Filtro de interpolación basado en una red neuronal - Munar Torres, Camila; Segura Granados, Nicolas (Revista Vínculos, 2023)
Este trabajo presenta un sistema alternativo de interpolación de varias señales basado en redes neuronales artificiales utilizando MatLab®. Se probaron diferentes arquitecturas comenzando con una red neuronal con topología de perceptrón multicapa, buscando obtener el doble de muestras de la señal original, cuyo algoritmo de entrenamiento se realizó a partir de una base de datos construida mediante la adquisición de señales de ECG capturadas en un laboratorio por los autores. Al probar el rendimiento de la red en circunstancias más exigentes, como la generación de más muestras y respuestas a una mayor variedad de señales, se evidenció que el rendimiento disminuye significativamente, por lo que se reentrenó la misma arquitectura utilizando una nueva base de datos pública de mayor tamaño. Buscando alternativas, se realiza un modelo utilizando la topología de red de base radial, luego se comparan los resultados obtenidos en las dos topologías utilizando como señales de entrada un Sin compuesto, SinC, un componente del atractor de Lorenz, un polinomio de alto orden y diferentes señales de ECG. Los resultados obtenidos muestran mejores resultados en la topología de red de base radial en comparación con la topología de perceptrón multicapa, sin embargo, ambas topologías generan interpolaciones bastante cercanas a la señal original.