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‣ Aplicação de técnicas de processamento digital de sinais na caracterização de sinais cerebrais de bovinos; Digital signal processing techniques applied to bovine brain electrical activity monitoring

Silva, Ana Carolina de Sousa
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 25/02/2005 Português
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27.334595%
A aquisição de sinais cerebrais de bovinos adultos, utilizando um equipamento de transmissão telemétrica dos dados e eletrodos de superfície, foi avaliada neste trabalho através de técnicas de processamento digital de sinais. Foram estudados a melhor disposição dos eletrodos, diferentes métodos de remoção de artefatos e as características em freqüência do sinal. A remoção de artefatos foi feita de duas maneiras: (1) uso de um filtro que substituía valores extremos do sinal por seu valor médio e (2) decomposição utilizando a capacidade de multiresolução das ondaletas. Os resultados obtidos mostraram que apenas trechos de sinal livres de artefatos podem ser processados. O processamento indicou faixas de freqüências em acordo com a literatura. A metodologia usada neste trabalho mostrou-se suficiente para concluir que é possível monitorar e analisar sinais cerebrais de bovinos adultos que podem se mover livremente, sem acrescentar ao experimento o estresse característico de contenção; Acquisition of brain electrical activity from grown bovines, using a telemetric data transmitter system and scalp electrodes, was evaluated in this work. Electrodes placement, different artifact removal methodologies and signal frequency component were studied. Artifacts removal was carried out in two different ways: (1) by means of a filter that replaced elevated amplitude points for the signal’s mean value and (2) decomposition using wavelet multiresolution capability. Results using filters show that only artifact-free signal stretches can be processed. The processing indicated that frequency ranges are in agreement with literature. The methodology applied in this work is enough to conclude that it is possible to analyze brain electrical signal from grown bovines that can move freely...

‣ Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares ; A method of analysis of models of forecast in linear and nonlinear unidimensional chronological successions

Lima, Fabiano Guasti
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 16/12/2004 Português
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28.01238%
O objetivo principal deste trabalho foi o de explorar a possibilidade de usar uma metodologia capaz de decompor uma série temporal via ondaletas, conjuntamente com os modelos econométricos e de redes neurais já existentes de previsão e comparar a qualidade de previsões obtidas para sucessões cronológicas não lineares simuladas. A proposta foi alcançada principalmente pela elaboração de um fluxograma para tratamento das previsões de sucessões cronológicas para colocar um rigor quantitativo mais adequado. O diferencial deste trabalho esteve na realização das previsões dentro das sub-séries decompostas por uma ondaleta em até dois níveis, e obtendo-se a previsão da série original via reconstrução da série para modelos construídos por processos geradores de dados de sucessões cronológicas não-lineares. Foram simulados séries de um processo ARIMA-GARCH, um processo ARIMA, um processo bilinear e uma série de um movimento browniano. O trabalho principal constituiu-se na elaboração da fase de pré-processamento e das previsões estática em separado para cada uma das sub-séries encontradas sendo feitas para 10 e 200 observações futuras. Além das previsões pontuais foi verificada também o envelopamento dos dados...

‣ Ondaletas no processamento de potenciais evocados somato-sensitivos.; Wavelets in somatosensory evoked potential processing.

Shirota, Camila
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 19/02/2008 Português
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38.112793%
Os potenciais evocados somato-sensitivos são úteis para detectar e localizar lesões nas vias sensoriais. Sua obtenção exige a média síncrona de mais de mil respostas individuais. A redução do número de estímulos elétricos para obter o potencial evocado resulta na diminuição do tempo do exame e do desconforto do paciente. O objetivo desta dissertação foi o de estudar o potencial de contribuição de duas técnicas de tempo-freqüência (ondaletas e filtros associados a trechos temporais específicos) à estimação de potenciais evocados somato-sensitivos, quando se utilizam apenas 100 respostas individuais. Quanto aos filtros, sugere-se o uso de dois passa-baixas. O primeiro, com freqüência de corte em 900Hz, deve ser utilizado no trecho inicial de 3ms a 35ms e o segundo, com freqüência de corte em 200Hz, no trecho final de 25ms a 60ms. Em relação aos parâmetros da técnica baseada em ondaletas, recomenda-se a utilização da ondaleta-mãe biortogonal 5.5, pois ela fornece erros menores e apresenta curvas visualmente boas. Além disso, ela apresenta a vantagem de ter fase linear, que é mais adequada ao processamento de potenciais evocados. Os 20% maiores coeficientes das escalas D3, D4 e D5 e os 50% maiores coeficientes da escala D6 que se encontram em trechos temporais específicos...

‣ 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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37.873347%
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...

‣ Regressão não-paramétrica com erros correlacionados via ondaletas.; Non-parametric regression with correlated errors using wavelets

Porto, Rogério de Faria
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 03/10/2008 Português
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38.188716%
Nesta tese, são obtidas taxas de convergência a zero, do risco de estimação obtido com regressão não-paramétrica via ondaletas, quando há erros correlacionados. Quatro métodos de regressão não-paramétrica via ondaletas, com delineamento desigualmente espaçado são estudados na presença de erros correlacionados, oriundos de processos estocásticos. São apresentadas condições sobre os erros e adaptações aos procedimentos necessárias à obtenção de taxas de convergência quase minimax, para os estimadores. Sempre que possível são obtidas taxas de convergência para os estimadores no domínio da função, sob condições bastante gerais a respeito da função a ser estimada, do delineamento e da correlação dos erros. Mediante estudos de simulação, são avaliados os comportamentos de alguns métodos propostos quando aplicados a amostras finitas. Em geral sugere-se usar um dos procedimentos estudados, porém aplicando-se limiares por níveis. Como a estimação da variância dos coecientes de detalhes pode ser problemática em alguns casos, também se propõe um procedimento iterativo semi-paramétrico geral para métodos que utilizam ondaletas, na presença de erros em séries temporais.; In this thesis, rates of convergence to zero are obtained for the estimation risk...

‣ Resolução numérica de EDPs utilizando ondaletas harmônicas; Numerical resolution of partial differential equations using harmonic wavelets

Peixoto, Pedro da Silva
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 16/07/2009 Português
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38.335134%
Métodos de resolução numérica de equações diferenciais parciais que utilizam ondaletas como base vêm sendo desenvolvidos nas últimas décadas, mas existe uma carência de estudos mais profundos das características computacionais dos mesmos. Neste estudo analisou-se detalhadamente um método espectral de Galerkin com base de ondaletas harmônicas. Revisou-se a teoria matemática referente às ondaletas harmônicas, que mostrou ter grande similaridade com a teoria referente à base trigonométrica de Fourier. Diversos testes numéricos foram realizados. Ao analisarmos a resolução da equação do transporte linear, e também de transporte não linear (equação de Burgers), obtivemos boas aproximações da solução esperada. O custo computacional obtido foi similar ao método com base de Fourier, mas com ondaletas harmônicas foi possível usar a localidade das ondaletas para detectar características de localidade do sinal. Analisamos ainda uma abordagem pseudo-espectral para os casos não lineares, que resultaram em um expressivo aumento de eficiência. Tendo em vista o uso das propriedades de localidade das ondaletas, usamos o método de Galerkin com base de ondaletas harmônicas para resolver um sistema de equações referente a um modelo de propagação de frentes de precipitação. O método mostrou boas aproximações das soluções esperadas...

‣ Identificação de estruturas de processos multi-escala em ecossistemas marinhos utilizando ondaletas; Identication of structures of multi-scale processes in marine ecosystems using wavelet analysis

Paredes, Daniel Isaias Grados
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 22/09/2011 Português
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37.668108%
Ecossistemas marinhos de upwelling são muito heterogêneos e apresentam uma intensa atividade de mesoescala de dimensão de dezenas de quilômetros e submesoescala que variam de centenas de metros até quilômetros dos processos físicos. A importância das estruturas dos processos físicos está na estruturação que eles exercem sob a biomassa de zooplâncton. O presente trabalho está relacionado a um estudo realizado a cabo no Norte do Sistema da Corrente de Humboldt (Peru). Utilizou-se duas variáveis, a profundidade do limite superior da zona de mínimo oxigênio (ZMO) e a biomassa de zooplâncton. É desenvolvida uma metodologia de análise baseada no uso de ondaletas para a identicação das estruturas dos processos físicos em suas diferentes escalas. O método foi aplicado aos dados de ZMO. Estudos de simula ção mostraram que o método tem a capacidade de identicar as estruturas de interesse, tendo erro de estimação nas bordas do espectro da potência de ondaleta. A tipologia das estruturas identicadas mostraram que existe três tipos de estruturas, estruturas maiores de mesoescala, duas estruturas pequenas de submesoescala com profundidades diferentes. Outro resultado importante foi que dentro das estruturas pequenas e mais profundas existe maior biomassa de zooplâncton...

‣ O impacto da janela de Hurst na previsão de séries temporais financeiras; The impact of Hursts window on the preview of financial time series

Diniz, Natália
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 31/10/2011 Português
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27.334595%
Sabe-se que, na literatura, existem muitos modelos para se fazer previsão para séries temporais financeiras. Sabe-se também que não há um modelo perfeito e que os mais utilizados atualmente são os modelos de redes neurais recorrentes e os da família GARCH. Referências internacionais apontam que existe uma técnica de medição de uma janela temporal para se identificar o tipo de comportamento existente em uma série temporal; tal técnica é conhecida como Expoente de Hurst. É uma medida que qualifica a série como persistente ou anti-persistente. Este trabalho analisou se o Expoente de Hurst, interfere na qualidade das previsões feitas com o modelo de redes neurais recorrentes com e sem o uso do filtro de ondaletas, utilizando os preços diários das principais commodities, ações negociadas no mercado e a taxa de câmbio. no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2010. Com a pesquisa observa-se, na maioria dos casos, há uma possível melhora na qualidade das previsões para as séries antipersistentes.; It is known that there are a lot of models to forecast financial time series. It is known, also, that there is not a perfect model and the most used nowadays are the Recurrent Neural Network models and those from the GARCH family. International references point to a technique of measurement using windowing in order to identify the kind of behavior that is present in time series. This technique is known as Hurst Exponent. It is a measure that qualifies the time series as persistent or anti-persistent. This work analyzed if the Hurst Exponent interferes in the quality of the forecasts made with the Neural Network models with and without the wavelet filter...

‣ Modelos de regressão com coeficientes funcionais para séries temporais; Functional-coefficient regression models for time series

Montoril, Michel Helcias
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 28/02/2013 Português
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28.01238%
Nesta tese, consideramos o ajuste de modelos de regressão com coeficientes funcionais para séries temporais, por meio de splines, ondaletas clássicas e ondaletas deformadas. Consideramos os casos em que os erros do modelo são independentes e correlacionados. Através das três abordagens de estimação, obtemos taxas de convergência a zero para distâncias médias entre as funções do modelo e seus respectivos estimadores, propostos neste trabalho. No caso das abordagens de ondaletas (clássicas e deformadas), obtemos também resultados assintóticos em situações mais específicas, nas quais as funções do modelo pertencem a espaços de Sobolev e espaços de Besov. Além disso, estudos de simulação de Monte Carlo e aplicações a dados reais são apresentados. Por meio desses estudos numéricos, fazemos comparações entre as três abordagens de estimação propostas, e comparações entre outras abordagens já conhecidas na literatura, onde verificamos desempenhos satisfatórios, no sentido das abordagens propostas fornecerem resultados competitivos, quando comparados aos resultados oriundos de metodologias já utilizadas na literatura.; In this thesis, we study about fitting functional-coefficient regression models for time series...

‣ Regressão não paramétrica com processos estacionários alpha-mixing via ondaletas; Nonparametric regression with stationary mixing processes.

Gomez Gomez, Luz Marina
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 22/01/2013 Português
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27.668108%
Nesta tese consideramos um modelo de regressão não paramétrica, quando a variável explicativa e um processo estritamente estacionário e alpha-mixing. São estudadas as condições sobre o processo Xt e sua estrutura de dependência, assim como do domínio da função f a ser estimada. Também são feitas as adaptações necessárias aos procedimentos para obter as taxas de convergência do risco para a norma Lp, no caso de ondaletas deformadas. Em relação às ondaletas adaptativas de Haar, obtêm-se as taxas de convergência do risco do estimador proposto. Mediante estudos de simulação, e avaliado o desempenho dos procedimentos propostos quando aplicados a amostras finitas sob diferentes níveis de perturbação do sinal e diferentes tamanhos da amostra. Também são feitas aplicações a dados reais.; In this thesis we consider a nonparametric regression model, when the exploratory variables are alpha-mixing stationary processes. We obtain convergence rates for risk for Lp norm, via warped wavelets, under suitable regularity conditions. For estimation using design adapted Haar wavelets we obtain convergence rates for the risk of the proposed estimator. The performance of the estimators are assessed via simulation studies with dierent sample sizes and dierent signal-to-noise ratios. Applications to real data are also given.

‣ Avaliação da violência urbana utilizando dados de morbimortalidade hospitalar: uma abordagem temporal e espacial; Urban violence evaluation based on hospital records: a temporal and spatial approach

Lima, Liliam Pereira de
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 22/09/2005 Português
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27.334595%
Consideramos uma base de dados hospitalares constituída por informações sobre vítimas de causas externas atendidas no Pronto Socorro do Hospital Municipal Dr. Arthur Ribeiro de Saboya, no período de 01/01/02 a 11/01/03, e registradas pelo Núcleo de Atenção à Vítima de Violência deste hospital. O conjunto de dados foi avaliado sob duas abordagens: a temporal, onde estudamos o numero de eventos ao longo do tempo, e a espacial, onde consideramos a localização geográfica dos eventos. Utilizamos uma modelagem estatística baseada em processos pontuais e técnicas de ondaletas para estimar a intensidade temporal ou espacial, isto é, o numero esperado de eventos por unidade de área (na abordagem espacial) ou tempo (na abordagem temporal). Fatores como sexo, faixa etária e tipo de evento (acidentes ou agressões) também foram considerados na análise. Na análise temporal, os resultados indicam que o número esperado de ocorrências em homens é significantemente maior do que em mulheres ao longo do período de observação. O mesmo ocorre com o numero esperado de acidentes quando comparado com o de agressões. As faixas etárias que compreendem as idades de 0 a 14 anos, 15 a 29 anos, 30 a 59 anos e 60 anos ou mais também apresentam números esperados de casos significantemente diferentes entre si. Na análise espacial...

‣ Estimação de cópulas via ondaletas; Copula estimation through wavelets

Silva, Francyelle de Lima e
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 03/10/2014 Português
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38.01238%
Cópulas tem se tornado uma importante ferramenta para descrever e analisar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias e processos estocásticos. Recentemente, surgiram alguns métodos de estimação não paramétricos, utilizando kernels e ondaletas. Neste contexto, sabendo que cópulas podem ser escritas como expansão em ondaletas, foi proposto um estimador não paramétrico via ondaletas para a função cópula para dados independentes e de séries temporais, considerando processos alfa-mixing. Este estimador tem como característica principal estimar diretamente a função cópula, sem fazer suposição alguma sobre a distribuição dos dados e sem ajustes prévios de modelos ARMA - GARCH, como é feito em ajuste paramétrico para cópulas. Foram calculadas taxas de convergência para o estimador proposto em ambos os casos, mostrando sua consistência. Foram feitos também alguns estudos de simulação, além de aplicações a dados reais.; Copulas are important tools for describing the dependence structure between random variables and stochastic processes. Recently some nonparametric estimation procedures have appeared, using kernels and wavelets. In this context, knowing that a copula function can be expanded in a wavelet basis...

‣ Vórtices de meso-escala, ondas de Rossby e os espectros observados a partir de altimetria por satélites; Mesoscale eddies, Rossby waves and the spectra from altimetry data

Krieger, Sebastian
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 28/03/2014 Português
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27.334595%
A dinâmica em meso-escala nos oceanos globais é dominada por sinais propagantes para oeste. Estudos pioneiros a utilizar medidas de altimetria por satélites associaram este sinal a ondas de Rossby longas do primeiro modo baroclínico. Com o recente aumento de resolução nos dados altimétricos, estudos mais recentes sugerem que vórtices de meso-escala não-lineares seriam os principais responsáveis pelo sinal propagante observado, em detrimento às ondas de Rossby. O objetivo do presente trabalho é identificar estruturas coerentes associadas a vórtices de meso-escala e distingui-las das ondas de Rossby longas do primeiro modo baroclínico. Mapas de anomalia da altura da superfície do mar (η) foram filtrados através da análise de ondaletas e um algoritmo de identificação e extração de estruturas vorticais. Os vórtices extraídos foram caracterizados através do ajuste de um paraboloide elíptico. O algoritmo demonstrou-se capaz de identificar e extrair as estruturas associadas a vórtices de meso-escala. Os resultados indicam predominância de anéis vorticais anti-ciclônicos. Os espectros de potência zonais-temporais de η indicam que a maior parte da variância distribui-se na região não-dispersiva do espectro teórico de ondas de Rossby lineares. A propagação observada nos componentes resultantes do filtro indicam coexistência de ondas de Rossby lineares e vórtices de meso-escala...

‣ Caracterização de escoamentos turbulentos transientes usando a transformada de ondaletas

Indrusiak, Maria Luiza Sperb
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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28.335134%
Este trabalho apresenta a aplicação da transformada de ondaletas, como ferramenta de análise para o estudo de escoamentos turbulentos transientes e não homogêneos que podem ocorrer nas situações reais de engenharia, onde fenômenos transientes e não contínuos estão normalmente presentes. O estudo experimental da turbulência em túnel de vento habitualmente pressupõe que o escoamento seja estacionário; assim, fenômenos transientes são estudados como uma sucessão de situações estacionárias intermediárias. Isto é necessário porque a ferramenta clássica para o estudo experimental da turbulência, a análise de Fourier, só se aplica a fenômenos estacionários, pois seus resultados se referem a comportamentos de conjunto e as singularidades do sinal não aparecem na análise. Para estes escoamentos onde a transformada de Fourier não se aplica ou não apresenta resultados satisfatórios, a transformada de ondaletas, entre outras possibilidades, é a ferramenta matemática que vem sendo mais freqüentemente utilizada a partir da última década. São apresentados os fundamentos matemáticos, bem como uma breve história da transformada de ondaletas, da transformada de Fourier e da estatística aplicada á turbulência. Para estudar a transformada de ondaletas e buscar a melhor forma de aplicá-la ao estudo da turbulência...

‣ O uso de ondaletas em modelos FANOVA; Wavelets FANOVA models

Airton Kist
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 20/10/2011 Português
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27.668108%
O problema de estimação funcional vem sendo estudado de formas variadas na literatura. Uma possibilidade bastante promissora se dá pela utilização de bases ortonormais de wavelets (ondaletas). Essa solução _e interessante por sua: frugalidade; otimalidade assintótica; e velocidade computacional. O objetivo principal do trabalho é estender os testes do modelo FANOVA de efeitos fixos, com erros i.i.d., baseados em ondaletas propostos em Abramovich et al. (2004), para modelos FANOVA de efeitos fixos com erros dependentes. Propomos um procedimento iterativo tipo Cocharane-Orcutt para estimar os parâmetros e a função. A função é estimada de forma não paramétrica via estimador ondaleta que limiariza termo a termo ou estimador linear núcleo ondaleta. Mostramos que, com erros i.i.d., a convergência individual do estimador núcleo ondaleta em pontos diádicos para uma variável aleatória com distribuição normal implica na convergência conjunta deste vetor para uma variável aleatória com distribuição normal multivariada. Além disso, mostramos a convergência em erro quadrático do estimador nos pontos diádicos. Sob uma restrição é possível mostrar que este estimador converge nos pontos diádicos para uma variável com distribuição normal mesmo quando os erros são correlacionados. O vetor das convergências individuais também converge para uma variável normal multivariada.; The functional estimation problem has been studied variously in the literature. A promising possibility is by use of orthonormal bases of wavelets. This solution is appealing because of its: frugality...

‣ Decomposição de ondaletas, análise de volatilidade e correlação para índices financeiros

Pimentel,Edgard Almeida; Silva,Juliana Fernandes da
Fonte: Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE Publicador: Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas - FIPE
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2011 Português
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37.873347%
Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal), o estudo de uma estrutura de correlações e variâncias através desta metodologia é capaz de evidenciar fenômenos particulares de cada frequência de dados que, de forma agregada, são perdidos.

‣ Ondaletas e movimento browniano fracionário: aplicação à caracterização de poços de petróleo

Henriques, Marcos Vinícius Cândido
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Física; Física da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosfera Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Física; Física da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosfera
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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38.112793%
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Este trabalho introduz análises de processos estocásticos, em especial o movimento Browniano fracionário (MBF), visando principalmente aplicações aos perfis de poços de petróleo. Uma introdução teórica aos fractais e ao MBF é abordada nas primeiras seções. A teoria das ondaletas é a ferramenta matemática usada para o estudo da auto-similaridade desses processos, explorando as facilidades que ela proporciona para se trabalhar com multirresolução. Algoritmos práticos e rápidos de decomposição em ondaletas são revisados. Uma análise estatocática com base nas ondaletas é exposta para a caracterização dos processos, de acordo com seus comportamentos de interdependência em longo e pequeno alcance. Também é abordada a síntese dos processos MBF, como ponto explicativo para fornecer uma melhor visão sobre a estrutura desses processos. Na última seção, as ferramentas introduzidas são aplicadas, numa tentativa de caracterizar perfis de poços, levando em conta suas propriedades estatísticas. Há também uma breve exposição de como as ondaletas podem ajudar na identificação de zonas e camadas geológicas

‣ Representações espectrais de sistemas complexos: aplicações à síntese de superfícies brownianas fracionárias anisotrópicas, filtragem de sinais e identificação de correlações

Henriques, Marcos Vinícius Cândido
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Física; Física da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosfera Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Física; Física da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosfera
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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27.873347%
In this thesis, we study the application of spectral representations to the solution of problems in seismic exploration, the synthesis of fractal surfaces and the identification of correlations between one-dimensional signals. We apply a new approach, called Wavelet Coherency, to the study of stratigraphic correlation in well log signals, as an attempt to identify layers from the same geological formation, showing that the representation in wavelet space, with introduction of scale domain, can facilitate the process of comparing patterns in geophysical signals. We have introduced a new model for the generation of anisotropic fractional brownian surfaces based on curvelet transform, a new multiscale tool which can be seen as a generalization of the wavelet transform to include the direction component in multidimensional spaces. We have tested our model with a modified version of the Directional Average Method (DAM) to evaluate the anisotropy of fractional brownian surfaces. We also used the directional behavior of the curvelets to attack an important problem in seismic exploration: the atenuation of the ground roll, present in seismograms as a result of surface Rayleigh waves. The techniques employed are effective, leading to sparse representation of the signals...

‣ Wavelets decomposition, volatility analysis and correlation for financial indexes; Decomposição de ondaletas, análise de volatilidade e correlação para índices financeiros

Pimentel, Edgard Almeida; Silva, Juliana Fernandes da
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Formato: application/pdf
Publicado em 01/06/2011 Português
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37.873347%
Since the benefits of portfolio international diversification results appeared in financial literature, the issue of financial co-movements among different markets has been a key question. Many recent studies have approached this topic targeting a correlation investigation among financial indicators. Unfortunately, the huge majority of them focus only in the time domain, ignoring the relevant frequency domain which could differentiate long and short-run investment contribution to the energy of a time series. This paper proposes a wavelet-based volatility and correlation analysis of key financial indexes for the Brazilian, American and European markets looking for some results concerning the correlation structure between them in time and frequency domain, obtaining distinct results for long and short-run investment performance and contribution.; Acontecimentos recentes no ambiente financeiro internacional suscitaram algumas questões relacionadas à inter-relação e interdependência dos diversos mercados ao longo do globo e seus graus de integração. Nesse sentido, este artigo propõe uma análise de variância e correlação para índices financeiros como o Dow Jones Industrial, o Ibovespa e o Euro Stoxx 50 através da decomposição destas séries em ondaletas. Uma vez que a metodologia de ondaletas é capaz de separar as diferentes frequências de uma série temporal ao longo do tempo (frequência-temporal)...

‣ ommodity price forecasting using ARIMA-GARCH models and neural networks with wavelets: old technologies - new results; Predicción de precios de commodities con modelos ARIMA-GARCH y redes neuronales con wavelets: viejas tecnologías - nuevos resultados; Previsão de preços de commodities com modelos ARIMA-GARCH e redes neurais com ondaletas: velhas tecnologias - novos resultados

Lima, Fabiano Guasti; Kimura, Herbert; Neto, Alexandre Assaf; Perera, Luiz Carlos Jacob
Fonte: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade Publicador: Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Artigo Avaliado pelos Pares Formato: application/pdf
Publicado em 01/06/2010 Português
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The main objective of this study was to explore the possibility of applying a methodology capable of decomposing a time series through wavelets, in conjunction with econometric and neural network models, to forecast variables. The authors also compared the quality of the forecasts of chronological successions as applied to the study of a commodity, soy. The distinguishing feature of this study is based on the realization of the forecasts within the subseries decomposed by a wavelet and on obtaining estimates through reconstruction of the time series. From the analysis of the data for a 60 kg sack of soy, the results obtained were particularly satisfactory when using a wavelet filter in a recurrent neural network.; El objetivo principal de este trabajo es explorar la aplicación de una metodología capaz de descomponer una serie temporal con wavelets, en conjunto con los modelos econométricos y de redes neuronales para la predicción de variables. Además, el trabajo compara la calidad de predicciones de sucesiones cronológicas aplicadas al estudio del commodity soya. Se realizan predicciones dentro de las subseries descompuestas por wavelets y se obtienen estimaciones por medio de la reconstrucción de la serie temporal. De acuerdo con el análisis de los datos para la bolsa de 60 quilos de soya...