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005			20210430124306.0
008			210420e2019 ck o|||fsm||| 00| 0 spa d
040			_aCO-NeUS _bspa _erda
041			_aspa
100	1		_9147471 _aÁlvarez Rodríguez, Álvaro Andrés, _eaut
245	1	0	_aDetección de minas antipersonal empleando sistemas inteligentes / _cÁlvaro Andrés Álvarez Rodríguez, Raúl Esteban Acero Bolaños; Director Faiber Ignacio Robayo Betancourt
256			_aDatos electrónicos (1 archivos:4658 MG)
264	1		_aNeiva: _bUniversidad Surcolombiana, _c2019
300			_a1 CD-ROM (73 páginas); _bdiagramas, fotografías, tablas o cuadros; _c12 cm
336			_2rdacontent _atxt _btxt
337			_2rdamedia _ac _bcd
338			_2rdacarrier _acd _bcd
347			_2rda _atexto _bpdf
502			_aTesis _bIngeniero Electrónico _cUniversidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica _d2019
505			_aResumen -- Planteamiento del problema -- justificación -- Objetivos -- Estado del arte -- Marco teórico, generalidades de la hidroponía, sistemas hidropónicos, la lechuga, solución nutritiva, funciones de los elementos en las plantas, potencial de hidrógeno (PH), conductividad eléctrica, temperatura, dispositivos electrónicos -- Prototipos del sistema de monitoreo hidropónico-simohidro, adquisición procesamiento y envió de información, pagina web -- Modelo del sistema implementado, modelo vista controlador, modelo cliente/servidor, montaje e instalación final del sistema -- Resultados, desarrollo fenológico de la lechuga, los resultados estadísticos de la cosecha, gráfica de los resultados temporales de las variables -- Presupuesto -- Conclusiones
520			_a"Este proyecto presenta el diseño e implementación de un prototipo de detector de minas antipersonal empleando redes neuronales y lógica difusa, basado en el detector de metales Garrett ACE 250. El prototipo cuenta con una etapa en la cual se genera una señal, que es amplificada tanto en voltaje como en corriente e ingresada al embobinado primario del sensor. Posteriormente se realiza el procesamiento de las señales que se generan cuando dichas ondas chocan con un objeto metálico y retornan al sensor. Luego de este proceso y mediante una interfaz gráfica en MATLAB, se muestra al usuario en tiempo real las variables que corresponden al ángulo de desfase (con el cuál se determina el tipo de metal) y la distancia aproximada a la cual se encuentra el objeto detectado. Con esto se logra brindar más información con respecto a la proporcionada originalmente por el detector de metales Garrett ACE 250. Como resultado se obtienen un conjunto de códigos programados en MATLAB, los cuales fueron apropiados para el correcto funcionamiento del detector; adquiriendo, adecuando y procesando de la mejor manera las señales que maneja el sistema y logrando la discriminación esperada de los tipos de metal usados y la distancia a la que se encuentran."
700	1		_9147472 _aAcero Bolaños, Raúl Esteban _eaut
700	1		_978864 _aRobayo Betancourt, Faiber Ignacio, _edrt
082	0	4	_221 _aTh IE 363
650		0	_9147473 _aIngeniería Electrónica _xRedes Neuronales
650		0	_9147474 _aLógica Difusa _xEmbobinado
942			_2Local _cCD _hTh IE 363 _kTh