Orientador: Mauricio Enrique Zevallos Herencia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-24T02:03:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Reis_SandraSantosdos_M.pdf: 1897835 bytes, checksum: 24e50267c694dbcb380ddcfc9d7bdace (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Neste trabalho discutimos a detecção de observações influentes em modelos simétricos lineares e não lineares. Em primeiro lugar é realizado um estudo de simulação para avaliar o desempenho de três métodos de estimação em dados gerados por quatro situações: sem observações influentes, com outliers na variável resposta, com observações influentes de média alavancagem e com observações influentes de alta alavancagem. São analisados dois métodos de máxima verossimilhança e um método robusto. Foram considerados modelos de regressão linear e não linear com erros logísticos tipo II e t-Student. Em segundo lugar é discutida detecção de observações influentes mediante a distância de Cook generalizada, a estatística de Peña e a estatística de Andrews-Pregibon. Em particular é discutida a conveniência de utilizar a metodologia de limiares para caracterizar uma observação como influente ou não influente, assim como o efeito da estimação de parâmetros na construção de limiares. Estas medidas foram aplicadas a conjuntos de dados reais e simulados considerando o ajuste de alguns modelos simétricos com uma adaptação no método de estimação scoring de Fisher / Abstract: We discuss the detection of influential observations in symmetrical linear and nonlinear regression models. First a simulation study is conducted to evaluate the performance of three estimation methods on data generated by four situations: without influential observations with outliers in the response variable, with influential observations average leverage and influential observations with high leverage. Two methods of maximum likelihood and robust method are analyzed. We considered linear and nonlinear regression models with logistic-II and Student-t errors. Secondly detection of influential observations by generalized Cook's distance, the statistic PeÃ?a and Andrews - Pregibon statistic is discussed. In particular the convenience of using the methodology to characterize a threshold observation as influential or not influential, as well as the effect of parameter estimation in the construction of thresholds is discussed. These measures were applied to sets of real and simulated data considering the fit of some symmetrical regression models with an adaptation estimation method of Fisher scoring / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-22T08:44:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barbosa_AgremisGuinho_D.pdf: 4370227 bytes, checksum: 9fc9a5dfb766e6075fe58104c3c22087 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: O principal objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um software para reconciliação de dados, detecção e identificação de erros grosseiros, estimativa de parâmetros e monitoramento da qualidade da informação em unidades industriais em estado estacionário e dinâmico. O desenvolvimento desse software focalizou atender aos critérios de modularidade, extensibilidade e facilidade de uso. A reconciliação de dados é um procedimento de tratamento de medidas em plantas de processos necessário devido ao fato da inexorável presença de erros aleatórios de pequena magnitude associados aos valores obtidos dos equipamentos de medição. Além dos erros aleatórios, por vezes os dados estão associados a erros de maior magnitude e que constituem uma tendência, ou viés. Erros desta natureza podem ser qualificados e quantificados por técnicas de detecção de erros grosseiros. É importante para aplicação de subrotinas de otimização que os dados sejam confiáveis e livres de erros tanto quanto possível. A tarefa da remoção destes erros através de modelos previamente conhecidos (reconciliação de dados) não é trivial, já sendo estudada no campo da engenharia química nos últimos 40 anos e apresenta uma crescente quantidade de trabalhos publicados. Contudo, uma parte destes trabalhos é voltada para aplicação da reconciliação sobre equipamentos isolados, como tanques, reatores e colunas de destilação, ou pequenos conjuntos destes equipamentos e não são muitos os trabalhos que utilizam dados reais de operação. Isto pode ser atribuído à dimensão do trabalho computacional associado ao grande número de variáveis. O que se propõe neste trabalho é tomar partido da crescente capacidade computacional e das modernas ferramentas de desenvolvimento, provendo uma aplicação na qual seja facilitada a tarefa de descrever sistemas de maior dimensão, para estimar dados de qualidade superior, em tempo hábil, para sistemas de controle e otimização. É importante frisar que a reconciliação de dados e a detecção de erros grosseiros são fundamentais para a confiabilidade de resultados de subrotinas de otimização e controle supervisório e também pode ser utilizada para a reconstrução de estados do processo / Abstract: The main goal of this work was the development of software for data reconciliation, gross errors detection and identification, data reconciliation, parameter estimation, and information quality monitoring in industrial units under steady state and dynamic operation. The development of this software was focused on meeting the criteria of modularity, extensibility, and user friendliness. Data reconciliation is a procedure for measurement data treatment in process plants, which is necessary due the fact of the inexorable presence of random, small magnitude errors associated to the values obtained from measurement devices. In addition to the random errors, sometimes data are associated to major magnitude errors that lead to a trend or bias. Errors of this nature can be qualified and quantified through gross errors detection techniques. It is important for optimization routines that data are reliable and error free as much as possible. The task of removal of these errors using previously known models (data reconciliation) is not trivial, and has been studied for the last 40 years in the field of chemical engineering, showing an increasing amount of published works. However, part of these works is devoted to applying data reconciliation over single equipment, such as tanks, reactors, distillation columns, or small sets of these equipments. Furthermore, not much of this published work relies on real operation data. This can be regarded to the dimension of computational work associated to the great number of variables. This work proposes to take advantage of increasing computational capacity and modern development tools to provide an application in which the task of higher dimension systems description is accomplished with ease in order to produce data estimates of superior quality, in a suitable time frame, to control and optimization systems. It is worthwhile mentioning that data reconciliation and gross error detection are fundamental for reliability of the results from supervisory control and optimization routines, and can be used also to process state reconstruction / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-23T22:28:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chiarello_AndreGarcia_D.pdf: 7903318 bytes, checksum: cd3f513a26e60d59ef55edbb6453d942 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Este trabalho aborda o problema de detecção e localização de falhas em sistemas mecânicos através de modelos matemáticos. Considera-se que o sistema mecânico seja representado por um modelo dinâmico na forma de variáveis de estado, com parâmetros constantes e entradas estacionárias. Definindo-se, apropriadamente, funções de correlação e explorando as propriedades inerentes aos sistemas estacionários, consegue-se obter funções analíticas envolvendo parâmetros físicos do sistema. Posteriormente, demonstra-se que estas funções analíticas podem ser utilizadas para monitorar parâmetros físicos do modelo, ou ainda, identificar parâmetros físicos relacionados a uma falha no sistema. Duas abordagens diferentes para o problema de localização de falhas são desenvolvidas: uma utiliza a estimação de parâmetros e outra utiliza funções de resíduo. Visando uma aplicação em sistemas reais, foram simulados sistemas mecânicos em diversas condições de operação. Os resultados numéricos comprovaram que a metodologia proposta pode ser utilizada no monitoramento de sistemas mecânicos / Abstract: This work deals with the problem of fault detection and location in mechanical systems through mathematical models. It is considered that the mechanical system is represented in a state space form, with constant parameters and stationary inputs. Some correlation functions are appropriately defined involving physical parameters of the stationary system. It is demonstrated that these correlation functions can be transformed to appropriate analytical form (redundancy equations) for fault detection and isolation purposes. Two different approaches are considered: one based on physical parameters estimation and the other based on residuaIs generation. Three different mechanical systems were numerically simulated with conditions (or restrictions) usually found in practical situations. The results showed that the proposed approach is a promising methodology for monitoring stationary mechanical systems / Doutorado / Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientador: Víctor Hugo Lachos Dávila / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T06:40:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GalarzaMorales_ChristianEduardo_M.pdf: 5076076 bytes, checksum: 0967f08c9ad75f9e7f5df339563ef75a (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Os dados longitudinais são frequentemente analisados usando modelos de efeitos mistos normais. Além disso, os métodos de estimação tradicionais baseiam-se em regressão na média da distribuição considerada, o que leva a estimação de parâmetros não robusta quando a distribuição do erro não é normal. Em comparação com a abordagem de regressão na média convencional, a regressão quantílica (RQ) pode caracterizar toda a distribuição condicional da variável de resposta e é mais robusta na presença de outliers e especificações erradas da distribuição do erro. Esta tese desenvolve uma abordagem baseada em verossimilhança para analisar modelos de RQ para dados longitudinais contínuos correlacionados através da distribuição Laplace assimétrica (DLA). Explorando a conveniente representação hierárquica da DLA, a nossa abordagem clássica segue a aproximação estocástica do algoritmo EM (SAEM) para derivar estimativas de máxima verossimilhança (MV) exatas dos efeitos fixos e componentes de variância em modelos lineares e não lineares de efeitos mistos. Nós avaliamos o desempenho do algoritmo em amostras finitas e as propriedades assintóticas das estimativas de MV através de experimentos empíricos e aplicações para quatro conjuntos de dados reais. Os algoritmos SAEMs propostos são implementados nos pacotes do R qrLMM() e qrNLMM() respectivamente / Abstract: Longitudinal data are frequently analyzed using normal mixed effects models. Moreover, the traditional estimation methods are based on mean regression, which leads to non-robust parameter estimation for non-normal error distributions. Compared to the conventional mean regression approach, quantile regression (QR) can characterize the entire conditional distribution of the outcome variable and is more robust to the presence of outliers and misspecification of the error distribution. This thesis develops a likelihood-based approach to analyzing QR models for correlated continuous longitudinal data via the asymmetric Laplace distribution (ALD). Exploiting the nice hierarchical representation of the ALD, our classical approach follows the stochastic Approximation of the EM (SAEM) algorithm for deriving exact maximum likelihood (ML) estimates of the fixed-effects and variance components in linear and nonlinear mixed effects models. We evaluate the finite sample performance of the algorithm and the asymptotic properties of the ML estimates through empirical experiments and applications to four real life datasets. The proposed SAEMs algorithms are implemented in the R packages qrLMM() and qrNLMM() respectively / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

A espectroscopia fotoacústica é uma técnica muito utilizada na caracterização de materiais. Ela é baseada no efeito fotoacústico, que consiste na geração de som a partir da incidência de radiação eletromagnética intermitente numa amostra confinada numa pequena câmara fechada e preenchida com algum gás. O efeito fotoacústico depende de muitos parâmetros como a freqüência de modulação da radiação eletromagnética incidente e de parâmetros ópticos e térmicos do material em estudo. O modelo de Rosencwaig-Gersho (RG) tem sido empregado na estimativa de parâmetros ópticos e térmicos da amostra utilizando os casos especiais de opacidade e de comportamento térmico do material. Há o interesse em utilizar o modelo RG para a estimativa de dois ou mais parâmetros, simultaneamente. Houve algum sucesso com a aplicação do método inverso utilizando dados experimentais sintéticos, ou seja, utilizando dados gerados pelo modelo RG (método direto), aos quais adiciona-se ruído com o intuito de simular dados experimentais. O objetivo do presente trabalho é a utilização de dados experimentais reais nesta abordagem do método inverso. Para isso foi realizado um projeto de experimento onde se estudou a possibilidade de estimação simultânea de parâmetros a partir das condições gerais do experimento real. Neste projeto de experimento, o estudo dos coeficientes de sensibilidade modificados desempenha um papel central. Desta forma, foi elaborado um algoritmo para o projeto de experimento, onde é estudada a relação entre tais coeficientes e a estimação dos parâmetros feita pelo método inverso. Como exemplo, é apresentada a execução de um projeto de experimento simples, realizado qualitativamente, porém capaz de apontar para um experimento fotoacústico que fornecerá dados experimentais reais para estimativa de um determinado parâmetro físico da amostra. Com esses dados experimentais o problema inverso foi aplicado para a estimação da difusividade térmica da amostra. Por fim, uma discussão é feita com relação ao valor da difusividade térmica obtida pelo método inverso e com relação à abordagem do método inverso na espectroscopia fotoacústica. / Photoacoustic spectroscopy is a very effective technique for optical and thermal characterization of materials. This technique is based on photoacoustic effect. It occurs when a material sample placed inside a closed cell filled with any gas is illuminated with periodically interrupted light. This effect depends on many parameters as modulation frequency of the incident electromagnetic radiation and on optical and thermal properties of the material studied. The Rosencwaig-Gersho (RG) model has been used for parameter estimation where special cases of opaqueness and thermal behavior of the material are considered. One has interest in the use of the general RG model to estimate two or more parameters, simultaneously. In this way, the inverse problem approach has been applied with the direct problem modeled with the general RG model. However, synthetic experimental data has been used in such approach, e.g., noise is added on the data, obtained from direct problem, in order to simulate real experimental data. The main goal of this work is to use the real experimental data in the inverse problem approach. It was needed to carry out the sensitivity study of the parameters with respect to the overall experimental conditions. The modified sensitivity coefficients play an important role in such study. Therefore, an algorithm was built up to study the relationship between modified sensitivity coefficients for the successful inverse approach of parameter estimation. As an example, a simple and qualitative study of sensitivity of the parameters was done, using such algorithm. It pointed out the conditions of the real experimental arrangement in which experimental data were obtained to estimate a unique parameter of the sample. With these experimental data the inverse problem was applied for determining the thermal diffusivity of the sample. Finally, a discussion is presented on the value obtained for the thermal diffusivity by this approach and on the application of the inverse method on the photoacoustic spectroscopy.

Made available in DSpace on 2016-08-17T18:39:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2145.pdf: 2206472 bytes, checksum: 5295597725f34bdf5560d6cda8af7446 (MD5) Previous issue date: 2008-03-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Streptococcus pneumoniae (pneumococo) is a pathogenic bacterium that causes several infections which are aggravated by the increase of serotypes with antibiotics resistance. The development of an effective vaccine against this pathogen is crucial for the prevention of the neumococcal illnesses. Conjugated vaccines, consisting of the capsular polysaccharide joined to a carrier protein, are more efficient in the stimulation of the immunologic memory. The capsular polysaccharide (PS) is present in the capsule that involves the cell. Thus, the conjugated vaccine elaboration involves bacterial cells cultivation for its production. As the organism is cultivated in the oxygen absence, the lactate production is inevitably high, leading to growth inhibition due to lactate accumulation in the medium. To minimize the inhibitory effects of the lactate accumulation and to increase the PS production it is necessary to monitor the process and adequately control the addition of supplementary medium along with the withdrawal of saturated medium. This kind of operation can be performed by carrying out a fed-bath cultivation in a bioreactor connected to a perfusion system. The success on the monitoring, control and optimization of this bioprocess depends on the efficiency of the modeling and simulation resources employed. This research work considers the uses intelligent computational techniques, specifically the technique of heuristical search called simulated annealing (SA) combined with neural networks for the state inference and the optimization of S. pneumoniae cultivations. The proposal was implemented as a computational system that: a) uses the SA for the identification of the values for a set of parameters associated to unstructured models and; b) uses neural networks (individually and grouped as a committee) for the state inference of a culture. The work presents and discusses the results of the system for data sets experimentally obtained and highlights the importance of the proposal for achieving a higher efficiency in the culture control processes. / Streptococcus pneumoniae (pneumococo) é uma bactéria patogênica causadora de várias infecções que são agravadas pelo aumento de cepas com resistência aos antibióticos. O desenvolvimento de uma vacina efetiva contra este patógeno é crucial para a prevenção das doenças pneumocócicas. Vacinas conjugadas, constituídas pelo polissacarídeo capsular ligado a uma proteína carregadora, são mais eficientes no estímulo da memória imunológica. O polissacarídeo capsular (PS) está presente na cápsula que envolve a célula e, desta forma, a elaboração de vacinas conjugadas envolve o cultivo da bactéria para a produção do mesmo. Como o microrganismo é cultivado na ausência de oxigênio, a produção de lactato é inevitavelmente elevada e o seu acúmulo no meio provoca a inibição do crescimento. Para minimizar os efeitos inibitórios da acumulação de lactato e aumentar a produção de PS é necessário monitorar o processo e controlar adequadamente a adição de meio suplementar e a retirada de meio saturado em cultivos operados em batelada alimentada, utilizando biorreatores acoplados a sistema de perfusão. O sucesso no monitoramento, no controle e na otimização deste bioprocesso depende da utilização de recursos de modelagem e de simulação que sejam eficientes. Este trabalho de pesquisa propõe o uso de técnicas computacionais inteligentes, especificamente a técnica de busca heurística chamada de simulated annealing (SA) aliada a redes neurais, para a inferência de estado e a otimização de cultivos de S. pneumoniae. A proposta foi concretizada via desenvolvimento de um sistema computacional que: a) faz uso do SA para a identificação do conjunto de valores de parâmetros associados a modelos não estruturados e; b) usa redes neurais (individualmente e em regime de comitê) para a inferência de estado de um cultivo. O trabalho apresenta e discute os resultados do sistema em conjuntos de dados obtidos experimentalmente e evidencia a importância da proposta para uma maior eficiência no controle de processos de cultivo.

A espectroscopia fotoacústica é uma técnica muito utilizada na caracterização de materiais. Ela é baseada no efeito fotoacústico, que consiste na geração de som a partir da incidência de radiação eletromagnética intermitente numa amostra confinada numa pequena câmara fechada e preenchida com algum gás. O efeito fotoacústico depende de muitos parâmetros como a freqüência de modulação da radiação eletromagnética incidente e de parâmetros ópticos e térmicos do material em estudo. O modelo de Rosencwaig-Gersho (RG) tem sido empregado na estimativa de parâmetros ópticos e térmicos da amostra utilizando os casos especiais de opacidade e de comportamento térmico do material. Há o interesse em utilizar o modelo RG para a estimativa de dois ou mais parâmetros, simultaneamente. Houve algum sucesso com a aplicação do método inverso utilizando dados experimentais sintéticos, ou seja, utilizando dados gerados pelo modelo RG (método direto), aos quais adiciona-se ruído com o intuito de simular dados experimentais. O objetivo do presente trabalho é a utilização de dados experimentais reais nesta abordagem do método inverso. Para isso foi realizado um projeto de experimento onde se estudou a possibilidade de estimação simultânea de parâmetros a partir das condições gerais do experimento real. Neste projeto de experimento, o estudo dos coeficientes de sensibilidade modificados desempenha um papel central. Desta forma, foi elaborado um algoritmo para o projeto de experimento, onde é estudada a relação entre tais coeficientes e a estimação dos parâmetros feita pelo método inverso. Como exemplo, é apresentada a execução de um projeto de experimento simples, realizado qualitativamente, porém capaz de apontar para um experimento fotoacústico que fornecerá dados experimentais reais para estimativa de um determinado parâmetro físico da amostra. Com esses dados experimentais o problema inverso foi aplicado para a estimação da difusividade térmica da amostra. Por fim, uma discussão é feita com relação ao valor da difusividade térmica obtida pelo método inverso e com relação à abordagem do método inverso na espectroscopia fotoacústica. / Photoacoustic spectroscopy is a very effective technique for optical and thermal characterization of materials. This technique is based on photoacoustic effect. It occurs when a material sample placed inside a closed cell filled with any gas is illuminated with periodically interrupted light. This effect depends on many parameters as modulation frequency of the incident electromagnetic radiation and on optical and thermal properties of the material studied. The Rosencwaig-Gersho (RG) model has been used for parameter estimation where special cases of opaqueness and thermal behavior of the material are considered. One has interest in the use of the general RG model to estimate two or more parameters, simultaneously. In this way, the inverse problem approach has been applied with the direct problem modeled with the general RG model. However, synthetic experimental data has been used in such approach, e.g., noise is added on the data, obtained from direct problem, in order to simulate real experimental data. The main goal of this work is to use the real experimental data in the inverse problem approach. It was needed to carry out the sensitivity study of the parameters with respect to the overall experimental conditions. The modified sensitivity coefficients play an important role in such study. Therefore, an algorithm was built up to study the relationship between modified sensitivity coefficients for the successful inverse approach of parameter estimation. As an example, a simple and qualitative study of sensitivity of the parameters was done, using such algorithm. It pointed out the conditions of the real experimental arrangement in which experimental data were obtained to estimate a unique parameter of the sample. With these experimental data the inverse problem was applied for determining the thermal diffusivity of the sample. Finally, a discussion is presented on the value obtained for the thermal diffusivity by this approach and on the application of the inverse method on the photoacoustic spectroscopy.

Orientador: Furio Damiani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T03:06:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Werneck_NicolauLeal_M.pdf: 1556046 bytes, checksum: 677310006250588d7e6a0fb0eedfc170 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Existem diversos problemas ligados à análise de sinais musicais que podem se beneficiar de um conhecimento mais detalhado da estrutura dos sinais gerados pelos diferentes instrumentos. Entre eles se destaca a compressão de sinais baseada em áudio estruturado, onde o codificador determina a partir de um sinal parâmetros para reproduzí-lo com um sintetizador inspirado em modelos físicos dos instrumentos. Para realizar este tipo de análise e síntese é necessário conhecermos as características físicas dos instrumentos e dos sinais produzidos. Este conhecimento é ainda útil para auxiliar no desenvolvimento de instrumentos e outros equipamentos utilizados por músicos para obter o timbre desejado. Esta dissertação apresenta experimentos realizados com uma guitarra elétrica para revelar a dinâmica não-linear de suas cordas e seu filtro linear associado, comparação de sinais gravados com resultados esperados por modelos matemáticos da forma de onda, e ainda uma proposta de uma potencial técnica para a medição de parâmetros para um modelo matemático de um circuito de distorção musical, além de uma maneira de se mapear um par destes parâmetros para um espaço de maior significado psicoacústico / Resumo: Existem diversos problemas ligados à análise de sinais musicais que podem se beneficiar de um conhecimento mais detalhado da estrutura dos sinais gerados pelos diferentes instrumentos. Entre eles se destaca a compressão de sinais baseada em áudio estruturado, onde o codificador determina a partir de um sinal parâmetros para reproduzí-lo com um sintetizador inspirado em modelos físicos dos instrumentos. Para realizar este tipo de análise e síntese é necessário conhecermos as características físicas dos instrumentos e dos sinais produzidos. Este conhecimento é ainda útil para auxiliar no desenvolvimento de instrumentos e outros equipamentos utilizados por músicos para obter o timbre desejado. Esta dissertação apresenta experimentos realizados com uma guitarra elétrica para revelar a dinâmica não-linear de suas cordas e seu filtro linear associado, comparação de sinais gravados com resultados esperados por modelos matemáticos da forma de onda, e ainda uma proposta de uma potencial técnica para a medição de parâmetros para um modelo matemático de um circuito de distorção musical, além de uma maneira de se mapear um par destes parâmetros para um espaço de maior significado psicoacústico / Mestrado / Eletrônica, Microeletrônica e Optoeletrônica / Mestre em Engenharia Elétrica

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O presente trabalho aborda a modelagem numérica da propagação das ondas sonoras em salas, a partir da avaliação do campo de pressão sonora quadrática na sala. Esta pesquisa apresenta um modelo computacional, baseado na abordagem modal de salas com geometria retangular, que melhora o desempenho do programa de simulação numérica de acústica de salas RAIOS 3 para as baixas frequencias. Inicialmente, foi feita uma análise modal teórica e experimental de uma sala retangular de paredes rígidas e não rígidas, onde se calcula pressão sonora de todos os modos como função da posição e do tempo. Para isso, determinam-se os números de onda e frequência de cada modo, ou seja, os autovalores e as autofrequências. O desempenho do modelo é avaliado a partir dos resultados obtidos com uma sala retangular e validado utilizando dados experimentais do PTB (Physikalisch-Technische Bundesanstalt), Alemanha, na intercomparação denominada Round Robin 3, fase 3. Os principais resultados foram obtidos pelo cálculo dos seguintes parâmetros: tempo de reverberação, (T30), fator de clareza (C80), difinição (D50) e o tempo de decaimento inicial, (EDT). / This article discusses the numerical modeling of the propagation of sound waves in rooms, from the assessment of the field of sound pressure quadratic in the room. This research presents a computational model, based on modal approach of rooms with rectangular geometry, which improves the performance of the program for numerical simulation of acoustics of rooms RAIOS 3 for low frequencies. Initially, there was a theoretical and experimental modal analysis of a rectangular room for non-rigid and rigid walls, where an estimated sound pressure of all modes as a function of place and time. For this, is determining of the wavenumbers and frequencies of each mode, namely the eigenvalues and eigenfrequencies. The performance of the model is assessed from results with a rec tangular room and validated using measurement data of the PTB (Physikalisch-Technische Bundesanstalt), Germany, an inter-comparison named Round Robin 3, phase - 3. The main results were obtained by calculating the following parameters: reverberation time, (T30), clarity factor, (C80), difinition, (D50) and early decay time.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre a recuperação de sinais modelados por somas ponderadas de exponenciais complexas. Para tal, são introduzidos conceitos elementares em teoria de sinais e sistemas, em particular, os sistemas lineares invariantes no tempo, SLITs, que podem ser representados matematicamente por equações diferenciais, ou equações de diferenças, para sinais analógicos ou digitais, respectivamente. Equações deste tipo apresentam como solução somas ponderadas de exponenciais complexas, e assim fica estabelecida a relação entre os sistemas de tipo SLIT e o modelo em estudo. Além disso, são apresentadas duas combinações de métodos utilizadas na recuperação dos parâmetros dos sinais: métodos de Prony e mínimos quadrados, e métodos de Kung e mínimos quadrados, onde os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo. Finalmente, são realizadas cinco simulações de recuperação de sinais, sendo a última, uma aplicação na área de modelos de qualidade de água. / A study on the recovery of signals modeled by weighted sums of complex exponentials complex is presented. For this, basic concepts of signals and systems theory are introduced. In particular, the linear time invariant systems (LTI Systems) are considered, which can be mathematically represented by differential equations or difference equations, respectively, for analog or digital signals. The solution of these types of equations is given by a weighted sum of complex exponentials, so the relationship between the LTI Systems and the model of study is established. Furthermore, two combinations of methods are used to recover the parameters of the signals: Prony and least squares methods, and Kung and least squares methods, where Prony and Kung methods are used to recover the exponents of the exponentials and the least square method is used to recover the linear coefficients of the model. Finally, five simulations are performed for the recovery of signals, the last one being an application in the area of water quality models.