Electrónica

Dr. Juan Manuel Ramírez Cortés 

Investigador Titular "C"
SNI Nivel 2

Correo Electrónico: jmram@inaoep.mx 

Teléfono: +52 222 266 31 00 ext. 2101

 

Información Curricular:

Doctorado obtenido en: Texas Tech University, USA, 1991.
Título de tesis: Fusion of depth and intensity data for three-dimensional object representation and recognition.
 

Maestría en Ciencias obtenida en: INAOE, México, 1983.
Título de tesis: Filtro digital programable usando aritmética distribuida.

 

Licenciatura obtenida en: Instituto Politécnico Nacional, México, 1979.
Título de tesis: Titulación por modalidad cursos de grado.
 

 

Líneas de Investigación:

• Instrumentación, procesado digital de señales e imágenes, visión por computadora, lógica difusa, redes neuronales, reconocimiento de patrones

 

Proyectos:

• Sistemas de biometría multimodal utilizando bioseñales; EEG, ECG, voz

• Análisis multivariado en redes neurodifusas para el procesado de señales EEG con aplicación a interfaces cerebro-computadora.

• Kalman estimation in pedestrian dead reckoning and tracking.

• Rotating machinery fault detection with pseudospectral techniques.

 

Últimas Tesis Dirigidas:

Doctorado:

 

• Juan Carlos Atenco Vázquez, INAOE, “Alternativas de biometría multimodal por bioseñales mediante ensambles de clasificadores”, INAOE, 2023

• Juan Carlos Bernal Romero, “Biometría cancelable y adaptiva basada en señales ECG”, INAOE, 2021-2024

• Juan Carlos Moreno Rodríguez, INAOE “Feature extraction alternatives for bimodal biometric based on EEG and speech signals”, INAOE, 2021

• Juan Carlos Sánchez Díaz; INAOE, “Caracterización de parámetros de contenedores por análisis de vibraciones y resonancia acústica con técnicas de inteligencia computacional”, INAOE, 2020

• Mariana Natalia Ibarra Bonilla, “Pedestrian Dead Reckoning: a neuro-fuzzy approach with inertial measurements fusion based on Kalman filter and DWT”, INAOE, 2016

   

Maestría:

• Ayari Nayeli Rodas Flores, “Evaluación de recuperación térmica a través de redes neuronales recurrentes en apoyo al diagnóstico y seguimiento de algunas enfermedades cardiovasculares”, INAOE, 2023

• Juan Carlos Bernal Romero, “ECG-based biometric system and implementation in a VHDL embedded system”, INAOE, 2020

• Julian Mauricio Ruiz Echeverri, “Biometría por imágenes NIR de venas dorsales de la mano con fusión de clasificadores a nivel marcador”, INAOE, 2020

• José Alfredo Jiménez Duarte, “Reconocedor biométrico bimodal utilizando señales PPG y ECG en el dominio temporal implementado con un sistema embebido en FPGA”, INAOE, 2019

• Denisse Escarlette Mancilla Palestina, “Análisis de características estadísticamente significativas, en el dominio temporal de señales ECG y PPG, para identificación biométrica bimodal”, INAOE, 2019

 

Publicaciones Recientes:

• J.C. Atenco-Vazquez, J.C. Moreno-Rodriguez, J.M. Ramirez-Cortes, “Audiovisual Biometric Network with Deep Feature Fusion for Identification and Text Prompted Verification”, Algorithms Journal, 2023.
• Dania Covarrubias-Martínez, Humberto Lobato-Morales, J.M. Ramírez-Cortés, Germán A. Álvarez-Botero, “Classification of plastic materials using machine-learning algorithms and microwave resonant sensor”, Journal of Electromagnetic Waves and Applications, 2022.

• Victor Aviña-Corral, Jose Rangel-Magdaleno, Hayde Peregrina-Barreto, J.M. Ramírez-Cortés, “Bearing Fault detection in ASD-powered Induction Machine Using MODWT and Image Edge Detection”, IEEE Access, 2022.

• J.M. Ramírez-Cortés, P. Rodríguez-Montero, P. Gómez-Gil, J.C. Sánchez-Díaz, “Non-contact liquid level measurement using optical interferometry and neural networks”, IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, Vol. 24, No 5, pp. 20-27, 2021.

• J.C. Moreno-Rodriguez, J.C. Atenco-Vazquez, J.M. Ramirez-Cortes, R. Arechiga-Martinez, P. Gomez-Gil, R. Fonseca-Delgado, “BIOMEX-DB: A Cognitive Audiovisual Dataset for Unimodal and Multimodal Biometric Systems”, IEEE Access, July, 2021.

• J.E. Garcia-Bracamonte, J.M. Ramirez-Cortes, J. Rangel-Magdaleno, P. Gomez-Gil, H. Peregrina-Barreto, and V. Alarcon-Aquino, “An Approach on MCSA-Based Fault Detection Using Independent Component Analysis and Neural Networks”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 68, No. 5, pp. 1353-1361, 2019.

• I. Cruz-Vega, J. Rangel-Magdaleno, J.M. Ramirez-Cortes, H. Peregrina-Barreto, “Automatic progressive damage detection of rotor bar in induction motor using vibration analysis and multiple classifiers”, Journal of Mechanical Science and Technology, Springer, Vol 31, No.6, pp. 2651-2662, 2017.

 

Sociedades Académicas Internacionales:

• IEEE Instrumentation and Measurement Society
• RED ICA-CONACYT – Inteligencia Computacional Aplicada

 

 

 

Página Personal:

www-elec.inaoep.mx/~jmram/