Estágio realizado na BOSCH Termotecnologia, S. A. e orientado pelo Eng.º Francisco Marques / Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado. Métodos Computacionais em Ciências e Engenharia. 2006. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-02-22T20:16:00Z No. of bitstreams: 1 2015_SayedMajidRezaee.pdf: 1299294 bytes, checksum: 5ae8992f8de2423bc23cf06bdeaeeb09 (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-05-26T16:32:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_SayedMajidRezaee.pdf: 1299294 bytes, checksum: 5ae8992f8de2423bc23cf06bdeaeeb09 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-26T16:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_SayedMajidRezaee.pdf: 1299294 bytes, checksum: 5ae8992f8de2423bc23cf06bdeaeeb09 (MD5) / Nas últimas décadas, o problema de separação cega de fontes (BSS, do inglês Blind Source Separation) – que trata de estimar um conjunto desconhecido de fontes de sinais a partir de versões misturadas destes – tornou-se relevante em vários campos da engenharia, incluindo o processamento matricial, comunicações sem fio, processamento de sinais médicos, processamento de voz e engenharia biomédica. A fim de resolver o problema de BSS no contexto de modelos lineares, considerando-se várias técnicas possíveis, a Análise de Componentes Independentes (ICA, do inglês Independent Component Analysis) – que utiliza a independência estatística das fontes como uma premissa – demonstrou ser uma das mais importantes estratégias de solução. Além disso, embora o modelo de BSS/ICA para sinais reais ou complexos esteja bem estabelecido, a recente perspectiva de uma formulação do problema com sinais e modelos definidos em corpos de Galois oferece várias possibilidades de análise e contribuições. Esta dissertação de mestrado realiza um estudo da Análise de Componentes Independentes em corpos de Galois, considerando os conceitos teóricos e abordagens para o problema, assim como dos algoritmos estado-da-arte até agora propostos, em termos de suas capacidades de separação e custo computacional. Especificamente, as técnicas dos algoritmos AMERICA e MEXICO são estudadas juntamente com o algoritmo cobICA. Como as simulações experimentais indicam, devido à sua complexidade computacional menor e uma qualidade de desempenho satisfatório, o algoritmo cobICA apresenta-se como uma solução de compromisso entre os algoritmos AMERICA e MEXICO para executar BSS/ICA em corpos de Galois. / Over the past decades, the Blind Source Separation (BSS) problem – which deals with estimating an unknown set of source signals from their measured mixtures –has become prevalent in several engineering fields, including array processing, wireless communications, medical signal processing, speech processing and biomedical engineering. In order to solve the BSS problem in the context of linear models, considering several possible techniques, Independent Component Analysis (ICA) – which uses statistical independence of the source signals as a premise – has been shown to be one of the most important approaches. Furthermore, although the BSS/ICA framework for real- or complex-valued signals is firmly established, the recent perspective of a BSS/ICA formulation where the signals and models are defined over Galois fields gives several possibilities of analyzes and contributions. This Master’s thesis performs a study on Independent Component Analysis over Galois fields, considering the theoretical concepts and aspects of the problem and the investigation, in terms of capability and efficiency, of the state-of-the-art algorithms so far introduced. In this context, AMERICA and MEXICO techniques are studied, along with cobICA algorithm – a bioinspired framework based on cob-aiNet[C] immune-inspired algorithm –, mainly focusing on comparing the quality of separation and on discussing the computational burden of each technique. As the experimental simulations indicate, due to its lower computational complexity and a satisfactory performance quality, cobICA takes place as a compromise solution between AMERICA and MEXICO algorithms, to perform BSS/ICA over Galois fields.

Submitted by Raphael Melo de Amorim (amorimba@gmail.com) on 2017-04-13T12:53:04Z No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Approved for entry into archive by Escola Politécnica Biblioteca (biengproc@ufba.br) on 2017-05-10T15:22:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-10T15:22:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mestrado_Raphael_Amorim.pdf: 2690231 bytes, checksum: 9ea7596a3935c315bd08e0727f64747c (MD5) / Instituto de Pesquisas da Marinha (IPqM); Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) / A tecnologia e as estratégias aplicadas nas operações de submarinos vêm sendo cada vez mais estudadas pela comunidade científica ao longo das últimas décadas. Para detectar e identificar alvos desconhecidos, o submarino é equipado com sistemas de sonar passivo que captam ondas sonoras propagadas no meio ambiente marinho. Esses sistemas encontram dificuldades em identificar múltiplos alvos quando estão próximos e também quando o ruído ambiente é elevado. Por isso, é necessário o uso de softwares e hardwares sofisticados para identificação e classificaçõo. O problema da identificação de múltiplos alvos já foi abordado previamente na literatura através do uso da separação cega de fontes. Este método é capaz de reduzir o efeito da interferência cruzada nos hidrofones adjacentes. No entanto, é conhecido que o desempenho de métodos de separação cega é severamente influenciado pelo ruído aditivo do meio ambiente. Este trabalho testa a robustez de um método de separação cega de fontes, a análise de componentes independentes (ICA - Independent Component Analysis), aplicado em sistemas de sonar passivo para reduzir a interferência do ruído ambiente. O algoritmos JADE, FastICA e GI-ICA foram utilizados para avaliação do desempenho de separação de sinais considerando diferentes valores da relação sinal-ruído. / Abstract The technology and the strategies applied in submarine operations have been increasingly studied by the scientific community over the last decades. To detect and identify unknown targets, the submarine is equipped with passive sonar systems that capture sound waves propagated in the marine environment. These systems have difficulty to identify multiple nearby targets and also when the ambient noise is significant. Therefore it’s necessary the use of sophisticated softwares and hardwares for identification and classification. The problem of multiple target identification has been previously discussed in the literature through the use of Blind Signal Separation. This method is capable of eliminating interference between adjacent hydrophones. However, it is known that the performance of blind separation methods is severely affected by noise environment. This paper tests the robustness of a blind signal separation method, the independent component analysis (ICA), when it is applied in passive sonars to reduce interference from ambient noise. ICA algorithms JADE, FastICA an GI-ICA were used to evaluate the signal separation performance considering different values of signal-to-noise ratio.

ALMEIDA, A. R. O uso de análise de componentes independentes na extração de características dos sinais transitórios de faltas em linhas de transmissão de energia elétrica. 2017. 97 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)-Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Hohana Sanders (hohanasanders@hotmail.com) on 2017-10-05T11:40:13Z No. of bitstreams: 1 2017_tese_aralmeida.pdf: 10134467 bytes, checksum: 1fe4fbcbc4c1b84143957b9cc2985ba9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-11-08T12:54:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tese_aralmeida.pdf: 10134467 bytes, checksum: 1fe4fbcbc4c1b84143957b9cc2985ba9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-08T12:54:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tese_aralmeida.pdf: 10134467 bytes, checksum: 1fe4fbcbc4c1b84143957b9cc2985ba9 (MD5) Previous issue date: 2017-09-01 / Several methods for localization and classification of faults in electric power transmission lines, using conventional techniques, computational intelligence and digital signal processing techniques have been proposed, intensively, on literature in the last three decades. These methods have improved the process of characterization of faults in various aspects. However, even the methods based on Wavelet Transform (WT), Artificial Neural Networks (ANN) and other techniques derived from smart Computing, do not have convenient and systematic way treaty faults in transmission systems whose data are contaminated by noise. Based on this evidence, this paper proposes a combination of methods using Independent Component Analysis (ICA), the Theory of the Travelling Waves (TTW) and Support Vector Machine (SVM) effective approaches to extracting characteristics of transient signals of fault even before signs considerably contaminated by noise. The approach was applied to locate and recognize faults in a transmission line 500 kV high voltage that connects the substation of President Dutra - MA to the substation of Boa Esperança - PI. The experiment was carried out for different types of faults that have occurred in different locations. The use of these methods applied to a real transmission line model has proven that the proposed methods, in combination, result in superior performance on location and classification of faults. The obtained errors are less than 1% to the location and accuracy of 100% for the classification of faults with noise. The proposed approach has shown performance best when compared to major conventional techniques, as well as when compared to techniques using Artificial Neural Networks and other computational intelligence techniques / Vários métodos para localização e classificação de faltas em linhas de transmissão energia elétrica, utilizando técnicas convencionais, inteligência computacional e técnicas de processamento digital de sinais têm sido propostas, de forma intensiva, na literatura nas tês últimas décadas. Esses métodos têm melhorado o processo de caracterização das faltas em vários aspectos. No entanto, mesmo os métodos baseados em Transformada Wavelet (TW), Redes Neurais Artificiais (RNA) e outras técnicas advindas da computação inteligente, não têm tratado de forma conveniente e sistemática as faltas em sistemas de transmissão cujos dados são contaminados por ruído. Partindo desta evidência, este trabalho propõe combinações de métodos que utilizam a Análise de Componentes Independentes (ACI), a Teoria das Ondas Viajantes (TOV) e Máquina de Vetores de Suporte (MVS) em abordagens eficientes para a extração de características dos sinais transitórios de falta mesmo diante de sinais consideravelmente contaminados por ruído. A abordagem foi aplicada para localizar e reconhecer as faltas, em uma linha de transmissão de alta tensão de 500 kV que interliga a subestação de Presidente Dutra - Ma à subestação de Boa Esperança -PI. O experimento foi realizado para diferentes tipos de faltas que ocorrem em diferentes localizações. A utilização destes métodos aplicados a um modelo real de linha de transmissão tem comprovado que os métodos propostos, de forma combinada, resultam em desempenho superior na localização e classificação de faltas. Os erros obtidos são inferiores a 1% para a localização com acurácia de 100% para a classificação de faltas com ruído. O desempenho da abordagem proposta tem apresentado melhores resultados quando comparados às principais técnicas convencionais, assim quando comparados às técnicas que utilizam Redes Neurais Artificiais e outras técnicas de inteligência computacional

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Centro de Desenvolvimento Sustentável, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2016-07-27T13:38:35Z No. of bitstreams: 1 2016_MikaelaSoaresSilvaCardoso.pdf: 1304333 bytes, checksum: 3419682cb378de821a98d5f5157bbf7c (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-08-02T21:19:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_MikaelaSoaresSilvaCardoso.pdf: 1304333 bytes, checksum: 3419682cb378de821a98d5f5157bbf7c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-02T21:19:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_MikaelaSoaresSilvaCardoso.pdf: 1304333 bytes, checksum: 3419682cb378de821a98d5f5157bbf7c (MD5) / Esta dissertação tem como objeto a questão quanto à sustentabilidade do tratamento de resíduos sólidos na região de Brasília e seu entorno. É composta por três capítulos, todos em formato de artigo científico. No primeiro capítulo são analisados os fatores socioeconômicos que influenciaram a geração de resíduos sólidos domiciliares no Distrito Federal durante o período de 2003 a 2014. A metodologia utilizada foi a Análise de Componentes Principais aliada à Análise de Cluster. Este capítulo não foi estendido aos municípios que integram a Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno devido à ausência dos dados necessários para a realização das análises. A Análise de Componentes Principais resultou em dois componentes principais, onde o primeiro absorveu 95,029% da variância inicial. Os maiores escores encontrados foram para o Produto Interno Bruto (0,993), o consumo de energia (0,992) e o consumo de bens e produtos (0,988), mostrando que os fatores relacionados à renda e ao consumo apresentaram forte relação com a geração dos Resíduos Sólidos Domésticos. As variáveis relacionadas ao crescimento populacional também apresentaram relação significativa com a geração dos resíduos sólidos no Distrito Federal. O segundo capítulo aborda aspectos da eficiência ambiental do manejo dos Resíduos Sólidos Urbanos desenvolvido no Distrito Federal e em três municípios integrantes da RIDE-DF. Utilizou-se o método proposto por Zaman (2011), que avalia o impacto dos resíduos sólidos no consumo energético, no consumo de água, na utilização de matériasprimas e na emissão de gás carbônico. Os maiores valores de Zero Waste Index foram encontrados para Luziânia, Goiás, seguidos do Distrito Federal, Formosa (também no Estado de Goiás) e Unaí, Minas Gerais. Estes valores, calculados para Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno, estão muito abaixo dos valores obtidos por Zaman (2013). Um valor baixo de Zero Waste Index indica que o tratamento adotado (aterramento ou disposição em lixões) é ambientalmente ineficaz. O terceiro capítulo consiste na avaliação dos programas de coleta seletiva desenvolvidos na Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno, no ano de 2014. A metodologia utilizada foi a aplicação de dois índices de sustentabilidade, propostos por Besen (2011) e Fechine (2014). Os resultados indicaram que todos os programas de coleta seletiva analisados apresentaram “baixa ou muito baixa sustentabilidade”. Os resultados obtidos pelos dois índices diferiram para a maioria das localidades estudadas. Os resultados obtidos nos três capítulos permitem concluir que a gestão dos Resíduos Sólidos Urbanos na Região Integrada de Desenvolvimento do Distrito Federal e Entorno é insustentável. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work as object the question about the sustainability of solid waste treatment in Brasilia and its surrounding region. This thesis is composed of three chapters, all in scientific article format. In the first chapter, the socioeconomic factors that influenced the generation of solid waste in the Distrito Federal during the period 2003 to 2014 are analyzed. The methodology used was the Principal Component Analysis (PCA) combined with Cluster Analysis (CA). This chapter has not been extended to the municipalities of the Integrated Region of Development of the Distrito Federal and Surrounding Areas (RIDE-DF) due to the lack of data needed to perform the analyzes. The PCA resulted in two main components, where the first absorbed 95.029% of the initial variance. The highest scores were found to GDP (0.993), energy consumption (0.992) and consumption of goods and products (0.988), showing that factors related to income and consumption showed a strong relationship with the generation of USW. The variables related to population growth also have significant relationship with the generation of solid waste in DF. Chapter 2 approaches the aspects of environmental efficiency of the management of urban solid waste developed in the DF and three municipalities members of RIDE- DF. It was used the method proposed by Zaman (2011), which assesses the impact of solid waste on energy consumption, water consumption, the use of raw materials and carbon dioxide emissions. The largest ZWI values were found to Luziânia (GO), followed by the Distrito Federal (DF), Formosa (GO) and Unaí (MG). These values, calculated for RIDE-DF, are much lower than the values obtained by Zaman (2013). A low value of ZWI indicates that the treatment adopted (landfill or disposal in dumpsites) is environmentally ineffective. Chapter 3, consists in the assessment of selective collection programs developed in the RIDE-DF, in 2014. The methodology used was the application of two sustainability indexes proposed by Besen (2011) and Fechine (2014). The results indicated that all of selective waste collection programs analyzed exhibited low or very low sustainability. The results obtained by the two indexes differed from most locations studied.

Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-03-02T15:06:06Z No. of bitstreams: 1 marceloantonioalveslima.pdf: 1774345 bytes, checksum: 6a157dee80e14893054855701fd0f539 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T19:53:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marceloantonioalveslima.pdf: 1774345 bytes, checksum: 6a157dee80e14893054855701fd0f539 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T19:53:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marceloantonioalveslima.pdf: 1774345 bytes, checksum: 6a157dee80e14893054855701fd0f539 (MD5) Previous issue date: 2009-02-27 / Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma técnica para análise de qualidade de energia, considerando o caso pouco explorado de ocorrência de múltiplos distúrbios. O propósito é separar os distúrbios que estejam ocorrendo em sequência ou ao mesmo tempo em sinais de tensão presentes em sistemas elétricos de potência. Para isto, é utilizada a filosofia de separação cega de fontes, que parte do pressuposto de que não são conhecidas a priori as fontes (os distúrbios) que compõem os dados disponíveis e nem como elas foram misturadas. É utilizada para tal fim a recente técnica não-supervisionada denominada análise de componentes independentes, visando o desacoplamento entre os diferentes distúrbios independentes que estejam ocorrendo durante o mesmo intervalo de tempo, a partir de um determinado modelo de misturas dos distúrbios originais. Esta separação dos distúrbios é fundamental como etapa de pré-processamento, já que as técnicas existentes de localização no tempo e classificação apresentam desempenho reduzido quando ocorre tal situação. São apresentadas duas estruturas para separar múltiplos distúrbios, no que diz respeito ao nu´mero de misturas (sinais medidos) disponíveis: a primeira´e aplicada quando são disponíveis mais de um dispositivo de monitoramento alocados em pontos distintos do sistema elétrico e sincronizados, e a segunda é aplicada quando se tem disponível um único monitor de qualidade de energia. No segundo caso, é proposta a utilização de um banco de filtros para gerar um número suficiente de misturas que são necessárias para se utilizar a análise de componentes independentes na estimação dos distúrbios envolvidos em um único sinal medido. O desempenho da técnica proposta foi analisado com dados sintéticos. / This dissertation presents the development of a technique for power quality analysis, considering the case of multiple disturbances. The purpose is to separate the disturbances that are occurring in sequence or at the same time, in voltage signals of the electric power systems. For this, is used the philosophy of blind source separation, with the assumption that the sources (the disturbances) that compose the data available are not known a priori, nor how they were mixed. It is used for this purpose the recent non-supervised technique called Independent Component Analysis for the decoupling between the different disturbances that are independent and occurring during the same interval, from a mixture model of the original disturbances. This separation of disturbances is crucial as a pre-processing step, since the existing techniques of location in time and classification have reduced performance when multiple disturbances occur. Two structures are presented to separate multiple disturbances, with regard to the number of mixtures (measured signals) available: the first is applied when are available more then one synchronized monitoring device placed in different points of the electric system, and the second is applied when there is only one available monitor. In the second case, it is proposed to use a filter bank to generate a sufficient number of mixtures required to the use of independent component analysis in the estimation of the disturbances involved in a single measured signal. The performance of the proposed technique was derived with synthetic data.

Na área de processamento de sinais biomédicos a extração de informação, baseada em um conjunto de medidas adquiridas no tempo, é considerada de suma importância. A qualidade desta informação extraída permite avaliar o funcionamento dos diversos órgãos. Objetivos: (1) propor o método de análise de componentes dependentes para auxiliar a extração de componentes de interesse, a partir de medidas multivariadas; (2) caraterizar as componentes extraídas através de representações em termos de tempo e freqüência, e espectro de potência; e, (3) aplicar o método e avaliar as componentes de interesse extraídas no contexto real MCGf, MGG e fMRI. A proposta para a extração fundamenta-se no método chamado de Análise de Componentes Dependentes ACD. As medidas a serem processadas são multivariadas a partir de sensores distribuídos, espacialmente, no corpo humano dando origem a um conjunto de dados correlacionados no tempo e/ou no espaço. Observa-se que os sinais de interesse raramente são registrados de forma isolada, e sim misturados com outros sinais superpostos, ruído e artefatos fisiológicos ou ambientais, onde a relação sinal-ruído é geralmente baixa. Nesse contexto, a estratégia a ser utilizada baseia-se na ACD, que permitirá extrair um pequeno número de fontes, de potencial interesse, com informações úteis. A estratégia ACD para extração de informação é aplicada em três importantes problemas, na área de processamento de sinais biomédicos: (1) detecção do sinal do feto em magnetocardiografia fetal (MCGf); (2) detecção da atividade de resposta elétrica do estômago em magnetogastrografia (MGG); e, (3) detecção de regiões ativas do cérebro em experimentos de imagens por ressonância magnética funcional (Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI). Os resultados, nos três casos estudados, mostraram que o método utilizado, como estratégia, é efetivo e computacionalmente eficiente para extração de sinais de interesse. Concluímos, baseados nas aplicações, que o método proposto é eficaz, mostrando seu potencial para futuras pesquisas clínicas. / An important goal in biomedical signal processing is the extraction of information based on a set of physiological measurements made along time. Generally, biomedical signals are electromagnetic measurements. Those measurements (usually made with multichannel equipment) are registered using spatially distributed sensors around some areas of the human body, originating a set of time and/or space correlated data. The signals of interest are rarely registered alone, being usually observed as a mixture of other spurious, noisy signals (sometimes superimposed) and environmental or physiological artifacts. More over, the signal-to-noise ratio is generally low. In many applications, a big number of sensors are available, but just a few sources are of interest and the remainder can be considered noise. For such kind of applications, it is necessary to develop trustful, robust and effective learning algorithms that allow the extraction of only a few sources potentially of interest and that hold useful information. The strategy used here for extraction of sources is applied in three important problems in biomedical signal processing: (1) detection of the fetal magnetocardiogram signal (fMCG); (2) detection of the electrical activity of the stomach in magnetogastrograms (MGG); and (3) detection of active regions of the brain in experiments in functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). The results, within the three cases of study, showed that the DCA method used as strategy is effective and computationally efficient on extraction of desired signals.

Na área de processamento de sinais biomédicos a extração de informação, baseada em um conjunto de medidas adquiridas no tempo, é considerada de suma importância. A qualidade desta informação extraída permite avaliar o funcionamento dos diversos órgãos. Objetivos: (1) propor o método de análise de componentes dependentes para auxiliar a extração de componentes de interesse, a partir de medidas multivariadas; (2) caraterizar as componentes extraídas através de representações em termos de tempo e freqüência, e espectro de potência; e, (3) aplicar o método e avaliar as componentes de interesse extraídas no contexto real MCGf, MGG e fMRI. A proposta para a extração fundamenta-se no método chamado de Análise de Componentes Dependentes ACD. As medidas a serem processadas são multivariadas a partir de sensores distribuídos, espacialmente, no corpo humano dando origem a um conjunto de dados correlacionados no tempo e/ou no espaço. Observa-se que os sinais de interesse raramente são registrados de forma isolada, e sim misturados com outros sinais superpostos, ruído e artefatos fisiológicos ou ambientais, onde a relação sinal-ruído é geralmente baixa. Nesse contexto, a estratégia a ser utilizada baseia-se na ACD, que permitirá extrair um pequeno número de fontes, de potencial interesse, com informações úteis. A estratégia ACD para extração de informação é aplicada em três importantes problemas, na área de processamento de sinais biomédicos: (1) detecção do sinal do feto em magnetocardiografia fetal (MCGf); (2) detecção da atividade de resposta elétrica do estômago em magnetogastrografia (MGG); e, (3) detecção de regiões ativas do cérebro em experimentos de imagens por ressonância magnética funcional (Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI). Os resultados, nos três casos estudados, mostraram que o método utilizado, como estratégia, é efetivo e computacionalmente eficiente para extração de sinais de interesse. Concluímos, baseados nas aplicações, que o método proposto é eficaz, mostrando seu potencial para futuras pesquisas clínicas. / An important goal in biomedical signal processing is the extraction of information based on a set of physiological measurements made along time. Generally, biomedical signals are electromagnetic measurements. Those measurements (usually made with multichannel equipment) are registered using spatially distributed sensors around some areas of the human body, originating a set of time and/or space correlated data. The signals of interest are rarely registered alone, being usually observed as a mixture of other spurious, noisy signals (sometimes superimposed) and environmental or physiological artifacts. More over, the signal-to-noise ratio is generally low. In many applications, a big number of sensors are available, but just a few sources are of interest and the remainder can be considered noise. For such kind of applications, it is necessary to develop trustful, robust and effective learning algorithms that allow the extraction of only a few sources potentially of interest and that hold useful information. The strategy used here for extraction of sources is applied in three important problems in biomedical signal processing: (1) detection of the fetal magnetocardiogram signal (fMCG); (2) detection of the electrical activity of the stomach in magnetogastrograms (MGG); and (3) detection of active regions of the brain in experiments in functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). The results, within the three cases of study, showed that the DCA method used as strategy is effective and computationally efficient on extraction of desired signals.

Orientadora: Profa. Dra. Cristiane Otero Reis Salum / Coorientador: Prof. Dr. Francisco José Fraga da Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, São Bernardo do Campo, 2017. / Pacientes de transtorno bipolar e esquizofrenia apresentam déficits no processamento de informação. Dentre esses déficits está uma disfunção do mecanismo de filtragem sensorial, que pode ser observada através do teste de Inibição Pré-Pulso (IPP), que acessa a inibição das respostas muscular, observada por eletromiografia (EMG) e neural, observada por eletroencefalograma (EEG) através da inibição de potenciais evocados, como o P2-N1. No fenômeno da IPP, é observado que a resposta iniciada por um estímulo de alta intensidade é reduzida quando este é precedido em alguns milissegundos (30-300ms) por outro estímulo de baixa intensidade. Esses estímulos são respectivamente chamados de Pulso (P) e Pré-Pulso (PP). A porcentagem de redução da resposta ao P, quando este é precedido por um PP é calculada em relação à magnitude de resposta que seria evocada pelo P quando este não é precedido por PP algum. O presente estudo visou avaliar o filtro sensorial através do registro simultâneo dos sinais eletromiográficos e eletroencefalográficos em pacientes brasileiros de primeiro episódio psicótico de transtorno bipolar (BP) e esquizofrenia (SZ). Vinte pacientes BP, quinze pacientes SZ e 22 sujeitos sadios participaram do estudo. Pacientes SZ apresentam redução da %IPP observada por EMG em relação a pessoas sadias, ao passo que pacientes do grupo BP não apresentam redução da filtragem sensório-motora. Para a IPP neural, foi observada redução na amplitude de P do grupo BP na região frontal, avaliada pelo eletrodo Fz e redução da amplitude de P e também na %IPP para os grupos BP e SZ na região parietal, avaliada pelo eletrodo Pz. Os resultados indicam que a redução da filtragem sensorial foi observada em diferentes estágios do processamento sensorial. E a divergência entre IPP clássica e IPP neural para o grupo BP sugere que a IPP medida por EMG clássica e medida por EEG refletem filtros sensoriais diferentes e que pacientes de diferentes grupos podem exibir déficits em um desses filtros apenas. O presente trabalho é o pioneiro na utilização de ferramentas de atenuação de artefatos contaminantes do sinal neural no teste de IPP neural. / Patients with bipolar disorder and schizophrenia have deficits in information processing. Among these deficits is a dysfunction of the sensory filtering mechanism, which can be observed through the Prepulse Inhibition (PPI) test, which accesses the inhibition of muscle responses, observed by electromyography (EMG) and neural, observed by electroencephalogram (EEG) through inhibition of evoked potentials, such as P2-N1. In the PPI phenomenon, it is observed that the response initiated by a high intensity stimulus is reduced when it is preceded in a few milliseconds (30-300ms) by another low intensity stimulus. These stimuli are respectively called Pulse (P) and Prepulse (PP). The reduction percentage of the response to P when it is preceded by a PP is calculated in relation to the magnitude of response that would be evoked by P when it is not preceded by any PP. The present study aimed to evaluate the sensory filter through the simultaneous recording of electromyographic and electroencephalographic signals in Brazilian patients with first psychotic episode of bipolar disorder (BP) and schizophrenia (SZ). Twenty BP patients, fifteen SZ patients and 22 healthy subjects participated in the study. SZ patients presented a reduction in the %PPI observed by EMG when compared to healthy individuals, whereas patients in the BP group did not show reduction of sensory-motor filter. For the neural PPI, a reduction in BP group P amplitude was observed in the frontal region, evaluated by the Fz electrode. Also, was observed a reduction in the P amplitude and in the %PPI for the BP and SZ groups in the parietal region, evaluated by the Pz electrode. These results indicate that the reduction of sensorial filtration was observed at different stages of sensorial processing. And the divergence between classical IPP and neural IPP for the BP group suggests that PPI measured by classical EMG and measured by EEG reflect different sensory filters and that patients from different groups may exhibit deficits in one of these filters only. The present work is the pioneer in the use of attenuation tools to reduce contaminating artifacts in PPI test neural signal.