Caracterización de la distribución temporal de las precipitaciones en Puno mediante la transformada de Wavelet

Descripción del Articulo

La implementación del análisis de series temporales mediante la transformada de Wavelet en la ciudad de Puno, establece la relación entre la teoría matemática representada en la transformada Wavelet y la tecnología medio ambiental orientadas a la elaboración de una herramienta que facilite el anális...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Vilca Miranda, Alvaro
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional del Altiplano
Repositorio:UNAP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/24102
Enlace del recurso:https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/24102
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Precipitación
Series de tiempo
SISO
Transformada Haar
Transformada Wavelet
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11
Descripción
Sumario:La implementación del análisis de series temporales mediante la transformada de Wavelet en la ciudad de Puno, establece la relación entre la teoría matemática representada en la transformada Wavelet y la tecnología medio ambiental orientadas a la elaboración de una herramienta que facilite el análisis de campo de precipitación, siendo el principal objetivo el desarrollar algoritmos que facilite el análisis en series de tiempo, utilizando la transformada Wavelet lo cual consiste en suministrar curvas de evolución temporal de la serie de datos de precipitación diaria. Se utiliza un método inductivo con el fin de interpretar conceptos preliminares y desarrollar a partir de rutinas computacionales los algoritmos mencionados, este se desarrolla en el entorno del Matlab bajo una estructura conceptual de una caja-gris representado por un sistema SISO (Single Input, Single Output). Los resultados muestran que la reconstrucción de la señal utilizando la transformada inversa Wavelet para diferentes combinaciones de aproximaciones y detalles permite sintetizar una señal que se adecúa prácticamente en un 98% a la señal original. El desarrollo mostrado realizando el uso de una descomposición multinivel tanto para la transformada de Wavelet como para la transformada inversa Wavelet permite comprender con claridad los fundamentos teóricos de la transformada de Wavelet sin caer en lo abstracto de su fundamento matemático, así también queda detallado la implementación de la DWT mediante filtros pasa alta y filtros pasa baja haciendo uso de la transformada de Haar.
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