UC. CONTENIDO - Descripción de los polinomios de Zernike. - Simulación de frente de ondas ditorsionados por la atmósfera. - Reconstrucción del frente.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Riesgo de Mercado Diplomado de Especialización en Riesgo.
Advertisements

Curso: Seminario de estadística Aplicada a la investigación Educacional UNIVERSIDAD NACIONAL DE EDUCACIÓN ENRIQUE GUZMÁN Y VALLE Alma Máter del Magisterio.
Análisis de Correspondencia
Métodos de evaluación de la calidad óptica del ojo
Riesgo de Mercado Diplomado de Especialización en Riesgo.
Regresión mínimo cuadrada (I)
Modelos de Variable Dependiente Binaria -Logit y Probit-
Modelos ARMA.
KRIGING CON TENDENCIA.
DESCRIPCION DE SISTEMAS
Bivariadas y Multivariadas
Estadística: -Correlación y regresión
UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA DE LA SELVA
GEOESTADISTICA MULTIVARIADA
Modelado y simulación en Ingeniería Química. Manuel Rodríguez
Pruebas de Especificación en el Modelo de Regresión Múltiple
PROPIEDADES ESTADÍSTICAS DE LOS ESTIMADORES
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
Mario Bidegain (FC) – Alvaro Diaz (FI) – Marcelo Barreiro (FC)
INTRODUCCIÓN A LAS SERIES DE TIEMPO
Sociomatrices Ana Pola IES Avempace.
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal
Estadística Descriptiva: 4. Correlación y Regresión Lineal Ricardo Ñanculef Alegría Universidad Técnica Federico Santa María.
Manuel Pérez Cagigal Grupo de Optica. Universidad de Cantabria ESPAÑA
MEDIDAS DE CORRELACIÓN
FUNCIONES DE DENSIDAD DE PROBABILIDAD
José Francisco Valverde Calderón Sitio web: Profesor:
Análisis de supervivencia Tema 5 Itziar Aretxaga.
Polinomios Álgebra Superior.
Valeria Flores De La Luz Walberth Hernández Ramírez
TIPOS DE MODELOS DE REGRESIÓN Y SUPUESTOS PARA EL MODELO A
Derivación Numérica Ultima actualización: 12/04/2017
CO 3321/22 Modelos Lineales Práctica 3 Consideraremos modelos de la forma: Observación=señal + ruido Estos modelos pueden escribirse en la forma: Y=X 
Procesos Estocásticos
Aplicados a la herramienta de Matlab
Lección Magistral Pedro M. Valero Mora Facultat de Psicologia Universitat de València Datos Faltantes Multivariantes.
INTERVALO DE CONFIANZA
Departament d’Estadística Divisió de Ciències Experimentals i Matemàtiques Generación de vectores aleatorios Programa de doctorado en Biometría y Estadística.
José Ángel González Fraga, Erika. M. Ramos Michel, Facultad de Telemática, Universidad de Colima V TALLER DE PROCESAMIENTO.
EXPERIMENTACIÓN NUMÉRICA
Statistic Filters El filtro de mediana. Este tipo de filtro pertenece al grupo de filtros de orden estadístico, los cuales son filtros que no cumplen con.
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María
Análisis de Covarianza
Inferencia Estadística
LA RECTA DE REGRESIÓN CONTENIDOS:
Estadística Intermedia
ANÁLISIS MULTIVARIANTE
Correccion de la iluminacion. Variaciones de iluminación en MRI debidas a no uniformidad de la bobina de radio frecuencia, corrientes parasitarias, anatomía.
Índice: Introducción Conceptos básicos Procesos elementales
INTRODUCCION A LA OPTICA ADAPTATIVA
Regresión lineal múltiple
Estadística Aplicada a las Ciencias Políticas
METODOS NUMERICOS VER2013 INTEGRANTE: JUAN CARLOS ROJAS PEREZ.
Estimación y contraste de hipótesis
Estadística II Regresión Lineal.
Regresión Lineal Simple
Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Clase 1
Series Temporales CIMAT, 2012 Clase 1. Introducción El análisis de series de datos registrados consecutivamente en el tiempo presenta contrastes con otros.
INTERVALO DE CONFIANZA
1 Curso avanzado de programación Sesión 1. 2 aleatorio() funciones aleatorias si... entonces...
PROCESADORES DIGITALES DE SEÑALES
Modelos de regresión lineal
Tiempo de Interferencia. n Es el tiempo de espera en cola cuando un item necesita un recurso ocupado n Aparece con ocupaciones inferiores al 100% n Debido.
Curso de Análisis Estadístico de Datos Composicionales ICP-Piedecuesta, Santander Marzo-2007 Introducción a la Descomposición en Valores Principales R.
Aplicaciones Estadísticas a las Finanzas Clase 1
EL TRAZADO DE RAYOS: DIFERENTES TECNICAS, SUS VENTAJAS E INCONVENIENTES.
Estadística y probabilidad aplicada a los negocios
M.E. ADA PAULINA MORA GONZALEZ. Esta parte describe las técnicas para ajustar curvas en base a datos para estimaciones intermedias. Una manera de hacerlo.
ATMÓSFER A.
INTRODUCCIÓN 1. Álgebra lineal y vectores aleatorios 2. Distribución normal multivariante ANÁLISIS DE LA MATRIZ DE COVARIANZAS 3. Componentes principales.
Transcripción de la presentación:

UC

CONTENIDO - Descripción de los polinomios de Zernike. - Simulación de frente de ondas ditorsionados por la atmósfera. - Reconstrucción del frente de ondas a partir de los datos del sensor.

UC ABERRACION DE ONDA Q Q’ P0P0 La función  (r,t) = Q-Q’ definida sobre la pupila del sistema se denomina aberración de onda. Se puede desarrollar en polinomios de Zernike. P’ 0 E(r,t) = E 0 (r,t) exp(ik  (r,t) )

UC Polinomios de Zernike

UC Polinomios de Zernike

UC m piston tilt desenfoqueastigmatismo coma esféricaastigmatismo 5º orden n Z1Z1 Z2Z2 Z3Z3 Z 11 Z4Z4 Z5Z5 Z6Z6 Z 10 Z7Z7 Z8Z8 Z 12 Z9Z9 Z 14 Z 15 Z 13 Polinomios de Zernike

UC Desarrollo en Pol. De Zernike

UC Varianza residual

UC SIMULACION - Obtención de datos realistas. - Realización de aproximaciones. - Separación de las distintas contribuciones. - Manejo del ruido. - Elevado número de muestras. - Condiciones poco frecuentes.

UC SIMULACION Simulación de los valores de

UC Polinomios de Karhünen-Loève - Base con coeficientes estadísticamente independientes. - Funciones no analíticas. - Desarrollable en modos de Zernike.

UC Covarianzas de los coef. de Zernike

UC Matriz de covarianzas-SVD C = X S X T X Diagonal S Unitaria

UC Algoritmo simulación

Corrección: a 1...a C = 0 Condiciones Atmosféricas a i = a i *(D/r 0 ) 5/6 SVD descomposicion de la matriz de covarianxa de Zernike C NxN = X S X T N número de modos Coeficientes Karhünen-Loève : B (b 1...b i...b N ) Números Gaussianos aleatorios, var S ii Coef. Zernike.: A = X B Frente de onda Simulación de frentes de onda UC

Simulación de frentes de onda UC

Reconstrucción modal UC

Reconstrucción de frentes de onda UC

Matriz de derivadas UC

Reconstrucción modal UC El uso de polinomios de Zernike permite encontrar de forma explícita los coeficientes de B

Conclusiones UC - Descripción de la aberración de onda estableciendo conexión con las aberraciones clásicas. - Simulación. - Reconstrucción modal.