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dc.contributor.author
O'brien, Ronald Julián  
dc.contributor.author
Molisani Yolitti, Leonardo  
dc.contributor.author
Burdisso, Ricardo  
dc.date.available
2017-09-19T16:48:34Z  
dc.date.issued
2013-11  
dc.identifier.citation
O'brien, Ronald Julián; Molisani Yolitti, Leonardo; Burdisso, Ricardo; Técnicas avanzadas para la detección de fuentes sonoras; Mecánica Computacional; XXXII; 35; 11-2013; 2951-2967  
dc.identifier.issn
2591-3522  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/24600  
dc.description.abstract
En la actualidad existen diferentes tipos de técnicas para cuantificar y detectar la posición de una fuente sonora. Las técnicas modernas más utilizadas son las imágenes acústicas, éstas se obtienen mediante el proceso de datos adquiridos por un arreglo de micrófonos localizado a una distancia relativa del aparato emisor de ruido. En cuanto a los tipos de post procesos, “Beamforming” (BF) es uno de los más utilizados pero desafortunadamente presenta poca capacidad de distinguir la localización de dos fuentes de ruido emitiendo a baja frecuencia. Para superar esta desventaja, en este esfuerzo se investigaron diferentes técnicas. En primera instancia, se implementó “Robust Adaptive Beamforming” (RABF), en el cual se utiliza la información recolectada mediante los micrófonos para eliminar ruido blanco en la imagen acústica y evitar fuentes espurias en el mapa de ruido. Luego, se utiliza un método de alta resolución como es el caso de “MUltiple SIgnal Clasification” (MUSIC). En este método como desventaja, se puede señalar, que falla con señales altamente correlacionadas y cuando la relación señal - ruido es baja. Estas técnicas se utilizan en el dominio de la frecuencia. Por último, se utilizó “Delay and Sum” (DS), el cual en comparación con los métodos anteriores, se realiza en el dominio del tiempo, lo que permite tener mayor resolución temporal de los mapas de ruido. Se presenta como desventaja, que para señales con bajo contenido señal-ruido (SNR) la reconstrucción del mapa de ruido no permite ubicar con exactitud las fuentes de ruido. Para superar este inconveniente, el método se utiliza en el dominio de la frecuencia. En este trabajo se proponer utilizar la transformada Cepstrum para mejorar la formación del mapa de ruido. Esta nueva técnica de “Delay and Sum – Cepstrum” permitirá eliminar ecos de la señal y detectar periodicidad en el espectro para mejorar la relación SNR y así optimizar los mapas de ruidos para ser utilizados en aplicaciones tecnológicas.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Beamforming  
dc.subject
Robust Adaptive Beamforming  
dc.subject
Music  
dc.subject
Delay And Sum  
dc.subject
Cepstrum  
dc.subject.classification
Ingeniería Mecánica  
dc.subject.classification
Ingeniería Mecánica  
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS  
dc.title
Técnicas avanzadas para la detección de fuentes sonoras  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2017-09-19T14:15:45Z  
dc.journal.volume
XXXII  
dc.journal.number
35  
dc.journal.pagination
2951-2967  
dc.journal.pais
Argentina  
dc.description.fil
Fil: O'brien, Ronald Julián. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Molisani Yolitti, Leonardo. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanica. Grupo de Acustica y Vibraciones; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Burdisso, Ricardo. Virginia Tech University; Estados Unidos  
dc.journal.title
Mecánica Computacional  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.cimec.org.ar/ojs/index.php/mc/article/view/4531