Estudio comparativo de técnicas basadas en 'Machine Learning' para la discriminación de partículas en los detectores de materia oscura PICO
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URI: http://hdl.handle.net/10317/8098Share
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Sancho Gómez, José Luis; Felis Enguix, IvanCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Tecnologías de la Información y las ComunicacionesKnowledge Area
Teoría de la Señal y las ComunicacionesPublication date
2019-10Keywords
Propagación de ondas acústicasSound wave propagation
Algoritmos
Algorithms
Abstract
En este trabajo, se pretende realizar un estudio comparativo sobre los diferentes algoritmos de machine- learning basados en aprendizaje supervisado y evaluar su robustez frente a la discriminación de señales acústicas de calibración reales obtenidas mediante detectores de partículas.
El objeto de este TFM es la revisión y comparación de distintos algoritmos de machine-learning para acústica pasiva. • Implementación de los algoritmos de interés. • Aplicación a la discriminación de señales acústicas en detectores de partículas
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