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Título : Evaluación y comparación de algoritmos para la detección automática de ondas sísmicas
Título Uniforme: Evaluación y Comparación de Algoritmos para la Detección Automática de Ondas Sísmicas.
Autor: Armijos Sarango, Alvaro Eduardo
Director(es): González Martínez, Santiago Renán
Correspondencia: alvaro.armijoss@gmail.com
Materia: Red sísmica
Palabras clave : Electrónica
Actividad sísmica
Evaluación
Área de conocimiento UNESCO amplio: 33 Ciencias Tecnológicas
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 3307.14 Dispositivos Semiconductores
Área de conocimiento UNESCO específico: 3307 Tecnología Electrónica
Fecha de publicación : 5-nov-2021
Fecha de fin de embargo: 1-sep-2022
Paginación: 85 páginas
Editor: Universidad de Cuenca
Ciudad: 
Cuenca
Código Interno : TET;119
Tipo: bachelorThesis
Abstract: 
particular, the seismic activity in Ecuador is high, given that it is located along the zone named the Pacific Belt of Fire. Following this purpose, this work presents a solution in order to compare algorithms for detecting seismic events. This comparison was performed both in relation to the functionality and the configuration of the parameters required for each algorithm. This solution was implemented on an SBC platform (Single Board Computer) for the purpose of obtaining a portable, economical and low-cost computational tool. The methods compared were: Classic STA/LTA, Recursive STA/LTA, Delayed STA/LTA, Z-detector, Baer-and Kradolfer-picker and AR-AIC (Autoregressive-Akaike-Information- Criterion-picker). For the evaluation and comparison, multiple experiments were carried out using real data provided by the Regional Seismological Network (RSA, Red Sísmica del Austro). In particular, such registers were used as the input source to the seismic algorithms. Results reveal, the algorithm with the best performance was the Classic STA/LTA, since of the total number of real events (58), only one event was not detected. In addition, 6 false events were obtained, achieving 90% of effectiveness. Finally, for the real-time implementation, the Classic STA / LTA algorithm is used on an SBC (Single Board Computer) platform. The software developed for algorithm comparison and real-time detection has been released for free usage which represents another contribution of this work in the context of seismic analysis.
Resumen : 
La detección temprana de eventos sísmicos permite reducir daños materiales, el número de personas afectadas e incluso salvar vidas. En particular, la actividad sísmica en Ecuador es alta dado que se encuentra en el denominado Cinturón de Fuego del Pacífico. En tal contexto, la presente tesis tiene como objetivo la comparación de algoritmos para la detección automática de eventos sísmicos. Dicha comparación se realizó con respecto a la funcionalidad y configuración de los parámetros requeridos para cada algoritmo. Además, la implementación se llevó a cabo sobre una plataforma computacional tipo SBC (Single Board Computer) con el objetivo de obtener una herramienta portable, económica y de bajo costo computacional. Los métodos comparados son: Classic STA/LTA, Recursive STA/LTA, Delayed STA/LTA, Z-detector, Baer-and Kradolfer-picker y AR-AIC (Autoregressive-Akaike- Information-Criterion-picker). Para la evaluación y comparación se desarrollaron múltiples experimentos empleando registros sísmicos reales proporcionados por la Red Sísmica del Austro (RSA), disponibles como fuente de entrada a los algoritmos. Como resultado se obtuvo que el algoritmo Classic STA/LTA presentó el mejor rendimiento, ya que del total de eventos reales (58), solo un evento no fue detectado. Además, se determinaron 6 eventos falsos, logrando un 90% de efectividad. Finalmente para la implementación en tiempo real, se utilizó el algoritmo Classic STA/LTA sobre una plataforma SBC (Single Board Computer). Cabe destacar que el software desarrollado para la comparación de los algoritmos y la detección en tiempo real está disponible de forma libre.
Grado Académico: 
Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/37284
Aparece en las colecciones: Tesis de Pregrado

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