[en] This paper deals with the detection of irregularities in the process of quality control of components of a nuclear reactor. These processes aim to determine whether a component is or is not out of specification. In the quality control process multiple measurements are taken, each measure has an associated signals, and among them there is one that reflects the irregularities better than the rest, that signal is the one measuring the density of the components. However the density signal has a problem, and it's that it has an associated noise that interferes with the existing algorithm for detecting peaks associated with irregularities of the reactor components. The noise model in the signals corresponds to an additive model, where the signal associated with noise appears added to the original signal at all times, and because the noise characterization is not known, the work removal noise can not stick to any knowledge about this. To reduce noise in density signals, Chebyshev filters and spectral subtraction have been used (the last one was originally designed for cleaning noise in voice signals). Between these two methods, the latter is the one that have given better results, as it improves substantially the presence of signal above noise, as well as the detection of existing peaks in the signals. All this requires some knowledge of the world of signal processing, therefore the paper begins by exposing the Fourier series and their convergence, and how the Fourier transform is derived. Likewise, it also explains how to interpret the frequency domain obtained with the Fourier transform, and how to get it's discrete version.

[es] Este trabajo trata la detección de irregularidades en un proceso de control de calidad de componentes de un reactor nuclear. Dichos procesos tienen como objetivo determinar si una componente está o no fuera de especificación. En el proceso de control de calidad se toman múltiples mediciones que llevan asociadas distintas señales, y de todas ellas existe una que refleja mejor que el resto las irregularidades, dicha señal es la que mide la densidad de las componentes. Sin embargo la señal de densidad tiene un problema, y es que lleva asociado un ruido que interfiere en el algoritmo existente para la detección de picos asociados con las irregularidades de las componentes del reactor. El modelo de ruido en las señales se corresponde con un modelo aditivo, donde la señal asociada al ruido aparece sumada a la señal original en todo momento, y debido a que no se conoce la caracterización de dicho ruido, las labores de eliminación de ruido no se pueden atener a ningún tipo de conocimiento sobre este. Para reducir el ruido en las señales de densidad, se ha hecho uso de filtros de Chebyshev y de la sustracción espectral (método ideado originalmente para la limpieza de ruido en señales de voz). Entre estos dos métodos, el último es con el que se han obtenido mejores resultados, pues consigue mejorar sustancialmente la presencia de señal frente al ruido, así como la detección de los picos existentes en las señales. Todo esto requiere de cierto conocimiento del mundo del tratamiento de señales, por ello se comienza exponiendo la serie de Fourier y su convergencia, y cómo de ella se deriva la transformada de Fourier. Así mismo también se explica cómo interpretar el dominio frecuencial que se obtiene con la transformada de Fourier, y cómo obtener su versión discreta.