Análisis de los primeros sonidos de Marte

[ES] El 18 de febrero de 2021 el rover Perseverance aterrizó en Marte, iniciando una misión de exploración del planeta Rojo en la que se recogerán las primeras muestras geológicas de la superficie de Marte para ser traídas a la Tierra dentro de varios años por una nueva misión espacial. Entre sus mú...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ortega Rodríguez, Ivan
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2022
País:España
Institución:Universidad del País Vasco
Repositorio:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
OAI Identifier:oai:addi.ehu.eus:10810/60043
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10810/60043
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Mars 2020
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dc.contributor.none.fl_str_mv Saratxaga Couceiro, Ibon
Hueso Alonso, Ricardo
Máster en Ciencia y Tecnología Espacial
Zientzia eta Teknologia Espaziala Masterra
Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Espacial
Zientzia eta Teknologia Espaziala Unibertsitate Masterra
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description [ES] El 18 de febrero de 2021 el rover Perseverance aterrizó en Marte, iniciando una misión de exploración del planeta Rojo en la que se recogerán las primeras muestras geológicas de la superficie de Marte para ser traídas a la Tierra dentro de varios años por una nueva misión espacial. Entre sus múltiples instrumentos Perseverance dispone de dos micrófonos. La forma en que suenan muchas cosas en la Tierra es diferente en el Planeta Rojo. Esto se debe a que su atmósfera es unas 100 veces menos densa que la atmósfera terrestre en la superficie y tiene una composición diferente a la nuestra, lo que afecta a la propagación del sonido. Este trabajo presenta un análisis de los sonidos obtenidos, realizado mediante una Red Neuronal. El objetivo es desarrollar un sistema capaz de clasificar los sonidos de Marte de manera autónoma identificando ráfagas de viento y sonidos artificiales, como los emitidos por el vuelo en Marte del pequeño helicóptero Ingenuity. Para la clasificación de los diferentes sonidos se ha utilizado el Audio Spectrogram Transformer (AST), una red neuronal profunda (Deep Neural Network, DNN) para la clasificación de audio. Utilizando datos públicos del micrófono SCAM MIC se han definido 9 clases de sonido. Tras entrenar a la red neuronal esta clasifica los sonidos disponibles con un alto grado de precisión.
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