Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Denner Guilhon.pdf: 761750 bytes, checksum: 0100d830816d0600a5ff8aacd65531cb (MD5) Previous issue date: 2006-02-24 / The continuing demand for high performance and low cost electrocardiogram processing systems have required the elaboration of even more efficient and reliable ECG compression techniques. The objective of this work is to evaluate the performance of an electrocardiogram (ECG) compression algorithm based on independent components analysis (ICA). To each of the ECG signal we processed, using ICA, vectorial subspaces composed of its basis functions were obtained, for the signal can be expressed as a linear combination of them. The ECG signal was subdivided into m fixed length windows, and each of them was projected in the subspace, resulting in a vector w of coefficients for each window. A simple quantization process was performed over the m vectors w, according to defined levels of quantization, each one generating different levels of reconstruction error. It was observed that the storage of the coefficients implies the use of less space in memory in comparison to that one used by the corresponding windows of the electrocardiogram signal. The reconstruction error measure traditionally used, the percent root mean-square difference (PRD), was used into the evaluation of the algorithm. The results had been compared with those obtained using the Karhunen Lo´eve transform (KLT). / A demanda contınua de por sistemas de processamento de eletrocardiogramas de alto desempenho e baixo custo tem exigido a elaboração de técnicas de compressão de ECG cada vez mais eficientes e confiáveis. O objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de um algoritmo baseado em análise de componentes independentes (ICA) para a compressão de eletrocardiogramas (ECGs). Para cada um dos sinais de ECG utilizados foram obtidos, através de ICA, subespaços vetoriais construıdos a partir de suas funções base, pois o sinal pode ser expresso como uma combinação linear destas. O sinal de ECG foi subdividido em m janelas de comprimento fixo, e cada uma delas foi projetada no subespaço, resultando em um vetor w de coeficientes para cada janela. Um processo de quantização simples foi executado para os m vetores w, segundo nıveis de quantização definidos, cada um gerando diferentes nıveis de erro de reconstrução. Foi observado que o armazenamento dos coeficientes implica na utilização de um menor espaço em memória em comparação àquele utilizado pelas janelas correspondentes do sinal de eletrocardiograma. A medida tradicionalmente utilizada de erro de reconstrução, diferença média quadrática percentual (PRD), foi empregada para a avaliação do algoritmo. Os resultados foram comparados àqueles obtidos utilizando a transformada de Karhunen Loeve (KLT).

Orientador: Martin Tygel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-22T06:13:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CostaFilho_CarlosAlbertoda_M.pdf: 3131395 bytes, checksum: f8687abfc7e346fdd8e6dc40746526e8 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: As reflexões de ondas sísmicas na subsuperfície terrestre podem ser colocadas em duas categorias disjuntas: reflexões primárias e múltiplas. Reflexões primárias carregam informações pontuais sobre um refletor específico, enquanto reflexões múltiplas carregam informações sobre interfaces e pontos de reflexão variados. Consequentemente é usual tentar atenuar reflexões múltiplas e trabalhar somente com reflexões primárias. Neste trabalho, a teoria de ondas acústicas é desenvolvida somente a partir da equação da onda. Um resultado que demonstra como a propagação de ondas acústicas pode ser descrita somente com uma única multiplicação por matriz é exposta. Este resultado permite que um algoritmo seja desenvolvido que, em teoria, pode ser usado para remover todas as reflexões múltiplas que refletiram na superfície pelo menos uma vez. Uma implementação prática deste algoritmo é mostrada. Por conseguinte, a teoria de análise de componentes independentes é apresentada. Suas considerações teóricas e práticas são abordadas. Finalmente, ela é usada em conjunção com o método de eliminação de múltiplas de superfície para atenuar múltiplas de quatro dados diferentes. Estes resultados são então analisados e a eficácia do método é avaliada / Abstract: The reflections of seismic waves in the subsurface of the Earth can be placed under two disjoint categories: primary and multiple reflections. Primary reflections carry pointwise information about a specific reflector while multiple reflections carry informations about various interfaces and reflection points. Consequently, it is customary to attempt to attenuate multiple reflections and work solely with primary reflections. In this work, the theory of acoustic waves is developed solely from the wave equation. A result that shows how acoustic wave propagation can be described as a single matrix multiplication is exposed. This result enables one to develop an algorithm that, in theory, can be used to remove all multiple reflections that have reflected on the surface at least once. The practical implementation of this algorithm is shown. Thereafter, the theory of independent component analysis is presented. Its theoretical and practical considerations are addressed. Finally, it is used in conjunction with the surface-related multiple elimination method to attenuate multiples in four different datasets. These results are then analyzed and the efficacy of the method is evaluated / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Submitted by Pablo F. Oliveira (pablo.perque@gmail.com) on 2012-02-29T12:36:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-02-29T12:45:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-02-29T12:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) Previous issue date: 2012-01-30 / The aim of the present work is verify if, when the higher moments (skewness and kurtosis) are taken in consideration for carry trade portfolio allocation optimization, an investor can be better off than the traditional allocation, which prioritizes only the first two moments (mean and variance). The hypothesis of the research is that a carry trade currency exhibits non-Normal returns distribution, and its higher moments have a dynamic which can be modeled by GARCH-type model, in this specific case IC-GARCHSK. This model consists of one equation to each of the independent components’ conditional moments, named the returns, variance, the skewness, and the kurtosis. Another hypothesis is that a CARA (constant absolute risk aversion) utility function investor can have its function approximated by 4th order Taylor expansion. The work’s strategy is modelling the dynamics of the daily log-returns series’ moments of some carry trade currencies using the model above and dynamically estimate the optimal allocation which maximizes the investor’s expected utility function. The results show that the investor can benefit from taking in consideration the series’ higher moments, once this portfolio exhibited smaller opportunity cost than one that uses only mean and variance as criteria. / O objetivo do presente trabalho é verificar se, ao levar-se em consideração momentos de ordem superior (assimetria e curtose) na alocação de uma carteira de carry trade, há ganhos em relação à alocação tradicional que prioriza somente os dois primeiros momentos (média e variância). A hipótese da pesquisa é que moedas de carry trade apresentam retornos com distribuição não-Normal, e os momentos de ordem superior desta têm uma dinâmica, a qual pode ser modelada através de um modelo da família GARCH, neste caso IC-GARCHSK. Este modelo consiste em uma equação para cada momento condicional dos componentes independentes, explicitamente: o retorno, a variância, a assimetria, e a curtose. Outra hipótese é que um investidor com uma função utilidade do tipo CARA (constant absolute risk aversion), pode tê-la aproximada por uma expansão de Taylor de 4ª ordem. A estratégia do trabalho é modelar a dinâmica dos momentos da série dos logartimos neperianos dos retornos diários de algumas moedas de carry trade através do modelo IC-GARCHSK, e estimar a alocação ótima da carteira dinamicamente, de tal forma que se maximize a função utilidade do investidor. Os resultados mostram que há ganhos sim, ao levar-se em consideração os momentos de ordem superior, uma vez que o custo de oportunidade desta foi menor que o de uma carteira construída somente utilizando como critérios média e variância.

Submitted by Jesiel Ferreira Gomes (jesielgomes@ufcg.edu.br) on 2018-04-20T20:53:07Z No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-20T20:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / Capes / Grande parte das indústrias apresenta complexidade no que diz respeito ao seu modo de operação. A fim de reduzir os problemas relacionados ao forte acoplamento existente nesses processos, a busca pela incorporação de dispositivos de inteligência artificial vem apresentando uma tendência crescente nos últimos anos. Devido à complexidade de operação e controle em processos multivariáveis, o diagnóstico e monitoramento de falhas nos processos tornaram-se cada vez mais difícil, com isso a aplicação destes dispositivos tem alcançado resultados satisfatórios em relação aos procedimentos executados com operadores humanos. A análise de componentes independentes (ICA) é uma técnica de separação de sinais que se baseia no uso de estatísticas de ordem superior para estimar cada uma das fontes desconhecidas por meio da observação de diversas misturas geradas a partir destas fontes. Embora sejam encontrados trabalhos recentes sobre a utilização do ICA em processos industriais, apenas dois trabalhos até o presente momento, foram aplicados em processos envolvendo colunas de destilação. O presente trabalho tem como objetivo propor uma estratégia de controle a uma coluna de destilação de alta pureza. A estratégia é baseada na técnica de separação de sinais ICA, tornando as malhas de controle desacopladas e facilitando assim o desempenho do controle. O desempenho do sistema de controle utilizando a técnica apresentou excelentes resultados em relação a uma estrutura convencional sem desacoplamento. As estruturas de controle foram implementadas em ambiente Aspen Plus DynamicsTM e Simulink/ Matlab®. O processo foi estruturado em ambiente Aspen Plus Dynamics™ e os controladores foram implementados no Simulink. / Much of the industry presents complexity with regard to its mode of operation. In order to reduce the problems related to existing strong engagement in these processes, the search for the incorporation of artificial intelligence devices has shown an increasing trend in recent years. Due to the complexity of operation and control in multivariate processes, the diagnosis and fault monitoring in the processes have become increasingly difficult, thus the application of these devices has achieved satisfactory results in relation to procedures performed with human operators. The independent component analysis (ICA) is a signal separation technique that is based on the use of higher order statistics to estimate each of the unknown source by observing various mixtures generated from these sources. Although found recent work on the use of the ICA in industrial processes, only two studies to date, have been applied in cases involving distillation columns. This paper aims to propose a control strategy to a high purity distillation column. The strategy is based on the ICA signal separation technique, making decoupled control loops, thus facilitating control performance. The performance of the control system using the technique showed excellent results compared to a conventional structure without decoupling. The control structures have been implemented in Aspen Plus Dynamics™ and Simulink / Matlab® environment. The process was structured environment Aspen Plus Dynamics™ and the controls were implemented in Simulink.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NielsenCD_DISSERT.pdf: 3425927 bytes, checksum: 2a460ebc6b49fe832a4f35b40786bc47 (MD5) Previous issue date: 2010-12-20 / Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and R?nyi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations / Os m?todos convencionais para resolver o problema de separa??o cega de fontes n?o lineares em geral utilizam uma s?rie de restri??es ? obten??o da solu??o, levando muitas vezes a uma n?o perfeita separa??o das fontes originais e alto custo computacional. Neste trabalho, prop?e-se uma alternativa de medida de independ?ncia com base na teoria da informa??o e utilizam-se ferramentas da intelig?ncia artificial para resolver problemas de separa??o cega de fontes lineares e posteriormente n?o lineares. No modelo linear aplica-se algoritmos gen?ticos e a Negentropia de R?nyi como medida de independ?ncia para encontrar uma matriz de separa??o linear a partir de misturas lineares usando sinais de forma de ondas, ?udios e imagens. Faz-se uma compara??o com dois tipos de algoritmos de An?lise de Componentes Independentes bastante difundidos na literatura. Posteriormente, utiliza-se a mesma medida de independ?ncia como fun??o custo no algoritmo gen?tico para recuperar sinais de fontes que foram misturadas por fun??es n?o lineares a partir de uma rede neural artificial do tipo base radial. Algoritmos gen?ticos s?o poderosas ferramentas de pesquisa global e, portanto, bem adaptados para utiliza??o em problemas de separa??o cega de fontes. Os testes e as an?lises se d?o atrav?s de simula??es computacionais

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsabelleMC.pdf: 1004057 bytes, checksum: b47eb9a45b0341f4dca9a97680f4953d (MD5) Previous issue date: 2006-07-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm implementation will be made through FF standard function blocks, with on-line training through OPC (OLE for Process Control), and embedded technology in a DSP (Digital Signal Processor) that interacts with the fieldbus devices. The technique ICA (Independent Component Analysis), that explores the possibility of separating mixed signals based on the fact that they are statistically independent, was chosen to this Blind Source Separation (BSS) process. The algorithm and its implementations will be Presented, as well as the results / Este trabalho prop?e o desenvolvimento de um sistema de filtragem composto por um algoritmo inteligente, capaz de separar informa??o e ru?dos provenientes de sensores de campo interligados por uma rede Foundation Fieldbus (FF). A implementa??o do algoritmo ser? feita tanto em blocos funcionais padr?o da pr?pria rede FF, com treinamento on-line via OPC (OLE for Process Control), como em tecnologia embarcada em um DSP (Digital Signal Processor) que interage com os dispositivos fieldbus. A t?cnica ICA (Independent Component Analysis), que explora a possibilidade de separar uma mistura de sinais baseando-se no fato de que eles s?o estatisticamente independentes, foi escolhida para realizar este processo de separa??o cega de fontes (Blind Source Separation - BSS). O algoritmo e suas implementa??es ser?o apresentados, bem como os resultados obtidos

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / FAPEG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás / FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Compressores herméticos alternativos são objetos de estudos de vários pesquisadores na busca do entendimento e redução do ruído. A análise de componentes independentes apresenta-se como uma atrativa ferramenta na identificação das fontes, com pouca ou nenhuma informação sobre as fontes e como são misturadas. Inicia-se o estudo e compreensão da ferramenta, e utilizam-se sinais conhecidos para reconhecer o processo e suas características. Dentre as técnicas analisadas observa-se que sinais de característica impulsiva são melhores recuperados com técnicas no domínio do tempo, enquanto sinais com característica harmônica apresentam melhor identificação no domínio da frequência, ainda alguns algoritmos destacam-se frente a outros e a adição da fonte de ruído melhora o índice de performance. Ao aplicar a técnica nos compressores verifica-se limitação às baixas frequências, região onde a diferença de fase entre os sinais é mínima e há correlação na sincronização dos sinais. Constatam-se duas componentes identificadas: desbalanceamento na frequência de 60 Hz e pulsação do gás nas regiões próximas a 500 Hz, para as três pressões de alimentação analisadas, vazio, 20 e 60 psi, relata-se que a pulsação do gás é melhor identifica para a pressão mais alta, enquanto na menor pressão há dificuldades em relacionar as componentes recuperadas com a fonte. Por fim, aliado ao método de elementos finitos estimam-se as contribuições das fontes recuperadas no nível de potência sonora do compressor. / Reciprocating hermetic compressors have been studied in several research programs aiming to noise reduction and understanding. The analysis of independent components is an important tool to allow identification of noise sources even without better information about their origin or how they had been mixed. The first stage of the present study is the tool understanding using known signal in order to figure out how the process is performed and its characteristics. Among the analyzed techniques, it was possible to observe that impulsive signals had been better recovered by time-domain techniques, while the harmonic signals had been better recovered by frequency-domain techniques. In addition, some algorithm stood out than other ones and extra noise source have improved performance results. When applying those mentioned techniques on the compressors, a limitation has been noticed in lower frequencies, because there is no phase difference between the analyzed signals and there is some correlation in signals syncing. Two components can be clearly identified, which are unbalanced forces at 60 Hz and gas pulsation for frequencies close to 500 Hz. The system has been tested on three different pressure levels: without any charge, 20 psi, and 60 psi. It has been found out that the gas pulsation can be better identified for the highest pressure level , while there is less correlation between the component and the signal for the lowest pressure level. Finally, the power pressure level contributions of recovered sources are estimated by a finite element method. / Tese (Doutorado)

This work presents a methodology to extract and evaluate signals in functional magnetic resonance imaging (fMRI) in the temporal dimension. It is assumed that it is possible to separate the signals from brain activations of a given protocol of other signals such as breathing, heartbeat, involuntary eye movements, and others. This paper proposes a methodological way, get through simulated and controlled measure the efficiency of the Model of Independent Component Analysis (ACI) for fMRI images to separate these signals experiments. To validate the experiments it was necessary to generate simulated data. The data generated were formed for three (3) signs that did not have a Gaussian distribution, in an array of temporal dimension 80 x 80 x 64. Within this set of signs have been added three (3) signal blocks of size 5 x 5 x 64 that simulated activations of FRH protocols. After this process, an array of mixture was added so that the signals could not be identified. Only after the data gave mixed-if the process of completing the pre-processing with the bleaching and centering of the variables to the model following ACI was performed to separate the signals that were mixed, thereby finding the estimated component signals. Different amounts of Gaussian signals were added until no more would be possible to extract the component which would correspond to a signal FRH testing the theory that ACI has efficiency in extracting components of non-Gaussian data. The model was run in real signals, where a volunteer performing a hearing protocol, the results data of each slice extracted resonance are evident throughout this work, in some slices was possible to extract the expected component with a degree of correlation between the acceptable component and signal protocol FRH, as in other slices could not perform the extraction of these signals. As a final result a statistical correlation map for each slice resulting from the estimated component and the raw data was generated, the signals were evaluated on the assumption of acceptance only to greater than 0.72 correlation with statistical significance at 95% confidence. / Este trabalho apresenta uma metodologia para extrair e avaliar sinais em imagens de ressonância magnética funcional (fMRI) na dimensão temporal. Assume-se que é possível separar os sinais de ativações cerebrais de um determinado protocolo dos demais sinais como respiração, batimentos cardíacos, movimentos involuntários dos olhos e outros. Este trabalho propõe de forma metodológica, buscar através de experimentos simulados e controlados medir a eficiência do Modelo de Análise de Componentes Independentes (ACI) em imagens de fMRI para separar esses sinais. Para validar os experimentos foi necessário gerar dados simulados. Os dados gerados foram formados por 3 (três) sinais que não possuíam distribuição gaussiana, em uma matriz temporal de dimensão 80 x 80 x 64. Dentro desse conjunto de sinais foram adicionados 3 (três) blocos de sinais de dimensão 5 x 5 x 64 que simulavam ativações de protocolos da FRH. Após esse processo uma matriz de mistura foi adicionada para que os sinais não pudessem ser identificados. Somente após os dados misturados deu-se o processo da realização do pré-processamento, com a centralização e o branqueamento das variáveis, para que na sequência o modelo de ACI fosse executado para separar os sinais que estavam misturados, encontrando assim as componentes estimadas dos sinais. Foram adicionadas diferentes quantidades de sinais gaussianos, até que não mais fosse possível extrair a componente que teria um sinal que correspondesse a FRH, testando a teoria de que ACI tem eficiência em extrair componentes de dados não gaussianas. O modelo foi executado em sinais reais, onde um voluntário executava um protocolo auditivo, os dados dos resultados de cada fatia extraída da ressonância estão evidenciados ao longo deste trabalho, em algumas fatias foi possível extrair a componente esperada com um grau de correlação aceitável entre a componente e o sinal do protocolo da FRH, já em outras fatias não foi possível realizar a extração desses sinais. Como resultado final foi gerado um mapa estatístico de correlação para cada fatia, resultante entre a componente estimada e os dados brutos, os sinais foram avaliados sobre a hipótese de aceitação apenas para correlação maior que 0,72 com significância estatística de 95% de confiança.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucio Flavio de Albuquerque Campos.pdf: 558329 bytes, checksum: 1be43a8cd03ed147f8b5187d7e538e5a (MD5) Previous issue date: 2006-03-24 / We propose a method for discrimination and classification of mammograms with benign, malignant and normal tissues using independent component analysis and neural networks. The method was tested for a mammogram set from MIAS database, and multilayer perceptron. The method obtained a success rate of 97.83% , with 97.5% of specificity and 98% of sensitivity. / Neste trabalho, propomos um método para discriminação e classificação de mamogramas, com diagnóstico maligno, benigno e normal, usando análise de componentes independentes e redes neurais. O método foi testado com mamogramas da MIAS database, e com redes perceptron multicamadas. O método obteve uma taxa de sucesso média de 97.83%, com 97.5% de especificidade, e 98% de sensibilidade.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Magno.pdf: 663844 bytes, checksum: a783e1b5874266e0e7bca44dc3f315ae (MD5) Previous issue date: 2007-03-20 / Redundancy is an old issue in data compression research. Compression methods that use statistics have been heavily influenced by neuroscience research. In this work, we propose an image compression system based on the efficient coding concept derived from neural information processing models. The system performance is compared with discrete cosine transform (DCT) and principal components analysis (PCA) results at several compression ratios (CR). Evaluation through both objective measurements and visual inspection showed that the proposed system is more robust to distortions such as blocking artifacts than DCT and PCA. / A redundância é um assunto antigo em pesquisa sobre compressão de dados. Os métodos de compressão de dados que usam estatísticas foram recentemente influenciados pelas pesquisas em neurociência. Neste trabalho, propomos um sistema de compressão de imagem baseado no conceito de codificação eficiente derivado dos modelos de processamento da informação neural. O desempenho do sistema é comparado aos resultados da transformada discreta cosseno (DCT) e análise de componentes principais (PCA) com a mesma taxa de compressão (CR). A avaliação através das medidas objetiva e visual mostrou que o sistema proposto apresentou menos distorções, tais como artefatos de blocos do que a DCT e PCA.