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dc.contributor.authorMartínez Álvarez-Caatellanos, Rosa 
dc.date.accessioned2019-12-11T15:40:48Z
dc.date.available2019-12-11T15:40:48Z
dc.date.issued2019-10
dc.description.abstractEn 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 partículases_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeComparative study of Machine Learning based techniques for the particles discrimination in PICO dark matter detectorses_ES
dc.titleEstudio comparativo de técnicas basadas en 'Machine Learning' para la discriminación de partículas en los detectores de materia oscura PICOes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.subjectPropagación de ondas acústicases_ES
dc.subjectSound wave propagationes_ES
dc.subjectAlgoritmoses_ES
dc.subjectAlgorithmses_ES
dc.subject.otherTeoría de la Señal y las Comunicacioneses_ES
dc.contributor.advisorSancho Gómez, José Luis 
dc.contributor.advisorFelis Enguix, Ivan 
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/8098
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.departmentTecnologías de la Información y las Comunicacioneses_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco2201 Acústicaes_ES
dc.subject.unesco3325 Tecnología de las Telecomunicacioneses_ES


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