Machine learning: estudio del comportamiento acústico y clusterización de los datos de la frecuencia 440 hz

Saldaña, Samuel

dc.creator	Saldaña, Samuel
dc.date	2021-01-30
dc.date.accessioned	2026-08-06T19:57:43Z
dc.date.available	2026-08-06T19:57:43Z
dc.identifier	https://revistas.unachi.ac.pa/index.php/pluseconomia/article/view/480
dc.identifier.uri	http://jadimike.unachi.ac.pa/handle/123456789/14517
dc.description	Los nuevos métodos estadísticos empleados en el Machine Learning, permiten detectar, reproducir y evaluar comportamientos de diversos fenómenos, elementos externos que afectan el desarrollo y resultado de las fuerzas del entorno, capaces de representarla e interpretarlas a través de los datos.En esta investigación, los efectos auditivos que se estudian provienen de las ondas producidas por temperado de la frecuencia de 440 Hz (hercios) generados durante cinco segundos, obteniendo una base de datos de 100 mil registros. Los datos logrados son sometidos a exploración, empleando métricas de la física acústica que permite obtener un valioso resultado sobre el comportamiento de estos, y que luego son analizados e interpretados luego de haber sido modelizados con técnicas de Machine Learning; valores representados a través de funciones de clusterización y definidos por medio de gráficos. Los clústeres se elaboran a través de centroides mostrando agrupaciones de frecuencias donde se pueden detectar valores de dominantes de ciertas frecuencias y se detecta una interesante distribución fuzzy en cada uno de los clústeres.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad Autónoma de Chiriquí	es-ES
dc.relation	https://revistas.unachi.ac.pa/index.php/pluseconomia/article/view/480/423
dc.source	Revista Plus Economía; Vol. 9 Núm. 1 (2021): Plus Economía, Vol. 9, Núm.1 (Enero - Junio 2021); 44-52	es-ES
dc.source	2644-4046
dc.source	2411-0353
dc.subject	modelado	es-ES
dc.subject	frecuencia	es-ES
dc.subject	temperado	es-ES
dc.subject	hercios	es-ES
dc.subject	física	es-ES
dc.subject	acústica	es-ES
dc.title	Machine learning: estudio del comportamiento acústico y clusterización de los datos de la frecuencia 440 hz	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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