Estudio comparativo de la resistencia de variedades de tomate para industria mediante análisis estadísticos no paramétricos.

Se exponen los ensayos de resistencia y dureza 1levados a cabo con las distintas variedades ensayada a lo largo de los tres últimos años, así como la técnica empleada en su análisis. Los datos observados se sometieron a u n completo estudio estadístico no paramétrico que resulta idóneo, dentro del objetivo clasificar a las variedades según su resistencia a la compresión y a la punción.

Supervisión multidistribuida de transportes refrigerados mediante redes de sensores: diagramas de fases, una nueva metodología de análisis

El estudio de la variabilidad de la temperatura en cámaras frigoríficas y contenedores es un problema crítico en la industria alimentaria para el aseguramiento de la calidad de los productos durante el transporte, así como para minimizar las pérdidas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basada en la reconstrucción del espacio de fases de la serie temporal de temperaturas, registradas por una red multidistribuida de sensores inalámbricos autónomos y de bajo coste.

Posibilidades de la ingeniería artificial en el análisis de auscultación de presas

El comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven bien las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia [1]. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa. En la actualidad, estos datos suelen tratarse con métodos estadísticos para extraer información acerca de la relación entre variables, detectar anomalías y establecer umbrales de emergencia. El modelo general más común es el denominado HST (Hydrostatic-Season-Time), que calcula la predicción de una variable determinada de una presa a partir de una serie de funciones que tienen en cuenta los factores que teóricamente más influyen en la respuesta: la carga del embalse, el efecto térmico (en función de la época del año) y un término irreversible. Puntualmente se han aplicado modelos más complejos, en algunos casos introduciendo un número mayor de variables, como la precipitación [2], y en otros con otras expresiones como la función impulso-respuesta [3]. En otros campos de la ciencia, como la medicina o las telecomunicaciones el volumen de datos es mucho mayor, lo que ha motivado el desarrollo de numerosas herramientas para su tratamiento y para el desarrollo de modelos de predicción. Algunas de ellas, como las redes neuronales, ya han sido aplicadas al caso de la auscultación de presas [4], [5] con resultados prometedores. El trabajo que se presenta es una revisión de las herramientas disponibles en los campos de la minería de datos, inteligencia artificial y estadística avanzada, potencialmente útiles para el análisis de datos de auscultación. Se describen someramente, indicando sus ventajas e inconvenientes. Se presenta además el resultado de aplicar un modelo basado en bosques aleatorios [6] para la predicción del caudal de filtración en un caso piloto. Los bosques aleatorios están basados en los árboles de decisión [7], que son modelos que dividen el conjunto de datos observados en grupos de observaciones “similares”. Posteriormente, se ajusta un modelo sencillo (típicamente lineal, o incluso un valor constante) que se aplica a los nuevos casos pertenecientes a cada grupo.

Supervisión multidistribuida de transportes refrigerados mediante tecnología inalámbrica: diagrama de fases una nueva metodología de análisis.

El estudio de los gradientes de temperatura en cámaras frigoríficas y contenedores es un problema crítico en la industria alimentaria para el aseguramiento de la calidad de los productos durante el transporte, así como para minimizar las pérdidas. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basada en la reconstrucción del espacio de fases de la serie temporal de temperaturas, registradas por una red multidistribuida de sensores inalámbricos autónomos y de bajo coste. Se monitorizó un transporte transoceánico en barco de limones en un contenedor multimodal refrigerado, desde Montevideo (Uruguay) a Cartagena (España), utilizando una red de 39 tarjetas RFID semi-pasivas TurboTag ®. El viaje completo incluyó el transporte transoceánico de larga distancia, un cambio de buque para un segundo transporte en barco de corta distancia y finalmente un viaje en camión hasta la central. El análisis de datos se basó en un estudio cualitativo de las series temporales mediante la representación de diagramas de fases calculados sobre la teoría de reconstrucción de atractores de Takens-Ruelle. El estrés de la fruta se cuantificó en términos del área que sobre el diagrama de fases ocupó el ciclo o atractor de la temperatura. Esta nueva metodología para el análisis de los datos pone de relieve la significativa heterogeneidad de las condiciones térmicas en diferentes puntos del contenedor.

Análisis y modelización de la dinámica emergente durante el proceso de difusión de información en las redes sociales de internet

Durante la actividad diaria, la sociedad actual interactúa constantemente por medio de dispositivos electrónicos y servicios de telecomunicaciones, tales como el teléfono, correo electrónico, transacciones bancarias o redes sociales de Internet. Sin saberlo, masivamente dejamos rastros de nuestra actividad en las bases de datos de empresas proveedoras de servicios. Estas nuevas fuentes de datos tienen las dimensiones necesarias para que se puedan observar patrones de comportamiento humano a grandes escalas. Como resultado, ha surgido una reciente explosión sin precedentes de estudios de sistemas sociales, dirigidos por el análisis de datos y procesos computacionales. En esta tesis desarrollamos métodos computacionales y matemáticos para analizar sistemas sociales por medio del estudio combinado de datos derivados de la actividad humana y la teoría de redes complejas. Nuestro objetivo es caracterizar y entender los sistemas emergentes de interacciones sociales en los nuevos espacios tecnológicos, tales como la red social Twitter y la telefonía móvil. Analizamos los sistemas por medio de la construcción de redes complejas y series temporales, estudiando su estructura, funcionamiento y evolución en el tiempo. También, investigamos la naturaleza de los patrones observados por medio de los mecanismos que rigen las interacciones entre individuos, así como medimos el impacto de eventos críticos en el comportamiento del sistema. Para ello, hemos propuesto modelos que explican las estructuras globales y la dinámica emergente con que fluye la información en el sistema. Para los estudios de la red social Twitter, hemos basado nuestros análisis en conversaciones puntuales, tales como protestas políticas, grandes acontecimientos o procesos electorales. A partir de los mensajes de las conversaciones, identificamos a los usuarios que participan y construimos redes de interacciones entre los mismos. Específicamente, construimos una red para representar quién recibe los mensajes de quién y otra red para representar quién propaga los mensajes de quién. En general, hemos encontrado que estas estructuras tienen propiedades complejas, tales como crecimiento explosivo y distribuciones de grado libres de escala. En base a la topología de estas redes, hemos indentificado tres tipos de usuarios que determinan el flujo de información según su actividad e influencia. Para medir la influencia de los usuarios en las conversaciones, hemos introducido una nueva medida llamada eficiencia de usuario. La eficiencia se define como el número de retransmisiones obtenidas por mensaje enviado, y mide los efectos que tienen los esfuerzos individuales sobre la reacción colectiva. Hemos observado que la distribución de esta propiedad es ubicua en varias conversaciones de Twitter, sin importar sus dimensiones ni contextos. Con lo cual, sugerimos que existe universalidad en la relación entre esfuerzos individuales y reacciones colectivas en Twitter. Para explicar los factores que determinan la emergencia de la distribución de eficiencia, hemos desarrollado un modelo computacional que simula la propagación de mensajes en la red social de Twitter, basado en el mecanismo de cascadas independientes. Este modelo nos permite medir el efecto que tienen sobre la distribución de eficiencia, tanto la topología de la red social subyacente, como la forma en que los usuarios envían mensajes. Los resultados indican que la emergencia de un grupo selecto de usuarios altamente eficientes depende de la heterogeneidad de la red subyacente y no del comportamiento individual. Por otro lado, hemos desarrollado técnicas para inferir el grado de polarización política en redes sociales. Proponemos una metodología para estimar opiniones en redes sociales y medir el grado de polarización en las opiniones obtenidas. Hemos diseñado un modelo donde estudiamos el efecto que tiene la opinión de un pequeño grupo de usuarios influyentes, llamado élite, sobre las opiniones de la mayoría de usuarios. El modelo da como resultado una distribución de opiniones sobre la cual medimos el grado de polarización. Aplicamos nuestra metodología para medir la polarización en redes de difusión de mensajes, durante una conversación en Twitter de una sociedad políticamente polarizada. Los resultados obtenidos presentan una alta correspondencia con los datos offline. Con este estudio, hemos demostrado que la metodología propuesta es capaz de determinar diferentes grados de polarización dependiendo de la estructura de la red. Finalmente, hemos estudiado el comportamiento humano a partir de datos de telefonía móvil. Por una parte, hemos caracterizado el impacto que tienen desastres naturales, como innundaciones, sobre el comportamiento colectivo. Encontramos que los patrones de comunicación se alteran de forma abrupta en las áreas afectadas por la catástofre. Con lo cual, demostramos que se podría medir el impacto en la región casi en tiempo real y sin necesidad de desplegar esfuerzos en el terreno. Por otra parte, hemos estudiado los patrones de actividad y movilidad humana para caracterizar las interacciones entre regiones de un país en desarrollo. Encontramos que las redes de llamadas y trayectorias humanas tienen estructuras de comunidades asociadas a regiones y centros urbanos. En resumen, hemos mostrado que es posible entender procesos sociales complejos por medio del análisis de datos de actividad humana y la teoría de redes complejas. A lo largo de la tesis, hemos comprobado que fenómenos sociales como la influencia, polarización política o reacción a eventos críticos quedan reflejados en los patrones estructurales y dinámicos que presentan la redes construidas a partir de datos de conversaciones en redes sociales de Internet o telefonía móvil. ABSTRACT During daily routines, we are constantly interacting with electronic devices and telecommunication services. Unconsciously, we are massively leaving traces of our activity in the service providers’ databases. These new data sources have the dimensions required to enable the observation of human behavioral patterns at large scales. As a result, there has been an unprecedented explosion of data-driven social research. In this thesis, we develop computational and mathematical methods to analyze social systems by means of the combined study of human activity data and the theory of complex networks. Our goal is to characterize and understand the emergent systems from human interactions on the new technological spaces, such as the online social network Twitter and mobile phones. We analyze systems by means of the construction of complex networks and temporal series, studying their structure, functioning and temporal evolution. We also investigate on the nature of the observed patterns, by means of the mechanisms that rule the interactions among individuals, as well as on the impact of critical events on the system’s behavior. For this purpose, we have proposed models that explain the global structures and the emergent dynamics of information flow in the system. In the studies of the online social network Twitter, we have based our analysis on specific conversations, such as political protests, important announcements and electoral processes. From the messages related to the conversations, we identify the participant users and build networks of interactions with them. We specifically build one network to represent whoreceives- whose-messages and another to represent who-propagates-whose-messages. In general, we have found that these structures have complex properties, such as explosive growth and scale-free degree distributions. Based on the topological properties of these networks, we have identified three types of user behavior that determine the information flow dynamics due to their influence. In order to measure the users’ influence on the conversations, we have introduced a new measure called user efficiency. It is defined as the number of retransmissions obtained by message posted, and it measures the effects of the individual activity on the collective reacixtions. We have observed that the probability distribution of this property is ubiquitous across several Twitter conversation, regardlessly of their dimension or social context. Therefore, we suggest that there is a universal behavior in the relationship between individual efforts and collective reactions on Twitter. In order to explain the different factors that determine the user efficiency distribution, we have developed a computational model to simulate the diffusion of messages on Twitter, based on the mechanism of independent cascades. This model, allows us to measure the impact on the emergent efficiency distribution of the underlying network topology, as well as the way that users post messages. The results indicate that the emergence of an exclusive group of highly efficient users depends upon the heterogeneity of the underlying network instead of the individual behavior. Moreover, we have also developed techniques to infer the degree of polarization in social networks. We propose a methodology to estimate opinions in social networks and to measure the degree of polarization in the obtained opinions. We have designed a model to study the effects of the opinions of a small group of influential users, called elite, on the opinions of the majority of users. The model results in an opinions distribution to which we measure the degree of polarization. We apply our methodology to measure the polarization on graphs from the messages diffusion process, during a conversation on Twitter from a polarized society. The results are in very good agreement with offline and contextual data. With this study, we have shown that our methodology is capable of detecting several degrees of polarization depending on the structure of the networks. Finally, we have also inferred the human behavior from mobile phones’ data. On the one hand, we have characterized the impact of natural disasters, like flooding, on the collective behavior. We found that the communication patterns are abruptly altered in the areas affected by the catastrophe. Therefore, we demonstrate that we could measure the impact of the disaster on the region, almost in real-time and without needing to deploy further efforts. On the other hand, we have studied human activity and mobility patterns in order to characterize regional interactions on a developing country. We found that the calls and trajectories networks present community structure associated to regional and urban areas. In summary, we have shown that it is possible to understand complex social processes by means of analyzing human activity data and the theory of complex networks. Along the thesis, we have demonstrated that social phenomena, like influence, polarization and reaction to critical events, are reflected in the structural and dynamical patterns of the networks constructed from data regarding conversations on online social networks and mobile phones.

Sistema para integrar automáticamente datos públicos del NCBI en la plataforma de medicina personalizada p-medicine

En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.

Análisis Post-Hoc de un experimento acerca de TDD

Objetivo: Este Trabajo Fin de Máster (TFM) analiza la importancia de la información poblacional en el análisis de datos de experimentos en IS. Por otro lado se intenta abordar un estudio sobre las posibles metodologías que se pueden usar para realizar dicho análisis. Contexto: El análisis se realiza sobre los resultados de un experimento llevado a cabo por el Grupo de Investigación de IS empírica de la UPM, cuyo objetivo es analizar el impacto que tiene el uso de TDD (Test Driven Development) sobre la calidad y la productividad del desarrollo software en comparación con el desarrollo tradicional TLD. Método de Investigación: Se analizan ocho variables demográficas frente a tres variables respuesta. Las metodologías o técnicas de análisis que se revisan son la Dicotomización, la Correlación de Pearson, la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Resultados: No se encuentran evidencias claras para afirmar que las variables demográficas influyen en los resultados de los experimentos. No obstante los resultados no son del todo concluyentes y queda abierta la investigación a realizarse con una muestra más amplia y representativa. En relación a la metodología de análisis aplicada, la dicotomización y la correlación de Pearson presentan deficiencias que se solventan con la regresión lineal múltiple y la stepwise regression. Conclusión: Resulta de vital importancia encontrar evidencias de la influencia de las características demográficas de los sujetos experimentales en el análisis de los datos experimentos en IS. Se ha encontrado un buen método para analizar esta influencia, pero falta replicar este análisis a más experimentos de IS para obtener resultados mejor fundados.---ABSTRACT---Objective: This Master's Thesis (TFM) discusses the importance of demographic data in the analysis of data from experiments in SE. On the other hand, it attempts to address a study of the possible methodologies that can be used to perform the analysis. Context: The analysis is performed on the results of an experiment conducted by the ESE Research Group of the UPM, aimed at analyzing the impact of the use of TDD (Test Driven Development) on quality and productivity, compared to traditional development TLD (Test Last Development). Research Method: Eight demographic variables were analyzed against three response variables. The methodologies and analysis techniques that are reviewed include dichotomization, Pearson correlation, multiple linear regression and stepwise regression. Results: There is not clear evidence to say that demographic variables influence the results of SE experiments. However the results are not conclusive, and are open to research with a broader and more representative sample. Regarding the applied analysis methodology, dichotomization and Pearson correlation have deficiencies that are solved with multiple linear regression and stepwise regression. Conclusion: It is very important to find evidence on the influence of demographic characteristics of subjects in the data analysis of SE experiments. We found a good way to analyze this influence, but is necessary replicate this analysis on more SE experiments to obtain sound results.

Análisis de algoritmos para posicionamiento de aeronaves mediante respuestas SSR utilizando recepción omnidireccional

El transporte aéreo constituye un sector estratégico para el crecimiento económico de cualquier país. El sistema de gestión de tráfico aéreo ATM tiene como objetivo el movimiento seguro y eficiente de las aeronaves dentro del espacio aéreo y de los aeropuertos, siendo la seguridad, en la fase táctica, gestionada por el servicio de control de la circulación aérea. Mediante los procesos de control el tráfico aéreo es vigilado a través de sensores, regulado y guiado de forma organizada y segura. Es precisamente sobre la vigilancia donde se enfoca el contenido de la tesis, en el desarrollo de nuevos conceptos que proporcionen información de vigilancia de ‘bajo coste’ basados en las señales existentes proporcionadas por la infraestructura actual de radar secundario y por los sistemas de posicionamiento basados en satélite que utiliza la ADS-B. El conocimiento y acceso en tiempo real a las trayectorias de las aeronaves es un elemento de valor añadido no sólo para la provisión de los servicios de control de tránsito aéreo, sino para todos los actores del transporte aéreo o de la investigación, siendo uno de los elementos clave en el concepto operacional de los dos grandes proyectos tecnológicos, SESAR en Europa y NextGen en EE.UU.. En las últimas décadas el control de la circulación aérea en espacios aéreos de media y alta densidad de tráfico se ha basado en tecnologías complejas que requieren importantes infraestructuras como son el radar primario de vigilancia (PSR) y el radar secundario de vigilancia (SSR). La filosofía de los programas SESAR y NextGen siguiendo las directrices de la OACI es la de alejarse de las tecnologías basadas en tierra para evolucionar hacia nuevas tecnologías más dinámicas basadas en satélite como la ADS-B. Pero hasta que la implementación y operación de la ADS-B sea completa, existirá un período de transición que implica la coexistencia de aeronaves equipadas o no con ADS-B. El objetivo de la presente Tesis es determinar las metodologías y algoritmos más adecuados para poder hibridar las dos tecnologías descritas anteriormente, utilizando para ello un receptor de bajo coste con antena estática omnidireccional, que analice todas las señales presentes en el canal que comparten el SSR y ADS-B. Mediante esta hibridación se podrá obtener la posición de cualquier aeronave que transmita respuestas a interrogaciones SSR, en cualquiera de sus modos de trabajo, o directamente mensajes de posición ADS-B. Para desarrollar los algoritmos propuestos, además del hardware correspondiente, se han utilizado las aplicaciones LabVIEW para funciones de adquisición de datos reales, y el software MATLAB® para el desarrollo de algoritmos y análisis de datos. La validación de resultados se ha realizado mediante los propios mensajes de posición ADS-B y a través de las trazas radar proporcionadas por la entidad pública empresarial ENAIRE. La técnica desarrollada es autónoma, y no ha requerido de ninguna otra entrada que no sea la recepción omnidireccional de las señales. Sin embargo para la validación de resultados se ha utilizado información pública de las ubicaciones de la red de estaciones SSR desplegadas sobre territorio español y portugués y trazas radar. Los resultados obtenidos demuestran, que con técnicas basadas en superficies de situación definidas por los tiempos de llegada de las respuestas, es posible determinar con una precisión aceptable la posición de las estaciones SSR y la posición de cualquier aeronave que responda mediante el Modo A a éstas. ABSTRACT Air transport is a strategic sector for the economic growth of any country. The air traffic management system (ATM) aims at the safe and efficient movement of aircraft while operating within the airspace and airports, where safety, in the tactical phase, is managed by the air traffic control services. Through the air traffic control processes, aircraft are monitored by sensors, regulated and guided in an organized and safe manner. It is precisely on surveillance where this thesis is focused, developing new concepts that provide a 'low cost' surveillance information based on existing signals provided by currently secondary radar infrastructure and satellite-based positioning systems used by ADS-B. Having a deeper knowledge and a real-time access to the trajectories of the aircraft, is an element of added value not only for the provision of air traffic control services, but also for all air transport or research actors. This is one of the key elements in the operational concept proposed by the two large scale existing technological projects, SESAR in Europe and NextGen in the US. In recent decades, air traffic control in medium and high traffic density areas has been based on complex technologies requiring major infrastructures, such as the primary surveillance radar (PSR) and secondary surveillance radar (SSR). The philosophy of SESAR and NextGen programs, both following the guidelines of ICAO, is to move away from land-based technologies and evolving into some new and more dynamic satellite-based technologies such as ADS-B. Nevertheless, until the ADS-B implementation and operation is fully achieved, there will be a transitional period where aircraft with and without ADS-B equipment will have to coexist. The main objective of this thesis is to determine those methodologies and algorithms which are considered more appropriate to hybridize those two technologies, by using a low cost omnidirectional receiver, which analyzes all signals on the SSR and ADS-B shared channel. Through this hybridization, it is possible to obtain the position of any aircraft answering the SSR interrogations, in any of its modes of operation, or through the emission of ADS-B messages. To develop the proposed algorithms, LabVIEW application has been used for real-time data acquisition, as well as MATLAB software for algorithm development and data analysis, together with the corresponding hardware. The validation of results was performed using the ADS-B position messages and radar tracks provided by the Public Corporate Entity ENAIRE The developed technique is autonomous, and it does not require any other input other than the omnidirectional signal reception. However, for the validation of results, not only radar records have been used, but also public information regarding the position of SSR stations spread throughout the Spanish and Portuguese territory. The results show that using techniques based in the definition of positioning surfaces defined by the responses’ times of arrival, it is possible to determine with an acceptable level of accuracy both the position of the SSR stations as well as the position of any aircraft which transmits Mode A responses.

Captura y transformación de grafos para análisis de redes sociales

Hoy en día las redes sociales se han convertido en una parte importante en la vida de muchas personas. No sólo porque les permite mantener el contacto con familiares y amigos, sino porque también pueden mostrar al mundo sus opiniones, inquietudes, estilo de vida, habilidades, ideas… Una de las redes sociales que ha adquirido mayor importancia en los últimos años es Twitter. Actualmente cuenta con más de 320 millones de usuarios activos al mes. En ella los usuarios pueden publicar información y acceder a información publicada por otros usuarios. Se ha convertido en el medio de comunicación y difusión de noticias más rápido del mundo. Éstas son algunas de las razones por las que existe un gran interés por el análisis de datos de esta red social. En particular, el análisis de tendencias a través de redes de interacciones entre sus usuarios. Un ejemplo este tipo de redes en Twitter es una red de retweets sobre una etiqueta o hasthtag concreto. Estas redes se pueden representar como grafos, donde los nodos representan a los usuarios y las aristas los retweets entre usuarios. Aunque existen varias aplicaciones que permiten transformar y visualizar grafos a partir de un fichero, es difícil encontrar librerías de programación o aplicaciones que recopilen los datos de twitter, generen los grafos, los analicen y los exporten a ficheros concretos para poder visualizarlos con alguna aplicación. Este trabajo tiene como finalidad crear una librería en el lenguaje de programación Java que permita recopilar datos de twitter, transformar dichos datos en grafos, aplicar algoritmos para analizarlos, y exportar los grafos a ficheros con formato GEXF para que puedan ser visualizados con la aplicación Gephi. Esta librería incluye un programa para probar todas sus funcionalidades.---ABSTRACT---Today, social networks have become an important part in the life of many persons. Not only because they allow them to keep in contact with relatives and friends but also because through them they can express their opinions, interests, life- styles, hobbies or ideas to the wide world. Twitter is one of the social networks which in the last few years has achieved a particular importance. Right now, it counts with more that 320 millions of active monthly users who exchange, or have access, through it to a wide variety of informations. Twitter has become the fastest way in the world to communicate or diffuse news. This explains, among other reasons, the growing interest in the analysis of the data in this specific social network, particularly the analysis of trends through the web of interactions between its users. An example of this type of networks in Twitter is the network of retweets on a specific label or hashtag. These networks can be represented as graphs where nodes represent users and edges the retweets between users. Although there exist aldeady several applications that allow for the transformation and visualization in graphs of the contents of a data file, it is difficult to find libraries or applications to compile data from twitter, to generate graphs from them, to analyze them and to export them to a specific file that will allow its visualization with the use of some application. The purpose of this work is the creation of a library in Java language that will make posible to compile data from twitter, to transform them in grafos, to apply algorythms to analyze them and to export the graphos to files with a GEXF format, which will allow their visualization with a Gephi application. This library will include a program to test all its features.

Análisis del saque en jugadoras femeninas profesionales de vóley playa

El objetivo de estudio es conocer los tipos de saques utilizados, dependiendo el momento del set en el que se producen. Este estudio ha sido desarrollado durante el torneo Nestea Spanish Master de Vóley Playa disputado en Valencia en el año 2006. La muestra de estudio la componen 10 jugadoras que conforman 5 equipos con un total de 4 encuentros analizados que suman 331 saques analizados. El análisis de las videograbaciones se llevó a cabo con el software SportCode Pro v.8.5.2. Los saques se clasificaron dependiendo del momento en el que se produjeron, siendo la franja 1 (del punto 1 al 7), franja 2 (del punto 8 al 14) y franja 3 (del punto 15 al 21). El análisis de datos se llevo a cabo con el software SPSS v.19. La prueba Chi-cuadrado, estableció diferencias significativas entre los diferentes tipos de saques para la franja 1 y 3 (p<.05), pero no se establecieron diferencias significativas en la franja 2 para los tres tipos de saque utilizado (p>.05). Se experimenta una disminución en el uso del saque en potencia (SP) de la franja 1 (84.1%) con respecto al de la franja 3 (4.8%), mientras que el saque flotante (SF) aumenta de la franja 1 (13.5%) a la franja 3 (81%). Finalmente el saque flotante (SF) en salto aumentan de la franja 1 (2.4%) a la franja 2 (28%) y decrece de esta última a la franja 3 (14.3%).

Análisis numérico del comportamiento vibratorio del conjunto móvil de un altavoz dinámico

En este trabajo se describe el proceso llevado a cabo para analizar numéricamente mediante el método de los elementos finitos (MEF) el comportamiento vibratorio del conjunto móvil de un altavoz dinámico de bobina con doble suspensión inferior y en ausencia de la superior. El estudio se centra en el rango de baja frecuencia. El calibrado del modelo se realiza en base a medidas experimentales de la frecuencia de resonancia y desplazamiento del diafragma. Se hace énfasis en la importancia de los factores de participación asociados a la fuerza de excitación y en los cambios que se producen en estos al introducir fuerzas no equilibradas. Así mismo, el análisis proporciona datos para decidir sobre la distancia entre suspensiones, su número óptimo de pliegues y la ubicación de las trencillas, siendo estos parámetros de gran interés en el diseño de este tipo de altavoces.

Implementación del servicio de datos GPS de la Escuela de Topografía, Catastro y Geodesia

En la Escuela de Topografía, Catastro y Geodesia (ETCG) se ha implementado el Servicio de Datos GPS (SDG), el cual es un dominio en Internetque ofrece a los diferentes usuarios el acceso a información técnica y la posibilidad de descargar los archivos de datos generados diariamente por la estación GPS de operación continua de la ETCG. Los archivos disponibles en el SDG incluyen dos tratamientos previos a su publicación: un control de calidad al archivo rinex de observación con el programa Teqc y posteriormente la aplicación de la compresión de los tres archivos rinex (observación,navegación y meteorología) con el algoritmo de Hatanaka. Los dos procesos están totalmente automatizados y se ejecutan de forma diaria por medio de batch files. Con base en la puesta en operación del SDG, los archivos son procesados diariamente por uno de los centros de análisis de datos de SIRGAS y desde la semana 1501 GPS, los archivos de soluciones semanales generados por el DGFI de Alemania incorporan oficialmente los datos de la ETCG.

Educación ambiental en la gestión ambiental pública de Nicaragua: análisis a partir de inspectores y educadores ambientales

La presente investigación es resultado del trabajo final de la maestría, cursada en el Programa de Pós-graduación en Educación Ambiental de la Universidad Federal de Rio Grande (FURG), en la línea de Educación Ambiental no formal. La investigación tuvo como objetivo analizar la educación ambiental en la gestión ambiental pública, a partir de la práctica de inspectores y educadores ambientales de Nicaragua, a la luz de los presupuestos y aportes de la Educación Ambiental (E.A) en los procesos de Gestión Ambiental (G.A). Los procedimientos metodológicos se desarrollaron bajo un abordaje cualitativo. Para la colecta de datos se hizo uso de la investigación bibliográfica y del método de encuesta. La metodología de análisis de datos siguió los presupuestos teóricos del Análisis Textual Discursivo (ATD). Con el análisis se evidenció que la práctica educativa es predominantemente conservacionista y pragmática. Se identificaron elementos favorables, dentro de la política educativa, para fomentar procesos dentro de una perspectiva crítica, sin embargo son poco retomadas y evidentes dentro de los planes que guían las acciones de Educación Ambiental. La E.A. no es vista como área complementar de la G.A, pero sí como un instrumento, que se integra y aplica a los procesos de formación dentro de sus áreas de acción.

Análisis del costo del manejo conservador del evento cerebrovascular isquémico en el Hospital Nacional Rosales, en pacientes ingresados durante el año 2014

El evento cerebrovascular (ECV) constituye una carga clínica y económica para cada sistema de salud, generando la búsqueda de estrategias terapéuticas efectivas con alta rentabilidad. Se clasifican en 2 grupos; hemorrágicos e isquémicos. El 80 % son de tipo isquémico. La incidencia mundial es de 1.5 a 4 casos por cada 1,000 habitantes. En El Salvador para el año 2005 el ECV se ubicaba en la tercera causa de muerte hospitalaria. Actualmente el tratamiento del ECV se basa en 2 apartados: el tratamiento agudo y la prevención de recurrencias. Materiales y métodos: se realizó un estudio de decisión-análisis, de datos retrospectivos tomados de fuentes documentales de pacientes con ECV isquémicos ingresados de enero a diciembre de 2015 en el Hospital Nacional Rosales (HNR). Resultados: se incluyeron 79 expedientes. Obteniendo un costo promedio de $569.77 por día de estancia. El costo de estudios diagnósticos por paciente fue de $379.06 USD, con un promedio de estancia de 7.46 días por paciente sin complicaciones y de $11.12 con complicaciones asociadas y con una mortalidad de 13.85 %. Conclusión: el ECV isquémico manejado conservadoramente, sin la administración de trombolisis con Alteplasa, considerada el manejo médico con mejor evidencia (I A), genera altos costos hospitalarios en el HNR.

Estadística descriptiva: exploración de datos con R

Hemos dedicado este texto al tratamiento descriptivo de los datos, esto es, al estudio de la primera rama de la estadística, la cual se conoce como estadística descriptiva. Se mostrara el tratamiento de variables tanto cualitativas como cuantitativas desde una perspectiva exploratoria para una y dos variables, y con el acompañamiento de la herramienta computacional R. El R es un software de distribución gratuita constituido por un conjunto de métodos estadísticos que están en continuo desarrollo. Contiene la mayoría de las técnicas estadísticas clásicas estándar así como las últimas metodologías en uso. El desarrollo del texto se presenta de la siguiente manera: el primer capítulo estará dedicado a los conceptos básicos, el capítulo dos estudiará el análisis de datos cualitativos, el tres realizará un estudio de los datos cuantitativos tanto para datos agrupados como sin agrupar, y finalmente el último capítulo hará una revisión bivariada de datos tanto cualitativos como cuantitativos.