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Análisis de células fotovoltaicas para comunicaciones LI-FI usando técnicas de aprendizaje automático mediante regresión y filtrado


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Título :
Análisis de células fotovoltaicas para comunicaciones LI-FI usando técnicas de aprendizaje automático mediante regresión y filtrado
Autor :
Mena Rojas, Luis Carlos
Tutor:
Corral González, Pablo  
Editor :
Universidad Miguel Hernández de Elche
Departamento:
Departamentos de la UMH::Ingeniería de Comunicaciones
Fecha de publicación:
2024-09
URI :
https://hdl.handle.net/11000/33944
Resumen :
La creciente demanda de capacidad y velocidad en las comunicaciones ha llevado al desarrollo de tecnologías más eficientes, como las comunicaciones mediante luz visible (VLC), que utilizan un espectro que va desde 380 nm hasta 750 nm para transmitir información. Dentro de estas tecnologías, el Li-Fi (Light-Fidelity) se destaca por usar diodos LED para la transmisión de datos, ofreciendo un ancho de banda significativo y altas velocidades en distancias cortas. Este trabajo se centra en evaluar el desempeño de las células fotovoltaicas orgánicas y comerciales en sistemas Li-Fi, utilizando técnicas de aprendizaje automático para optimizar el proceso de transmisión y recepción de datos, además de aplicar técnicas de filtrado para eliminar los picos de señal que podemos observar a altas frecuencias. Los resultados muestran que las células orgánicas, dopadas con disolventes como dimetilformamida (DMF), tetrahidrofurano (THF) y dimetilsulfóxido (DMSO), pueden ser una alternativa interesante para aplicaciones de comunicación Li-Fi.
The increasing demand for capacity and speed in communications has led to the development of more efficient technologies, such as Visible Light Communications (VLC), which use a spectrum ranging from 380 nm to 750 nm to transmit information. Among these technologies, Li-Fi (Light-Fidelity) stands out by using LED diodes for data transmission, offering significant bandwidth and high speeds over short distances. This work focuses on evaluating the performance of organic photovoltaic cells and commercial LED in Li-Fi systems, using machine learning techniques to optimize the data transmission and reception process in addition to applying filtering techniques to eliminate the frequency peaks that we can observe at high frequencies. The results show that organic cells, doped with solvents such as dimethylformamide (DMF), tetrahydrofuran (THF), and dimethyl sulfoxide (DMSO), can be an interesting alternativa for Li-Fi communication applications.
Palabras clave/Materias:
Light-Fidelity
células orgánicas
aprendizaje automático
organic cells
machine learning
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias aplicadas: Ingeniería. Tecnología
Tipo de documento :
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG- Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación



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