A mathematical hybrid approach to distinguish solar burst in low radio frequencies. Presented at "Encuentro de Investigación y Posgrado 2016"

1. DSP2DSB: UNA PROPUESTA PARA
DISTINGUIR EMISIONES SOLARES DE
RADIOFRECUENCIA EN IM´AGENES DE
ESPECTROS DIN´AMICOS.
Felipe Meza, MSEE
Tutor: Dr-Ing. Juan L. Crespo
Tecnol´ogico de Costa Rica - Maestr´ıa en Ingenier´ıa Electr´onica
October 7, 2016
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Proyecto MSEE-DSP 1

2. El Proyecto
• Proyecto para impulsar la exploraci´on
radioastron´omica en Costa Rica.
• Proyecto ROSAC (Radio Observatorio de
Santa Cruz, Guanacaste), Centro de
Investigaciones Espaciales, Escuela de
F´ısica, Universidad de Costa Rica.
• Radioastronom´ıa: Mediciones de radio
galaxias, remanentes de supernova y
emisiones solares (de inter´es).
• Sistema de clasificaci´on de emisiones de
radio frecuencia solares tipo II y III, con
tratamiento de ruido.
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3. El Fen´omeno
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4. El Fen´omeno (Emisi´on de Radio)
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5. El Fen´omeno (Tipo II y III)
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6. El Fen´omeno (Espectros Reales)
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7. El Fen´omeno (Muestras)
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8. Propuesta - DSP2DSB
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9. Propuesta - DSP2DSB
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10. Propuesta - M´ASCARA (MODELO)
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11. Propuesta - DSP2DSB
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12. Propuesta - CREACI´ON DE M´ASCARA
• An´alisis morfol´ogico de im´agenes (dilataci´on).
• Uso de umbrales probabil´ısticos de Otsu.
• An´alisis multiresoluci´on, basado en wavelets.
MASK = BINARY (DILATED > OTSU(MRA · β))
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13. Propuesta - DSP2DSB
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14. Propuesta - CLASIFICACI´ON (naive BAYES)
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15. Propuesta - CLASIFICACI´ON (naive BAYES)
NB-Gaussiano NB-Multinomial
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16. Propuesta - CLASIFICACI´ON (∆UM)
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17. Propuesta - CLASIFICACI´ON (∆UM)
∆UM = MEANUMBRAL − OTSUUMBRAL
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18. Propuesta - CLASIFICACI´ON (∆UM)
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19. Propuesta - DSP2DSB (Clasificaci´on)
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20. Propuesta - CLASIFICACI´ON
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21. Resultados
Mecanismo Exactitud (%)
ANN-MLP 71.40
NB-Gauss 71.43
NB-Multinomial 63.10
deltaUM 80.95
NB+deltaUM 88.05
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22. Resultados (Comparaci´on con otros trabajos)
Mecanismo Exactitud (%)
DSP2DSB [NB+deltaUM] Tipo II 83.3
Lobzin [T.Hough] Tipo II 80
Mecanismo Exactitud (%)
DSP2DSB [NB+deltaUM] Tipo III 92.8
Lobzin [T.Radon] Tipo III 84
John and Richards [Morphology] Tipo III 84.6
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23. Conclusiones
• El sistema DSP2DSB obtuvo resultados de exactitud global
del 88.05%, superando trabajos similares como el de Lobzin
para ambos tipos de emisiones.
• El m´etodo de clasificaci´on de naive Bayes demostr´o ser un
esquema robusto y apto para sistemas con cantidades
limitadas de muestras.
• Combinaci´on de m´etodos de procesamiento de se˜nal,
representan una alternativa ante recursos limitados.
• Oportunidad de colaboraci´on inter-institucional
(UCR-TEC-OP) e inter-diciplinaria [Astrof´ısica+EE(DSP)].
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24. Preguntas?
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25. ANEXO 1
P(Hi | E) =
1
2πσE
2
e−(Hi−µE)2
/2σE
2
(1)
ˆθyi =
Nyi + α
Ny + αn
(2)
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26. ANEXO 2
Xw(a, b) =
1
|a|
∞
−∞
x(t)ψ∗ t − b
a
dt (3)
umbral = σ 2 log N (4)
σ =
media
α
(5)
σ =
Otsu
α
(6)
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27. ANEXO 3
F(x(t)) = X(f) ⇒ F(x(at)) =
1
|a|
X(
f
a
) (7)
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28. ANEXO 4
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29. ANEXO 5
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30. ANEXO 6
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31. ANEXO 7
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