neural networks (ANN). We will study the neural network design to deal with this kind of signals. The goal is to get a design methodology, paying attention to the variables involved, as the number of hidden layers and neurons in each, transfer functions and training algorithm. The study will end implementing two neural networks with different nature. Elman network, which has memory properties, is capable to recognize sequences of data and analyse the impact's waveform, precisely, the attack portion. A feed-forward network, needs strong spectral and temporal features extracted from the hit. Some descriptors are proposed as the derivates from the spectrum moment as centroid, kurtosis and skewness, the Mel-frequency cepstral coefficients, and some temporal features as the zero crossing rate (zcr) and the temporal envelope's centroid. Intra and inter class discrimination abilities of those descriptors will be weighted using the selection algorithm RELIEF, a Knn (K-nearest neighbor) based algorithm. Both MIDI controllers can be used to compose, or play with other musicians as it works on real-time and offline.

Comparación de la precisión de los Modelos Geopotenciales EGM96 y EGM08 en la zona del Caribe.

Recientemente fue publicado un nuevo modelo geopotencial global, el EGM08. Este modelo ha mostrado una notable mejoría en la calidad de sus tres fuentes de datos; las observaciones del movimiento perturbado de los satélites artificiales,la altimetría por satélite y la gravimetría terrestre, por lo que se ha conseguido mejorar su precisión. En Puerto Rico, nuestra área de estudio, encontramos que al comprar las diferencias de los incrementos de la ondulación del geoide geométrico (calculado con medidas de campo) con los valores de los incrementos de la ondulación del geoide obtenidos utilizando estos modelos geopotenciales globales, la precisión del EGM08 fue ± 0,029 metros mientras que la precisión del EGM96 fue ± 0,055 metros. Estos resultados demuestran que en nuestra región, el modelo EGM08 ha presentado una mejoría considerable sobre su predecesor el EGM96 al momento de determinar los valores de los incrementos de la ondulación del geoide. Abstract: Recently, the new global geopotential model, the EGM08 was published. This model has shown a marked improvement in the quality of its three sources of data; the observations of the disturbed motion of artificial satellites, satellite altimetry and terrestrial gravity, so it has improved its precision. In our study area, Puerto Rico, we found that when we compare the differences of the increments of the geometric geoid undulation (computed with field data) with the values of the increments of the geoid undulation obtained using these models, the EGM08 accuracy was ± 0,029 meters, while the EGM96 accuracy was ± 0,055 meters. These results confirm that in our region, the EGM08 model has presented a significant improvement over its predecessor the EGM96 when determining the values of the increments of the geoid undulation.

Sensibilidad de las variaciones en el campo de deformaciones en función de la aparición de daños en palas de aerogeneradores fabricadas en materiales compuestos

Se instrumentó un prototipo de pala de aerogenerador de 150 kW de 13 metros de longitud con 24 FBGs embebidas directamente en el material durante la fabricación. Posteriormente se realizaron mediciones de deformaciones en el prototipo de pala sin ningún daño, con el fin de determinar el baseline de la pala. Luego, se indujeron algunos daños artificiales de diferentes naturalezas y severidades con el fin de estudiar la susceptibilidad de la aparición de cambios en el campo de deformaciones y la rigidez global de la pala, en función de la aparición de dichos daños. Se realizó un estudio de esfuerzos diferenciales con el fin de determinar la variación de la rigidez en la estructura y determinar si los sensores embebidos eran capaces de detectar dicha variación. Los resultados se presentan en este artículo.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Electrodynamic Tethers For Planetary And De-orbiting Missions

Nuevas aplicaciones tecnológicas y científicas mediante amarras electrodinámicas son analizadas para misiones planetarias. i) Primero, se considera un conjunto de amarras cilíndricas en paralelo (veleros electrosolares) para una misión interplanetaria. Los iones provenientes del viento solar son repelidos por el alto potencial de dichas amarras generando empuje sobre el velero. Para conocer el intercambio de momento que provocan los iones sobre las amarras se ha considerado un modelo de potencial estacionario. Se ha analizado la transferencia orbital de la Tierra a Júpiter siguiendo un método de optimización de trayectoria indirecto. ii) Una vez que el velero se encuentra cerca de Júpiter, se ha considerado el despliegue de una amarra para diferentes objetivos científicos. iia) Una amarra podría ser utilizada para diagnóstico de plasmas, al ser una fuente efectiva de ondas, y también como un generador de auroras artificiales. Una amarra conductora que orbite en la magnetosfera jovial es capaz de producir ondas. Se han analizado las diferentes ondas radiadas por un conductor por el que circula una corriente constante que sigue una órbita polar de alta excentricidad y bajo apoápside, como ocurre en la misión Juno de la NASA. iib) Además, se ha estudiado una misión tentativa que sigue una órbita ecuatorial (LJO) por debajo de los intensos cinturones de radiación. Ambas misiones requiren potencia eléctrica para los sistemas de comunicación e instrumentos científicos. Las amarras pueden generar potencia de manera más eficiente que otros sistemas que utlizan paneles solares o sistemas de potencia de radioisótopos (RPS). La impedancia de radiación es necesaria para determinar la corriente que circula por todo el circuito de la amarra. En un modelo de plasma frío, la radiación ocurre principalmente en los modos de Alfven y magnetosónica rápida, mostrando un elevado índice de refracción. Se ha estudiado la impedancia de radiación en amarras con recubrimiento aislante para los dos modos de radiación y cada una de las misiones. A diferencia del caso ionosférico terrestre, la baja densidad y el intenso campo magnético que aparecen en el entorno de Júpiter consiguen que la girofrecuencia de los electrones sea mucho mayor que la frecuencia del plasma; esto hace que el espectro de potencia para cada modo se modifique substancialmente, aumentando la velocidad de Alfven. Se ha estimado también la impedancia de radiación para amarras sin aislante conductor. En la misión LJO, un vehículo espacial bajando lentamente la altitud de su órbita permitiría estudiar la estructura del campo magnético y composición atmosférica para entender la formación, evolución, y estructura de Júpiter. Adicionalmente, si el contactor (cátodo) se apaga, se dice que la amarra flota eléctricamente, permitiendo emisión de haz de electrones que generan auroras. El continuo apagado y encendido produce pulsos de corriente dando lugar a emisiones de señales, que pueden ser utilizadas para diagnóstico del plasma jovial. En Órbita Baja Jovial, los iones que impactan contra una amarra polarizada negativamente producen electrones secundarios, que, viajando helicoidalmente sobre las líneas de campo magnético de Júpiter, son capaces de alcanzar su atmósfera más alta, y, de esta manera, generar auroras. Se han identificado cuáles son las regiones donde la amarra sería más eficiente para producir auroras. iic) Otra aplicación científica sugerida para la misión LJO es la detección de granos cargados que orbitan cerca de Júpiter. Los electrones de alta energía en este ambiente pueden ser modelados por una distribucción no Maxwelliana conocida como distribución kappa. En escenarios con plasmas complejos, donde los campos eléctricos en Júpiter pueden acelerar las cargas hasta velocidades que superen la velocidad térmica, este tipo de distribuciones son muy útiles. En este caso las colas de las distribuciones de electrones siguen una ley de potencias. Se han estudiado las fluctuaciones de granos cargados para funciones de distribución kappa. iii) La tesis concluye con el análisis para deorbitar satélites con amarras electrodinámicas que siguen una Órbita Baja Terrestre (LEO). Una amarra debe presentar una baja probabilidad de corte por pequeño debris y además debe ser suficientemente ligero para que el cociente entre la masa de la amarra y el satélite sea muy pequeño. En este trabajo se estiman las medidas de la longitud, anchura y espesor que debe tener una amarra para minimizar el producto de la probabilidad de corte por el cociente entre las masas de la amarra y el satélite. Se presentan resultados preliminares del diseño de una amarra con forma de cinta para deorbitar satélites relativamente ligeros como Cryosat y pesados como Envisat. Las misiones espaciales a planetas exteriores y en el ámbito terrestre plantean importantes retos científico-tecnológicos que deben ser abordados y solucionados. Por ello, desde el inicio de la era espacial se han diseñando novedosos métodos propulsivos, sistemas de guiado, navegación y control más robustos, y nuevos materiales para mejorar el rendimiento de los vehículos espaciales (SC). En un gran número de misiones interplanetarias y en todas las misiones a planetas exteriores se han empleado sistemas de radioisótopos (RPS) para generar potencia eléctrica en los vehículos espaciales y en los rovers de exploración. Estos sistemas emplean como fuente de energía el escaso y costoso plutonio-238. La NASA, por medio de un informe de la National Academy of Science (5 de Mayo del 2009), expresó una profunda preocupación por la baja cantidad de plutonio almacenado, insuficiente para desarrollar todas las misiones de exploración planetaria planeadas en el futuro [81, 91]. Esta circustancia ha llevado a dicha Agencia tomar la decisión de limitar el uso de estos sistemas RPS en algunas misiones de especial interés científico y una recomendación de alta prioridad para que el Congreso de los EEUU apruebe el reestablecimiento de la producción de plutonio-238, -son necesarios cerca de 5 kg de este material radiactivo al año-, para salvaguardar las misiones que requieran dichos sistemas de potencia a partir del año 2018. Por otro lado, la Agencia estadounidense ha estado considerando el uso de fuentes de energía alternativa; como la fisión nuclear a través del ambicioso proyecto Prometheus, para llevar a cabo una misión de exploración en el sistema jovial (JIMO). Finalmente, dicha misión fue desestimada por su elevado coste. Recientemente se han estado desarrollando sistemas que consigan energía a través de los recursos naturales que nos aporta el Sol, mediante paneles solares -poco eficientes para misiones a planetas alejados de la luz solar-. En este contexto, la misión JUNO del programa Nuevas Fronteras de la NASA, cuyo lanzamiento fue realizado con éxito en Agosto de 2011, va a ser la primera misión equipada con paneles solares que sobrevolará Júpiter en el 2015 siguiendo una órbita polar. Anteriormente se habían empleado los antes mencionados RPS para las misiones Pioneer 10,11, Voyager 1,2, Ulysses, Cassini-Huygens y Galileo (todas sobrevuelos excepto Galileo). Dicha misión seguirá una órbita elíptica de alta excentricidad con un periápside muy cercano a Júpiter, y apoápside lejano, evitando que los intensos cinturones de radiación puedan dañar los instrumentos de navegación y científicos. Un tether o amarra electrodinámica es capaz de operar como sistema propulsivo o generador de potencia, pero también puede ser considerado como solución científicotecnológica en misiones espaciales tanto en LEO (Órbita Baja Terrestre) como en planetas exteriores. Siguiendo una perspectiva histórica, durante las misiones terrestres TSS-1 (1992) y TSS-1R (1996) se emplearon amarras estandard con recubrimiento aislante en toda su longitud, aplicando como terminal anódico pasivo un colector esférico para captar electrones. En una geometría alternativa, propuesta por J. R. Sanmartín et al. (1993) [93], se consideró dejar la amarra sin recubrimiento aislante (“bare tether”), y sin colector anódico esférico, de forma que recogiera electrones a lo largo del segmento que resulta polarizado positivo, como si se tratara de una sonda de Langmuir de gran longitud. A diferencia de la amarra estandard, el “bare tether” es capaz de recoger electrones a lo largo de una superficie grande ya que este segmento es de varios kilómetros de longitud. Como el radio de la amarra es del orden de la longitud de Debye y pequeño comparado con el radio de Larmor de los electrones, permite una recolección eficiente de electrones en el régimen OML (Orbital Motion Limited) de sondas de Langmuir. La corriente dada por la teoría OML varía en función del perímetro y la longitud. En el caso de una cinta delgada, el perímetro depende de la anchura, que debe ser suficientemente grande para evitar cortes producidos por debris y micrometeoritos, y suficientemente pequeño para que la amarra funcione en dicho régimen [95]. En el experimento espacial TSS-1R mencionado anteriormente, se identificó una recolección de corriente más elevada que la que predecía el modelo teórico de Parker- Murphy, debido posiblemente a que se utilizaba un colector esférico de radio bastante mayor que la longitud de Debye [79]. En el caso de una amarra “bare”, que recoge electrones a lo largo de gran parte de su longitud, se puede producir un fenómeno conocido como atrapamiento adiabático de electrones (adiabatic electron trapping) [25, 40, 60, 73, 74, 97]. En el caso terrestre (LEO) se da la condición mesotérmica en la que la amarra se mueve con una velocidad muy superior a la velocidad térmica de los iones del ambiente y muy inferior a la velocidad térmica de los electrones. J. Laframboise y L. Parker [57] mostraron que, para una función de distribución quasi-isotrópica, la densidad de electrones debe entonces ser necesariamente inferior a la densidad ambiente. Por otra parte, debido a su flujo hipersónico y a la alta polarización positiva de la amarra, la densidad de los iones es mayor que la densidad ambiente en una vasta región de la parte “ram” del flujo, violando la condición de cuasi-neutralidad,-en una región de dimensión mayor que la longitud de Debye-. La solución a esta paradoja podría basarse en el atrapamiento adiabático de electrones ambiente en órbitas acotadas entorno al tether. ABSTRACT New technological and scientific applications by electrodynamic tethers for planetary missions are analyzed: i) A set of cylindrical, parallel tethers (electric solar sail or e-sail) is considered for an interplanetary mission; ions from the solar wind are repelled by the high potential of the tether, providing momentum to the e-sail. An approximated model of a stationary potential for a high solar wind flow is considered. With the force provided by a negative biased tether, an indirect method for the optimization trajectory of an Earth-to-Jupiter orbit transfer is analyzed. ii) The deployment of a tether from the e-sail allows several scientific applications in Jupiter. iia) It might be used as a source of radiative waves for plasma diagnostics and artificial aurora generator. A conductive tether orbiting in the Jovian magnetosphere produces waves. Wave radiation by a conductor carrying a steady current in both a polar, highly eccentric, low perijove orbit, as in NASA’s Juno mission, and an equatorial low Jovian orbit (LJO) mission below the intense radiation belts, is considered. Both missions will need electric power generation for scientific instruments and communication systems. Tethers generate power more efficiently than solar panels or radioisotope power systems (RPS). The radiation impedance is required to determine the current in the overall tether circuit. In a cold plasma model, radiation occurs mainly in the Alfven and fast magnetosonic modes, exhibiting a large refraction index. The radiation impedance of insulated tethers is determined for both modes and either mission. Unlike the Earth ionospheric case, the low-density, highly magnetized Jovian plasma makes the electron gyrofrequency much larger than the plasma frequency; this substantially modifies the power spectrum for either mode by increasing the Alfven velocity. An estimation of the radiation impedance of bare tethers is also considered. iib) In LJO, a spacecraft orbiting in a slow downward spiral under the radiation belts would allow determining magnetic field structure and atmospheric composition for understanding the formation, evolution, and structure of Jupiter. Additionally, if the cathodic contactor is switched off, a tether floats electrically, allowing e-beam emission that generate auroras. On/off switching produces bias/current pulses and signal emission, which might be used for Jovian plasma diagnostics. In LJO, the ions impacting against the negative-biased tether do produce secondary electrons, which racing down Jupiter’s magnetic field lines, reach the upper atmosphere. The energetic electrons there generate auroral effects. Regions where the tether efficiently should produce secondary electrons are analyzed. iic) Other scientific application suggested in LJO is the in-situ detection of charged grains. Charged grains naturally orbit near Jupiter. High-energy electrons in the Jovian ambient may be modeled by the kappa distribution function. In complex plasma scenarios, where the Jovian high electric field may accelerate charges up superthermal velocities, the use of non-Maxwellian distributions should be considered. In these cases, the distribution tails fit well to a power-law dependence for electrons. Fluctuations of the charged grains for non-Mawellian distribution function are here studied. iii) The present thesis is concluded with the analysis for de-orbiting satellites at end of mission by electrodynamic tethers. A de-orbit tether system must present very small tether-to-satellite mass ratio and small probability of a tether cut by small debris too. The present work shows how to select tape dimensions so as to minimize the product of those two magnitudes. Preliminary results of tape-tether design are here discussed to minimize that function. Results for de-orbiting Cryosat and Envisat are also presented.

Clasificación de pimentones por índices de calidad espectrofotométricos. (Técnicas espectrofotométricas para la determinación de la calidad del pimentón).

Existe la necesidad de disponer de sistemas objetivos y rápidos para la determinación de la calidad de los productos agrícolas. Los sistemas ópticos y espectrofotométricos se han presentado como muy válidos para estos fines en muchos productos (Mohsenin, 1984) (tomates, peras, manzanas, patatas, carnes, huevos...) esto justifica el uso de estos métodos sobre nuevos materiales. Las restricciones impuestas a los colorantes artificiales por las nuevas legislaciones favorecen el consumo de colorantes de origen natural, como el pimentón. Es necesario encontrar un sistema rápido y eficaz que determine la calidad de este producto de creciente interés, (Mínguez, 1992; Conrad, 1987; Nagle 1979; Navarro y Costa, 1993 ). Además existen graves problemas en la comercialización de este producto por la poca transparencia del mercado. Se han producido, en los últimos años, importaciones de pimentón de Marruecos de muy baja calidad y precio, que se mezclaban con pequeñas proporciones de pimentón de humo, comercializándose como pimentón de alta calidad y a precios similares al pimentón producido en la Vera por el sistema tradicional, lo que supone un fraude. Es por tanto necesario encontrar un sistema que discrimine producto de alta calidad ( con color atractivo, alto nivel de carotenoides y alta estabilidad ) de pimentones de baja calidad o dañados ( por exceso de calor durante el secado, enranciamiento, etc.). El objetivo de este trabajo ha sido segregar diversas calidades de pimentón, para esto se disponía de pimentones procedentes de Extremadura, de líneas seleccionadas obtenidas por el SIA, secados por el método tradicional (humo) y con estufa, incluyendo muestras que presentan daños por quemado. Sin ningún conocimiento previo se ha trabajado sobre espectros de reflexión en VIS y NIR a los que se han aplicado ciertas transformaciones para la obtención de variables que fueran capaces de discriminar pimentones secados con humo de los secados con estufa y de los quemados. Realizando reiterados estudios estadísticos se ha llegado a establecer algunas variables útiles en la separación de estas tres clases, para ambos rangos del espectro.