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Se presenta un estudio de diferentes técnicas de análisis estadístico de señales, en el marco de la astronomía de series temporales, para la detección de eventos variables en imágenes de gran campo. Se implementan algoritmos de búsqueda de eventos astronómicos transitorios, mediante el desarrollo de seis técnicas diferentes aplicadas a curvas de luz de fotometría de apertura. Con el objetivo de cuantificar la capacidad de los mismos para detectar eventos transitorios, se realizan simulaciones MonteCarlo de imágenes con objectos variables correspondientes al fenómeno de Kilonova, en galaxias bajo diversas configuraciones observacionales. Las simulaciones se realizan incluyendo diversas fuentes de ruido y vicios observacionales. El estudio de la detectabilidad en el espacio de par´ametros permite sugerir estrategias para la detecci´on temprana de eventos Kilonova en imágenes. Se reporta una figura de m´erito inicial para la perfomance de diferentes técnicas de detección de eventos variables.

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