Hola a todos,
En muchos campos, es necesario tomar perfiles verticales de parámetros (por ejemplo, perfiles de temperatura en el océano o en lagos). Esto se hace bajando los sensores a una velocidad dada y registrando las lecturas a alta frecuencia. Sin embargo, no todos los sensores responden muy rápidamente a los cambios en su entorno. Mientras que algunos pueden ser muy rápidos (como la temperatura, unos pocos milisegundos), otros necesitan más tiempo para reaccionar y su respuesta de tiempo determinará si un perfil en particular es preciso o no. En este caso, el verdadero perfil vertical de un parámetro dado está enredado con la respuesta de tiempo del sensor. Afortunadamente, si se conoce la curva de respuesta de tiempo de un sensor, es posible recuperar una estimación de la señal original. Este proceso se llama deconvolución. Este complemento realiza la deconvolución (basada en transformadas de Fourier e inversa de Fourier) de perfiles en los que se sabe que los sensores obedecen a una respuesta de función exponencial (cambia rápidamente al principio y se ralentiza asintóticamente al nuevo valor). Este es el caso de la mayoría de los sensores ambientales. Todo lo que tiene que hacer es seleccionar la profundidad (o el tiempo) y las variables del sensor de una tabla de datos y la plataforma le pedirá que seleccione la frecuencia de muestreo (en Hz) del registrador, así como la constante de tiempo del sensor (en segundos). Aparecerán dos paneles dinámicamente relacionados (ver captura de pantalla a continuación). En el panel izquierdo, aparecerá el perfil de la señal del sensor sin procesar, así como una versión suavizada de la misma señal (en rojo). Esto es para suavizar las irregularidades en la señal del sensor que se deben a la resolución de la señal del sensor (no la respuesta de tiempo). Puede ajustar el grado de suavidad según se sienta apropiado. En el panel derecho, aparecerá la misma señal suavizada junto con la señal desconvolucionada (en azul). Cuando esté satisfecho con las señales, puede guardar la señal desconvolucionada. También puede aplicar un filtro de promedio móvil en la señal deconvolucionada, ya que la deconvolución de Fourier a veces puede generar ruido de alta frecuencia.
Avíseme si desea mejorarlo.
Saludos cordiales, Yves
