As patologias que afetam a laringe estão aumentando consideravelmente nos últimos anos devido à condição da sociedade atual onde há hábitos não saudáveis como fumo, álcool e tabaco e um abuso vocal cada vez maior, talvez por conta do aumento da poluição sonora, principalmente nos grandes centros urbanos. Atualmente o exame utilizado pela endoscopia per-oral, direcionado a identificar patologias de laringe, são a videolaringoscopia e videoestroboscopia, ambos invasivos e por muitas vezes desconfortável ao paciente. Buscando melhorar o bem estar e minimizar o desconforto dos pacientes que necessitam submeter-se a estes procedimentos, este estudo tem como objetivo reconhecer padrões que possam ser aplicados à identificação de patologias de laringe de modo a auxiliar na criação de um novo método não invasivo em substituição ao método atual. Este trabalho utilizará várias configurações diferentes de redes neurais. A primeira rede neural foi gerada a partir de 524.287 resultados obtidos através das configurações k-k das 19 medidas acústicas disponíveis neste trabalho. Esta configuração atingiu uma acurácia de 99,5% (média de 96,99±2,08%) ao utilizar uma configuração com 11 e com 12 medidas acústicas dentre as 19 disponíveis. Utilizando-se 3 medidas rotacionadas (obtidas através do método de componentes principais), foi obtido uma acurácia de 93,98±0,24%. Com 6 medidas rotacionadas, o resultado obtido foi de acurácia foi de 94,07±0,29%. Para 6 medidas rotacionadas com entrada normalizada, a acurácia encontrada foi de 97,88±1,53%. A rede neural que fez 23 diferentes classificações, voz normal mais 22 patologias, mostrou que as melhores classificações, de acordo com a acurácia, são a da patologia hiperfunção com 58,23±18,98% e a voz normal com 52,15±18,31%. Já para a pior patologia a ser classificada, encontrou-se a fadiga vocal com 0,57±1,99%. Excluindo-se a voz normal, ou seja, utilizando uma rede neural composta somente por vozes patológicas, a hiperfunção continua sendo a mais facilmente identificável com uma acurácia de 57,3±19,55%, a segunda patologia mais facilmente identificável é a constrição ântero-posterior com 18,14±11,45%. Nesta configuração, a patologia mais difícil de se classificar continua sendo a fadiga vocal com 0,7±2,14%. A rede com re-amostragem obteve uma acurácia de 25,88±10,15% enquanto que a rede com re-amostragem e alteração de neurônios na camada intermediária obteve uma acurácia de 21,47±7,58% para 30 neurônios e uma acurácia de 18,44±6,57% para 40 neurônios. Por fim foi feita uma máquina de vetores suporte que encontrou um resultado de 67±6,2%. Assim, mostrou-se que as medidas acústicas precisam ser aprimoradas para a obtenção de melhores resultados de classificação dentre as patologias de laringe estudadas. Ainda assim, verificou-se que é possível discriminar locutores normais daqueles pacientes disfônicos. / Diseases that affect the larynx have been considerably increased in recent years due to the condition of nowadays society where there have been unhealthy habits like smoking, alcohol and tobacco and an increased vocal abuse, perhaps due to the increase in noise pollution, especially in large urban cities. Currently the exam performed by per-oral endoscopy (aimed to identify laryngeal pathologies) have been videolaryngoscopy and videostroboscopy, both invasive and often uncomfortable to the patient. Seeking to improve the comfort of the patients who need to undergo through these procedures, this study aims to identify acoustic patterns that can be applied to the identification of laryngeal pathologies in order to creating a new non-invasive larynx assessment method. Here two different configurations of neural networks were used. The first one was generated from 524.287 combinations of 19 acoustic measurements to classify voices into normal or from a diseased larynx, and achieved an max accuracy of 99.5% (96.99±2.08%). Using 3 and 6 rotated measurements (obtained from the principal components analysis method), the accuracy was 93.98±0.24% and 94.07±0.29%, respectively. With 6 rotated measurements from a previouly standardization of the 19 acoustic measurements, the accuracy was 97.88±1.53%. The second one, to classify 23 different voice types (including normal voices), showed better accuracy in identifying hiperfunctioned larynxes and normal voices, with 58.23±18.98% and 52.15±18.31%, respectively. The worst accuracy was obtained from vocal fatigues, with 0.57±1.99%. Excluding normal voices of the analysis, hyperfunctioned voices remained the most easily identifiable (with an accuracy of 57.3±19.55%) followed by anterior-posterior constriction (with 18.14±11.45%), and the most difficult condition to be identified remained vocal fatigue (with 0.7±2.14%). Re-sampling the neural networks input vectors, it was obtained accuracies of 25.88±10.15%, 21.47±7.58%, and 18.44±6.57% from such networks with 20, 30, and 40 hidden layer neurons, respectively. For comparison, classification using support vector machine produced an accuracy of 67±6.2%. Thus, it was shown that the acoustic measurements need to be improved to achieve better results of classification among the studied laryngeal pathologies. Even so, it was found that is possible to discriminate normal from dysphonic speakers.

ANP / Este trabalho propõe o uso de Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos (DFCM, do inglês Dynamic Fuzzy Cognitive Maps), uma evolução dos Mapas Cognitivos Fuzzy (FCM), para o desenvolvimento de sistemas autônomos para tomada de decisões. O FCM representa o conhecimento de forma simbólica, através de conceitos e relações causais dispostas em um grafo. Na sua versão clássica, os FCMs são usados no desenvolvimento de modelos estáticos, sendo inapropriados para o desenvolvimento de modelos temporais ou dinâmicos devido à ocorrência simultânea de todas as causalidades em uma estrutura fixa dos grafos, i.e., os conceitos e suas relações causais são invariantes no tempo. O DFCM utiliza o mesmo formalismo matemático do FCM através de grafos, acrescentando funcionalidades, como por exemplo, a capacidade de auto adaptação através de algoritmos de aprendizagem de máquina e a possibilidade de inclusão de novos tipos de conceitos e relações causais ao modelo FCM clássico. A partir dessas inclusões, é possível construir modelos DFCM para tomada de decisões dinâmicas, as quais são necessárias no desenvolvimento de ferramentas inteligentes em áreas de conhecimento correlatas à engenharia, de modo especifico a construção de modelos aplicados em Robótica Autônoma. Em especial, para as áreas de Robótica de Enxame e Vida artificial, como abordados nesta pesquisa. O sistema autônomo desenvolvido neste trabalho aborda problemas com diferentes objetivos (como desviar de obstáculos, coletar alvos ou alimentos, explorar o ambiente), hierarquizando as ações necessárias para atingi-los, através do uso de uma arquitetura para o planejamento, inspirada no modelo clássico de Subsunção de Brooks, e uma máquina de estados para o gerenciamento das ações. Conceitos de aprendizagem de máquina, em especial Aprendizagem por Reforço, são empregadas no DFCM para a adaptação dinâmica das relações de casualidade, possibilitando o controlador a lidar com eventos não modelados a priori. A validação do controlador DFCM proposto é realizada por meio de experimentos simulados através de aplicações nas áreas supracitadas. / This dissertation proposes the use of Dynamic Fuzzy Cognitive Maps (DFCM), an evolution of Fuzzy Cognitive Maps (FCM), for the development of autonomous system to decision-taking. The FCM represents knowledge in a symbolic way, through concepts and causal relationships disposed in a graph. In its standard form, the FCMs are limited to the development of static models, in other words, classical FCMs are inappropriate for development of temporal or dynamic models due to the simultaneous occurrence of all causalities in a permanent structure, i.e., the concepts and the causal relationships are time-invariant. The DFCM uses the same mathematical formalism of the FCM, adding features to its predecessor, such as self-adaptation by means of machine learning algorithms and the possibility of inclusion of new types of concepts and causal relationships into the classical FCM model. From these inclusions, it is possible to develop DFCM models for dynamic decision-making problems, which are needed to the development of intelligent tools in engineering and other correlated areas, specifically, the construction of autonomous systems applied in Autonomous Robotic. In particular, to the areas of Swarm Robotics and Artificial Life, as approached in this research. The developed autonomous system deals with multi-objective problems (such as deviate from obstacle, collect target or feed, explore the environment), hierarchizing the actions needed to reach them, through the use of an architecture for planning, inspired by the Brook’s classical Subsumption model, and a state machine for the management of the actions. Learning machine algorithms, in particular Reinforcement Learning, are implemented in the DFCM to dynamically tune the causalities, enabling the controller to handle not modelled event a priori. The proposed DFCM model is validated by means of simulated experiments applied in the aforementioned areas.

Redes de sensores sem fio geralmente são compostas por dispositivos que demandam qualidade de transmissão, porém com energia limitada. Desta condição, surge a necessidade do estudo da eficiência energética. Neste documento são apresentadas e comparadas algumas técnicas para melhorar a eficiência energética que englobam o uso da diversidade, tais como o uso de múltiplas antenas no transmissor e receptor bem como o uso de comunicação cooperativa, esta última melhor aproveitada quando um canal de retorno está disponível. São abordados dois modelos de comunicação. No primeiro cenário, apenas a camada física é levada em conta em uma rede MIMO cooperativa com múltiplos relays, em que é proposto um algoritmo distribuído iterativo de alocação de potência baseado no algoritmo de Dinkelbach visando a maximização da eficiência energética. Os resultados demonstram que o uso de múltiplas antenas melhora a eficiência energética, mas que dependendo da técnica MIMO utilizada, o número de relays e o número de antenas podem levar a efeitos diferentes em termos de eficiência energética. Em seguida, é apresentado um cenário que envolve a camada física e a camada de controle de acesso ao meio (MAC), no qual propõe-se um protocolo MAC cooperativo distribuído. Neste caso, além da energia utilizada para transmitir os pacotes de dados, também é analisado o atraso e o consumo para acessar o canal. Pelos resultados obtidos, notase que as técnicas MIMO aumentam a eficiência energética em relação ao caso SISO, das quais pode-se destacar a seleção de antenas. Além disso, outros parâmetros, tais como densidade de nós, eficiência espectral, número de antenas e distância entre nós, são analisados em termos de eficiência energética. / Wireless sensor networks are usually composed of devices that require transmission quality, but with limited energy. From this condition arises the necessity of the energy efficiency study. In this document, we present and compare some techniques to improve the energy efficiency, which include the use of diversity, such as the use of multiple antennas in the transmitter and receiver as well as the use of cooperative communication. The latter has better results when a feedback channel is available. We cover two communication scenarios. In the first scenario, only the physical layer is taken into account in a MIMO cooperative network with multiple relays, where we propose a power allocation distributed iterative algorithm based on the Dinkelbach’s algorithm aiming at the energy efficiency maximization. The results show that the use of multiple antennas improve the energy efficiency, but depending on the used MIMO transmission scheme, the number of relays and the number of antennas can lead to different effects with respect to the energy efficiency. In the following, we present a scenario that contains a cross-layer analysis encompassing physical and medim access control (MAC) layers in a cooperative MIMO network, where we propose a distributed cooperative MAC protocol. In this case, besides the energy used to transmit thte data packets, we also analyze the delay and energy consumption to access the channel. Results show that the MIMO techniques improve the energy efficiency when we compare to SISO, especially when employing antenna selection techniques. In addition, other parameters, such as node density, spectral efficiency, number of antennas and distance between nodes, are analyzed with respect to the energy efficiency.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diomadson Belfort.pdf: 1540332 bytes, checksum: 3100ff3681a43294daea6ee8313b879e (MD5) Previous issue date: 2007-09-05 / In digital measurement systems, signal conditioning circuits have the main functionality of adjusting analog signals for digital conversion. For maximizing the application of a measurement circuit or system, yet considering its integration in a single chip, these circuits must be programmable, in order to serve to different kinds of sensors with diverse output signal characteristics. The main functions of the signal conditioning circuit, in this case, are the amplification and dc level shift of the analog signal. In this master s thesis, an architecture of a signal conditioning integrated circuit with programmable gain and dc level shift, optimized in number of discrete components, using the switched capacitor technique is proposed. The proposed architecture allows the circuit use in differential and single-ended modes, with unipolar and bipolar signals. The design of an integrated circuit is carried out for implementing the proposed architecture using 0.35 mm TSMC CMOS technology, available in the ASIC design kit (ADK) of the Mentor Graphics, IC Nanometer software package. / Em sistemas digitais de medição, circuitos de condicionamento de sinais têm como principal finalidade o ajuste dos sinais analógicos para realização da conversão digital. Para maximização da aplicação de um circuito ou sistema de medição, considerando ainda sua integração em uma única pastilha, esses circuitos têm que ser programáveis, de forma a atender a diversos tipos de sensores com características de sinais de saída diversas. As principais funções do circuito de condicionamento, neste caso, são a amplificação e o ajuste de nível cc do sinal analógico. Nesta dissertação, propõe-se uma arquitetura de um circuito de condicionamento integrado com ajuste de nível cc e ganho programáveis, otimizada em número de componentes discretos, usando a técnica de capacitores chaveados. A arquitetura proposta permite a utilização do circuito nos modos diferencial e de terminação única, unipolar ou bipolar. Um projeto de um circuito integrado é realizado implementando a arquitetura proposta em tecnologia CMOS 0,35 mm TSMC, disponível no ASIC design kit (ADK) do pacote de programas da Mentor Graphics, IC Nanometer.