Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Skeletal muscle consists of muscle fiber types that have different physiological and biochemical characteristics. Basically, the muscle fiber can be classified into type I and type II, presenting, among other features, contraction speed and sensitivity to fatigue different for each type of muscle fiber. These fibers coexist in the skeletal muscles and their relative proportions are modulated according to the muscle functionality and the stimulus that is submitted. To identify the different proportions of fiber types in the muscle composition, many studies use biopsy as standard procedure. As the surface electromyography (EMGs) allows to extract information about the recruitment of different motor units, this study is based on the assumption that it is possible to use the EMG to identify different proportions of fiber types in a muscle. The goal of this study was to identify the characteristics of the EMG signals which are able to distinguish, more precisely, different proportions of fiber types. Also was investigated the combination of characteristics using appropriate mathematical models. To achieve the proposed objective, simulated signals were developed with different proportions of motor units recruited and with different signal-to-noise ratios. Thirteen characteristics in function of time and the frequency were extracted from emulated signals. The results for each extracted feature of the signals were submitted to the clustering algorithm k-means to separate the different proportions of motor units recruited on the emulated signals. Mathematical techniques (confusion matrix and analysis of capability) were implemented to select the characteristics able to identify different proportions of muscle fiber types. As a result, the average frequency and median frequency were selected as able to distinguish, with more precision, the proportions of different muscle fiber types. Posteriorly, the features considered most able were analyzed in an associated way through principal component analysis. Were found two principal components of the signals emulated without noise (CP1 and CP2) and two principal components of the noisy signals (CP1 and CP2 ). The first principal components (CP1 and CP1 ) were identified as being able to distinguish different proportions of muscle fiber types. The selected characteristics (median frequency, mean frequency, CP1 and CP1 ) were used to analyze real EMGs signals, comparing sedentary people with physically active people who practice strength training (weight training). The results obtained with the different groups of volunteers show that the physically active people obtained higher values of mean frequency, median frequency and principal components compared with the sedentary people. Moreover, these values decreased with increasing power level for both groups, however, the decline was more accented for the group of physically active people. Based on these results, it is assumed that the volunteers of the physically active group have higher proportions of type II fibers than sedentary people. Finally, based on these results, we can conclude that the selected characteristics were able to distinguish different proportions of muscle fiber types, both for the emulated signals as to the real signals. These characteristics can be used in several studies, for example, to evaluate the progress of people with myopathy and neuromyopathy due to the physiotherapy, and also to analyze the development of athletes to improve their muscle capacity according to their sport. In both cases, the extraction of these characteristics from the surface electromyography signals provides a feedback to the physiotherapist and the coach physical, who can analyze the increase in the proportion of a given type of fiber, as desired in each case. / A musculatura esquelética é constituída por tipos de fibras musculares que possuem características fisiológicas e bioquímicas distintas. Basicamente, elas podem ser classificadas em fibras do tipo I e fibras do tipo II, apresentando, dentre outras características, velocidade de contração e sensibilidade à fadiga diferentes para cada tipo de fibra muscular. Estas fibras coexistem na musculatura esquelética e suas proporções relativas são moduladas de acordo com a funcionalidade do músculo e com o estímulo a que é submetido. Para identificar as diferentes proporções de tipos de fibra na composição muscular, muitos estudos utilizam a biópsia como procedimento padrão. Como a eletromiografia de superfície (EMGs) nos permite extrair informações sobre o recrutamento de diferentes unidades motoras, este estudo parte da hipótese de que seja possível utilizar a EMGs para identificar diferentes proporções de tipos de fibras em uma musculatura. O objetivo deste estudo foi identificar as características dos sinais EMGs que sejam capazes de distinguir, com maior precisão, diferentes proporções de tipos de fibras. Também foi investigado a combinação de características por meio de modelos matemáticos apropriados. Para alcançar o objetivo proposto, sinais emulados foram desenvolvidos com diferentes proporções de unidades motoras recrutadas e diferentes razões sinal-ruído. Treze características no domínio do tempo e da frequência foram extraídas do sinais emulados. Os resultados de cada característica extraída dos sinais emulados foram submetidos ao algorítimo de agrupamento k-means para separar as diferentes proporções de unidades motoras recrutadas nos sinais emulados. Técnicas matemáticas (matriz confusão e técnica de capabilidade) foram implementadas para selecionar as características capazes de identificar diferentes proporções de tipos de fibras musculares. Como resultado, a frequência média e a frequência mediana foram selecionadas como capazes de distinguir com maior precisão as diferentes proporções de tipos de fibras musculares. Posteriormente, as características consideradas mais capazes foram analisadas de forma associada por meio da análise de componentes principais. Foram encontradas duas componentes principais para os sinais emulados sem ruído (CP1 e CP2) e duas componentes principais para os sinais com ruído (CP1 e CP2 ), sendo as primeiras componentes principais (CP1 e CP1 ) identificadas como capazes de distinguirem diferentes proporções de fibras. As características selecionadas (frequência mediana, frequência média, CP1 e CP1 ) foram utilizadas para analisar sinais EMGs reais, comparando pessoas sedentárias com pessoas fisicamente ativas praticantes de treinamentos físicos de força (musculação). Os resultados obtidos com os diferentes grupos de voluntários mostram que as pessoas fisicamente ativas obtiveram valores mais elevados de frequência média, frequência mediana e componentes principais em comparação com as pessoas sedentárias. Além disto, estes valores decaíram com o aumento do nível de força para ambos os grupo, entretanto, o decaimento foi mais acentuado para o grupo de pessoas fisicamente ativas. Com base nestes resultados, presume-se que os voluntários do grupo fisicamente ativo apresentam maiores proporções de fibras do tipo II, se comparado com as pessoas sedentárias. Por fim, com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que as características selecionadas foram capazes de distinguir diferentes proporções de tipos de fibras musculares, tanto para os sinais emulados quanto para os sinais reais. Estas características podem ser utilizadas em vários estudos, como por exemplo, para avaliar a evolução de pessoas com miopatias e neuromiopatia em decorrência da reabilitação fisioterápica, e também para analisar o desenvolvimento de atletas que visam melhorar sua capacidade muscular de acordo com sua modalidade esportiva. Em ambos os casos, a extração destas características dos sinais de eletromiografia de superfície proporciona um feedback ao fisioterapeuta e ao treinador físico, que podem analisar o aumento na proporção de determinado tipo de fibra, conforme desejado em cada caso. / Mestre em Ciências

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Métodos estocásticos oferecem uma poderosa ferramenta para a execução da compressão de dados e decomposições de matrizes. O método estocástico para decomposição de matrizes estudado utiliza amostragem aleatória para identificar um subespaço que captura a imagem de uma matriz de forma aproximada, preservando uma parte de sua informação essencial. Estas aproximações compactam a informação possibilitando a resolução de problemas práticos de maneira eficiente. Nesta dissertação é calculada uma decomposição em valores singulares (SVD) utilizando técnicas estocásticas. Esta SVD aleatória é empregada na tarefa de reconhecimento de faces. O reconhecimento de faces funciona de forma a projetar imagens de faces sobre um espaço de características que melhor descreve a variação de imagens de faces conhecidas. Estas características significantes são conhecidas como autofaces, pois são os autovetores de uma matriz associada a um conjunto de faces. Essa projeção caracteriza aproximadamente a face de um indivíduo por uma soma ponderada das autofaces características. Assim, a tarefa de reconhecimento de uma nova face consiste em comparar os pesos de sua projeção com os pesos da projeção de indivíduos conhecidos. A análise de componentes principais (PCA) é um método muito utilizado para determinar as autofaces características, este fornece as autofaces que representam maior variabilidade de informação de um conjunto de faces. Nesta dissertação verificamos a qualidade das autofaces obtidas pela SVD aleatória (que são os vetores singulares à esquerda de uma matriz contendo as imagens) por comparação de similaridade com as autofaces obtidas pela PCA. Para tanto, foram utilizados dois bancos de imagens, com tamanhos diferentes, e aplicadas diversas amostragens aleatórias sobre a matriz contendo as imagens. / Stochastic methods offer a powerful tool for performing data compression and decomposition of matrices. These methods use random sampling to identify a subspace that captures the range of a matrix in an approximate way, preserving a part of its essential information. These approaches compress the information enabling the resolution of practical problems efficiently. This work computes a singular value decomposition (SVD) of a matrix using stochastic techniques. This random SVD is employed in the task of face recognition. The face recognition is based on the projection of images of faces on a feature space that best describes the variation of known image faces. These features are known as eigenfaces because they are the eigenvectors of a matrix constructed from a set of faces. This projection characterizes an individual face by a weighted sum of eigenfaces. The task of recognizing a new face is to compare the weights of its projection with the projection of the weights of known individuals. The principal components analysis (PCA) is a widely used method for determining the eigenfaces. This provides the greatest variability eigenfaces representing information from a set of faces. In this dissertation we discuss the quality of eigenfaces obtained by a random SVD (which are the left singular vectors of a matrix containing the images) by comparing the similarity with eigenfaces obtained by PCA. We use two databases of images, with different sizes and various random sampling applied on the matrix containing the images.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Monitoring of process control systems is extremely important for industries to ensure the quality of the product and the safety of the process. Predictive controllers, also known by MPC (Model Predictive Control), usually has a well performance initially. However, after a period, many factors contribute to the deterioration of its performance. This highlights the importance of monitoring the MPC control systems. In this work, tools based on multivariate statistical methods are discussed and applied to the problem of monitoring and Performance Assessment of predictive controllers. The methods presented here are: PCA (Principal Component Analysis) and ICA (Independent Component Analysis). Both are techniques that use data collected directly from the process. The first is widely used in Performance Assessment of predictive controllers. The second is a more recent technique that has arisen, mainly in order to be used in fault detection systems. The analyzes are made when applied in simulated processes characteristic of the petrochemical industry operating under MPC control. / O monitoramento de sistemas de controle de processos é extremamente importante no que diz respeito às indústrias, para garantir a qualidade do que é produzido e a segurança do processo. Os controladores preditivos, também conhecidos pela sigla em inglês MPC (Model Predictive Control), costumam ter um bom desempenho inicialmente. Entretanto, após um certo período, muitos fatores contribuem para a deterioração de seu desempenho. Isto evidencia a importância do monitoramento dos sistemas de controle MPC. Neste trabalho aborda-se ferramentas, baseada em métodos estatísticos multivariados, aplicados ao problema de monitoramento e avaliação de desempenho de controladores preditivos. Os métodos aqui apresentados são: o PCA (Análise por componentes principais) e o ICA (Análise por componentes independentes). Ambas são técnicas que utilizam dados coletados diretamente do processo. O primeiro é largamente utilizado na avaliação de desempenho de controladores preditivos. Já o segundo, é uma técnica mais recente que surgiu, principalmente, com o intuito de ser utilizado em sistemas de detecção de falhas. As análises são feitas quando aplicadas em processos simulados característicos da indústria petroquímica operando sob controle MPC.

Submitted by Rodrigo de Almeida Lorenzo (rodrigoalorenzo@yahoo.com.br) on 2018-08-28T11:41:08Z No. of bitstreams: 1 Rodrigo_Lorenzo_Dissertacao.pdf: 463812 bytes, checksum: 011430b7b5342c9d67982e478a1edc31 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-08-28T13:35:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Rodrigo_Lorenzo_Dissertacao.pdf: 463812 bytes, checksum: 011430b7b5342c9d67982e478a1edc31 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzane Guimarães (suzane.guimaraes@fgv.br) on 2018-08-28T14:44:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Rodrigo_Lorenzo_Dissertacao.pdf: 463812 bytes, checksum: 011430b7b5342c9d67982e478a1edc31 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-28T14:44:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo_Lorenzo_Dissertacao.pdf: 463812 bytes, checksum: 011430b7b5342c9d67982e478a1edc31 (MD5) Previous issue date: 2018-07-31 / Este artigo procura verificar se o período de incriminação e a prisão do ex-presidente do Brasil Luiz Inácio Lula da Silva (Lula) afetaram a evolução diária do Real frente ao Dólar americano (USD/BRL). Constitui a base de dados a taxa de câmbio Real contra Dólar americano, a taxa de câmbio de uma cesta de moedas de países desenvolvidos contra o Dólar (DXY) e uma cesta de moedas das economias em desenvolvimento contra o Dólar (EMB). Todas as informações foram obtidas por meio do terminal Bloomberg e enquadram-se o período entre 01 de dezembro de 2015 e 30 de abril de 2018. Além destes dados, foram analisadas todas as datas em que Lula se tornou réu por acusações dos crimes de lavagem de dinheiro, falsidade ideológica e ocultação de patrimônio. Verificou-se que o ex-presidente tornou-se réu em sete ações penais, foi condenado em primeira instância, em 12 de julho de 2017, condenado em segunda instância meses depois e teve seus recursos e habeas corpus negados pelas devidas instâncias da justiça federal do Brasil. Foram utilizados os modelos econométricos ARCH e GARCH a fim de verificar a volatilidade da taxa de câmbio USD/BRL devido aos impactos destas notícias. Os resultados indicam que, nas datas em que ocorreram as decisões da justiça, houve uma maior apreciação do Real frente ao Dólar Americano, em média de 0,43%. Adicionalmente, verificou-se, também empiricamente, que neste período não houve efeito na volatilidade dos mercados. Apesar do coeficiente γ ser positivo, não se pode dizer que ele é estatisticamente diferente de zero. / Literature devoted to explore if the period of incrimination and the arrest of the former President of Brazil Luiz Inacio Lula da Silva affected the daily evolution of the Real against the US dollar (USD/BRL). USD/BRL, the exchange rate of a basket of currencies of developed countries against the dollar (DXY) and a basket of currencies of the developing economies against the dollar (EMB) were used. All information was extracted from a Bloomberg terminal and considers the period between December 1, 2015 and April 30, 2018. In addition to these data, we investigated all the dates in which Lula became guilty on charges of money laundering, ideological falsehood and concealment of property. We verified that the former president was guilty in seven criminal actions, he was convicted in the first instance on July 12, 2017, convicted in second instance months later and had his appeals and habeas corpus denied by the appropriate instances of the Brazilian federal court. We used the ARCH and GARCH econometric models to verify the volatility of the USD/BRL exchange rate due to the impacts of these news. The results indicate that, on the dates that the judicial decisions occurred, Brazilian Real increased value against the US Dollar, on average 0.43%. In addition, it was also empirically verified that during this period there was no effect on market volatility. Although the coefficient γ is positive, it cannot be said that it is statistically different from zero.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Among the products of the hive, honey is considered the principal, standing out as natural food and for having multiple pharmacological applications. Honey can be produced by honey bees (Apis mellifera, L.) from the nectar, fruit, plant secretions and excretions of aphids or other sweetened solutions.Their nutritive power, pharmacologic and commercial value depends on its botanical origin, which can be obtained through classical methods as sensory evaluation, physicochemical analyses or melissopalynology. Although, these methods require much experience of the analyst and are costly.In view of the current difficulties in conducting these analyses, methods based on the study of volatile constituents have emerged as an alternative in the search for the source of compound markers of floral honeys. For the identification of these compounds, techniques such as solid in solid phase (SPME) and dynamic headspace (HSD) followed by analysis on gas chromatography coupled to mass spectrometer (GC-MS) are suggested. In this work, different honeyproducing regions in the State of Sergipe were studied, as well as samples of honey originated from other states of Brazil, purchased in local supermarkets. Analyses of volatile components were obtained by dynamic headspace using Porapak Q® and Peat in natura as adsorbent materials. For both, parameters such as amount of sample, salt addition, time and temperature of extractionhave been optimized. Optimization, made possible the identification of 112 different compounds belonging to classes of aliphatic alcohols, aliphatic aldehydes, benzene derivatives, monoterpene hydrocarbons, oxygenated hydrocarbons, norisoprenoids, sesquiterpenes, oxygenated sesquiterpenes, carboxylic acids and others. Among these, a group of senior compounds were studied by principal components analysis and hierarchical cluster analysis. With these analyses was likely to identify the components with biggest weights in the samples and cluster them into five groups with a similarity of 48% based on Euclidean distance. Among the weighty compounds are furfuraldehyde, benzaldehyde, cis-linalool oxide (furanoid), trans-linalool oxide (furanoid), linalool, hotrienol, 4-ketoisoforone, aldehyde lilac (isomer I), cis-linalool oxide (pyranoid) and -terpineol. / Dentre os produtos apícolas o mel é considerado o principal por se destacar como alimento natural e ter várias aplicações farmacológicas, podendo ser produzido por abelhas Apis mellifera a partir do néctar, secreções das plantas e frutos, excreções de afídeos e outras soluções adocicadas. Seu poder nutritivo, farmacológico e valor comercial dependem de sua origem botânica, a qual pode ser obtida através de métodos clássicos como a avaliação sensorial, a melissopalinologia ou análises físico-químicas, porém estes métodos exigem muita experiência do analista e são dispendiosas. Em virtude das dificuldades atuais em realizar essas análises os métodos baseados no estudo dos constituintes voláteis têm surgido como uma alternativa na procura de compostos marcadores da origem floral de méis. Para a identificação destes compostos, técnicas como a microextração em fase sólida (SPME) e headspace dinâmico (HSD) seguido de análise em cromatógrafo em fase gasosa/espectrômetro de massas (CG/EM) são sugeridas. Neste trabalho foram estudados méis de diferentes regiões produtoras do estado de Sergipe, bem como amostras de méis adquiridos em supermercado de Aracaju oriundas de outros estados do Brasil através da análise dos componentes voláteis obtidos por headspace dinâmico utilizando Porapak Q® e Turfa in natura como materiais adsorventes. Para tanto foram otimizados parâmetros como quantidade de amostra, adição de sal, tempo e temperatura de extração. Nas condições otimizadas foi possível identificar 112 diferentes compostos pertencentes às classes dos álcoois alifáticos, benzenóides, aldeídos alifáticos, hidrocarbonetos lineares, monoterpenos, monoterpenos oxigenados, sesquiterpenos, sesquiterpenos oxigenados, norisoprenóides, ácidos carboxílicos e outros. Dentre estes, um grupo de compostos majoritários foram estudados por análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico. Com estas análises foi possível identificar os componentes de maiores pesos das amostras e agrupá-las em cinco grupos com uma similaridade de 48%, tendo como base a distância Euclidiana. Dentre os compostos de maiores pesos estão o furfural, benzaldeído, cis-óxido de linalol (furanóide), trans-óxido de linalol (furanóide), linalol, hotrienol, 4-ceto-isoforona, lilac aldeído (isômero I), cis-óxido de linalol (piranóide) e o -terpineol.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This study addresses the distribution of trace metals in sediment cores from the dam Marcela in order to evaluate the occurrence of impacts associated with human and industrial activity. The dam is located in the city Itabaiana in the state of Sergipe, it was built in the period 1953 - 1957 barring Fuzil stream. It has an area of 1.4 km2 with storage capacity of 2,700,000 m3. Two sediment cores were collected in November of 2008 with approximately 45cm in two distinct points. The samples were sectioned in 5 cm each and they were analyzed by to determine the following chemical elements: Co, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn, Mn, Al, Fe, Corg and Ntotal. The average value of Corg/Ntotal in the range 4,97- 7,64 and 6,39-7,69, for cores I and II respectively, indicative autochthonous and allochthonous origin of the organic matter. The multivariate statistical analysis (Principal component analysis) applied to the set of results showed that the two cores in relation to concentrations of metals are different, with evidence of enrichment for Cr, Cu, Mn and Zn in the surface layers. The contamination factor calculed showed contamination moderate level for metals Cr, Cu, Mn and Zn. The risk assessment code (RAC), which consider the percentage of metal extracted in the label fraction (F1) of BCR procedure, showed that chromium does not present risk to the environment, copper, nickel and lead were low to medium risk, and zinc had of very high to High risk to the aquatic environment. Small variations in environmental conditions, such as pH or salinity, could therefore increase availability of the elements to the aquatic system. The metals concentrations were always at the lower limit the TEC and PEC, defined by consensual sediment quality guidelines (SQGs), in this case, it is not possible to predict what adverse effects the metal can cause in this environment. / Neste trabalho foi determinada a distribuição de metais traço em testemunhos de sedimento do Açude Marcela com o objetivo de avaliar a ocorrência de impactos associados à atividade humana e industrial, desenvolvidas naquela região. O Açude Marcela localiza-se na cidade de Itabaiana Sergipe, foi construído no período 1953 à 1957 pelo barramento do riacho Fuzil e tem uma área de 1,4km2 , com capacidade de armazenamento de 2.700.000 m3. Foram coletados em novembro de 2008 dois testemunhos de sedimentos com aproximadamente 45cm de profundidade em dois pontos distintos do açude. Os testemunhos foram secionados a cada 5cm para determinação dos seguintes elementos químicos: Co, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn, Mn, Al, Fe, Corg e Ntotal. A relação Corg/Ntotal variou de 4,97-7,64 e 6,39-7,69 para os testemunhos I e II, respectivamente, indicando origem autóctone e alóctone para a matéria orgânica presente no sedimento. A análise estatística multivariada (análise de componentes principais-ACP), aplicada ao conjunto dos resultados, mostrou que os dois testemunhos, em relação às concentrações dos metais, são estatisticamente diferentes, com evidências de enriquecimento por Cr, Cu, Mn e Zn, nas camadas mais superficiais. O fator de contaminação calculado mostrou um nível de contaminação moderado para os metais Cr, Cu, Mn e Zn. O Fator de Risco (RAC), que compreende a percentagem do metal extraída na fração lábil (F1) do procedimento (BCR) empregado, indicou que o cromo não apresentou risco ao ambiente. Cobre, níquel e chumbo apresentaram risco baixo a médio, e zinco apresentou risco alto a altíssimo para o ambiente aquático. Sendo assim, pequenas variações nas condições ambientais podem remobilizar esses elementos do sedimento para a coluna d água. As concentrações dos metais nos testemunhos estiveram entre TEC e o PEC, definidos pelos valores guias de qualidade de sedimento consensual (VGQS), indicando que, nas condições atuais, o sedimento pode exercer efeito adverso aos organismos do açude em questão.

A fault monitoring system in general, which, beside the detection, isolation, diagnosis and fault recuperation steps is a research area of great interest, since the fault occurrence may lead to negative consequences on different levels on social, economical and environmental bases. With the increasing complexity of the industrial process, it is often necessary a quick detection leading to an optimized fault management system and therefore avoiding the loss of material and human resources. This work develops a study on fault detection statistical techniques applied to a didactic plant. The didactic plant deployed in this study comprises a controlled simple industrial process. For the fault detection in this process it were applied the main statistical methods: Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS). Those methods were implemented and applied on the process aiming a comparative analysis concerning themselves. As a result, the methods were able to detect every kind of emulated fault, with little or none detection delay and with similar performances. / Um sistema de monitoramento de falhas em geral, que além da detecção inclui etapas de isolamento, diagnóstico e recuperação das falhas, é uma área de pesquisa de grande interesse, uma vez que a ocorrência de falhas pode ter consequências negativas em diversos níveis, com impactos socioeconômicos e ambientais. Em processos industriais cada vez mais complexos, é necessária uma rápida detecção de falhas, exigindo um sistema de gerenciamento de falhas otimizado, de modo a evitar perdas de recursos materiais e humanos. Este trabalho desenvolve um estudo sobre técnicas estatísticas de detecção de falhas aplicadas numa planta didática. A planta didática empregada no estudo compreende um processo industrial simples controlado. Para a detecção das falhas nesse processo, foram aplicados os principais métodos estatísticos: Análise de Componentes Principais (PCA) e Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Estes métodos foram implementados e aplicados ao processo objetivando uma análise comparativa entre os mesmos. Como resultado, os métodos foram capazes de detectar todos os diferentes tipos de falhas emuladas, com pouco ou nenhum atraso na detecção e com desempenhos similares.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:12:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Thiago Cesar.pdf: 841884 bytes, checksum: cee2fa330f9f584e1e3feaa6524d8a0e (MD5) Previous issue date: 2008-06-30 / In this work a simple and new approach for lager beer pattern recognition based on image analysis was accomplished using Principal Component Analysis (PCA). Digital color images obtained from a scanner were decomposed into a binary form with the help of Scilab and SIP softwares. The PCA data matrix consisted of RGB color histograms for each sample. 350 mL beer cans were chosen at random on the shelf of local supermarkets in an overall of ninety cans from ten different brands. 200 mL samples were immersed in an ultrasound bath for a period of time ranging from twenty to thirty minutes before the digital image processing. The resulting methodology can be a simple alternative to the analytical quality control of lager beers. / Nesse trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia para classificação de cervejas utilizando análise de imagens, tendo como atributo de qualidade a cor, com o emprego da Análise de Componentes Principais (PCA). Para o desenvolvimento do trabalho fez-se uso do software matemático Scilab e do pacote computacional SIP, que possibilitou a decomposição e a análise das imagens digitalizadas obtidas por meio de um scanner comercial. Rotinas foram aplicadas no software para decompor as imagens geradas nos formatos JPEG e BMP, em termos dos canais R, G e B, do padrão de cores RGB. Por meio dos algoritmos desenvolvidos, cada matriz de dados resultante da imagem de uma amostra de cerveja foi transformada em uma nova matriz, a qual gerou o respectivo histograma médio de freqüências das 768 variáveis, cada canal de cor contém 256 (0 a 255) índices de cor. De tal modo, pôde-se analisar as diferentes marcas de cerveja por meio dos gráficos de PCA, com base nos resultados dos gráficos dos loadings e dos scores e dos histogramas médios de freqüência de cada marca. Foram analisadas imagens em formato JPEG de dez marcas de cerveja do tipo pilsen em embalagens de latas contendo 350 mL de cerveja, escolhidas ao acaso, considerando as marcas de maior consumo na região metropolitana de Goiânia. Cerca de 200 mL de cerveja foram retiradas de cada lata e submetidas ao ultra-som para desgaseificação antes da captura da imagens no scanner. Durante as análises de imagens foram percebidas sensíveis alterações de cor das amostras de cerveja quando expostas a luz e ao ar, de modo que esse fenômeno passou a ser avaliado como sendo objetivo secundário do trabalho. Em um segundo momento, com o intuito de ampliar o estudo da análise de imagens, fez-se novas análises com imagens em formato bitmap, BMP, e para tanto foi realizada nova amostragem com o mesmo critério da anterior. Nessa nova amostragem foram escolhidas oito marcas, dentre as quais, sete coincidiram com as marcas utilizadas na análise das imagens com formato em JPEG. Os resultados obtidos nesse trabalho indicam que a metodologia proposta pode ser uma alternativa analítica simples para o controle de qualidade da cerveja, tendo como atributo a cor.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Edson Antonio Deliberali.pdf: 966799 bytes, checksum: afc55b6e35c1c774a3ee93a88e66c098 (MD5) Previous issue date: 2010-08-06 / This study has the objective of expose the profile of socioeconomic development of municipalities of Paraná that have sugar-cane Agro-Industry (in this figure as the main force). First of all was used the analysis method of principal components to create socioeconomic development Indicator (IDSE) to Paraná cities. After that is elected a city with a low (IDSE) and another with a high one to be done a individual case study. In case of low IDSE the search showed a lack of joint actions between the community and the local unit producing to improve population life. The only relationship directly in this case evidenced by generation jobs provided by the plant versus income (salary) paid to its collaborators. The plant uses to hire workers with permanent housing in the city or region. The mechanization of cane cutting and adult sand young people illiteracy is a short-term concern for the local population. In case of high IDSE the relation between local agro-industry and the city is more intense. The unit participates with social activities, and promotes indoors activities at the company to improve some indicators. The city has bigger opportunities of job vacancies, but also tends in a near future encounter with implementation of the mechanization of its sugar cane plantation. The hand-manpower available for the plant consists of three profiles worker, the former worker and resident in municipality most often occupies other positions that do not cutting sugar cane, and frequent training courses during the off-season, the second worker the region, and the third wheel is the worker, other regions of the country coming to town and settles provisionally (during harvest) the end of the harvest they return to their homeland bringing with economies who managed to save. That way that way for this two cases in particular, that the sugar industry influence the local economy of the town which is located, because it directly promotes employment and income, which provides access to consumer goods, health, education and others, and indirectly through actions Community influences the improvement of Socioeconomic municipalities indicators where they are located. / Esse estudo tem como objetivo expor o perfil do desenvolvimento socioeconômico dos municípios paranaenses que possuem agroindústria canavieira (em que esta figura como força motriz). Primeiramente, utilizou-se o método da Análise dos Componentes Principais para criar um Indicador de Desenvolvimento Socioeconômico (IDSE) para as cidades paranaenses. Na sequência, elegeu-se uma cidade com baixo IDSE e outra com alto IDSE para ser realizado estudo de caso individual. Para o caso de baixo IDSE, os resultados pesquisa apresentou a falta de ações conjuntas entre a comunidade e a unidade produtora local em prol da melhoria das condições de vida da população. A única relação diretamente evidenciada nesse caso é através da geração de empregos proporcionada pela usina versus a renda (salários) paga aos seus colaboradores. A usina contrata trabalhadores com moradia fixa na cidade e na região. A mecanização do corte da cana e o analfabetismo de jovens e adultos é uma preocupação de curto prazo para a população local. Para o caso do município de alto IDSE, a relação evidenciada entre a agroindústria local e o município é mais intensa, a unidade agroindustrial local participa com ações sociais, bem como promove atividades internas na empresa para a melhoria de alguns indicadores. O município conta com uma maior diversidade de oportunidades de vagas de emprego, mas também tende, no futuro próximo, a deparar-se com implementação da mecanização em seus canaviais. A mão de obra disponível para a usina é composta por três perfis de trabalhador: o primeiro, trabalhador e morador no município, na maioria das vezes ocupa outros cargos que não no corte de cana, é frequentador de cursos de qualificação durante o período de entressafra; o segundo, o trabalhador da região; e o terceiro é o trabalhador volante, de outras regiões do país, que vem para o município e se estabelece provisoriamente (durante a safra), indo embora, ao término da safra, para a sua terra natal, levando consigo as economias que conseguiu economizar. Assim, pôde-se validar, para esse dois casos em específico, que a agroindústria canavieira local influencia a economia do município onde está localizada, isto porque, diretamente, promove emprego e renda e isso proporciona acesso a bens de consumo, saúde, educação e outros, e, indiretamente, através de ações comunitárias que influenciam a melhoria de indicadores socioeconômicos dos municípios onde estão localizadas.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Simone Cristina.pdf: 915238 bytes, checksum: 6eb097a7ebfb66da176cd431d9883ba3 (MD5) Previous issue date: 2012-07-24 / The ovarian cancer is difficult to diagnose in the early stages of development. In this work we bring a study of a new method that gave us great accuracy rates based on a bioinformatics tool called surface enhanced for laser desorption and ionization (SELDI-TOF) used to generate proteomic patterns which is one of the technologies advanced in the diagnosis. Our goal is to contribute to effectiveness of this tool, which already helps diagnosis earlier, our methodology uses independent component analysis (ICA) for feature extraction and neural networks to classify between malignancy and no malignancy in a database of the research center cancer in the U.S.A. Our work rates obtained acurracy 97%, 98% specificity and 96% sensitivity. / O câncer de ovário possui difícil diagnóstico nas primeiras fases de desenvolvimento. Neste trabalho trazemos um estudo de um novo método que nos deu ótimas taxas de precisão baseado em uma ferramenta da bio-informática chamada superfície mehorada a laser para ionização e dessorção (SELDI-TOF) usada para geração de padrões proteômicos que é uma das tecnologias mais avançada no auxílio ao diagnóstico. Nosso objetivo é contribuir para eficácia desta esta ferramenta, que já auxilia o dignóstico precoce, nossa metodologia usa análise de componentes independentes (ICA) para extração de caractéristicas e redes neurais para classificar entre malignidade e não malignidade em uma base de dados do centro de pesquisa do câncer nos EUA. Nosso trabalho obteve taxas de 97% de acurária, 98% de especifidade e 96 % de sensibilidade.