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‣ Avaliação do método Wavelet-Galerkin multi-malha para caracterização das propriedades de petróleo e subprodutos.; Wavelet-Galerkin multigrid method's evaluation for characterization of the properties of petroleum and subproducts.

Carranza Oropeza, María Verónica
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 22/02/2007 Português
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Atualmente, restrições ambientais impostas à industria de refino de petróleo estão fazendo com que se procure otimizar os seus processos. Uma das maneiras de se alcançar este objetivo é através da melhoria dos métodos analíticos de caracterização e dos métodos de representação, cuja finalidade é permitir maior precisão na simulação. O método mais comum de representação através de pseudocomponentes, apresenta algumas desvantagens, as quais não permitem precisão adequada em determinadas situações. Uma nova metodologia apresentada neste trabalho, que permite superar essas desvantagens foi aplicada em um exemplo de flash de petróleo. Esta metodologia envolve varias etapas: a implementação dos algoritmos necessários à representação das composições da mistura por funções de distribuição contínua e sua aproximação por funções wavelets, e a simplificação do modelo flash com a discretização "Wavelet-Galerkin" e sua resolução através de um enfoque multi-malha adaptativo. Neste contexo, na primeira etapa da tese foram apresentados diferentes aspectos relacionados ao processo complexo de caracterização de petróleos, que consideram sua importância tanto econômica quanto tecnológica. Mostraram-se também...

‣ O uso de wavelets em processos de longa dependência

Silveira, Alexsander da
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: application/pdf
Português
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‣ O uso de wavalets em processos de longa dependência

Poli, Renato Espírito Basso; Silva, Eduardo F. da; Lopes, Silvia Regina Costa
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência Formato: application/pdf
Português
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‣ Desconvolução não-parametrica aplicada a modelos de volatilidade estocastica

Tatiana Andrea Benaglia
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em //2004 Português
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Não informado.; Not informed.

‣ Sistema computacional automatizado para a identificação e contagem de eventos epileptiformes em sinais de eletroencefalografia de longa duração

Scolaro, Geovani Rodrigo
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 195 p.| il., tabs., grafs.
Português
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Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2014; Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um sistema automatizado para a identificação e contagem de eventos epileptiformes em sinais de eletroencefalografia (EEG) do tipo interictal e de longo termo. Como diferencial este trabalho propôs a utilização da transformada wavelet como um filtro específico para atenuar oscilações de baixa frequência que a atividade de fundo do EEG apresenta, bem como, outras interferências de alta frequência presentes nos sinais de EEG. Foram utilizadas combinações de sinais decompostos e reconstruídos, através das aproximações que a transformada wavelet disponibiliza. O filtro desenvolvido utiliza a função wavelet Db4, como função base para o filtro. Foi proposta uma faixa específica de trabalho para a localização dos eventos epileptiformes entre 5 e 25 Hz. Após o processamento pelo filtro wavelet, os picos dos eventos epileptiformes tem uma amplitude relativamente alta, em relação à atividade normal de fundo do EEG. Dessa forma, a metodologia baseia-se na localização dos picos dos eventos epileptiformes, através do pré-processamento dos sinais de EEG. Depois de processados...

‣ Comparação de técnicas de medição de potência reativa sob condições não-senoidais com ênfase na transformada Wavelet; Comparison of reactive power measurement techniques under non-sinusoidal conditions focused on wavelet transform

Vieira, Daniel
Fonte: Universidade de Brasília Publicador: Universidade de Brasília
Tipo: Dissertação
Português
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012.; A medição eletrônica de potência em sistemas elétricos nos quais a tensão ou corrente sejam distorcidas pode apresentar sérias discrepâncias entre os valores medidos e aqueles definidos teoricamente. Esse cenário se agrava quando se trata da obtenção dos valores de potência reativa, tanto pelo fato de as definições teóricas ainda não estarem completamente consolidadas, quanto devido à inexatidão dos medidores eletrônicos para exibir valores coerentes com a realidade. Nesse contexto, este trabalho faz uma análise das técnicas de medição para faturamento de potência reativa em instalações de baixa tensão com grandes distorções harmônicas. Primeiramente, apresentam-se as definições de potência sob condições não-senoidais e os problemas atrelados a essas acepções e, em seguida, são analisados e comparados seis métodos de medição: técnica do triângulo de potências, deslocamento de 90°, integração da tensão, derivação da tensão, transformada de Fourier e, por fim, a transformada wavelet, para a qual é dada especial atenção. Utilizando-se algoritmos dessas técnicas de medição implementados computacionalmente...

‣ On the convergence of derivatives of B-splines to derivatives of the Gaussian function

Brinks,Ralph
Fonte: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional Publicador: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2008 Português
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In 1992 Unser and colleagues proved that the sequence of normalized and scaled B-splines Bm tends to the Gaussian function as the order m increases, [1]. In this article the result of Unser et al. is extended to the derivatives of the B-splines. As a consequence, a certain sequence of wavelets defined by B-splines, tends to the famous Mexican hat wavelet. Another consequence can be observed in the continuous wavelet transform (CWT) of a function analyzed with different B-spline wavelets.

‣ Wavelets biortogonais

Domingues,Margarete Oliveira; Kaibara,Magda Kimico
Fonte: Sociedade Brasileira de Física Publicador: Sociedade Brasileira de Física
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2012 Português
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A transformada wavelet biortogonal e as bases wavelet são uma poderosa ferramenta para análise de dados multiescala, que tem vastas aplicações na física, matemática, computação e tecnologias. A teoria wavelet é construída, não apenas com o uso de uma nova e brilhante ideia, mas pela sinergia de conceitos e necessidades que já existiam a algum tempo em diferentes áreas do conhecimento científico. Dessa forma, neste artigo, apresenta-se conceitos e exemplos de técnicas wavelets biortogonais que podem ser de grande interesse para vários tipos de estudos da comunidade física brasileira, servindo igualmente a outras áreas correlatas. Este texto destina-se, em especial, a pesquisadores, professores e estudantes de pós-graduação, com possibilidades de atender, ainda, estudantes do último ano de graduação.

‣ Wavelets e componentes principais no pré-processamento de padrões de treinamento de redes neurais artificiais.

BIONDI NETO, L.; MOUTINHO, A. M.; MELLO, J. C. C. B. S. DE; GOMES, E. G.
Fonte: In: CONGRESSO NACIONAL DE MATEMÁTICA APLICADA E COMPUTACIONAL, 25., 2002, Nova Friburgo. Resumos... Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2002. Publicador: In: CONGRESSO NACIONAL DE MATEMÁTICA APLICADA E COMPUTACIONAL, 25., 2002, Nova Friburgo. Resumos... Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, 2002.
Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 56.
Português
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2002

‣ Classification of events in distribution networks using autonomous neural models

Lazzaretti, Andre Eugênio; Ferreira, Vitor Hugo; Vieira Neto, Hugo; Riella, Rodrigo Jardim; Omori, Julio Shigeaki
Fonte: International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems; Curitiba Publicador: International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems; Curitiba
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Português
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This paper presents a method for automatic classification of faults and events related to quality of service in electricity distribution networks. The method consists in preprocessing event oscillographies using the wavelet transform and then classifying them using autonomous neural models. In the preprocessing stage, the energy present in each sub-band of the wavelet domain is computed in order to compose input feature vectors for the classification stage. The classifiers investigated are based in Multi-Layer Perceptron (MLP) feed-forward artificial neural networks and Support Vector Machines (SVM), which automatically promote input selection and structure complexity control simultaneously. Experiments using simulated data show promising results for the proposed application.; 5000

‣ Autonomous neural models for the classification of events in power distribution networks

Lazzaretti, Andre Eugênio; Ferreira, Vitor Hugo; Vieira Neto, Hugo; Riella, Rodrigo Jardim; Omori, Julio Shigeaki
Fonte: Journal of Control, Automation and Electrical Systems; Curitiba Publicador: Journal of Control, Automation and Electrical Systems; Curitiba
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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This paper presents a method for automatic classification of faults and transients in power distribution networks, based on voltage oscillographies of the distribution networks feeders. For signal preprocessing, the discrete wavelet transform was used with the performances of several families of wavelet functions being compared. In the classification stage, three neural models were assessed: multilayer perceptrons, radial basis function networks, and support vector machines. The models were trained autonomously, i.e., using automatic model selection and complexity control. Promising results were obtained using a set of simulations generated using the Alternative Transients Program (ATP). Initial results obtained for real data acquired from a set of oscillograph loggers installed in a distribution network are also presented.; 5000

‣ Detecção de fadiga neuromuscular em pessoas com lesão medular completa utilizando transformada wavelet

Krueger, Eddy
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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Introduction: People with spinal cord injury (SCI) may have the paralyzed muscles activated through functional electrical stimulation (FES) on neural pathways present below the skin. These electrical stimulations are important to restore the neuromuscular trophism or during the movement control using neural prostheses. However, prolonged FES application causes fatigue, which decreases the contraction strength, mainly due the neuromuscular hypotrophy in this population. The acquisition of myofibers’ vibration is recognized by mechanomyography (MMG) system and does not suffer electrical interference from the FES system. Objective: To characterize the rectus femoris muscle vibration during electrically evoked neuromuscular fatigue protocol in complete spinal cord injury subjects. Methods: As sample, 24 limbs (right and left) from 15 male participants (age: 27±5 y.o.) and ranked as A and B according to American Spinal Injury Impairment Scale) were selected. An electrical stimulator operating as voltage source, specially developed for research, was configured as: pulse frequency set to 1 kHz (20% duty cycle) and burst (modulating) frequency set to 70 Hz (20% active period). The triaxial [X (transverse), Y (longitudinal) and Z (perpendicular)] MMG signal of rectus femoris muscle was processed with a third-order 5-50 Hz bandpass Butterworth filter. A load cell was used to register the force. The stimulator output voltage was increased (~3 V/s to avoid motoneuron adaptation/habituation) until the maximal electrically-evoked extension (MEEE) of the knee joint. After the load cell placement...

‣ Segmentação, classificação e detecção de novas classes de eventos em oscilografias de redes de distribuição de energia elétrica

Lazzaretti, André Eugenio
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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This work presents new approaches for two of the fundamental steps in automatic waveform analysis in electrical distribution systems: transient time detection and its classification. Two datasets were used to compare and validate the proposed methods. The first is composed by simulated waveforms, by using the Alternative Transient Program, while the second is formed by real data from a monitoring system developed for overhead distribution power lines. The real data present a set of relevant events for the analysis proposed here, mainly due to the variety of events, including lightning-related transients. Regarding transient detection (waveform segmentation), the experiments involve usual segmentation methods, such as Kalman filtering, standard Discrete Wavelet Transform, and autoregressive models, besides two new techniques based on the Teager Energy Operator and Support Vector Data Description. The results obtained on both simulated and real world data demonstrate that the method based on Support Vector Data Description outperforms other methods in the transient identification task. Regarding the automatic waveform classification, a new approach including the detection of classes not defined in the training stage (called novelties) is presented. Also...

‣ Classificação de falhas em maquinas eletricas usando redes neurais, modelos wavelet e medidas de informação

Silva, Lyvia Regina Biagi
Fonte: Cornelio Procopio Publicador: Cornelio Procopio
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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This work presents a methodology for diagnosis and classification of faults in three-phase induction motors connected directly to the power grid. The proposed method is based on the analysis of the stator current signals, with and without the presence of faults in the bearings, stator and rotor. These faults cause the presence of specific frequency components that are related to the machine rotational speed. The signals were analyzed using wavelet-packet decomposition, which allows a multiresolution evaluation of the signals. Using this decomposition, we estimated some predictability measures, such as relative entropy, predictive power and normalized error variance, obtained with the predictability component analysis. With this measures, we verified which were the most predictable components. In this work, normalized error variance and the predictive power were used as inputs to three topologies of artificial neural networks used as classifiers: multilayer perceptron, radial basis function and Kohonen self-organizing maps. We tested six different input vectors to the artificial neural networks, in which we vary the predictability measures and the number of elements of the vectors. The studies were performed considering samples of signals from different motors...

‣ Biospeckle PIV (Particle Image Velocimetry) para analisar escoamento de fluidos; Biospeckle PIV (Particle Image Velocimetry) for analysing fluid flow

Fonte: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; DEG - Programa de Pós-graduação; UFLA; BRASIL Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS; DEG - Programa de Pós-graduação; UFLA; BRASIL
Tipo: Dissertação
Português
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‣ Transformada wavelet aplicada a análise de falhas em rolamentos; Wavelet transform applied on bearing's fault detection

Thiago Augusto Bento da Silva Camargo
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 21/07/2011 Português
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Neste trabalho, foram feitas avaliações da utilização da transformada wavelet aplicada, principalmente, na identificação de falhas em rolamentos de esferas com contato angular. Como essa transformada pode ser comparada a transformada de Fourier, foi feito, primeiramente, um estudo comparativo entre a transformada wavelet contínua e a transformada de Fourier com sinais variantes no tempo. Posterior a essa avaliação, a transformada Wavelet discreta foi aplicada em diferentes métodos de identificação de presença de falhas em rolamentos como os métodos da porcentagem de energia, contagem de WZC (Wavelet Zero Crossing) e distancia euclidiana avaliados comparativamente entre sinais simulados de rolamento considerado bom e outro considerado ruim, para cada banda de freqüência. E, em seguida, a transformada wavelet contínua foi comparada através da avaliação dos resultados da identificação de origem de falhas pelo método do envelope, sendo utilizada como filtro em substituição ao filtro passa banda de Butterworth comumente utilizado. Os resultados mostraram que a transformada Wavelet consegue identificar a variação de freqüência em sinais variantes no tempo e a transformada de Fourier não. Os métodos que utilizaram a transformada wavelet discreta puderam fazer a identificação positiva da presença de falha em rolamentos...

‣ Uma proposta imuno-inspirada para segmentação de imagens com texturas usando transformada wavelet packet; An immune-inspired proposal for textured image segmentation using wavelet packet transform

Karinne Saraiva da Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 14/04/2010 Português
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Segmentação de texturas é um ponto crucial em muitas aplicações da área de visão computacional e processamento digital de imagens. Muitas são as aplicações que utilizam imagens com texturas, como: sensoriamento remoto, análise de imagens médicas, inspeção industrial, etc. Para análise de texturas, é essencial o uso de um extrator de características capaz de representar bem cada textura presente na imagem. A transformada wavelet packet fornece a caracterização necessária para discriminação de texturas, oferecendo também uma representação multi-escala, ferramenta muito importante na análise de texturas. Outro ponto importante neste trabalho, é o fato da metodologia aqui proposta ser não supervisionada. Para tal, é utilizado o algoritmo de clusterização ARIA, que determina automaticamente o número de clusters presentes no conjunto de dados. A eficiência do método desenvolvido é comprovada aplicando-o em diversas imagens, como: mosaicos de Brodatz, imagens naturais, imagens médicas e outras aplicações; Texture segmentation is a crucial aspect in many computer vision and digital image processing applications. Several of these applications use texture images, such as remote sensing, medical image analysis...

‣ Multi-marcação de vídeo baseada em marca d'água LWT-SVD usando abordagem lateral

Fung, Charles Way Hun
Fonte: Curitiba Publicador: Curitiba
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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Digital videos have become the most used way to communicate, however these data are easily copied and distributed. That happen due the growing number of tools that are create with this goal, causing breach of copyright and illegal distribution of content. The most studied solution that can solve this problem are the digital watermarks that provide security like authentication and tamper detection. In this work, we developed a new method of embedding and extracting watermarks in a video using a process called side view. This process allows watermark a block of frames. The several watermarks embedded can be used like redundance to grow the robustness of the method against attacks. The tests followed the standard benchmarks Vidmark and Stirmark that show the performance of the method in keep the watermark even after attacks.; CAPES; Vídeos digitais se tornaram uma forma de comunicação altamente utilizada na rede, entretanto estes dados são facilmente copiados e distribuídos. Isto se deve ao crescente número de ferramentas que surgiram com este objetivo, causando quebra dos direitos autorais e distribuição ilegal de conteúdo. A solução mais estudada para este problema são as marcas d'água digitais, que provêm segurança em forma de autenticação e verificação de violação. Neste trabalho...

‣ Geometric Methods in Wavelet Theory

Cabrelli,C.; Molter,U.
Fonte: Revista de la Unión Matemática Argentina Publicador: Revista de la Unión Matemática Argentina
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2005 Português
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In this paper we present an overview of how geometric methods can be successfully used to solve problems in Analysis. We will focus on self-similar objects and use their structure to construct frames, Riesz bases and wavelet bases in with a single generator function. Further, we show that the generating functions for these systems are dense in .

‣ Algoritmo conjunto Kalman-Haar aplicado al procesamiento de señales

Viegener,Alejandro; Sirne,Ricardo O; P. Serrano,Eduardo; Fabio,Marcela; D’Attellis,Carlos E
Fonte: Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones Publicador: Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2012 Português
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En el marco del análisis de señales perturbadas por ruido, en esta presentación proponemos una metodología de trabajo orientada a aprovechar la estimación óptima del filtrado de Kalman, combinándola con la caracterización que se logra aplicando un análisis de multirresolución (AMR) mediante onditas (wavelets). Desde el punto de vista del filtrado de Kalman este procedimiento mixto es cuasi óptimo, sin embargo la modificación que se introduce permite la aplicación simultánea de un esquema de eliminación de ruido con wavelets; con esto disminuye el costo computacional de aplicar ambos procedimientos por separado. Nuestra propuesta consiste en procesar la señal por intervalos sucesivos no solapados, combinando el proceso de cálculo para el filtrado óptimo con un AMR usando la ondita de Haar. El método aprovecha la utilización conjunta de ambas herramientas (Kalman-Haar) y está exento de problemas de borde relacionados con la segmentación de la señal