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En otros artículos de este mismo blog ya he hablado de series temporales complejas, análisis de cuantificación de recurrencia (RQA) y redes neuronales. En esta serie de artículos voy a comentar algunas cuestiones a tener en cuenta al combinar el uso de estas dos herramientas para identificar patrones en series complejas, como por ejemplo detectar anomalías en electrocardiogramas o electroencefalogramas.

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Hasta ahora he mostrado ejemplos de multitarea que dejaban la aplicación bloqueada hasta que terminaban. Esto no resulta muy útil en la práctica. Lo normal es que el usuario pueda seguir interactuando con la aplicación mientras se ejecutan las tareas en el fondo, y que estas puedan interactuar a su vez con el interfaz de usuario.

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Después de revisar las clases para implementar la multitarea básica, en este artículo voy a revisar diferentes mecanismos que permiten realizar una sincronización entre varias tareas, todos ellos definidos en el espacio de nombres System.Threading, con los que se puede organizar el trabajo cuando las interacciones entre tareas requieren de un orden determinado.

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Los sistemas de funciones iteradas (IFS por sus siglas en inglés) son una herramienta matemática sencilla para construir conjuntos fractales por medio de un conjunto de aplicaciones afines contractivas. Este método fue desarrollado por M.F. Barnsley en 1985. En concreto, resulta de utilidad para obtener un fractal autosemejante a base de aplicar de forma iterativa el sistema de funciones a un conjunto cualquiera, hasta llegar a una buena aproximación del fractal que constituye el atractor del sistema.

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WInRQA es una aplicación dedicada a los mapas de recurrencia, una herramienta que se utiliza en el análisis de recurrencia de series temporales complejas. En este artículo voy a presentar la primera extensión de la aplicación, que consiste principalmente en una serie de ventanas de herramientas que nos permitirán realizar estimaciones sobre cuál puede ser el retardo más apropiado para tratar de reconstruir el espacio de fases del atractor del sistema y seleccionar la dimensión de inmersión correcta.

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Para terminar esta serie sobre series temporales complejas y su caracterización usando herramientas gráficas voy a mostraros una herramienta llamada mapa de recurrencia, que permite obtener una serie de medidas utilizadas en el análisis de recurrencia, o RQA por sus siglas en inglés. La recurrencia es una propiedad característica de los sistemas dinámicos deterministas, y consiste en que dos o más estados del sistema se encuentran arbitrariamente cerca al cabo de cierto tiempo.

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En este nuevo artículo de la serie sobre series temporales con dinámica compleja, voy a mostrar un procedimiento para reconstruir aproximadamente la información de un sistema dinámico de dos o más variables a partir de una única serie, es decir, de un conjunto de datos en una sola dimensión. Lo que haremos será obtener a partir de esta única serie una nueva serie para cada una de las dimensiones con las que pretendemos extender el modelo.

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En este nuevo artículo de la serie sobre caracterización gráfica de series temporales procedentes de sistemas dinámicos con dinámica caótica, voy a hablar de una forma de representar dichos sistemas en el dominio del espacio, de forma independiente del tiempo, el diagrama de fases. Con este tipo de diagramas, se pueden observar los atractores del sistema. Un atractor es un punto, una curva, en general, un conjunto de puntos al que convergen las ecuaciones del sistema, que nos permite hacernos una idea del comportamiento típico del mismo.

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