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‣ Uma nova família de filtros digitais para classificação de dados com aplicações ao pré-diagnóstico de patologias na laringe; A new family of digital filters for data classification with applications to the pre-diagnosis of larynx pathologies

Rodrigues, Luciene Cavalcanti
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 12/12/2012 Português
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47.98717%
O presente trabalho de doutorado tem por objetivo a criação de uma nova família de filtros digitais específica para o processo de classificação de dados, particularmente aplicada ao pré-diagnóstico de patologias na laringe. Antes de explicar a criação dessa nova família de filtros, foi apresentada uma breve revisão bibliográfica sobre o funcionamento do aparelho fonador humano, sobre o processo de diagnóstico de patologias e sobre a transformada discreta Wavelet, que serviu de base para a construção dos filtros propostos. Em seguida, é descrita a tecnologia proposta para a criação da nova família de filtros, que é baseada na construção da Transformada Wavelet de Daubechies, além disso, apresenta-se uma breve comparação com outras técnicas já descritas na literatura para a mesma finalidade. Posteriormente, são apresentados os resultados obtidos com base na técnica proposta, verificando-se uma taxa de acerto na classificação de vozes normais de 100% e uma taxa de acerto de 95,52% para vozes patológicas.; The main purpose of this thesis is the development of a new family of digital filters used for data classification, particularly applied to the pre-diagnosis of pathologies in the larynx. A brief bibliographical review...

‣ Recuperação de imagens médicas por conteúdo considerando regiões definidas pela energia; Content-based medical image retrieval considering the regions defined by energy

Bortolotti, Luis Marcelo
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 28/10/2004 Português
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O grande aumento do volume de informações gerado pelos sistemas de aquisição de imagens em hospitais tem levado ao desenvolvimento de sistemas que permitam a organização e o acesso à informação de forma organizada e rápida. Com o surgimento dos sistemas PACS (Picture Archiving and Communication System) surgiu a possibilidade de armazenar em um só sistema todas as informações dos pacientes. Este projeto implementa, técnicas para a extração de características de imagens para permitir consultas por similaridade. Para uma dada imagem, ela c processada utilizando um subespaço de baixa frequência definido por uma transformada de wavelets. Sobre este subespaço. o método localiza os Minimum Bound Rectangles (MBR) de regiões da imagem por meio dos gráficos de energia. Então a análise de textura é feita sobre essas regiões. Esses dados são utilizados na construção dos vetores de características da imagem para permitir a realização de consultas baseadas em conteúdo.; The continuous increasing in the amount of information generated by the imaging devices in hospitais and medicai centers has motivated the developrnent of applications to organize, store and distribute the information acquired. The developrnent of PACS (Picture Archiving and Communication Systems) attended such demand. PACS allow to store ali the data from the patients in a single environment...

‣ Longa dependência em sequências de DNA : análise de flutuações destendenciadas, teorias das distribuições estáveis e de wavelets

Linhares, Raquel Romes
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Sul Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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O método da análise de flutuações destendenciadas (Detrended Fluctuation Analysis - DFA), proposto por Peng et al. (1994), é um exemplo de metodologia recente, sendo utilizada em um crescente número de aplicações, para identificar longa dependência em séries temporais. Como não existe uma regra específica para a escolha dos números de regressores no método de DFA, apresentamos aqui uma escolha ótima assintótica. Para um ruído Gaussiano fracionário, provamos que o estimador bHDFA tem distribuição Gaussiana exata e assintótica. O parâmetro mais importante para ser estimado em dados com caudas pesadas é a sua taxa de decaimento α que determina a probabilidade de ocorrência dos valores extremos da distribuição subjacente. Propomos, neste trabalho, um novo estimador para o parâmetro α, baseado na função característica empírica e no procedimento de encolhimento de wavelets. Estamos interessados em analisar a longa dependência em sequência de DNA utilizando a metodologia de mudança de regimes, proposta por Liu (2000). Nesta metodologia, se a duração dos regimes de uma série temporal tem uma distribuição de caudas pesadas com parâmetro α ∈ (1, 2), então a série temporal apresenta a característica de longa dependência. Além disso...

‣ Análise de séries temporais de coordenadas estimadas com GPS: uma proposta metodológica para eliminação de efeitos sazonais

Rosa, Guilherme Poleszuk dos Santos
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 106 f. : il.
Português
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT; As redes ativas GPS tem se tornando cada vez mais utilizadas nos levantamentos geodésicos. As estações que fazem parte dessas redes têm suas coordenadas determinadas com alta precisão que, devido à estabilidade na sua construção e disponibilidade de dados, são chamadas estações de referência. Os dados podem ser empregados numa diversidade de pesquisas e projetos, sendo um dos mais comuns atualmente os de levantamentos geodésicos. O estudo e monitoramento do vapor d’água na atmosfera e movimento de placas litosféricas são exemplos de aplicações. Dentre os métodos de posicionamento GPS, o Posicionamento por Ponto Preciso (PPP) vem apresentando resultados muito promissores. Uma característica do PPP está relacionada com a modelagem e/ou estimação de todos os erros envolvidos nesse método. A acurácia obtida para as coordenadas pode ser da ordem de poucos milímetros, tal como no método de posicionamento relativo. Efeitos sazonais podem afetar esta acurácia caso não sejam considerados. Desta forma, é desejável dispor do conhecimento de todos os fatores sazonais (movimento do pólo, marés terrestres e cargas oceânicas) que interferem na posição da estação...

‣ Uso de equações de diferenças na obtenção de filtros para redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

Abreu, Caio Cesar Enside de
Fonte: Universidade Estadual Paulista (UNESP) Publicador: Universidade Estadual Paulista (UNESP)
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 96 f. : il.
Português
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57.275693%
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS; O método proposto neste trabalho tem por objetivo superar algumas deficiências que os métodos que utilizam limiar apresentam quando se almeja a redução de ruído em sinais de voz. Dentre elas, destaca-se a dificuldade no processamento de sinais contaminados com ruído colorido. Com base neste fato, desenvolveu-se um método eficiente para o processamento de vários tipos de ruído colorido, que é o tipo de ruído presente em situações reais. A metodologia de redução de ruído proposta consiste na estimação do sinal de saída a partir do original, no domínio wavelet, sem o uso de limiar. O sinal é estimado por equações de diferenças finitas. Para a estimação do ruído é usado um operador, que é aplicado em cada uma das equações de diferenças. Uma combinação polinomial é realizada de maneira a condensar todas as equações de diferenças em uma única função de transferência. Esta por sua vez sofrerá um ajuste sigmoidal visando uma melhor adequação entre as amplitudes dos sinais originais e processados. Porém, antes disto, propõe-se uma pré-filtragem realizada por um operador de pré-processamento. O filtro é obtido no último passo, quando é feito o ajuste sigmoidal. A principal mudança...

‣ Esquemas de aproximação em multinível e aplicações; Multilevel approximation schemes and applications

Douglas Azevedo Castro
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 12/12/2011 Português
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O objetivo desta tese é desenvolver algoritmos baseados em malhas e bases funcionais inovadoras usando técnicas de multiescala para aproximação de funções e resolução de problemas de equações diferenciais. Para certas classes de problemas, é possível incrementar a eficiência dos algoritmos de multiescala usando bases adaptativas, associadas a malhas construídas de forma a se ajustarem com o fenômeno a ser modelado. Nesta abordagem, em cada nível da hierarquia, os detalhes entre a aproximação desse nível e a aproximação definida no próximo nível menos refinado pode ser usada como indicador de regiões que necessitam de mais ou menos refinamento. Desta forma, em regiões onde a solução é suave, basta utilizar os elementos dos níveis menos refinados da hierarquia, enquanto que o maior refinamento é feito apenas onde a solução tiver variações bruscas. Consideramos dois tipos de formulações para representações multiescala, dependendo das bases adotadas: splines diádicos e wavelets. A primeira abordagem considera espaços aproximantes por funções splines sobre uma hierarquia de malhas cuja resolução depende do nível. A outra abordagem considera ferramentas da analise wavelet para representações em multirresolução de médias celulares. O enfoque está no desenvolvimento de algoritmos baseados em dados amostrais d-dimensionais em malhas diádicas que são armazenados em uma estrutura de árvore binária. A adaptatividade ocorre quando o refinamento é interrompido em algumas regiões do domínio...

‣ Contribuições ao problema de extração de tempo musical; Contributions to the problem of musical tempo extraction

Antonio Carlos Lopes Fernandes Junior
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 27/02/2015 Português
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57.73337%
A deteção de tempo em um sinal musical é uma tarefa muito importante em diversas aplicações. A presente tese apresenta os resultados da detecção de andamento usando uma nova abordagem baseada na extração de atributos de um conjunto de funções de detecção de periodicidade e aprendizado de máquina. Para isto a transformada wavelet foi utilizada para separar o sinal musical em diferentes resoluções e o domínio complexo retificado foi aplicado para a construção de funções de deteccão de onsets. Em seguida, as funções de deteccão de periodicidade para cada nível wavelet foram geradas por operações de autocorrelação. Descritores de áudio clássicos foram adaptados e extraídos de cada função de periodicidade e foram usados como entradas para a máquina de aprendizado que mapeia os descritores para o tempo da música. As máquinas utilizadas foram o perceptron de múltiplas camadas e a máquina de aprendizado extremo, com propostas diferenciadas de configuração. Um método para classificação e avaliação dos descritores foi proposto. Também, neste trabalho, um novo descritor foi proposto. Um método de seleção forward de atributos via Gram-Schmidt foi aplicado para a escolha do melhor subconjunto para o treinamento da máquina. Foi ainda aplicado um método de clustering via K-means para a partilha de observações entre os conjuntos de treinamento...

‣ Aproximação espectral e construção de wavelets com aplicações em eletrogastrografia

José de Sobral Cintra, Renato; Magalhães de Oliveira, Helio (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
Português
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Análise de Sinais é uma das partes mais importantes da área de Processamento de Sinais. Esta tese encontra-se dividida em três partes, cada uma abordando um tópico de análise de sinais. Foram endereçadas as seguintes subáreas: (i) métodos aproximados para avaliação espectral; (ii) construção de wavelets e (iii) análise de sinais biomédicos. O problema da estimação espectral sujeita à minimização da complexidade computacional foi abordado por meios de métodos de aproximação. Dois métodos foram utilizados para propor algoritmos eficientes para a transformada discreta de Hartley. O primeiro método introduzido consiste da transformada de Hartley arredondada, um procedimento que utiliza a função de arredondamento para gerar uma matriz de transformação com complexidade multiplicativa nula. A segunda abordagem contempla a proposição da transformada aritmética de Hartley. É demonstrado o papel da interpolação como elemento decisivo na teoria das transformadas aritméticas. Esquemas de interpolação para as transformadas de Hartley, Fourier cosseno e Fourier seno são introduzidos. O foco foi então dirigido para a construção de novas wavelets. Dois procedimentos foram examinados: (i) definição de novas wavelets a partir de equações diferenciais e (ii) construção de wavelets ótimas associadas a uma dada classe de sinais. Da primeira abordagem...

‣ Aproximação de nuvens de pontos de dados por meio de superfícies de Bézier

Soares, Alexsandro Santos
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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A modelagem computacional empírica de fenômenos geofísicos, tais como a derivas zonais de plasma na região F, é uma ferramenta fundamental para a compreensão e previsão de efeitos que exercem grande impacto sócio-econômico nas atividades humanas. Este trabalho propõe, desenvolve e implementa ferramentas numéricas, baseadas em técnicas da modelagem geométrica auxiliada por computador, para as derivas zonais de plasma na região F sobre Jicamarca, no Peru. Dentre os modelos desenvolvidos, o de maior sucesso utiliza as aproximações de curvas de Bézier com o método dos mínimos quadrados. Outros modelos usados, como a teoria de ondaletas e os filtros de Kalman e minimax, também foram tentados, mas sem o mesmo sucesso. A fonte principal dos dados foi o radar de espalhamento incoerente instalado no Rádio-Observatório de Jicamarca. Estes dados sofreram pré-processamento, objetivando o tratamento de erros e uma melhoria de sua qualidade estatística. Depois de tratados, os dados formaram a base para a construção dos modelos matemáticos de tempo calmo e perturbado das derivas zonais. Os modelos foram implementados na linguagem de programação funcional Objective Caml, que se mostrou eficiente, concisa e, assim, adequada para a área de computação numérica. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT; The computational and empirical modelling of geophysical phenomena...

‣ Proposta de um sistema de detecção e classificação de intrusão em redes de computadores baseado em transformadas wavelets e redes neurais artificiais

Ferreira, Ed’ Wilson Tavares
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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58.282686%
Como a Internet tem proporcionado grande número de interconexões entre as redes, hoje a segurança da informação tornou-se muito importante para garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos recursos computacionais. Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) devem ser capazes de identificar ações maléficas que podem comprometer essas garantias tão rápido quanto possível, além disso, devem utilizar baixo poder computacional. Nessa tese, apresenta-se uma abordagem híbrida para construção de IDS, através do uso de duas técnicas distintas: transformadas wavelets e rede neural artificial. As transformadas wavelets são utilizadas para detectar comportamentos anômalos na rede, enquanto que as redes neurais são empregadas para classificação dos ataques. Foi desenvolvido um protótipo e foram avaliados dados oriundos de simulação, testes em rede de laboratório e a base do KDD99. Além da análise de resultados de outras propostas, também foi realizado uma comparação com a técnica de aprendizado por quantização vetorial. Em todos os experimentos, bons resultados foram obtidos, demonstrando que a abordagem proposta é bastante promissora. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT; As the Internet has become an enormous interconnected network...