Se discuten y evalúan los parámetros implicados en un sistema de filtrado por umbralización basado en transformada wavelet (shrinkage), con el objetivo de definirlos para el tratamiento de señales electrocardiográficas. Los parámetros estudiados son: orden de las familias wavelet, número de niveles de descomposición a umbralizar, tipo de estimador de umbral, tipo de transformada wavelet (variante o invariante al desplazamiento) y finalmente elección de una familia wavelet. El estudio involucra una revisión del estado del arte y comprobaciones experimentales. Con esto se logra proponer un sistema confiable, y no solo basado en la similitud de la señal ECG con la función wavelet. 

Palabras Clave: Resolución de problemas, aprendizaje significativo, competencias, formación integral, educación en ingeniería.

Se presenta el desarrollo de estrategias para la planeación de trayectorias de un robot móvildentro de una celda. El trabaja forma parte del desarrollo de una Celda Robotizada conformadapor un brazo mecánico de cinco grados de libertad (brazo) sobre una plataforma móvil (carro).Se realizó una revisión del estado del arte en robótica, especialmente en elproblema de planeaciónde trayectorias. Para el sistema específico se trabajó en dos etapas: Planeación de trayectoriaspara el carro y planeación de trayectorias para el brazo, cada una de estas consta de un modeladomatemático, estrategias de solución e implementación y simulación de las estrategias en unaHerramienta SalMare desarrollada en Matlab®.

Objetivo: Este articulo presenta un algoritmo para la detección de caídas en tiempo real, el cual se contextualiza mediante el reconocimiento de las actividades previas y posteriores al impacto de la caída, utilizando técnicas de aprendizaje automático y sensores llevables. Metodología: Las actividades estudiadas para la contextualización de la caída incluyen estar de pie, caminar, correr, subir o bajar en escaleras, y desplazarse en ascensor. La recolección de datos se hizo utilizando una unidad de medición inercial y un barómetro ubicados en la parte baja de la espalda de los participantes. Trece voluntarios sanos fueron observados para el registro de actividades y cinco voluntarios sanos para el registro de las caídas. El algoritmo propuesto combina máquinas de vectores de soporte (SVM) en cascada y umbrales, cuya robustez es mejorada con un proceso de verificación de la postura del sujeto para determinar de manera más precisa la ocurrencia de la caída. Resultados: El rendimiento del algoritmo fue evaluado en términos de la tasa de aciertos (TA) tanto offline como en tiempo real de detección de las actividades estudiadas. Subir o bajar escaleras represento la mayor dificultad de detección, con una TA del 85% offline y del 76% online. El rendimiento global offline fue superior, con una TA del 96 %, comparado con el rendimiento alcanzado online, representado por una TA del 91 %; en ambos casos la TA de detección de caídas fue del 100 %. Conclusiones: El algoritmo puede utilizarse para reconocer eventos en cualquier usuario, es decir, tiene la ventaja de no requerir adaptación previa, dada la naturaleza no lineal de las SVM. Las SVM en cascada permiten el uso de pequeños conjuntos de variables, lo que genera un bajo costo computacional y una implementación adecuada en tiempo real. Estas características, además de la robustez incrementada con un proceso de verificación de postura con excelentes resultados en la detección de la caída, permiten que nuestro algoritmo sea adecuado para el reconocimiento de actividades en entornos fuera del laboratorio.

Se presenta una revisión de las publicaciones técnicas más significativas sobre la navegación de vehículos submarinos operados remotamente, con especial interés en la navegación inercial asistida. Se definen los sensores que se utilizan para su implementación, los algoritmos de estimación y los modelos que describen los sistemas de navegación. Con esta revisión, se concluye que la implementación de un estimador basado en los modelos cinemático y dinámico del vehículo ayuda a limitar el crecimiento del error de estimación, incluso cuando sólo está disponible la información proporcionada por una unidad de medición inercial.