1/1/2024 - 31/12/2027
En este proyecto, se propone investigar y desarrollar métodos de procesamiento estadístico de señales aplicables a arreglos de sensores que permitan mejorar la selectividad espacial ya sea en la estimulación eléctrica cerebral como en el filtrado de señales de radar. Se pondrá énfasis en aplicaciones relacionadas a la neurociencia y los sistemas de sensado remoto y radar. Estos campos de aplicación comparten los mismos fundamentos matemáticos para el desarrollo de los modelos estadísticos y las técnicas de estimación. El tratamiento de señales tiene como finalidad observar, modelizar, controlar o supervisar ciertas magnitudes físicas relevantes. Típicamente las señales provienen de sensores electromagnéticos o se aplican a generadores electromagnéticos y están contaminadas con ruido e interferencias; además los sistemas están imperfectamente modelados o se desconocen algunos de sus parámetros. Estos efectos perjudiciales afectan la calidad de la información inferida o de la respuesta deseada y deben ser mitigados. Se abordará el problema con una base conceptual de modelado estadístico y físico, requiriendo desarrollar técnicas de modelación e identificación de sistemas, estimación de parámetros, filtrado de señales y de análisis de sistemas no lineales con restricciones. Se hará especial énfasis en problemas que involucran arreglos de sensores o electrodos distribuidos espacialmente utilizando diferentes canales de polarización y frecuencias; lo que permite mejorar la selectividad espacial. Se buscará construir soluciones novedosas a problemas de estimulación cerebral óptima y de estimación en sistemas de sensado remoto y radar.