Detección y clasificación automática de señales volcánicas en el Popocatépetl

dc.carrera.ingenieria	Ingeniería geofísica	es_ES
dc.contributor.author	Reyes Romero, Alejandro
dc.date.accessioned	2022-07-27T21:34:48Z
dc.date.available	2022-07-27T21:34:48Z
dc.description	Dado al gran tamaño de algunas bases de datos, hoy en día es imposible para los analistas revisarlas todas manualmente, por lo que las técnicas de detección automatizadas se volvieron una necesidad. En este trabajo se revisa la técnica de “Fingerprint And Similarity Tresholding”, desarrollada por la Dra. Clara E. Yoon de la Universidad de Stanford, en una base de datos de origen volcánico, esto con el objetivo de estudiar la eficacia de la técnica en eventos de este origen.	es_ES
dc.description.abstract	En el presente trabajo se realiza la detección y clasificación de familias de señales de una base de datos del volcán Popocatépetl, utilizando una técnica de detección de automatizada.	es_ES
dc.director.trabajoescrito	Francoise Legrand, Denis Xavier
dc.identifier.uri	http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17937
dc.language.iso	es	es_ES
dc.subject	Popocatépetl	es_ES
dc.subject	Señales volcánicas	es_ES
dc.subject	Detección automática de señales volcánicas	es_ES
dc.subject	Sismología	es_ES
dc.subject	Volcano-Tectónico	es_ES
dc.title	Detección y clasificación automática de señales volcánicas en el Popocatépetl	es_ES
dc.type	Tesis	es_ES

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