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TITULO DE LA TAREA LA LETRA ES TIMES NEW ROMAN NEGRITA, TAMAO 14 MAYUSCULAS

Nombre del alumno1

Nombre del alumno N

xxxxxx@univa.mx

yyyyy@univa.mx

Resumen

En esta seccin se menciona de forma general y breve el contenido de la investigacin o reporte. La idea principal y la razn de por qu se realiza. Si es el caso explicar brevemente el mtodo de solucin obtenido para cierto problema caso de estudio. El formato de esta parte del documento ser en letra Times New Roman tamao 10 negrita y cursiva, el nmero de palabras que debe existir en este primer apartado ser de 60 a 90 como mximo.

1. Introduccin

Todo el documento deber ser escrito con letra Times New Roman tamao 10 a excepcin del encabezado y el nombre de los ttulos de las secciones que integran el documento. El formato de diseo de la pgina es a doble columna y el documento deber contener las siguientes secciones: Resumen, Introduccin, Desarrollo, Simulacin aplicaciones, Conclusiones y Referencias. Ahora se describir brevemente cada seccin. En el apartado referente a la introduccin se mencionar el llamado estado del arte, es decir, que es lo que actualmente se conoce, para que sirve y que problemas soluciona, tambin es conveniente anexar una breve sinopsis de lo que hablara en cada una de las secciones posteriores de la investigacin. En la seccin 2, Desarrollo, contendr toda la informacin recabada de la investigacin, as como si es el caso, el modelo matemtico del fenmeno problema a solucionar. En la seccin de simulacin aplicaciones se reportaran los resultados que se obtuvieron a travs de simulaciones, clculos u otro medio, si es caso de una tarea practica de laboratorio, si la tarea es puramente terica en esta seccin se reportaran las aplicaciones industriales, acadmicas o de investigacin dadas para el fenmeno a tratar. La seccin de conclusiones resumir de forma breve los puntos ms importantes de la investigacin. Por ltimo en la seccin de referencias colocaremos las citas de libros, paginas, revistas especializadas del tema utilizadas para el desarrollo del trabajo.

2. Desarrollo

El documento para ser evaluado debe contener el formato mencionado anteriormente, al momento de imprimir es recomendable sea impresin a doble cara. Cuando se emplee cualquier imagen o ilustracin esta debe contener pie de imagen haciendo referencia de ella en el texto de la siguiente manera Fig. 1, para el uso de tablas ser de la siguiente forma, tabla 1.

Fig. 1 imagen de un robot x.

Tabla1. Resumen de fuentes

Seccin

Tamao letra

Cursiva

Negrita

Normal

Titulo del trabajo

16

X

X

Nombre autores/ email

12

X

Resumen

10

X

X

Texto

10

X

Pie de imagen

8

X

Encabezado de tabla

8

X

2.1. Nombre del subtema.

Si es necesario el uso de subtemas se podr realizar de la siguiente manera 2.1 nombre del tema. Para el uso de ecuaciones es recomendable numerarlas todo ello para darle mayor formalismo al trabajo realizado.

3. Simulacin aplicaciones

Los resultados deben ser claros y avalados por simulacin, clculos matemticos u otros. En esta seccin se deben reportar todos los experimentos realizados con el objetivo de tener una mayor visin del fenmeno en cuestin. Si se trata de un trabajo puramente de investigacin bastara con mencionar aplicaciones tiles en la industria, la tecnologa y/ la educacin.

4. Conclusiones

La seccin de conclusiones es muy importante, por tal razn es de vital trascendencia sealar la importancia de nuestro trabajo, que fue lo aprendido durante su desarrollo as como de ser posible sugerir aplicaciones que resuelvan o permitan solucionar algn problema dado. Para cuestin de las referencias es importante realizar las citas, esto se logra de la siguiente manera, en el texto cuando nosotros tomamos informacin de alguna fuente como puede ser un libro, una revista o una pgina de internet debemos aclarar de donde fue tomada la informacin comprobando que nuestra informacin es correcta y veraz [0], la cita se realiza mediante corchetes colocando al centro el numero de la cita a la que nos referimos, para posteriormente en la seccin de referencias poder verificar de donde fue tomada y si es el caso acudir a esa fuente para ampliar la informacin.

6. Referencias

[0] Nombre el autor, titulo del libro o documento, editorial, ao de publicacin

[1] S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, USA, 1996.

[2] D.R. Whehner, High-Resolution Radar. 2nd ed. Boston: Artech House, 1994

[3] F.M Henderson and A.V Lewis, Principles and Applications of Imaging Radar. In book: Manual of remote sensing. 3rd ed,. New York: Wiley, 1998.

[4] H.H Barrett and K.J Myers, Foundations of Image Science, New York: Willey, 2004.

[5] M. Bertero and P. Boccacci, Introduction to Inverse Problems in Imaging, IOP Publishing, USA, 1998.

[6] Y.V Shkvarko. Estimation of wavefield power distribution in the remotely sensed environment: Bayesian maximum entropia approch, IEEE trans. Signal Proc., vol 50, No 9, pp 2333-2346, Sep. 2002..

[7] Y.V Shkvarko. Unifying regularization and Bayesian estimation methods for enhanced imaging with remotely sensed data-- Part II: Implementation and performance issues, IEEE Trans. Geoscience an Remote Sensing, vol 42, No 5, pp 932-940, May 2004.

[8] L.j Morales-Mendoza, R.F Vazquez-Bautista, and Y.V Shkvarko, Unifying the maximun entropy and varational analisys regularizations methods for reconstructions of the remote sensing imagery, IEEE Latin America Transactions Revista IEEE America Latina),. Vol 3, No 4, Octuber 2005, pp 36-49, 2005.

[9] Y.V Shkvarko, From matched spatial filtering towards the fused statistical descriptive regularization method for enhanced radar imaging, EURASIP J. Applied Signal Processing, vol. 2006, Article ID 39657, pp 1-9, 2006.

[10] Y.V Shkvarko, H. Perez- Meana H., and A. Castillo-Atoche, Enhanced radar imaging in uncertain environment: A descriptive experiment design regularization approch, Int Journal of Navigation and Observation, ISSN 1687-5990, Vol. 2008, Article ID 810816, pp 1-11, 2008.

[11] G. Demoment, Image reconstruction and restoration: overview of common estimation structures and problems, IEEE Trans. on Acoustics Speech and Signal Processing, vol. 37, no. 12, December 1989.11. Copyright forms and reprint orders

[12] John, S., Vorontsov, M.: Multiframe Selective Information Fusion From Robust Error Estimation Theory. IEEE Trans. Image Processing 14(5), 577584 (2005)