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‣ Estudo e avaliação de técnicas de processamento do sinal mioelétrico para o controle de sistemas de reabilitação.; Study and evaluation of techniques for myoelectric signal processing to control rehabilitation systems.

Ortolan, Rodrigo Lício
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 05/04/2002 Português
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57.587295%
Este trabalho tem a finalidade de analisar algumas técnicas de processamento do sinal mioelétrico, de forma a possibilitar uma posterior implementação de um circuito, que reconheça este sinal e apresente como saída um sinal de controle a ser utilizado em sistemas de reabilitação. Foram simuladas e avaliadas três técnicas de filtragem para o sinal mioelétrico, a fim de atenuar a interferência dos principais ruídos que corrompem este sinal. As técnicas avaliadas foram: filtragem digital clássica; cancelamento de ruído adaptativo e reconstrução do sinal por meio das componentes obtidas pela transformada wavelet. Também foi implementado e analisado um sistema simplificado de reconhecimento dos padrões para este sinal, realizado por meio de uma rede neural artificial, em que foi aplicado em sua entrada o próprio sinal mioelétrico e não suas características obtidas por processamentos matemáticos. Diante dos resultados obtidos os canceladores de ruído adaptativos apresentaram melhores resultados com relação às outras técnicas de filtragem. Apesar de não ter sido adequada para a filtragem, a transformada wavelet mostrou-se uma poderosa ferramenta de análise de sinais, em virtude da sua característica multiresolução. A técnica utilizada para reconhecer os padrões do sinal mostrou bons resultados com os sinais analisados.; This work has the purpose to analyze some techniques for myoelectric signal processing...

‣ "Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets" ; "Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis

Castañon, Cesar Armando Beltran
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 28/02/2003 Português
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58.58639%
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ "Novos metodos em processamento de sinais cerebrais: aplicações em eletroencefalografia e ressonância magnética funcional".

Tedeschi, Walfred
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 26/03/2004 Português
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Muito embora a eletroencefalografia continue sendo amplamente empregada no estudo e diagnóstico da epilepsia, as imagens funcionais de ressonância magnética tornaram-se uma das principais ferramentas de acesso não invasivo às funções normais do cérebro. Atualmente, é uma realidade clínica a aplicação dessas técnicas para o mapeamento pré-cirúrgico e também nos estudos básicos em neurociência. Entretanto, em muitos casos é necessário um estudo combinado dessas duas técnicas. De um modo geral os sinais obtidos em experimentos de ressonância magnética funcional (fMRI) devem ser processados a fim de revelar o mapa de ativação, relativo ao estímulo aplicado. Entretanto até a presente data não há um método consensual para a análise dos sinais de fMRI. Nesse sentido, apresentamos nesse trabalho dois novos métodos para a análise de sinais de fMRI baseados em conceitos de teoria de informação utilizando a entropia de Tsallis. O primeiro método consiste em uma alternativa para análise de fMRI obtida através de paradigmas evento-relacionados, sem que a forma da resposta ao estímulo seja levada em conta. Utilizando a teoria de informação, consideramos a evolução temporal da entropia do sinal sem realizar nenhuma hipótese sobre a forma da função de resposta. O método se mostrou capaz de discriminar regiões ativas e não ativas em paradigmas motores e visuais. Através de simulações...

‣ Utilização da transformada Wavelet para caracterização de distúrbios na qualidade da energia elétrica; Use of the Wavelet transform for the characterization of disturbances in the power quality

Delmont Filho, Odilon
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 22/09/2003 Português
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Este trabalho apresenta um estudo sobre transformada Wavelet aplicada à qualidade da energia elétrica com o intuito de detectar, localizar e classificar eventuais distúrbios que ocorrem no sistema elétrico. Inicialmente é apresentada uma introdução sobre qualidade da energia, mostrando fatos, evoluções e explicando o conceito dos principais fenômenos que interferem na qualidade da energia do sistema elétrico brasileiro, devido, principalmente, à grande demanda de aparelhos eletrônicos produzidos atualmente. Em seguida é mostrada uma revisão dos principais métodos e modelos aplicados atualmente no mundo a respeito do assunto. A transformada Wavelet vem como uma grande ajuda nesta área de análise de sinais, já que é capaz de extrair simultaneamente informações de tempo e freqüência, diferentemente da transformada de Fourier. A simulação dos diversos distúrbios ocorridos no sistema foi realizada através do software ATP (Alternative Transients Program), cujas características seguem corretamente um sistema de distribuição real da concessionária CPFL. Os distúrbios de tensão gerados e analisados foram detectados e localizados através da técnica de Análise Multiresolução e, posteriormente, classificados...

‣ Extração de características de imagens de faces humanas através de wavelets, PCA e IMPCA; Features extraction of human faces images through wavelets, PCA and IMPCA

Bianchi, Marcelo Franceschi de
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 10/04/2006 Português
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Reconhecimento de padrões em imagens é uma área de grande interesse no mundo científico. Os chamados métodos de extração de características, possuem as habilidades de extrair características das imagens e também de reduzir a dimensionalidade dos dados gerando assim o chamado vetor de características. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema de reconhecimento de imagens de faces humanas é pesquisar em um banco de imagens, a imagem mais similar à imagem de consulta, de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado para a geração de vetores de características para um sistema de reconhecimento de imagens, considerando bancos de imagens de faces humanas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor n-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem propicia vantagens ao processo de reconhecimento de imagens, pela redução da dimensionalidade dos dados. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema de reconhecimento de imagens de faces humanas é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é a sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. As wavelets diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ Um algoritmo para detecção, localização e classificação de distúrbios na qualidade da energia elétrica utilizando a transformada wavelet; Detection, localization and classification algorithm for power quality disturbances using wavelet transform

Delmont Filho, Odilon
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 07/05/2007 Português
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A Qualidade da energia elétrica é caracterizada pela disponibilidade da energia através de uma forma de onda senoidal pura, sem alterações na amplitude e freqüência. No entanto situações transitórias em sistemas de potência são comuns e estas podem provocar inúmeras interferências indesejáveis. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver um algoritmo para detectar, localizar no tempo e classificar diversos distúrbios que ocorrem no sistema elétrico através da aplicação da transformada wavelet (TW). Foi realizado um estudo teórico desde a origem até os recentes avanços sobre a TW. Para a detecção e localização no tempo foi utilizada apenas a TW. Com relação à classificação foram comparadas três ferramentas matemáticas: TW, TRF (Transformada Rápida de Fourier) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Através do software ATP (Alternative Transients Program) foi modelado um sistema de distribuição, cujas características seguem um sistema real. Todos os distúrbios de tensão gerados e analisados puderam ser detectados e localizados no tempo através da técnica de análise multiresolução. Em relação à classificação, foi realizada uma comparação entre a TW, a TRF e RNA com resultados satisfatórios...

‣ Análise de distúrbios relacionados com a qualidade da energia elétrica utilizando a transformada Wavelet; Analysis of power quality disturbances using Wavelet transform

Arruda, Elcio Franklin de
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 07/04/2003 Português
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78.9466%
O presente trabalho visa a utilização da transformada Wavelet no monitoramento do sistema elétrico no que diz respeito a problemas de qualidade da energia com o intuito de detectar, localizar e classificar os mesmos. A transformada Wavelet tem surgido na literatura como uma nova ferramenta para análise de sinais, utilizando funções chamadas Wavelet mãe para mapear sinais em seu domínio, fornecendo informações simultâneas nos domínios tempo e freqüência. A transformada Wavelet é realizada através de filtros decompondo-se um dado sinal em análise multiresolução. Por esta, obtém-se a detecção e a localização de distúrbios relacionados com a qualidade da energia decompondo-se o sinal em dois outros que representam uma versão de detalhes (correspondente as altas freqüências do sinal) e uma versão de aproximação (correspondente as baixas freqüências do sinal). A versão de aproximação é novamente decomposta obtendo-se novos sinais de detalhes e aproximações e assim sucessivamente. Sendo assim, os distúrbios podem ser detectados e localizados no tempo em função do seu conteúdo de freqüência. Estas informações fornecem também características únicas pertinentes a cada distúrbio, permitindo classificá-los. Desta forma...

‣ Estruturas de memória longa em variáveis econômicas : da análise de integração e co-integração fracionária à análise de ondaletas; Long memory structures in economic variables

Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 09/04/2008 Português
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Os modelos ARFIMA de memória longa mostraram-se nesse trabalho mais versáteis à análise da persistência em séries temporais em comparação aos modelos ARIMA. As funções impulso-resposta dos modelos de integração fracionária indicam que essa classe de modelos capta mais adequadamente as informações contidas nas baixas freqüências das séries e, portanto, estes modelos são mais capacitados para avaliar como os choques econômicos são acomodados no médio e longo prazo. Os estudos simulatórios mostraram que os testes de raiz unitária aplicados a processos com memória longa possuem baixo poder, e que os estimadores por máxima verossimilhança e os baseados no espectro de ondaletas são eficientes para estimar o parâmetro de integração fracionária. Os estudos empíricos encontraram componentes altamente persistentes nas séries brasileiras do produto, desemprego e consumo. A análise de co-integração fracionária refutou os resultados do arcabouço I(1)-I(0) que sugerem a não co-integração entre as séries consumo das famílias e renda disponível. A variabilidade relativa dessas séries foi analisada por meio da análise em multiresolução de ondaletas. Concluiu-se que, nas baixas escalas, a variabilidade entre as séries varia em função da escala temporal envolvida. A doutrina da paridade do poder de compra com dados brasileiros foi revisitada por meio da análise de co-integração fracionária.; The long-memory ARFIMA models proved to be more versatile in this study to the analysis of endurance in time series compare to the ARIMA models. The impulse-response functions of the fractionally integrated models indicate that this class of models more adequately gathers the data enclosed in the low frequencies of the series and thus these models are more befitted to evaluate how economic shocks are settled in the medium and long terms. Simulation studies unveiled that the unit root tests applied to long-memory processes have low power...

‣ Método de reconhecimento da marcha humana por meio da fusão das características do movimento global; Recognition method of human gait by fusion of features of the global movement

Arantes, Milene
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/04/2010 Português
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57.7714%
Este trabalho propõe um novo enfoque em visão computacional aplicado a sequências de vídeo, de pessoas em movimento, para reconhecê-las por meio da marcha. O movimento humano carrega diferentes informações, considerando-se diferentes maneiras de analisá-lo. O esqueleto carrega as informações do movimento global de articulações do corpo humano e como se comportam durante a caminhada e a silhueta carreia informações referentes ao comportamento global do contorno do corpo humano. Além disso, imagens binárias e em escala de cinza possuem diferentes informações sobre o movimento humano. O método proposto considera o conjunto de frames segmentados de cada indivíduo como uma classe e cada frame como um objeto desta classe. A metodologia aplica o Modelo de Mistura de Gaussianas (GMM) para subtração de fundo, redução de escala realizada por meio de técnicas de multiresolução baseadas na Transformada Wavelet (TW) e a extração dos padrões por meio da Análise dos Componentes Principais (PCA). São propostos e ensaiados quatro novos modelos de captura de movimentos globais do corpo humano durante a marcha: o modelo Silhouette-Gray-Wavelet (SGW) captura o movimento baseado nas variações em nível de cinza; o modelo Silhouette-Binary-Wavelet (SBW) captura o movimento baseado nas informações binárias da silhueta; o modelo Silhouette-Edge-Wavelet (SEW) captura o movimento baseado nas informações contidas na borda das silhuetas e o modelo Silhouette-Skeleton-Wavelet (SSW) captura o movimento baseado do esqueleto humano. As taxas de classificações corretas obtidas separadamente a partir destes quatro diferentes modelos são então combinadas utilizando-se uma nova técnica de fusão. Os resultados demonstram excelente desempenho e mostraram a viabilidade para reconhecimento de pessoas.; This paper proposes a novel computer vision approach that processes video sequences of people walking and then recognises those people by their gait. Human motion carries different information that can be analysed in various ways. The skeleton carries motion information about human joints...

‣ Aplicação de wavelets na análise de gestos musicais em timbres de instrumentos acústicos tradicionais.; Wavelets application on the analysis of musical gestures in timbres of traditional acoustic instruments.

Faria, Regis Rossi Alves
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 11/09/1997 Português
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68.61517%
A expressividade é um elemento chave para o transporte de emoções em música, e seu modelamento, vital para a concepção de sistemas de síntese mais realistas. Gestos musicais executados durante a interpretação usualmente portam a informação responsável pela expressividade percebida, e podem ser rastreados por meio de padrões sônicos a eles associados em diversas escalas de resolução. Um conjunto relevante de gestos musicais expressivos foi estudado através de uma análise em multiresolução utilizando-se a transformada wavelet. A escolha deve-se principalmente à capacidade natural desta ferramenta em realizar análises de tempo-escala/frequência, e suas semelhanças com o processamento dos estágios primários do sistema auditivo. Vinte e sete eventos musicais foram capturados em interpretações de violino e flauta, e analisados com o objetivo de avaliar a aplicabilidade desta ferramenta na identificação e segregação de padrões sônicos associados a gestos musicais expressivos. Os algoritmos wavelet foram implementados na plataforma MATLAB utilizando-se bancos de filtros organizados em esquema piramidal. Rotinas para análises gráfica e sônica e uma interface ao usuário foram também implementadas. Verificou-se que as wavelets permitem a identificação de padrões sônicos associados a gestos expressivos exibindo diferentes propriedades em níveis diferentes da análise. A técnica mostrou-se útil para isolar ruídos oriundos de fontes diversas...

‣ Um metodo de compressão de audio baseado na codificação de Subbandas Wavelets

Guillermo Leopoldo Kemper Vasquez
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/02/2001 Português
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57.592153%
No presente trabalho propõe-se um método de codificação de áudio, baseado basicamente na quantização e codificação de subbandas wavelets. No início, realiza-se um detalhamento da Transformada de Wavelets, enfocando-se a mesma a partir dos conceitos da análise de multiresolução e sua relação com os processos de filtragem e decomposição em subbandas. Descreve-se também a chamada transformada de Wavelet Packets, na qual é baseado o formato de decomposição utilizado no processo de compressão. O codificador é formado também por um modelo psico-acústico, um algoritmo de alocação de bits, uma etapa de quantização escalar, uma etapa de quantização vetorial e uma etapa da codificação de entropia. O modelo psico-acústico e o algoritmo de alocação de bits são baseados parcialmente naqueles utilizados pelo codificador MPEG-1 nas Layers 1 e 2. O codificador utiliza um método de mapeamento que é proposto neste trabalho para se colocar os resultados do modelo no domínio das subbandas wavelets a fim de que os mesmos se tornem válidos para se determinar os quantizadores a serem utilizados na codificação das amostras subbandas. Por outro lado, propõe-se também um formato de quantização vetorial e de codificação de entropia adaptado ao comportamento do conjunto de amostras subbandas que formam a informação de áudio a ser armazenada ou transmitida. Usando-se essas técnicas de compressão...

‣ Aproximação de funções irregularmente amostradas com bases hierárquicas adaptativas de elementos tensoriais compactos; Sampled irregularly functions approximation with tensorial elements compacts adaptive hierarchical bases

Gilcélia Regiane de Souza
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 11/10/2013 Português
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57.76274%
Nesta tese, desenvolvemos algoritmos eficientes para a aproximação de funções que tem importantes detalhes de pequena escala confinados em pequenas região do domínio. Assumimos que a função objetivo é amostrada em um número finito de pontos dados, com densidade uniforme ou densidade não uniforme. Neste trabalho optamos por utilizar uma base multinível (ou multiresolução), em que os centros dos elementos em cada nível são um subconjunto de uma grade regular de centros, independentemente dos pontos de amostragem. As bases em questão têm estrutura multiescala semelhante à usada na análise wavelet em d dimensões. No entanto, os seus elementos são funções explícitas definidas pelo produto de d funções univariadas de suporte limitado (tais como pseudo-gaussianas modelada por polinômios truncados ou spline). Descrevemos um algoritmo incremental de aproximação, que procede do nível mais grosseiro para o mais detalhado, sendo que em cada nível são usados apenas os elementos da base localizados nas regiões onde a aproximação é ainda insuficientemente precisa. Em cada nível, usamos um processo iterativo com o método de mínimos quadrados que é projetado para ignorar dados discrepantes e detalhes que só podem ser aproximados em escalas menores.; I this thesis we develop efficient algorithms for the approximation of functions that have important small-scale details confined to small portions of their domain. We assume that the target function is sampled at a finite number of data points...

‣ Sistemas inteligentes e wavelets para previsão de vento e geração eólica

Bezerra de Oliveira, Josinaldo; Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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77.776543%
Vários estudos já comprovaram que o potencial eólico brasileiro, principalmente no nordeste, onde os ventos têm uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco, pode contribuir significativamente para o suprimento de energia elétrica. O aproveitamento deste potencial eólico aumentaria a capacidade de geração e a diversificação da matriz energética nacional e, consequentemente, diminuiria os riscos de desabastecimento de energia elétrica. Entretanto, o uso das forças dos ventos para produção de energia produz alguns inconvenientes, tais como, a incertezas na geração e a dificuldade no planejamento e operação do sistema elétrico. Portanto, é imprescindível à aplicação de ferramentas ou técnicas capazes de predizer a energia a ser fornecida por estas fontes. No Brasil, os investimentos em fontes alternativas iniciaram-se de forma tímida e tardia, inclusive em geração eólica. Do ponto de vista de modelos de previsões de ventos e geração eólica, isto não é diferente. Sendo assim, este trabalho propõe e desenvolve vários modelos de previsões a partir de técnicas de Redes Neurais Artificiais; Análise de Multiresolução de sinais usando Transformada Wavelet; e Modelos Estatísticos. Os modelos aqui propostos foram ajustados para realizar previsões com horizontes variáveis de até vinte e quatro horas. Estes serviram para uma análise comparativa através dos resultados encontrados durante os testes dos mesmos...

‣ Uma ferramenta para Análise Multiresolução de dados não regularmente amostrados

Medeiros, Luiz Paulo de Souza
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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58.906055%
Digital signal processing (DSP) aims to extract specific information from digital signals. Digital signals are, by definition, physical quantities represented by a sequence of discrete values and from these sequences it is possible to extract and analyze the desired information. The unevenly sampled data can not be properly analyzed using standard techniques of digital signal processing. This work aimed to adapt a technique of DSP, the multiresolution analysis, to analyze unevenly smapled data, to aid the studies in the CoRoT laboratory at UFRN. The process is based on re-indexing the wavelet transform to handle unevenly sampled data properly. The was efective presenting satisfactory results; Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; O processamento digital de sinais (PDS) tem como objetivo a extração de informações específicas a partir de sinais armazenados digitalmente. Os sinais digitais são, por definição, grandezas físicas representadas por uma sequência de valores discretos e é a partir dessas sequências de valores que é possível extrair e analisar as informações desejadas. Os sinais digitais não regularmente espaçados não são corretamente analisados utilizando as técnicas padrões do processamento digital de sinais. Neste trabalho teve-se o objetivo de adequar uma técnica de PDS...

‣ Estudo da transformada rápida wavelet e sua conexão com banco de filtros

Barbosa, Francisco Márcio
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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98.84048%
In this work we presented an exhibition of the mathematical theory of orthogonal compact support wavelets in the context of multiresoluction analysis. These are particularly attractive wavelets because they lead to a stable and very efficient algorithm, that is Fast Transform Wavelet (FWT). One of our objectives is to develop efficient algorithms for calculating the coefficients wavelet (FWT) through the pyramid algorithm of Mallat and to discuss his connection with filters Banks. We also studied the concept of multiresoluction analysis, that is the context in that wavelets can be understood and built naturally, taking an important step in the change from the Mathematical universe (Continuous Domain) for the Universe of the representation (Discret Domain); Neste trabalho apresentamos uma exposição da teoria matemática das wavelets ortogonais de suporte compacto no contexto de análise de multiresolução. Estas wavelets são particularmente atraentes porque conduzem a um algoritmo estável e muito eficiente, isto é, a Transformada Rápida Wavelet (FWT). Um dos nossos objetivos é desenvolver algoritmos eficientes para o calculo dos coeficientes wavelet (FWT) através do algoritmo pirâmidal de Mallat e discutir sua conexão com Banco de Filtros. Estudamos também o conceito de análise de multiresolução...

‣ Utilização da transformada de Wavelet para detectar variações anormais de freqüência em sistemas de geração distribuída; Use of wavelet transforms to detect abnormal frequency variation in distributed generation systems

Ferreira, Julio Cesar
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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67.588%
Esta dissertação foca a importância de registrar as variações eventuais de freqüência no Sistema Elétrico de Potência as quais podem ultrapassar os limites estabelecidos para sua operação normal. Isto pode acarretar sérios problemas no funcionamento de equipamentos sensíveis conectados a rede elétrica, tais como os turbo-geradores empregados em usinas termoelétricas. Para a supervisão da freqüência do sistema são utilizados relés de freqüência, os quais acionam os dispositivos de proteção quando são detectadas condições anormais. Neste contexto, os principais objetivos deste trabalho consistem em propor a implementação de um algoritmo capaz de detectar distúrbios na freqüência, caracterizados por situações de sub ou sobrefreqüência, e também quantizar o tempo em que o sistema esteve operando nestas condições. Para atingir este alvo foi empregada a técnica de wavelet de análise de multiresolução (AMR) para detecção dos distúrbios gerados. Os dados obtidos podem então ser tratados de modo a serem empregados para uma possível manutenção preditiva nas turbinas a vapor, visto que estas estão sujeitas a danos quando em prolongada operação sob condições anormais de freqüência. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT; This dissertation focuses the importance of registering eventual frequency variations in Electric Power System which may cross the established limits for normal operation. These can cause serious problems in the operation of sensitive equipments connected to the electric grid...

‣ Classificação de texturas com diferentes orientações baseada em descritores locais; Classification of texture with different orientations based on local descriptors

Chierici, Carlos Eduardo de Oliveira
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 25/09/2015 Português
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77.93367%
Diversas abordagens vêm sendo empregadas para a descrição de texturas, entre elas a teoria dos conjuntos fuzzy e lógica fuzzy. O Local Fuzzy Pattern (LFP) é um descritor de texturas diferente dos demais métodos baseados em sistemas fuzzy, por não utilizar regras linguísticas e sim números fuzzy que são usados na codificação de um padrão local de escala de cinza. Resultados anteriores indicaram o LFP como um descritor eficaz para a classificação de texturas a partir de amostras rotacionadas ou não. Este trabalho propõe uma análise mais abrangente sobre sua viabilidade para aplicação em cada um desses problemas, além de propor uma modificação a este descritor, adaptando-o para a captura de padrões em multiresolução, o Sampled LFP. A avaliação da performance do LFP e do Sampled LFP para o problema de classificação de texturas foi feita através da aplicação de uma série de testes envolvendo amostras de imagens rotacionadas ou não das bases de imagens Outex, álbum de Brodatz e VisTex, onde a sensibilidade obtida por esses descritores foi comparada com um descritor de referência, a variante do Local Binary Pattern (LBP) melhor indicada para o teste em execução. Os resultados apontaram o LFP como um descritor não indicado para aplicações que trabalhem exclusivamente com amostras não rotacionadas...

‣ Detecção computacional de assimetrias entre mamogramas; Computational detection of asymmetries between mammograms

Ferrari, Ricardo José
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/04/2002 Português
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58.52607%
Neste trabalho foram propostas técnicas para a segmentação automática de mamogramas e para a detecção de assimetrias entre mamogramas esquerdo e direito. A segmentação é realizada através de três técnicas computacionais para a identificação de três importantes regiões anatômicas nos mamogramas: borda da mama, músculo peitoral e disco fibro-glandular. O primeiro método focaliza a identificação da borda da mama através do uso de um modelo de contorno ativo especialmente projetado para esse propósito. Neste estágio, a borda da mama é automaticamente demarcada, todos os artefatos fora dessa região são eliminados, e a região de interesse usada para a detecção do músculo peitoral é definida. No próximo estágio, a borda do músculo peitoral é determinada usando uma técnica multiresolução baseada na representação Gabor wavelets. Finalmente, um modelo de densidades da mama, baseado no modelo da mistura finita de Gaussianas, é proposto para a representação de quatro categorias de tecidos mamários com diferentes densidades. O disco fibro-glandular é identificado através da aplicação de um limiar sob as classes de densidades determinadas no modelo. Os métodos propostos foram aplicados em 84 imagens de mamogramas de projeções médio-laterais oblíqüas da base de dados Mini-MIAS ("Mammographic Image Analysis Society"...

‣ Sistema auxiliar na análise de mamogramas digitais

Barros, Andrezza Cristina da Silva
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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87.96817%
This work proposes the development of a Computer System for Analysis of Mammograms SCAM, that aids the doctor specialist in the identification and analysis of existent lesions in digital mammograms. The computer system for digital mammograms processing will make use of a group of techniques of Digital Image Processing (DIP), with the purpose of aiding the medical professional to extract the information contained in the mammogram. This system possesses an interface of easy use for the user, allowing, starting from the supplied mammogram, a group of processing operations, such as, the enrich of the images through filtering techniques, the segmentation of areas of the mammogram, the calculation the area of the lesions, thresholding the lesion, and other important tools for the medical professional's diagnosis. The Wavelet Transform will used and integrated into the computer system, with the objective of allowing a multiresolution analysis, thus supplying a method for identifying and analyzing microcalcifications; Este trabalho propõe o desenvolvimento de um Sistema Computacional para Análise de Mamogramas - SCAM, que auxilie o médico especialista na identificação e análise de lesões existentes em mamogramas digitais. O sistema computacional para o processamento de mamogramas digitais...

‣ Multipath level evaluation in the GPS relative positioning and its atenuation through multiresolution analysis; AVALIAÇÃO DO NÍVEL DE MULTICAMINHO NO POSICIONAMENTO RELATIVO GPS E SUA ATENUAÇÃO ATRAVÉS DA ANÁLISE DE MULTIRESOLUÇÃO

DE SOUZA, ENIUCE MENEZES; POLEZEL, WESLEY GILDO CANDUCCI; MONICO, JOÃO FRANCISCO GALERA
Fonte: Universidade Federal do Paraná-UFPR Publicador: Universidade Federal do Paraná-UFPR
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artigo Avaliado pelos Pares Formato: application/pdf
Publicado em 25/01/2006 Português
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The multipath effect affects the differential and relative positioning, even that one involving short baselines. So it is necessary to detect this effect, check the caused error level, and mainly, its removal. This paper aims at analysing and comparing some useful components in the detection of this effect. These components are the Signal to Noise Ratio (SNR), the values of MP1 and MP2 obtained from the TEQC software that indicates the multipath level in the carriers L1 and L2, the multipath repeatability in consecutive days and the elevation angle and the azimuth of the satellites. For this purpose, an experiment is carried out, comparing such components in the presence and the absence of reflector objects that cause the multipath. Not only there is clear multipath repeatability in the residuals, but it also appears in the measures SNR, MP1 and MP2, reaching up 99% of correlation. For reduction, at least, of the high frequency multipath effect, the Multi-Resolution Analysis using wavelets is applied in the double differences (DD) measures. Some statistical tests were accomplished, which indicate results improvement, and mainly, larger reliability in the solution of the ambiguities, reaching up 49% of improvement concerning the Ratio test without applying the proposed method.; O efeito do multicaminho afeta os posicionamentos diferencial e relativo...