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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJorge Luis Domínguez Juárezes_ES
dc.contributorMario Alan Quiroz Juárezes_ES
dc.contributorMaría Lucero Gómez Herreraes_ES
dc.contributorMarco Antonio Aceves Fernándezes_ES
dc.creatorBruno Iván Salgado Molinaes_ES
dc.date.accessioned2024-04-23T18:06:52Z-
dc.date.available2024-04-23T18:06:52Z-
dc.date.issued2024-04-01-
dc.identifierRedes neuronales convolucionaleses_ES
dc.identifierHaces Laguerre-Gausses_ES
dc.identifierProcesamiento de imágeneses_ES
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10410-
dc.descriptionLos haces de luz estructurada que llevan momento angular orbital (OAM) han sido utilizados para codificar información en el área de la comunicación óptica usando protocolos que destacan por su robustez. Sobresalen los haces de Laguerre-Gauss por dichas propiedades de OAM que les otorga alta dimensionalidad y que le permite la implementación de protocolos que transmiten grandes cantidades de información. Recientemente, la pérdida de su perfil espacial al propagarse en medios dispersivos ha sido aprovechada como mecanismo de encriptación natural, y se han utilizado redes neuronales multicapa como mecanismo de desencriptación por su capacidad para reconocer y clasificar patrones. En esta tesis se busca optimizar el proceso de desencriptación de los modos espaciales de luz al eliminar el pre-procesamiento de las distribuciones de intensidad, implementando redes neuronales convolucionales (CNN) por su capacidad para extraer características de los patrones de luz de forma automática, siendo invariantes a traslaciones, escalamientos, rotaciones y pequeñas distorsiones. Este es un paso importante para el desarrollo de las tecnologías de comunicación cuántica ya que la aplicabilidad de los haces de luz estructurada con OAM se puede extender a medios dispersivos como las fibras ópticas multimodo comerciales o comunicaciones en espacio libre que, aunque no conservan estos perfiles espaciales, son de las más usadas en la industria de la comunicación.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectCiencias Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierraes_ES
dc.subjectFísicaes_ES
dc.subjectÓpticaes_ES
dc.titleReconstrucción de modos espaciales de luz a partir de redes neuronales profundases_ES
dc.typeTesis de licenciaturaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidORCIDes_ES
dc.creator.identificadorSAMB011213HDFLLRA7es_ES
dc.contributor.identificadorhttps://orcid.org/0000-0001-5010-6012es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameIngeniería Físicaes_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelLicenciaturaes_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería Física

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