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🔬 [Nombre del Proyecto / Herramienta]

Una oración corta que describa el proyecto y para qué sirve. Ej: "Librería en Python para el filtrado en tiempo real de señales EEG"

📌 Estado del Proyecto

Note

Borra esta nota y deja únicamente UNA de las dos opciones siguientes, dependiendo de la fase de tu investigación.

OPCIÓN A (Tesis/Investigación en curso):

🚧 Investigación Activa: Este repositorio contiene artefactos y código de una tesis o investigación en curso. El código es público por principios de ciencia abierta, pero actualmente no aceptamos Pull Requests con nuevas funcionalidades, ya que podrían alterar los resultados de la evaluación. Si detectas un bug crítico, por favor abre un Issue o revisa nuestra Guía de Contribución.

OPCIÓN B (Finalizado/Open Source):

🌐 Open Source: La investigación principal asociada a este repositorio ha concluido o el proyecto es una herramienta general del laboratorio. Aceptamos y agradecemos contribuciones de todo tipo (features, bugfixes, documentación). Por favor, lee nuestra Guía de Contribución antes de proponer cambios.

📖 Descripción y Contexto Académico

Explica en 2 o 3 párrafos qué problema científico o técnico resuelve este proyecto. Si este repositorio está asociado a un paper publicado o a una tesis, incluye la cita o el enlace aquí.

Características principales:

  • Característica 1 (ej. Procesamiento en paralelo)
  • Característica 2 (ej. Compatible con formato EDF+)

⚙️ Instalación y Uso

Prerrequisitos

  • Python 3.10+
  • Poetry (Recomendado para la gestión del entorno)

Instalación

Clona el repositorio e instala las dependencias:

git clone [https://github.com/tu-organizacion/tu-repo.git](https://github.com/tu-organizacion/tu-repo.git)
cd tu-repo
poetry install

Ejemplo rápido de uso

Proporciona un bloque de código pequeño que muestre cómo ejecutar o importar tu proyecto. Si es una herramienta gráfica, explica el comando para iniciarla.

from tu_paquete import procesador

# Ejemplo de código que el usuario puede copiar, pegar y ver funcionar
datos_limpios = procesador.filtrar_ruido("datos_crudos.csv")
print("Procesamiento exitoso")

🧪 Pruebas (Testing)

Este proyecto utiliza pytest para asegurar la calidad del código. Para ejecutar la suite de pruebas localmente:

poetry run pytest tests/

🤝 Contribuciones

Este laboratorio sigue estrictos estándares de colaboración para mantener la calidad de nuestras investigaciones.

Si deseas aportar a este proyecto, por favor revisa nuestros lineamientos globales antes de abrir un Issue o Pull Request:

  1. [Guía de Contribución General (CONTRIBUTING)](ENLACE A CONTRIBUTING DE LA ORGANIZACIÓN)
  2. [Reglas de Pull Requests](ENLACE A PR_RULES DE LA ORGANIZACIÓN)

📜 Licencia y Citación

Este proyecto está bajo la licencia [Nombre de Licencia, ej. MIT / GPLv3].

Si utilizas este código para tu propia investigación, por favor cítanos:

@misc{tu_apellido2026,
  author = {Tu Nombre y Colaboradores},
  title = {Título de tu proyecto},
  year = {2026},
  publisher = {GitHub},
  journal = {Repositorio de GitHub},
  howpublished = {\url{[https://github.com/tu-organizacion/tu-repo](https://github.com/tu-organizacion/tu-repo)}}
}