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Detección y clasificación automática de señales volcánicas en el Popocatépetl

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dc.contributor.author Reyes Romero, Alejandro
dc.date.accessioned 2022-07-27T21:34:48Z
dc.date.available 2022-07-27T21:34:48Z
dc.identifier.uri http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17937
dc.description Dado al gran tamaño de algunas bases de datos, hoy en día es imposible para los analistas revisarlas todas manualmente, por lo que las técnicas de detección automatizadas se volvieron una necesidad. En este trabajo se revisa la técnica de “Fingerprint And Similarity Tresholding”, desarrollada por la Dra. Clara E. Yoon de la Universidad de Stanford, en una base de datos de origen volcánico, esto con el objetivo de estudiar la eficacia de la técnica en eventos de este origen. es_ES
dc.description.abstract En el presente trabajo se realiza la detección y clasificación de familias de señales de una base de datos del volcán Popocatépetl, utilizando una técnica de detección de automatizada. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Popocatépetl es_ES
dc.subject Señales volcánicas es_ES
dc.subject Detección automática de señales volcánicas es_ES
dc.subject Sismología es_ES
dc.subject Volcano-Tectónico es_ES
dc.title Detección y clasificación automática de señales volcánicas en el Popocatépetl es_ES
dc.type Tesis es_ES
dc.director.trabajoescrito Francoise Legrand, Denis Xavier
dc.carrera.ingenieria Ingeniería geofísica es_ES


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Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • Tesis 2022
    Trabajos escritos para obtener grado académico de licenciatura en ingeniería de 2022.

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