Reconstrucción de señales periódicas usando redes neuronales - Rairán Antolines, José Danilo (Tecnura, 2013)
En este artículo se reconstruye una señal periódica por medio de 2 redes neuronales. La primera es entrenada para aproximar el periodo de la señal, y la segunda sirve para estimar los coeficientes de la expansión de Fourier correspondientes. La estrategia consiste en minimizar el error medio cuadrático por medio del algoritmo de propagación hacia atrás sobre una neurona con función de transferencia senoidal. Además, en este artículo se presenta la prueba matemática acerca de la calidad de la aproximación, así como una primera modificación del algoritmo, la cual permite alcanzar el mismo resultado con menos datos, así entonces el algoritmo podría ser utilizado en aplicaciones que requieran tiempo real