Resumen

Para modelar procesos del mundo real no estacionarios, se puede encontrar un modelo teórico apropiado con propiedades que sigan los datos analizados. Sin embargo, en este caso se requieren muchas trayectorias del proceso analizado. Alternativamente, se pueden extraer partes de la señal que tengan una estructura homogénea a través de la segmentación. La segmentación adecuada puede llevar a la extracción de características importantes de los fenómenos analizados que no se pueden describir sin la segmentación. No hay un método universal que se pueda aplicar para todos los fenómenos; por lo tanto, se deben inventar métodos novedosos para casos específicos. Podrían abordar el carácter específico de la señal en diferentes dominios (tiempo, frecuencia, tiempo-frecuencia, etc.). En este artículo proponemos dos métodos novedosos de segmentación que tienen en cuenta las propiedades estocásticas de las señales analizadas en el dominio del tiempo. Nuestra investigación está motivada por el análisis de señales de vibración adquiridas en una mina subterránea. En tales

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Modelo; Segmentación; Características; Fenómenos; Métodos; Señales
• Keywords:Model; Segmentation; Features; Phenomena; Methods; Signals