Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Estudio de los Modos de Propagación LP en Fibras ópticas Elípticas de índice Abrupto(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2004-01-08) Gómez Castellanos, Iván; Rodríguez Dagnino, Ramón M.; Campuzano Treviño, Gabriel; Rodríguez Miranda, Raúl; ITESMEn el presente trabajo se muestra un estudio de los modos de propagación LP en las fibras ópticas elípticas de índice abrupto. Se emplean las funciones Mathieu para encontrar las constantes de propagación de los diferentes modos LP a partir de la ecuación característica simplificada obtenida por la aproximación de guiado débil. También se utilizan las funciones Mathieu para graficar la distribución de la intensidad de la luz de algunos modos LP en la sección transversal de la fibra óptica elíptica y se comparan los resultados con los obtenidos para las fibras ópticas circulares.
- Estimación de la Dirección de Arribo y de los Coeficientes óptimos en un Sistema de Antenas Inteligentes Usando Redes Neuronales(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 01/05/2000) Rivera Arzola, Vladimir Z.; Valenzuela Rendón, Manuel; Muñoz Rodríguez, David; Aguilar Coutiño, Artemio; ITESMEl desarrollo de este trabajo se basa en el diseño de un sistema de antenas inteligentes usando redes neuronales. El primer problema tratado es la estimación de la Dirección de Arribo (DDA) de los usuarios móviles que están enviando sus mensajes a un arreglo lineal de antenas en fase. Una red neuronal fue diseñada para estimar la dirección de las fuentes que tiene acceso al arreglo de antenas. En el segundo problema, otra red neuronal fue utilizada para encontrar los coeficientes óptimos del arreglo de antenas para emitir el patrón de radiación hacia el usuario de interés. Las soluciones de estos dos problemas usando redes neuronales mostraron un mejor desempeño que los algoritmos ya existentes como el de Clasificación MÚltiple de Señales (MUSIC) para la estimación de la DDA y de la ecuación de Wiener-Hopf para la obtención de los coeficientes óptimos.