ANÁLISIS DE LA EFICIENCIA DEL ALGORITMO DE RECONSTRUCCIÓN DE SEÑALES BASADO EN LA MEDIANA PONDERADA A TRAVÉS DE LA REGRESIÓN DE COX

Georges Jabbour, Jose Luis Paredes

Resumen


Resumen. En el presente artículo se analiza, a través del modelo de regresión de Cox, la eficiencia del algoritmo de reconstrucción de señales basado en la regresión de Mediana Ponderada, en el contexto del Sensado Comprimido. Se realizaron 1620 reconstrucciones de señales de diferente tamaño, con diferente tamaño de soporte (K), y variando además, el número de medidas (M) y el parámetro de regularización (α), que forma parte esencial del algoritmo bajo estudio. Entre los resultados más importantes obtenidos se encuentra que la eficiencia del algoritmo tiene un comportamiento parabólico invertido con respecto a α, alcanzando su máximo en α=0.8. Además, se encontró que este algoritmo tiende a ser sensible a variaciones de α y M, de manera que con ligeros cambios en estos parámetros el algoritmo puede cambiar radicalmente su velocidad de convergencia. Así, ajustando adecuadamente el valor de M se logra controlar el comportamiento inestable antes descrito, pues si la relación M/K pasa de 7 a 9, la probabilidad de que el algoritmo presente un buen desempeño aumenta del 40% al 70%. De igual manera, si el valor de α cambia de 0.5 a 0.9, la probabilidad de que el algoritmo presente un buen desempeño aumenta de 0.14 a 0.96.
Palabras clave: Reconstrucción de señales/ Sensado comprimido/ Mediana ponderada/ Regresión de Cox/ Análisis de supervivencia.

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