Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-10T19:59:26Z No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-15T19:19:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T19:19:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) Previous issue date: 2018-05-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Nesta dissertação, é proposto um conversor analógico-digital cujo processo de amostragem é baseado em propriedades da transformada wavelet. Tais propriedades permitem identificar características de interesse do sinal—especificamente, a localização de seus pontos críticos e a descrição da morfologia nos trechos entre esses pontos—, e assim representá-lo, em vez de aplicar a amostragem uniforme e limitada pelo critério de Nyquist. A primeira parte deste trabalho apresenta a implementação do conversor em nível de sistema para diferentes resoluções e bases e escalas da transformada wavelet. Para validar o algoritmo de amostragem, é proposto também um algoritmo de reconstrução polinomial do sinal. Os resultados mostram que a identificação de pontos críticos e a estimativa da morfologia do sinal são realizadas com sucesso, tendo sido possível recuperar o sinal de entrada com alta correlação e baixo erro RMS entre os sinais original e reconstruído. A segunda parte deste texto apresenta o desenvolvimento em nível de circuito. A transformada wavelet é implementada por filtros wavelet analógicos, que são testados utilizando-se duas aproximações diferentes para sua resposta em frequência. Os resultados de simulações para variadas escalas permitem identificar os pontos críticos do sinal. / This manuscript presents the project of an analog-to-digital converter with a wavelet-based sampling scheme. Instead of sampling a signal with uniformly spaced samples and in a frequency limited by Nyquist's criteria, the proposed ADC represents an input signal based on its characteristics speci cally, the critical points localization and the estimation of the signal's morphology around these points. The rst part of this work contains the system-level development, where the sampling algorithm is proposed as well as a polynomial reconstruction algorithm. Tests are run for di erent resolutions and wavelet bases and scales. The results show that the system successfully localizes the critical points and estimates the morphology of the signal, with high correlation and low RMS error values observed between the reconstructed signal and the input. The second part of this work contains the circuit-level development, where the wavelet transform is implemented with analog wavelet lters. The transfer functions of these lters are obtained by applying two di erent approximation methods. The results across scales show the critical points' localization.