Trabajos de fin de máster propuestos

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Mi catálogo de temas propuestos para tesis de máster:

• Neurocontrolador no lineal para tareas de control automático
• Uso de Raspberry Pi para la identificación adaptativa y la gestión de sistemas hidráulicos
• Aprendizaje profundo para el reconocimiento visual
• Planificación de rutas energéticamente eficientes para robots industriales
• Autosintonización de controladores PID para robots manipuladores
• Monitorización de procesos de tecnología de producción
• Caracterización y análisis de micro-TC de tejidos biomédicos
• Predicción del comportamiento de un robot blando mediante aprendizaje automático
• Estudio de optimización global mediante enjambres de partículas
• El movimiento de sólido rígido como predictor del estado del oleaje
• Calibración de un helióstato con drones
• Cuantificación del impacto de las capacidades de los sensores en la localización de drones
• Restricción del algoritmo de seguimiento de características SLAM con modo de cuerpo
• Metrología dimensional de alta precisión
• Desarrollo de un dispositivo microfluídico para aislar bacterias de fluidos corporales
• Aprendizaje automático sobre imágenes TC-PET corregistradas para identificar lesiones de tuberculosis en los pulmones
• Control adaptativo de un regulador automático de presión neumática
• Clasificación de arritmias cardiacas mediante redes neuronales
• Redes neuronales para la reconstrucción de imágenes térmicas
• Unidad de orden superior para modelar el consumo de combustible de una aeronave
• Validación de datos de perfiles aerodinámicos
• Arquitectura para la detección temprana de la hiperglucemia
• Hardware de bajo coste para aplicaciones ergonómicas
• Sistema inalámbrico de medición fisiológica con FPGA y Bluetooth
• Interacción colaborativa persona-máquina en entornos industriales
• Caracterización y análisis de plataformas biomédicas de bajo coste
• Sistema mHealth multisensor basado en Android
• Sistema de monitorización basado en teléfono inteligente para evaluar el sueño a largo plazo
• Aplicación contextualizada para el control de robots móviles mediante datos fisiológicos
• Plataforma web para visualizar y obtener bioseñales en tiempo real
• Control adaptativo de una prótesis robótica
• Análisis discriminante lineal para el procesamiento de señales de electrocardiograma
• Análisis no estacionario de señales biomédicas
• Modelo predictivo basado en la transformada de Hilbert-Huang y lógica difusa
• Análisis comparativo del filtrado de ruido en señales biomédicas mediante wavelets y la transformada de Hilbert-Huang
• Extracción de características en electrocardiogramas mediante análisis de componentes independientes (ICA) y transformada de Fourier
• Análisis no estacionario de señales electrofisiológicas neonatales
• Extracción de características en señales de espinograma y análisis de su no estacionariedad
• Modelo SARIMA para la predicción del cambio climático
• Aprendizaje automático de series temporales mediante retardos embebidos y recocido de precisión
• Aprendizaje profundo para visión artificial con Python (PDF en inglés)
• Tecnología de traducción automática neuronal (PDF en inglés)
• Control aplicado (PDF en inglés)
• Procesamiento de señales de ECG (PDF en inglés)

El área de procesamiento de señales, control y redes neuronales artificiales pertenece al grupo de investigación «Informática» y cuenta con varios proyectos activos. Para trabajar con éxito en esta área se necesita una buena base de programación, saber leer y escribir bien en inglés y en español, una buena formación matemática y una actitud positiva tanto para el trabajo en equipo como para el trabajo autónomo. Consulta las secciones de Publicaciones y Proyectos de investigación para obtener información más detallada sobre los proyectos actuales.

Como estudiante de tesis, en tus actividades de investigación utilizarás los siguientes sistemas operativos, programas y lenguajes de programación:

• Linux
• Python
• C/C++
• LaTeX

Una buena forma de saber si un máster orientado a la investigación es para ti es hacer las prácticas o la residencia profesional en nuestro grupo. Para más información, consulta mi página personal www.rodriguezricardo.net. Para calendarios, procedimientos de admisión y otros aspectos de los estudios de posgrado en Tecnun, consulta la página del Departamento de Informática.

Si quieres saber más sobre los proyectos u obtener un título de posgrado en esta área, escribe al Dr. Ricardo Rodríguez Jorge o visita nuestras instalaciones en Donostia (España). Gracias por tu interés.