Este trabalho trata de conceitos relacionados à qualidade da Energia Elétrica (EE) e, neste contexto, apresenta a proposta de técnicas para a compressão da representação de transitórios rápidos e da análise tempo-frequência de distúrbios elétricos em geral. A qualidade da Energia Elétrica é medida pelo coeficiente de desvios que os sinais de tensão e corrente apresentam em relação ao sinal senoidal ideal. Tais desvios são denominados de distúrbios, podendo ser classificados como quase estacionários (e.g. distorção de harmônicas) e eventos (e.g. transitórios rápidos). No contexto de EE, os transitórios rápidos possuem pequena duração (i.e. na ordem dos microssegundos), são detectados por altas taxas de amostragem (i.e. na ordem dos MHz) e possuem difícil parametrização. Portanto, as representações das formas de onda geralmente são armazenadas para auxiliar a avaliação subjetiva dos transitórios e dos parâmetros de interesse. Consequentemente, a compressão destas formas de onda torna-se de extrema importância para armazenar dados adquiridos por longos períodos de tempo, e estes modos de compressão são tratados nesta dissertação. Em virtude das altas taxas de amostragem utilizadas, uma técnica baseada em Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) é proposta para esta representação mais compacta de transitórios. Resultados mostram que o desempenho em compressão versus qualidade de reconstrução é semelhante ao de trabalhos relacionados com a vantagem de atender aos requisitos de altas taxas de amostragem. A análise tempo-frequência é um mecanismo que auxilia na classificação e caracterização dos distúrbios elétricos. Neste trabalho, a Transformada de Hilbert-Huang é estudada e uma proposta de melhoria na Decomposição Empírica de Modos (EMD – Empirical Mode Decomposition) é apresentada. Nossos resultados mostram que a técnica proposta economiza o custo computacional se comparada com o estado da arte. Em virtude disso, a técnica proposta apresenta uma taxa de redução no tempo médio de execução de 99,76 % em relação à técnica do estado da arte. Além disso, uma verificação acerca do desempenho em eficiência de compressão versus qualidade de reconstrução de trabalhos anteriores é também desenvolvida nesta dissertação. Foi utilizada uma sistemática de avaliação experimental com base em amostras de sinais AC, de forma a avaliar as taxas de compressão atingidas pelas técnicas estudadas, como a Transformada Wavelet Discreta. Resultados mostram que a Transformada Wavelet falha para compressão de todo e qualquer tipo de distúrbio elétrico quando analisado o compromisso entre acuidade de reconstrução versus eficiência de compressão. / This work deals with concepts related to the AC Power Quality theoretical framework and, in this scope, proposes techniques for the representation of fast transient data compression and for the power line disturbances time-frequency analysis. The AC power quality is measured by the differences between actual and ideal sinusoidal voltage/current signals. These differences are known as electrical disturbances, which can be classified as quasi-stationary (e.g. harmonic distortion) or events (e.g. surge or fast transients) disturbances. In the AC Power Quality scope, the fast transients have short duration (i.e. typically on the order of microseconds), are detected by high sampling rates (i.e. typically on the order of MHz), and are hard to characterize and parameterize. Hence, the resultant representation of the waveforms is in general stored to help in the subjective evaluation of these fast transients and their parameters of interest. As a consequence the compression turns out to be of main concern, in order to store this information acquired over long periods of time (like weeks or months). In this work, a compression technique is proposed taking into account the high sampling rates. The proposed technique makes use of the Principal Component Analysis (PCA) for such compact representation of fast transients. The Compression efficiency versus reconstruction accuracy results show a similar performance for the proposed technique when compared to the related works. On the other hand, the proposed technique can handle the large amount of data provided by the high sampling rates. The time-frequency analysis helps in the classification and characterization of AC power quality disturbances. In this work, the Hilbert-Huang Transform is studied and a modification is proposed in order to improve the Empirical Mode Decomposition (EMD) performance. Our results show that the proposed modification can save computational cost when compared to the state-of-the-art. Therefore, the average execution time is reduced to 99.76 % in comparison with the state-of-the-art technique. Besides that, this work also revisits previous techniques based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) in order to verify the trade-off between reconstruction accuracy versus compression efficiency under a more systematic experimental evaluation setup, considering samples of real AC signals. Results show that DWT fails as a general-purpose technique in AC Power Quality scope.

Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

Este trabalho trata de conceitos relacionados à qualidade da Energia Elétrica (EE) e, neste contexto, apresenta a proposta de técnicas para a compressão da representação de transitórios rápidos e da análise tempo-frequência de distúrbios elétricos em geral. A qualidade da Energia Elétrica é medida pelo coeficiente de desvios que os sinais de tensão e corrente apresentam em relação ao sinal senoidal ideal. Tais desvios são denominados de distúrbios, podendo ser classificados como quase estacionários (e.g. distorção de harmônicas) e eventos (e.g. transitórios rápidos). No contexto de EE, os transitórios rápidos possuem pequena duração (i.e. na ordem dos microssegundos), são detectados por altas taxas de amostragem (i.e. na ordem dos MHz) e possuem difícil parametrização. Portanto, as representações das formas de onda geralmente são armazenadas para auxiliar a avaliação subjetiva dos transitórios e dos parâmetros de interesse. Consequentemente, a compressão destas formas de onda torna-se de extrema importância para armazenar dados adquiridos por longos períodos de tempo, e estes modos de compressão são tratados nesta dissertação. Em virtude das altas taxas de amostragem utilizadas, uma técnica baseada em Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) é proposta para esta representação mais compacta de transitórios. Resultados mostram que o desempenho em compressão versus qualidade de reconstrução é semelhante ao de trabalhos relacionados com a vantagem de atender aos requisitos de altas taxas de amostragem. A análise tempo-frequência é um mecanismo que auxilia na classificação e caracterização dos distúrbios elétricos. Neste trabalho, a Transformada de Hilbert-Huang é estudada e uma proposta de melhoria na Decomposição Empírica de Modos (EMD – Empirical Mode Decomposition) é apresentada. Nossos resultados mostram que a técnica proposta economiza o custo computacional se comparada com o estado da arte. Em virtude disso, a técnica proposta apresenta uma taxa de redução no tempo médio de execução de 99,76 % em relação à técnica do estado da arte. Além disso, uma verificação acerca do desempenho em eficiência de compressão versus qualidade de reconstrução de trabalhos anteriores é também desenvolvida nesta dissertação. Foi utilizada uma sistemática de avaliação experimental com base em amostras de sinais AC, de forma a avaliar as taxas de compressão atingidas pelas técnicas estudadas, como a Transformada Wavelet Discreta. Resultados mostram que a Transformada Wavelet falha para compressão de todo e qualquer tipo de distúrbio elétrico quando analisado o compromisso entre acuidade de reconstrução versus eficiência de compressão. / This work deals with concepts related to the AC Power Quality theoretical framework and, in this scope, proposes techniques for the representation of fast transient data compression and for the power line disturbances time-frequency analysis. The AC power quality is measured by the differences between actual and ideal sinusoidal voltage/current signals. These differences are known as electrical disturbances, which can be classified as quasi-stationary (e.g. harmonic distortion) or events (e.g. surge or fast transients) disturbances. In the AC Power Quality scope, the fast transients have short duration (i.e. typically on the order of microseconds), are detected by high sampling rates (i.e. typically on the order of MHz), and are hard to characterize and parameterize. Hence, the resultant representation of the waveforms is in general stored to help in the subjective evaluation of these fast transients and their parameters of interest. As a consequence the compression turns out to be of main concern, in order to store this information acquired over long periods of time (like weeks or months). In this work, a compression technique is proposed taking into account the high sampling rates. The proposed technique makes use of the Principal Component Analysis (PCA) for such compact representation of fast transients. The Compression efficiency versus reconstruction accuracy results show a similar performance for the proposed technique when compared to the related works. On the other hand, the proposed technique can handle the large amount of data provided by the high sampling rates. The time-frequency analysis helps in the classification and characterization of AC power quality disturbances. In this work, the Hilbert-Huang Transform is studied and a modification is proposed in order to improve the Empirical Mode Decomposition (EMD) performance. Our results show that the proposed modification can save computational cost when compared to the state-of-the-art. Therefore, the average execution time is reduced to 99.76 % in comparison with the state-of-the-art technique. Besides that, this work also revisits previous techniques based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) in order to verify the trade-off between reconstruction accuracy versus compression efficiency under a more systematic experimental evaluation setup, considering samples of real AC signals. Results show that DWT fails as a general-purpose technique in AC Power Quality scope.

Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

Este trabalho trata de conceitos relacionados à qualidade da Energia Elétrica (EE) e, neste contexto, apresenta a proposta de técnicas para a compressão da representação de transitórios rápidos e da análise tempo-frequência de distúrbios elétricos em geral. A qualidade da Energia Elétrica é medida pelo coeficiente de desvios que os sinais de tensão e corrente apresentam em relação ao sinal senoidal ideal. Tais desvios são denominados de distúrbios, podendo ser classificados como quase estacionários (e.g. distorção de harmônicas) e eventos (e.g. transitórios rápidos). No contexto de EE, os transitórios rápidos possuem pequena duração (i.e. na ordem dos microssegundos), são detectados por altas taxas de amostragem (i.e. na ordem dos MHz) e possuem difícil parametrização. Portanto, as representações das formas de onda geralmente são armazenadas para auxiliar a avaliação subjetiva dos transitórios e dos parâmetros de interesse. Consequentemente, a compressão destas formas de onda torna-se de extrema importância para armazenar dados adquiridos por longos períodos de tempo, e estes modos de compressão são tratados nesta dissertação. Em virtude das altas taxas de amostragem utilizadas, uma técnica baseada em Análise de Componentes Principais (PCA – Principal Component Analysis) é proposta para esta representação mais compacta de transitórios. Resultados mostram que o desempenho em compressão versus qualidade de reconstrução é semelhante ao de trabalhos relacionados com a vantagem de atender aos requisitos de altas taxas de amostragem. A análise tempo-frequência é um mecanismo que auxilia na classificação e caracterização dos distúrbios elétricos. Neste trabalho, a Transformada de Hilbert-Huang é estudada e uma proposta de melhoria na Decomposição Empírica de Modos (EMD – Empirical Mode Decomposition) é apresentada. Nossos resultados mostram que a técnica proposta economiza o custo computacional se comparada com o estado da arte. Em virtude disso, a técnica proposta apresenta uma taxa de redução no tempo médio de execução de 99,76 % em relação à técnica do estado da arte. Além disso, uma verificação acerca do desempenho em eficiência de compressão versus qualidade de reconstrução de trabalhos anteriores é também desenvolvida nesta dissertação. Foi utilizada uma sistemática de avaliação experimental com base em amostras de sinais AC, de forma a avaliar as taxas de compressão atingidas pelas técnicas estudadas, como a Transformada Wavelet Discreta. Resultados mostram que a Transformada Wavelet falha para compressão de todo e qualquer tipo de distúrbio elétrico quando analisado o compromisso entre acuidade de reconstrução versus eficiência de compressão. / This work deals with concepts related to the AC Power Quality theoretical framework and, in this scope, proposes techniques for the representation of fast transient data compression and for the power line disturbances time-frequency analysis. The AC power quality is measured by the differences between actual and ideal sinusoidal voltage/current signals. These differences are known as electrical disturbances, which can be classified as quasi-stationary (e.g. harmonic distortion) or events (e.g. surge or fast transients) disturbances. In the AC Power Quality scope, the fast transients have short duration (i.e. typically on the order of microseconds), are detected by high sampling rates (i.e. typically on the order of MHz), and are hard to characterize and parameterize. Hence, the resultant representation of the waveforms is in general stored to help in the subjective evaluation of these fast transients and their parameters of interest. As a consequence the compression turns out to be of main concern, in order to store this information acquired over long periods of time (like weeks or months). In this work, a compression technique is proposed taking into account the high sampling rates. The proposed technique makes use of the Principal Component Analysis (PCA) for such compact representation of fast transients. The Compression efficiency versus reconstruction accuracy results show a similar performance for the proposed technique when compared to the related works. On the other hand, the proposed technique can handle the large amount of data provided by the high sampling rates. The time-frequency analysis helps in the classification and characterization of AC power quality disturbances. In this work, the Hilbert-Huang Transform is studied and a modification is proposed in order to improve the Empirical Mode Decomposition (EMD) performance. Our results show that the proposed modification can save computational cost when compared to the state-of-the-art. Therefore, the average execution time is reduced to 99.76 % in comparison with the state-of-the-art technique. Besides that, this work also revisits previous techniques based on the Discrete Wavelet Transform (DWT) in order to verify the trade-off between reconstruction accuracy versus compression efficiency under a more systematic experimental evaluation setup, considering samples of real AC signals. Results show that DWT fails as a general-purpose technique in AC Power Quality scope.