Algoritmos Wavenet con Aplicaciones en la AproximaciÃ³n de SeÃ±ales: un Estudio Comparativo - C.R. DomÃnguez Mayorga; M.A. Espejel Rivera; L.E. Ramos Velasco; J.C. Ramos FernÃ¡ndez; E. Escamilla HernÃ¡ndez (Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI)
Resumen: En este trabajo de investigaciÃ³n se aplican mÃ©todos adaptables en el diseÃ±o de algoritmos computacionales, dichos algoritmos emplean redes neuronales y series de wavelets para construir âneuroaproximadoresâ wavenets. Se muestra cÃ³mo las wavenets pueden combinarse con los mÃ©todos autosintonizables para obtener el seguimiento de seÃ±les complejas que estÃ¡n en funciÃ³n del tiempo. Los algoritmos obtenidos se aplican en la aproximaciÃ³n de seÃ±ales que representan funciones algebraicas y funciones aleatorias, asÃ como en una seÃ±al mÃ©dica deun ECG. Se muestran los resultados en simulaciÃ³n numÃ©rica de dos arquitecturas de neuroaproximadores wavenets: el primero estÃ¡ basado en una wavenet, con el cual se aproximan las seÃ±ales bajo estudio donde los parÃ¡metros de la red neuronal son ajustados en lÃnea; el otro esquema emplea un filtro IIR a la salida de la red wavenet para discriminar las contribuciones de aquellas neuronas que tienen menos peso en la aproximaciÃ³n de la seÃ±al, lo que ayuda a reducir el tiempo de convergencia a un error mÃnimo deseado. Abstract: In this paper adaptable methods for computational algorithms are presented. These algorithms use neural networks and wavelet series to build neuro wavenets approximators. The algorithms obtained are applied to the approximation of signals that represent algebraic functions and random functions, as well as a medical EKG signal. It shows how wavenets can be combined with auto-tuning methods for tracking complex signals that are a function of time. Results are shown in numerical simulation of two architectures of neural approximators wavenets: the first is based on a wavenet with which they approach the signals under study where the parameters of the neural network are adjusted online, the other neuro approximator scheme uses an IIR filter to the output of wavenet, which serves to filter the out- put, in this way discriminate contributions of neurons that are less important in the approximation of the signal, which helps reduce the convergence time to a desired minimum error. Palabras clave: Procesamiento de seÃ±ales, Algoritmos auto-ajustables, Redes neuronales, Algoritmos de aproximaciÃ³n, MÃ©todo del gradiente, Keywords: Signal processing, Self-adapting algorithms, Neural networks, Approximation algorithms, Gradient methods