其他摘要：Es muy frecuente, tanto en el dominio del tiempo como el de la frecuencia, el uso del análisis de componentes principales (PCA) para modelar las repuestas impulsivas relativas a la cabeza (HRIRs). Varios autores, han utilizado diferentes tipos de preprocesamientos de la HRIRs antes de aplicar PCA y son disímiles los criterios para determinar la cantidad de componentes principales necesarias. En este trabajo se demuestra que el PCA aplicado a los valores complejos de la transformada de Fourier (HRTF) de las HRIRs es más efectivo que el PCA aplicado a la magnitud y al logaritmo de la magnitud de las HRTFs. Para componentes principales (PC) superiores a la séptima, la velocidad de decrecimiento del error medio cuadrático global (mean-square error: MSE) es mayor para el preprocesamiento propuesto. El estudio revela que las magnitudes espectrales de las 4 primeras PCs, muestran la influencia de la oreja en las HRTFs y que ha partir de la 7 PCs se manifiesta la preponderancia del torso y de los hombros.
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