{"id":26550,"date":"2018-03-09T09:18:25","date_gmt":"2018-03-09T09:18:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-tecnicas-wavelet-al-analisis-de-series-temporales\/"},"modified":"2018-03-09T09:18:25","modified_gmt":"2018-03-09T09:18:25","slug":"aplicacion-de-tecnicas-wavelet-al-analisis-de-series-temporales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-tecnicas-wavelet-al-analisis-de-series-temporales\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas wavelet al an\u00e1lisis de series temporales"},"content":{"rendered":"

Tesis doctoral de Vega Gonz\u00e1lez Crist\u00f3bal Ernesto <\/strong><\/h2>\n

El objeto de esta memoria es presentar dos metodolog\u00edas para abordar sendos problemas surgidos en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis de datos temporales. esta tesis est\u00e1 estructurada en un total de tres cap\u00edtulos que a continuaci\u00f3n est\u00e1n resumidos. en el cap\u00edtulo 1 est\u00e1n dadas las ideas generales del an\u00e1lisis wavelet; aqu\u00ed se desarrollan los contenidos te\u00f3ricos que se usaran en la tesis y se unifica la notaci\u00f3n. en el cap\u00edtulo 2 se desarrolla un procedimiento de estimaci\u00f3n no – lineal de se\u00f1ales, a partir de un conjunto finito de observaciones, mediante el an\u00e1lisis wavelet. El procedimiento ldm-g desarrollado est\u00e1 basado en el principio de longitud de descripci\u00f3n m\u00ednima y en la transformaci\u00f3n de contracci\u00f3n garrote. El procedimiento ldm-g tiene la finalidad de eliminar ruido en forma eficiente y autom\u00e1tica, es contrastado con otros procedimiento de estimaci\u00f3n de se\u00f1ales mediante el an\u00e1lisis wavelet. Utilizamos el principio ldm, el cual permite una selecci\u00f3n simult\u00e1nea tanto del umbral como de la wavelet usada en el proceso de estimaci\u00f3n. El procedimiento propuesto es comparado con le procedimiento de stein, en el caso de datos simulados. la aplicaci\u00f3n del m\u00e9todo de estimaci\u00f3n propuesto se lleva a cabo en se\u00f1ales registradas por sensores utilizados en estudios de qu\u00edmica anal\u00edtica. Los resultados reportados en este cap\u00edtulo muestran la eficiencia del procedimiento ldm-g propuesto para las se\u00f1ales simuladas y para las se\u00f1ales de qa estudiadas. en el cap\u00edtulo 3, est\u00e1n desarrollados los modelos de series temporales wavelet autorregresivos w-arma, como una alternativa a los modelos arma; la idea es dar una estimaci\u00f3n de un tipo de modelo que contenga coeficientes no – constantes sin tener que pre – especificar la naturaleza del proceso de ajuste. Los coeficientes dependientes del tiempo del modelo planteado tendr\u00e1n desarrollos wavelet. primero estudiamos los modelos autorregresivos de primer orden cuando<\/p>\n

 <\/p>\n

Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00abAplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas wavelet al an\u00e1lisis de series temporales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n
    \n
  • T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas wavelet al an\u00e1lisis de series temporales <\/li>\n
  • Autor:<\/strong>\u00a0 Vega Gonz\u00e1lez Crist\u00f3bal Ernesto <\/li>\n
  • Universidad:<\/strong>\u00a0 Granada<\/li>\n
  • Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 29\/10\/2003<\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n
      \n
    • Director de la tesis<\/strong>\n
        \n
      • Oca\u00f1a Lara Francisco Antonio<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tribunal<\/strong>\n
          \n
        • Presidente del tribunal: Mar\u00eda no Valderrama bonnet <\/li>\n
        • Jes\u00fas Navarro moreno (vocal)<\/li>\n
        • Ollero hinojosa Jorge el\u00edas (vocal)<\/li>\n
        • Juan Carlos Ru\u00edz molina (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n

           <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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