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| LEADER |
08379nam a2200469 i 4500 |
| 001 |
ELB120437 |
| 003 |
FINmELB |
| 005 |
20241223193916.0 |
| 006 |
m o d | |
| 007 |
cr cnu|||||||| |
| 008 |
210622s2018 sp ob 000 0 spa d |
| 020 |
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|a 9781512973907
|q (e-book)
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| 020 |
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|z 9789588936567
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| 040 |
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|a FINmELB
|b spa
|e rda
|c FINmELB
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| 050 |
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4 |
|a TK5105.5956
|b C833 2018
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| 080 |
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|a 004.021
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| 082 |
0 |
4 |
|a 004.6
|2 23
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| 100 |
1 |
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|a Cu�ellar Q., Juan Carlos,
|e autor.
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| 245 |
1 |
0 |
|a Modelo para medir QoE en IPTV /
|c Juan Carlos Cu�ellar Q., Jos�e Luis Arciniegas y Jes�us Hamilton Ortiz.
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| 264 |
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1 |
|a Cali :
|b Editorial Universidad Icesi,
|c 2018.
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| 300 |
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|a 1 recurso en l�inea (118 p�aginas)
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| 336 |
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|a texto
|b txt
|2 rdacontent/spa
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| 337 |
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|a computadora
|b c
|2 rdamedia/spa
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| 338 |
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|a recurso en l�inea
|b cr
|2 rdacarrier/spa
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| 504 |
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|a Incluye referencias.
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| 505 |
0 |
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|a P�AGINA LEGAL -- TABLA DE CONTENIDO -- �INDICE DE TABLAS -- TABLA 1. COMPARATIVO DE TRABAJOS RELACIONADOS QUE UTILIZAN MODELOS (...) -- TABLA 2. PAR�AMETROS DE QOS SELECCIONADOS -- TABLA 3. ESPECIFICACIONES T�ECNICAS DE LAS M�AQUINAS DE LA MAQUETA DE (...) -- TABLA 4. CARACTER�ISTICAS ESPACIO-TEMPORALES DE LOS VIDEOS UTILIZADOS EN LA (...) -- TABLA 5. RANGO DE LOS PAR�AMETROS DE QOS CONFIGURADOS EN EL (...) -- TABLA 6. TRATAMIENTOS PARA EL EXPERIMENTO CON LOS VALORES CODIFICADOS Y REALES (...) -- TABLA 7. DATOS DEL MODELO QUE SE PRESENTA EN LA (...) -- TABLA 8. MEDICI�ON DE QOE OBTENIDA PARA EL (...) -- TABLA 9. DATOS OBTENIDOS PARA GENERAR EL MODELO DEL VIDEO (...) -- TABLA 10. AN�ALISIS DE VARIANZA PARA LOS DATOS OBTENIDOS DEL VIDEO (...) -- TABLA 11. DATOS OBTENIDOS PARA GENERAR EL MODELO DEL VIDEO (...) -- TABLA 12. AN�ALISIS DE VARIANZA PARA LOS DATOS OBTENIDOS DEL VIDEO (...) -- TABLA 13. DATOS OBTENIDOS PARA GENERAR EL MODELO DEL VIDEO (...) -- TABLA 14. AN�ALISIS DE VARIANZA PARA LOS DATOS OBTENIDOS DEL VIDEO (...) -- TABLA 15. COEFICIENTES DE LOS TRES MODELOS OBTENIDOS -- TABLA 16. RESULTADOS DE LA EVALUACI�ON DE LOS MODELOS -- TABLA 17. VALORES DE LAS PRUEBAS SUBJETIVAS REALIZADAS A LOS TRES VIDEOS CON SU (...) -- TABLA 18. CONSTANTES DE A,B,C,D Y R_CUADRADO DE LA REGRESI�ON NO LINEAL PARA (...) -- TABLA 19. ESCALAS PARA MAPEAR MOS VS VQM PARA (...) -- TABLA 20. MEDIDAS OBTENIDAS DE CADA MODELO EN (...) -- TABLA 21. RESULTADOS DE LA EVALUACI�ON CON PSNR -- TABLA 22. RESULTADOS DE LA EVALUACI�ON CON SSIM -- TABLA 23. MAPEO DE ESCALA MOS A PSNR Y SSIM -- TABLA 24. DATOS OBTENIDOS PARA EVALUAR EL MVMB -- TABLA 25. RESULTADOS ESTAD�ISTICOS PARA COMPARAR EL DESEMPE�NO (...) -- TABLA 26. DATOS OBTENIDOS PARA EVALUAR EL MVMM -- TABLA 27. RESULTADOS ESTAD�ISTICOS PARA COMPARAR EL DESEMPE�NO (...) -- TABLA 28. DATOS OBTENIDOS PARA EVALUAR EL MVMA -- �INDICE DE FIGURAS -- FIGURA 1. ENCAPSULAMIENTO DE H.264 -- FIGURA 2. MAQUETA DE EXPERIMENTACI�ON IMPLEMENTADA -- FIGURA 3. EJEMPLOS DE VIDEOS DE PRUEBA CON SUS CARACTER�ISTICAS (...) -- FIGURA 4. DISTRIBUCI�ON DE LOS VALORES IE E IT DE LOS VIDEOS ORIGINALES (...) -- FIGURA 5. CODIFICACI�ON Y REPRESENTACI�ON GEOM�ETRICA DE LA PORCI�ON FACTORIAL DEL (...) -- FIGURA 6. PUNTOS AXIALES Y FACTORIALES DEL DCC (A); VALORES ASOCIADOS A LA (...) -- FIGURA 7. PROCESO PARA OBTENER LOS DATOS PARA LA GENERACI�ON DE LOS TRES (...) -- FIGURA 8. QOE OBTENIDA PARA EL VIDEO ENTREVISTA EN (...) -- FIGURA 9. QOE_ENTREVISTA VS PP Y VR -- FIGURA 10. QOE_ENTREVISTA VS PP Y R -- FIGURA 11. QOE_ENTREVISTA VS R Y VR -- FIGURA 12. QOE OBTENIDA PARA EL VIDEO CAFETER�IA EN (...) -- FIGURA 13. QOE_CAFETER�IA VS R Y PP -- FIGURA 14. QOE_CAFETER�IA VS R Y VR -- FIGURA 15. QOE_CAFETER�IA VS PP Y VR -- FIGURA 16. QOE OBTENIDA PARA EL VIDEO BALONCESTO EN (...) -- FIGURA 17. QOE_BALONCESTO VS PP Y R -- FIGURA 18. QOE_BALONCESTO VS PP Y VR -- FIGURA 19. QOE_BALONCESTO VS R Y VR -- FIGURA 20. REGRESI�ON NO LINEAL: MVMA - ENTREVISTA -- FIGURA 21. REGRESI�ON NO LINEAL: MVMM - CAFETER�IA -- FIGURA 22. REGRESI�ON NO LINEAL: MVMA - BALONCESTO -- FIGURA 23. INTERPRETACI�ON DE LOS VALORES QUE ENTREGA EL COEFICIENTE DE (...) -- RESUMEN -- INTRODUCCI�ON -- ESTADO DEL ARTE -- METODOLOG�IA -- ANTECEDENTES -- TRABAJOS RELACIONADOS -- COMPONENTES USADOS PARA GENERAR LOS DATOS Y OBTENER EL (...) -- PAR�AMETROS DE CALIDAD DE SERVICIO SELECCIONADOS -- MODELO OBJETIVO SELECCIONADO PARA MEDIR LA QOE -- MAQUETA DE EXPERIMENTACI�ON -- DISE�NO Y EJECUCI�ON DEL EXPERIMENTO -- DISE�NO DEL EXPERIMENTO -- EJECUCI�ON DEL EXPERIMENTO -- ACERCA DE LOS RESULTADOS -- AN�ALISIS DE LA EVALUACI�ON DEL DESEMPE�NO DE LOS MODELOS (...) -- AJUSTE DE DATOS PARA EL AN�ALISIS COMPARATIVO -- DESEMPE�NO: MODELOS PROPUESTOS VS MODELOS OBJETIVOS -- TABLA 29. RESULTADOS ESTAD�ISTICOS PARA COMPARAR EL DESEMPE�NO (...) -- DESEMPE�NO: MODELOS PROPUESTOS VS PRUEBAS SUBJETIVAS -- TABLA 30. MVMB: RESULTADOS EN ESCALA DE MOS Y DE PRUEBAS (...) -- TABLA 31. DATOS ESTAD�ISTICOS DE LOS RESULTADOS DEL MVMB Y DE LAS PRUEBAS (...) -- FIGURA 24. MEDIDAS (ESCALA MOS) OBTENIDAS AL EVALUAR LOS PAR�AMETROS DE QOS DEL (...) -- TABLA 32. MVMB: RESULTADOS DE PRUEBAS DE DESEMPE�NO -- TABLA 33. MVMM: RESULTADOS EN ESCALA DE MOS Y DE PRUEBAS (...) -- TABLA 34. DATOS ESTAD�ISTICOS DE LOS RESULTADOS DEL MVMM Y DE LAS PRUEBAS (...) -- FIGURA 25. MEDIDAS (ESCALA MOS) OBTENIDAS AL EVALUAR LOS PAR�AMETROS DE QOS DEL (...) -- TABLA 35. MVMM: RESULTADOS DE PRUEBAS DE DESEMPE�NO -- TABLA 36. MVMA: RESULTADOS EN ESCALA DE MOS Y DE PRUEBAS (...) -- TABLA 37. DATOS ESTAD�ISTICOS DE LOS RESULTADOS DEL MVMA Y DE LAS PRUEBAS (...) -- FIGURA 26. MEDIDAS (ESCALA MOS) OBTENIDAS AL EVALUAR LOS PAR�AMETROS DE QOS DEL (...) -- TABLA 38. MVMA: RESULTADOS DE PRUEBAS DE DESEMPE�NO -- PRUEBAS EST�ATICAS -- FIGURA 27. MOS VS PP Y VP PARA EL MVMB -- FIGURA 28. MOS VS PP Y R PARA EL MVMM -- FIGURA 29. MOS VS PP Y VR PARA EL MVMA -- ACERCA DE LOS RESULTADOS -- TABLA 39. RESUMEN DE LAS PRUEBAS DE DESEMPE�NO DE LOS MODELOS (...) -- FIGURA 30. ALGORITMO USADO PARA OBTENER EL MODELO DE MEDICI�ON DE QOE (...) -- CONCLUSIONES, LECCIONES APRENDIDAS Y TRABAJO FUTURO -- CONCLUSIONES -- LECCIONES APRENDIDAS -- TRABAJO FUTURO -- REFERENCIAS -- ANEXO CONFIGURACI�ON DE VLC Y NETEM.
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|a De acuerdo con las �ultimas recomendaciones de la Uni�on Internacional de Telecomunicaciones, los proveedores de servicios de IPTV deben migrar sus conceptos de calidad, desde el de calidad del servicio (QoS) hacia el de calidad de la experiencia (QoE), y deben adem�as monitorearla constantemente para garantizarla. Lo anterior representa un reto importante para los operadores pues la QoE no solo incluye factores de medici�on de la QoS (cuya reiteraci�on en la obtenci�on es costosa), sino tambi�en factores de percepci�on del usuario, costosos de obtener y dif�iciles de estandarizar. La investigaci�on doctoral desarrollada logr�o establecer y validar la relaci�on entre la QoE percibida por el usuario (la meta) y un grupo de par�ametros de QoS a nivel de red, y construy�o un modelo que permite estimar la QoE, de manera confiable y eficiente, en cualquier momento, con base en los factores de QoS identificados y un algoritmo no referenciado. Este modelo contribuye a la soluci�on del problema en la medida en que para lograr la medici�on: no requiere de pruebas subjetivas, no requiere de decodificaci�on de video (con lo que reduce el costo por menor consumo de ancho de banda) y permite la evaluaci�on constante en tiempo real.
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|a Descripci�on basada en metadatos suministrados por el editor y otras fuentes.
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| 590 |
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|a Recurso electr�onico. Santa Fe, Arg.: elibro, 2021. Disponible v�ia World Wide Web. El acceso puede estar limitado para las bibliotecas afiliadas a elibro.
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| 650 |
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4 |
|a Algoritmos (Computadores)
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| 650 |
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0 |
|a Wireless communication systems.
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| 650 |
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0 |
|a Telecommunication.
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| 650 |
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0 |
|a Algorithms.
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| 650 |
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4 |
|a Telecomunicaciones.
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| 650 |
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4 |
|a QoS.
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| 655 |
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4 |
|a Libros electr�onicos.
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| 700 |
1 |
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|a Arciniegas, Jos�e Luis,
|e autor.
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| 700 |
1 |
|
|a Hamilton Ortiz,Jes�us,
|e autor.
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| 797 |
2 |
|
|a elibro, Corp.
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| 856 |
4 |
0 |
|u https://elibro.net/ereader/ufasta/120437
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| 035 |
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|a (OCoLC)1261028902
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| 999 |
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|c 128075
|d 128075
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