Modelo de sistema multisensor con enfoque de muestreo multifrecuencia
En la fase temprana de diseño de un multisensor están las especificaciones funcionales que establecen el comportamiento sus señales, donde es importante analizar la influencia de los tiempos de muestreo en el despliegue temporal entre los datos de entrada y salida disponibles del multisensor, como d...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Guadalajara
2021-05-01
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| Series: | ReCIBE |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/163 |
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|---|---|
| author | Alfonso Alfonsi Raiza Yánez Alfonso R. Alfonsi |
| author_facet | Alfonso Alfonsi Raiza Yánez Alfonso R. Alfonsi |
| author_sort | Alfonso Alfonsi |
| collection | DOAJ |
| description | En la fase temprana de diseño de un multisensor están las especificaciones funcionales que establecen el comportamiento sus señales, donde es importante analizar la influencia de los tiempos de muestreo en el despliegue temporal entre los datos de entrada y salida disponibles del multisensor, como del enlace de comunicación que pudieran utilizar. Por tanto, en este trabajo se desarrolla un modelo de sistema multisensor considerando múltiples señales con periodos de muestreo que pueden ser diferentes del proceso y datos de estado, incluyendo la limitación temporal del enlace de comunicación. El sistema consta de los componentes: multisensor y estación base. Además, se desarrolló un modelo de simulación en Scilab/Xcos para ejercitar diferentes escenarios. El modelo ofrece un perfil temporal de la secuencia de datos sensoriales bajo diferentes esquemas de muestreo, permitiendo presentar la evolución de las señales con pérdidas o ausencias de muestras, las cuales al ser tratadas sistemáticamente con operadores multifrecuencia y funciones de interpolación para su reconstrucción, conducen a resultados utilizables para la abstracción del mundo real. Finalmente, la efectividad del modelo se ilustra mediante simulaciones numéricas. |
| format | Article |
| id | doaj-art-77425f508e434e7e9dfdbe4be444acc8 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2007-5448 |
| language | English |
| publishDate | 2021-05-01 |
| publisher | Universidad de Guadalajara |
| record_format | Article |
| series | ReCIBE |
| spelling | doaj-art-77425f508e434e7e9dfdbe4be444acc82025-08-20T03:28:58ZengUniversidad de GuadalajaraReCIBE2007-54482021-05-0110110.32870/recibe.v10i1.163Modelo de sistema multisensor con enfoque de muestreo multifrecuenciaAlfonso Alfonsi0Raiza Yánez1Alfonso R. Alfonsi2Grupo de Investigación Arquitecturas de Sistema de Control, Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de Oriente, Núcleo de AnzoáteguiGrupo de Investigación Arquitecturas de Sistema de Control, Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de Oriente, Núcleo de AnzoáteguiGrupo de Investigación Arquitecturas de Sistema de Control, Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de Oriente, Núcleo de AnzoáteguiEn la fase temprana de diseño de un multisensor están las especificaciones funcionales que establecen el comportamiento sus señales, donde es importante analizar la influencia de los tiempos de muestreo en el despliegue temporal entre los datos de entrada y salida disponibles del multisensor, como del enlace de comunicación que pudieran utilizar. Por tanto, en este trabajo se desarrolla un modelo de sistema multisensor considerando múltiples señales con periodos de muestreo que pueden ser diferentes del proceso y datos de estado, incluyendo la limitación temporal del enlace de comunicación. El sistema consta de los componentes: multisensor y estación base. Además, se desarrolló un modelo de simulación en Scilab/Xcos para ejercitar diferentes escenarios. El modelo ofrece un perfil temporal de la secuencia de datos sensoriales bajo diferentes esquemas de muestreo, permitiendo presentar la evolución de las señales con pérdidas o ausencias de muestras, las cuales al ser tratadas sistemáticamente con operadores multifrecuencia y funciones de interpolación para su reconstrucción, conducen a resultados utilizables para la abstracción del mundo real. Finalmente, la efectividad del modelo se ilustra mediante simulaciones numéricas.http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/163Esquemas de muestreomodelo sistemas multifrecuenciamultisensorsimulación. |
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