O trabalho tem por objetivo avaliar diferentes métodos para identificar zeros na matriz de transferência de sistemas MIMO e propor um método novo baseado em análise de correlação. Estes métodos são utilizados durante a etapa de pré-identificação, a fim de se obter informações relevantes que possam ser utilizadas para se reduzir o tempo dos experimentos, diminuir a variabilidade dos parâmetros dos modelos e melhorar a eficácia dos modelos remanescentes. Estes métodos são aplicados a sistemas MIMO lineares, com dados coletados em malha aberta e em malha fechada. É avaliado o ganho obtido em relação à capacidade de predição dos modelos, a redução do tempo de identificação e o ganho de desempenho do controlador MPC que utiliza estes modelos. O trabalho conclui que a informação de zeros resulta em melhorias no tempo de identificação e no desempenho do controlador MPC. / This work aims to evaluate different methods to identify zeros in the transfer matrix of MIMO systems and to propose a new method based on correlation analysis. These methods are used during the pre-identification stage in order to identify relevant information that can be used to reduce the duration of the experiment, decrease model parameter variability and improve the accuracy of the remaining models. These methods are applied to MIMO linear systems, with data collected in open and closed-loop. The gains obtained in relation to the predictive ability of the models, the reduction of identification time and the performance gain of the MPC using these models are evaluated. This work concludes that the zero information results in improvements in identification time and in performance gain of the MPC controller.

Este trabalho apresentou uma análise comparativa de algumas técnicas de correlações locais baseadas em intensidade luminosa, as quais são: Soma das Diferenças Absolutas, Soma dos Quadrados das Diferenças, Correlação Cruzada Normalizada, Transformada Rank e Transformada Censo. Para as comparações foram adotadas imagens estéreos disponíveis em repositórios de universidades e suas variantes com a inclusão de ruído e variação de intensidade luminosa. Após a implementação dos algoritmos escolhidos e a comparação de seus resultados, foi obtido que a Transformada Censo é um dos métodos com os piores resultados apresentando grande quantidade de correlações erradas. Foram apresentadas modificações para melhorar a performance desse método e os resultados obtidos foram melhores. / This work presents a comparative analysis of some local area intensity based correlation algorithm, which are: Sum of Absolute Differences, Sum of Squared Differences, Normalized Cross-Correlation, Rank Transform and Census Transform. For the tests stereo data sets are adopted. These data sets are available at universities websites and their variants with the inclusion of noise and variation of luminosity are created. After implementing the chosen algorithms a comparison were performed and the Census Transform was one of the methods that got the worst results showing large quantity of false correlations. On this work was presented some modifications to improve the performance of the Census Transform and the results obtained were better than the original Census Transform.

O trabalho tem por objetivo avaliar diferentes métodos para identificar zeros na matriz de transferência de sistemas MIMO e propor um método novo baseado em análise de correlação. Estes métodos são utilizados durante a etapa de pré-identificação, a fim de se obter informações relevantes que possam ser utilizadas para se reduzir o tempo dos experimentos, diminuir a variabilidade dos parâmetros dos modelos e melhorar a eficácia dos modelos remanescentes. Estes métodos são aplicados a sistemas MIMO lineares, com dados coletados em malha aberta e em malha fechada. É avaliado o ganho obtido em relação à capacidade de predição dos modelos, a redução do tempo de identificação e o ganho de desempenho do controlador MPC que utiliza estes modelos. O trabalho conclui que a informação de zeros resulta em melhorias no tempo de identificação e no desempenho do controlador MPC. / This work aims to evaluate different methods to identify zeros in the transfer matrix of MIMO systems and to propose a new method based on correlation analysis. These methods are used during the pre-identification stage in order to identify relevant information that can be used to reduce the duration of the experiment, decrease model parameter variability and improve the accuracy of the remaining models. These methods are applied to MIMO linear systems, with data collected in open and closed-loop. The gains obtained in relation to the predictive ability of the models, the reduction of identification time and the performance gain of the MPC using these models are evaluated. This work concludes that the zero information results in improvements in identification time and in performance gain of the MPC controller.

Este trabalho apresentou uma análise comparativa de algumas técnicas de correlações locais baseadas em intensidade luminosa, as quais são: Soma das Diferenças Absolutas, Soma dos Quadrados das Diferenças, Correlação Cruzada Normalizada, Transformada Rank e Transformada Censo. Para as comparações foram adotadas imagens estéreos disponíveis em repositórios de universidades e suas variantes com a inclusão de ruído e variação de intensidade luminosa. Após a implementação dos algoritmos escolhidos e a comparação de seus resultados, foi obtido que a Transformada Censo é um dos métodos com os piores resultados apresentando grande quantidade de correlações erradas. Foram apresentadas modificações para melhorar a performance desse método e os resultados obtidos foram melhores. / This work presents a comparative analysis of some local area intensity based correlation algorithm, which are: Sum of Absolute Differences, Sum of Squared Differences, Normalized Cross-Correlation, Rank Transform and Census Transform. For the tests stereo data sets are adopted. These data sets are available at universities websites and their variants with the inclusion of noise and variation of luminosity are created. After implementing the chosen algorithms a comparison were performed and the Census Transform was one of the methods that got the worst results showing large quantity of false correlations. On this work was presented some modifications to improve the performance of the Census Transform and the results obtained were better than the original Census Transform.

Grandes transformações sociais, concomitantemente ao crescimento da atividade industrial e seu consequente impacto no meio ambiente, fizeram com que a preservação ecológica se tornasse parte importante das estratégias organizacionais. Conceitualmente, o desenvolvimento sustentável das organizações busca o equilíbrio entre as variáveis econômica, social e ecológica. Deste modo, com o intuito de verificar se as práticas de proteção ambiental das empresas são recompensadas pelo mercado, este estudo teve o objetivo de analisar, por meio da utilização de técnicas de análise fatorial e de ferramentas computacionais, a existência de correlação entre o desempenho financeiro e o desempenho ambiental de uma amostra de empresas posicionadas entre as maiores organizações, em valor de mercado, listadas na Bolsa de Valores de São Paulo - Bovespa. Por meio da filtragem de informações, a amostra e o número de variáveis foram reduzidos, a fim de se obter um banco de dados sem informações faltantes, permitindo a aplicação das técnicas estatísticas com maior grau de confiabilidade. Considerando os indicadores analisados nos cruzamentos de fatores rotacionados realizados na presente pesquisa, os resultados obtidos revelam a independência entre os dois grupos de variáveis, concluindo que o desempenho ambiental das empresas não impacta sobre o desempenho financeiro das mesmas. / Great social changes, along with the growth of industrial activity and its consequent impact on the environment, caused the ecological preservation became an important part of organizational strategies. Conceptually, sustainable development of organizations seeks a balance between economic, social and ecological variables related to business operations. Thus, in order to verify if the environmental protection practices of companies are rewarded by the market, this study aims to analyze, through the use of means of factorial analysis and computational tools, the existence of a correlation between the financial performance and environmental performance of a sample of companies placed among the largest organizations in market value, listed on the São Paulo Stock Exchange - Bovespa. Through filtering of information, the sample and the number of variables were reduced in order to obtain a database without missing information, allowing the application of statistical techniques with higher degree of reliability. Whereas the indicators analyzed in the crosses of rotated factors performed in this study, the results show the independence between the two groups of variables, concluding that the environmental performance of companies has no impact on the financial performance of the same.

Um dos desafios que ainda precisa ser superado com o objetivo de melhorar o desempenho do controle preditivo (MPC) é a sua manutenção. Reidentificação do processo é uma das melhores opções disponíveis para atualizar o modelo interno do MPC, a fim de melhorar seu desempenho. No entanto, o processo de reidentificação é dispendioso. Pesquisadores propuseram dois métodos diferentes, capazes de detectar divergências entre o processo real e o seu modelo, através da análise de correlações parciais. Utilizando essas técnicas, ao invés de reidentificar todos os sub-modelos do processo, apenas algumas entradas com divergência significativas teriam que ser perturbadas e somente a parte degradada do modelo seria atualizada. Entretanto, não há informações suficientes e análises sobre a influência das estruturas de modelo nos resultados das correlações parciais. Além disso, apesar de ambas as abordagens serem eficientes na detecção de divergências significativas, elas não fornecem informações suficientes sobre a sua quantificação. Esta dissertação de mestrado demonstra que o método de Carlsson (2010) é uma solução particular do método de Badwe et al. (2009), quando os modelos utilizados no processo de identificação são estruturas FIR. Além disso, alguns outros tipos de estruturas serão estudados, de modo a verificar se eles são adequados para a análise da correlação parcial, com o objetivo de detectar esse tipo de divergência. Quanto à limitação da detecção do nível da divergência entre o modelo e a planta, este trabalho propõe um projeto inicial de um novo método para resolver este problema, através da adição de ruído branco off-line nos dados coletados do processo, com diferentes variações antes da análise da correlação parcial. Um estudo de caso simulado é mostrado, que confirma a eficácia desta nova técnica. Finalmente, são apresentadas as conclusões encontradas e as possibilidades para estudos futuros. / One of the challenges that still needs to be overcome in order to improve the performance of the model predictive control (MPC) is its maintenance. Re-identification of the process is one of the best options available to update the internal model of the MPC, in order to improve performance. However, re-identification is costly. Researchers have proposed two different methods able to detect plant mismatch through partial correlation analysis. Using these techniques, instead of re-identifying all the sub-models in the process, only a few inputs with significant mismatch would have to be perturbed and only the degraded portion of the model would be updated. Nevertheless, there is not enough information and analysis about the influence of the model structures for identification on partial correlation results. Besides, although both approaches are efficient in detecting significant mismatches, they do not provide enough information about its magnitude. This masters thesis demonstrates that the Carlssons method (2010) is a particular solution of the Badwe et al.s method, when the models used on the identification process are FIR structures. Moreover, some other types of structures will be analyzed in order to check if they are suitable for the partial correlation procedure to detect plant mismatches. Concerning the limitation of the detection the level of plant-mismatch, this thesis proposes a starting project of a new method to address this issue by adding offline white noise to the collected data from the process with different variances before analyzing the partial correlation. A simulation case study is shown that confirms the efficacy of this new technique. Finally, conclusions and possible future studies are presented.

Orientador: Douglas Domingues Bueno / Resumo: A busca por uma melhor compreensão das regiões do cérebro e suas funções nas ações humanas tem sido uma tarefa árdua, porém muito útil, principalmente para aplicações da engenharia de interface cérebro-máquina (ICM), bem como para o auxílio a diagnósticos médicos a partir de sinais obtidos dos pacientes em avaliação. No contexto do presente trabalho, destacam-se os trabalhos de interface cérebro-máquina (ICM) pela abrangência no envolvimento de técnicas, métodos e ferramentas comumente estudadas nos cursos de engenharia. Em particular, análises envolvendo técnicas de processamento de sinais de eletroencefalograma (EEG) têm se mostrado de significativa importância para o desenvolvimento dessa área. Uma abordagem amplamente utilizada nesse contexto é a ICM usando Potenciais Visuais Evocados de Estados Estacionários (SSVEP, do inglês Steady-State Visual Evoked Potentials), que, de forma geral, são sinais caracterizados pela resposta evocada do cérebro a estímulos visuais modulados em uma frequência específica. Assim, este trabalho tem o objetivo de propor uma generalização do coeficiente de correlação, conceito-base da análise de correlação canônica (CCA), técnica que tem se mostrado robusta e eficiente no reconhecimento de padrões, especialmente no caso dos SSVEP, e detalhar seu comportamento em função dos parâmetros relevantes para se estabelecer melhores práticas de uso em aplicações de ICM, incluindo fatores fisiológicos, técnicos e operacionais. / Abstract: The search for a better understanding of the brain's anatomy and its functions on human actions has been a harsh yet very useful task, especially for brain-computer interface engineering applications, as well as for medical diagnosis using signals from patients. In the context of this work, brain-computer interface (BCI) applications are highlighted due to their compreehensiveness related to techniques, methods and tools commonly studied in engineering. In particular, analyses involving eletroencephalogram (EEG) signals processing have proven to be of great significance for developing this field of study. A widely used approach is Steady State Visual Evoked Potentials (SSVEP) based BCI, which, in general, are signals characterized by the brain’s evoked response to visual stimuli modulated at a certain frequency. This work aims thus to propose a generalization of the correlation coefficient, which entails Canonical Correlation Analysis (CCA), a technique that has presented robustness and efficiency for pattern recognition, especially in SSVEP-based BCIs, and describe its behavior under relevant varying parameters to stablish better use practices in BCI applications, comprising physiological, technical and operational factors. / Mestre

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-30T17:25:22Z No. of bitstreams: 1 CAIO LIBÂNIO MELO JERÔNIMO – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 4821943 bytes, checksum: 615dc29730ed480c902a5496dce5492f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-30T17:25:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CAIO LIBÂNIO MELO JERÔNIMO – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 4821943 bytes, checksum: 615dc29730ed480c902a5496dce5492f (MD5) Previous issue date: 2017-07-07 / Capes / A demanda constante por melhorias na qualidade de vida dos habitantes das grandes cidades, somado à crescente urbanização desses centros, torna imprescindível a utilização de meios tecnológicos para um melhor entendimento da dinâmica dos centros urbanos e como seus habitantes interagem nesses ambientes. Nesse sentido, o aumento na utilização de dispositivos eletrônicos equipados com sistemas GPS e o constante anseio da humanidade por comunicação e, mais atualmente, por conexão à internet, vem criando novas oportunidades de estudo e também grandes desafios, especialmente no que tange a grande quantidade de dados gerados pelas redes sociais. Diversas pesquisas vêm utilizando esses dados para realizar estudos que buscam compreender traços do comportamento humano, especialmente no que diz respeito à mobilidade urbana e trajetórias. Porém, grande parte das pesquisas que utilizam dados georreferenciados se restringem às dimensões espaciais e temporais, desconsiderando outros aspectos que podem influenciar na mobilidade humana. Este trabalho propõe um método computacional capaz de extrair padrões de mobilidade oriundos de mensagens georreferenciadas de redes sociais e correlacioná-los com indicadores sociais, econômicos e demográficos fornecidos por órgãos governamentais, buscando assim, analisar quais possíveis fatores poderiam exercer alguma influência sobre a mobilidade dos moradores de uma grande cidade. Para validar o método proposto, foram utilizadas mensagens postadas no Twitter e um conjunto de indicadores sociais, ambos oriundos da cidade de Londres. Os resultados mostraram a existência de correlações entre padrões de mobilidade e indicadores sociais, especialmente os relacionados com condições de emprego e renda, como também com características étnico-religiosas dos indivíduos em estudo. / The constant need for improvements in life quality of inhabitants of big cities, together with the increasing urbanization of these centers, demands the use of technological means for a better understanding of the dynamics of urban centers and how their inhabitants interact in these environments. In this sense, the adoption of electronic devices equipped with GPS systems, the human need for communication and, more recently, for Internet connection, have brought new research opportunities and great challenges, especially due to the huge amount of data generated by social networks. Several studies have used this data to carry out research that seek to understand traces of human behavior, especially with respect to urban mobility and trajectories. However, much of the research that uses georeferenced data are restricted to spatial and temporal dimensions, disregarding other aspects that may influence human mobility. This work proposes a model capable of extracting mobility patterns from georeferenced messages of social networks and correlating them with social, economic and demographic indicators provided by government agencies, seeking to analyze which factors may impact in urban mobility. To evaluate the model, we used messages posted on Twitter and a set of social indicators, both related to the city of London. The results revealed the existence of correlations between mobility patterns and social indicators, especially those related to employment and income conditions, as well as ethnic and religious characteristics of the individuals under study.

Grandes transformações sociais, concomitantemente ao crescimento da atividade industrial e seu consequente impacto no meio ambiente, fizeram com que a preservação ecológica se tornasse parte importante das estratégias organizacionais. Conceitualmente, o desenvolvimento sustentável das organizações busca o equilíbrio entre as variáveis econômica, social e ecológica. Deste modo, com o intuito de verificar se as práticas de proteção ambiental das empresas são recompensadas pelo mercado, este estudo teve o objetivo de analisar, por meio da utilização de técnicas de análise fatorial e de ferramentas computacionais, a existência de correlação entre o desempenho financeiro e o desempenho ambiental de uma amostra de empresas posicionadas entre as maiores organizações, em valor de mercado, listadas na Bolsa de Valores de São Paulo - Bovespa. Por meio da filtragem de informações, a amostra e o número de variáveis foram reduzidos, a fim de se obter um banco de dados sem informações faltantes, permitindo a aplicação das técnicas estatísticas com maior grau de confiabilidade. Considerando os indicadores analisados nos cruzamentos de fatores rotacionados realizados na presente pesquisa, os resultados obtidos revelam a independência entre os dois grupos de variáveis, concluindo que o desempenho ambiental das empresas não impacta sobre o desempenho financeiro das mesmas. / Great social changes, along with the growth of industrial activity and its consequent impact on the environment, caused the ecological preservation became an important part of organizational strategies. Conceptually, sustainable development of organizations seeks a balance between economic, social and ecological variables related to business operations. Thus, in order to verify if the environmental protection practices of companies are rewarded by the market, this study aims to analyze, through the use of means of factorial analysis and computational tools, the existence of a correlation between the financial performance and environmental performance of a sample of companies placed among the largest organizations in market value, listed on the São Paulo Stock Exchange - Bovespa. Through filtering of information, the sample and the number of variables were reduced in order to obtain a database without missing information, allowing the application of statistical techniques with higher degree of reliability. Whereas the indicators analyzed in the crosses of rotated factors performed in this study, the results show the independence between the two groups of variables, concluding that the environmental performance of companies has no impact on the financial performance of the same.

Um dos desafios que ainda precisa ser superado com o objetivo de melhorar o desempenho do controle preditivo (MPC) é a sua manutenção. Reidentificação do processo é uma das melhores opções disponíveis para atualizar o modelo interno do MPC, a fim de melhorar seu desempenho. No entanto, o processo de reidentificação é dispendioso. Pesquisadores propuseram dois métodos diferentes, capazes de detectar divergências entre o processo real e o seu modelo, através da análise de correlações parciais. Utilizando essas técnicas, ao invés de reidentificar todos os sub-modelos do processo, apenas algumas entradas com divergência significativas teriam que ser perturbadas e somente a parte degradada do modelo seria atualizada. Entretanto, não há informações suficientes e análises sobre a influência das estruturas de modelo nos resultados das correlações parciais. Além disso, apesar de ambas as abordagens serem eficientes na detecção de divergências significativas, elas não fornecem informações suficientes sobre a sua quantificação. Esta dissertação de mestrado demonstra que o método de Carlsson (2010) é uma solução particular do método de Badwe et al. (2009), quando os modelos utilizados no processo de identificação são estruturas FIR. Além disso, alguns outros tipos de estruturas serão estudados, de modo a verificar se eles são adequados para a análise da correlação parcial, com o objetivo de detectar esse tipo de divergência. Quanto à limitação da detecção do nível da divergência entre o modelo e a planta, este trabalho propõe um projeto inicial de um novo método para resolver este problema, através da adição de ruído branco off-line nos dados coletados do processo, com diferentes variações antes da análise da correlação parcial. Um estudo de caso simulado é mostrado, que confirma a eficácia desta nova técnica. Finalmente, são apresentadas as conclusões encontradas e as possibilidades para estudos futuros. / One of the challenges that still needs to be overcome in order to improve the performance of the model predictive control (MPC) is its maintenance. Re-identification of the process is one of the best options available to update the internal model of the MPC, in order to improve performance. However, re-identification is costly. Researchers have proposed two different methods able to detect plant mismatch through partial correlation analysis. Using these techniques, instead of re-identifying all the sub-models in the process, only a few inputs with significant mismatch would have to be perturbed and only the degraded portion of the model would be updated. Nevertheless, there is not enough information and analysis about the influence of the model structures for identification on partial correlation results. Besides, although both approaches are efficient in detecting significant mismatches, they do not provide enough information about its magnitude. This masters thesis demonstrates that the Carlssons method (2010) is a particular solution of the Badwe et al.s method, when the models used on the identification process are FIR structures. Moreover, some other types of structures will be analyzed in order to check if they are suitable for the partial correlation procedure to detect plant mismatches. Concerning the limitation of the detection the level of plant-mismatch, this thesis proposes a starting project of a new method to address this issue by adding offline white noise to the collected data from the process with different variances before analyzing the partial correlation. A simulation case study is shown that confirms the efficacy of this new technique. Finally, conclusions and possible future studies are presented.