Seminario “Aplicaciones del método de Descomposición de Modo Empírico para el análisis de señales”

En el marco del Programa de Doctorado en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil, el miércoles 18 de junio tendrá lugar el seminario “Aplicaciones del método de Descomposición de Modo Empírico para el análisis de señales”. Se celebrará en el Salón de Actos del Campus del Vena de la Escuela Politécnica Superior, a partir de las 11:00 h. También podrá seguirse online, vía Microsoft Teams a través del enlace.

Impartida por el Dr. Juan José Saucedo Dorantes, esta conferencia abordará  el importante papel que juega el procesamiento de señales para muchas de las aplicaciones en Ingeniería ya que facilitan el monitoreo de procesos. 

El método de Descomposición de Modo Empírico (EMD-Empirical Mode Decomposition) ha probado tener ventajas sobre otras técnicas de procesamiento por ser un método adaptativo capaz de procesar señales no estacionarias. La implementación de EMD en esquemas de monitoreo de condición puede conducir a la extracción de información relacionada de algún proceso o aplicación. Este seminario tiene como objetivo dar a conocer las consideraciones generales del uso de EMD en aplicaciones de ingeniería, específicamente en área de monitoreo de condición, pero también se darán a conocer las adecuaciones y consideraciones que se deben de tomar en cuenta para su uso en otras áreas.

Juan José Saucedo Dorantes 

Obtuvo los grados de Maestro y Doctor en Mecatrónica de la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ), Querétaro, México, en 2014 y 2018, respectivamente. Desde 2012, ha estado realizando trabajos de investigación con el Grupo HSPdigital (México) y MCIA Research Center (España). Actualmente es Investigador Nacional nivel 1 por la SECIHTI y también es Profesor Titular de la UAQ, México. Sus intereses de investigación incluyen procesamiento digital de señales en FPGAs para aplicaciones en ingeniería, monitoreo de condición y diagnóstico de fallas en sistemas electromecánicos, algoritmos de detección de fallas, inteligencia artificial y métodos de procesamiento de señales.