Development of algorithms of statistical signal processing for the detection and pattern recognitionin time series. Application to the diagnosis of electrical machines and to the features extraction in Actigraphy signals.

[ES] En la actualidad, el desarrollo y aplicacion de algoritmos para el reconocimiento de patrones que mejoren los niveles de rendimiento, deteccion y procesamiento de datos en diferentes areas del conocimiento resulta un tema de gran interes. En este contexto, y especificamente en relacion con la aplicacion de estos algoritmos en el monitoreo y diagnostico de maquinas electricas, el uso de senales de flujo es una alternativa muy interesante para detectar las diferentes fallas. Asimismo, y en relacion con el uso de senales biomedicas, es de gran interes extraer caracteristicas relevantes en las senales de actigrafia para la identificacion de patrones que pueden estar asociados con una patologia especifica. En esta tesis, se han desarrollado y aplicado algoritmos basados en el procesamiento estadistico y espectral de senales, para la deteccion y diagnostico de fallas en maquinas electricas, asi como su aplicacion al tratamiento de senales de actigrafia. Con el desarrollo de los algoritmos propuestos, se pretende tener un sistema dinamico de indicacion e identificacion para detectar la falla o la patologia asociada que no depende de parametros o informacion externa que pueda condicionar los resultados, solo de la informacion primaria que inicialmente presenta la senal a tratar (como la periodicidad, amplitud, frecuencia y fase de la muestra). A partir del uso de los algoritmos desarrollados para la deteccion y diagnostico de fallas en maquinas electricas, basados en el procesamiento estadistico y espectral de senales, se pretende avanzar, en relacion con los modelos actualmente existentes, en la identificacion de fallas mediante el uso de senales de flujo. Ademas, y por otro lado, mediante el uso de estadisticas de orden superior, para la extraccion de anomalias en las senales de actigrafia, se han encontrado parametros alternativos para la identificacion de procesos que pueden estar relacionados con patologias especificas.