Las señales reales tienen estructura geométrica subyacente.
La Ontología Cíclica Topo-Holográfica (OCTH) establece que toda señal física puede ser descrita por un parámetro de "masa" fundamental y relaciones geométricas entre sus componentes. VMS operacionaliza ese principio para separación de fuentes y análisis.
Coherencia geométrica
El motor identifica componentes de la señal que respetan las relaciones geométricas del patrón activo (hexagonal, áureo, harmónico, octavo) y los separa de los que no.
Parámetro de masa
Cada señal tiene un parámetro intrínseco que determina la escala geométrica de análisis. VMS lo estima automáticamente y lo usa como base para las máscaras de procesamiento.
Validación externa
Significancia estadística en análisis de datos LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory). Las relaciones geométricas hexagonales identificadas por VMS aparecen con 3.4 sigma de relevancia en las señales de ondas gravitacionales.
Cuatro modos de coherencia.
Cada modo activa un conjunto diferente de relaciones de frecuencia. El modo hexagonal es el validado experimentalmente y el default.
| Patrón | Ratios | Aplicación principal | Estado |
|---|---|---|---|
| Hexagonal | 1 : √3 : 2 : √7 | Default — señales físicas y acústicas | LIGO-validado |
| Harmónico | 1 : 2 : 3 : 4 ... | Señales musicales y acústicas | Validación |
| Áureo | φ-based ratios | Series temporales financieras y naturales | Validación |
| Octavo | 2ⁿ | Sistemas digitales | Prototipo |
Procesamiento multi-dominio.
Denoising de audio
Separación de señal útil y ruido usando máscaras de coherencia geométrica. Sin modelos entrenados en datos de terceros.
Separación de stems
Extracción de componentes de mezclas de audio (voz, instrumentos, ambiente) basada en diferencias de masa geométrica.
Procesamiento de video
Aplicación de las mismas máscaras al dominio temporal de señales de video para reducción de ruido y separación de capas.
Series temporales
Análisis de series financieras, sísmicas y científicas. Identificación de componentes coherentes vs. ruido estocástico.
Señales físicas
Procesamiento de señales de instrumentación científica. El caso LIGO es el caso de validación de referencia.
Pipeline por lotes
CLI Python para procesamiento batch de colecciones completas. Integración con cualquier pipeline de datos existente.
Arquitectura
| Lenguaje | Python + Rust (PyO3 bindings) |
| Core engine | vms-rs (Rust) |
| GUI | vms-gui (egui/eframe) |
| CLI | vms-app (Rust nativo) |
| DSP | SciRS: signal, fft, acoustics (vendorizado) |
| Dominio audio | Denoising, stem separation |
| Dominio video | Procesamiento temporal de fotogramas |
| Dominio financiero | Series temporales, análisis de componentes |
| Interfaces | CLI Python · GUI desktop · API PyO3 |
OCTH — Ontología Cíclica Topo-Holográfica
Fundamento matemático del parámetro de masa, patrones de coherencia geométrica y validación con datos LIGO publicados en research.avermex.com.
Disponible para evaluación técnica.
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