Orientador: Amauri Lopes / Dissertação (mestrado) - universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:53:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SabbatiniJunior_Narcizo_M.pdf: 6859144 bytes, checksum: 9530ae5fecdd6f6b155120f4f29e4b7e (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Este trabalho descreve os aspectos teóricos e práticos envolvidos na elaboração do programa de computador FOREST, que sintetiza e analisa filtros digitais recursivos. São sintetizados filtros passa-baixa, passa-alta, passa faixa e corta-faixa, utilizando-se as aproximações de Butterworth, Chebychev e elíptica. Os efeitos não lineares advindos da utilização de registros de comprimento finito para a representação de coeficientes e variáveis são analisados em detalhe. Apresenta-se a teoria de otimização dos filtros digitais com relação ao ruído de quantização do sinal, baseada na descrição por variáveis de estado, e o programa incorpora essa teoria gerando filtros descritos por variáveis de estado com reduzidos efeitos de quantização / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Roberto de Alencar Lotufo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-07T11:27:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sa_GustavoFerreiraCardosode_M.pdf: 2313623 bytes, checksum: ca6abbf3a186c9d5bed2d6b1e73e3a9f (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Neste trabalho são apresentadas melhorias na robustez do método FingerCode para reconhecimento de impressões digitais. No FingerCode a textura dos componentes orientados das impressões digitais são extraídas por um banco direcional de filtros Gabor. Posteriormente, os componentes orientados são setorizados e para cada setor é computado um valor. Este conjunto de valores forma o vetor de atributos. Finalmente, a média da diferença absoluta dos dois vetores de atributos é computada indicando a similaridade entre duas impressões digitais. Foram testadas várias soluções e entre as que apresentaram melhores resultados destacam-se: a substituição dos valores dos atributos através de uma função não-linear, a ponderação dos valores de atributo de acordo com características estatísticas da distribuição espacial dos valores e o cálculo de medidas estatísticas extraídas dos histogramas de distribuição de diferenças. Estas funções apresentaram um ganho significativo, principalmente para o caso dos sensores óticos com uma melhoria de aproximadamente 45% no EER. Outra contribuição apresentada foi uma nova implementação rápida do filtro Gabor 2D, que se constitui de uma onda sinusoidal modulada por um envelope gaussiano. A filtragem 2D da imagem por um banco de filtros Gabor 2D é uma das etapas de maior consumo de tempo no processamento de imagens. Na nova solução proposta, o filtro Gabor 2D é separado em dois filtros Gabor 1D ortogonais, bastando para isto que o envelope gaussiano obedeça a condição de ser circular. O processamento com o filtro separado é mais rápida do que com o filtro não-separado e o ganho na performance aumenta à medida que aumenta o tamanho da imagem ou do filtro. Também foram desenvolvidas novas técnicas de segmentação: baseada em morfologia matemática e baseada em filtros Gabor. Estas segmentações ocorrem ao nível do píxel, com ótimos resultados, principalmente após a uniformização da área através de processos morfológicos / Abstract: In this work it is introduced improvements in robustness of FingerCode method to recognize fingerprints. In the FingerCode the texture of fingerprint oriented components are extracted by a bank of directional Gabor filters. After that, the oriented components are tessellated and a value is computed for each sector. This set of values constitutes the attribute vector. Finally, the absolute difference mean between the two attribute vectors is computed that gives the similarity between two fingerprints. New solutions were tested; among them the best results were obtained by: attribute values replacement by a non-linear function, attribute values weighting by statistical characteristics of spatial distribution of values, and the calculus of statistical measures extracted from the difference distribution histograms. These functions presented a significant gain, mainly in the case of optical sensors with an improvement about 45% in EER. Another contribution presented was a new fast implementation of the 2D Gabor filter, which constitutes in a sinusoidal wave modulated by a Gaussian envelope. The 2D image filtering by a bank of 2D Gabor filters is one of the most expensive stage of image processing. In the new solution proposed, the 2D Gabor filter is separated in two orthogonal 1D Gabor filters, for this the Gaussian envelope must obey the condition of being circular. Processing with the separated filter is faster than the non-separated filter, and the gain improves as the size of image or filter increases. Also it was developed new segmentation techniques: based on mathematical morphology, and based on Gabor filters. Those segmentations occur at pixel level, with good results, mostly after the area regularization with morphological processes / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-28T11:57:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LobainaPerez_Wilson_M.pdf: 4522179 bytes, checksum: 8919604c1cda8a700d6503fd88d1469c (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Neste trabalho é estudada e analisada uma classe de filtros chamada Filtros Condicionais Seletores de Posição "RCRS". Os filtros RCRS são analisados dentro de uma classe mais geral denominada Filtros Seletores de Posição "RS" (Rank Seletion), os quais caraterizam-se em colocar na suas saídas uma ordem estatística de um conjunto (amostras) de observação. Muitos outros filtros propostos previamente (ex. filtro mediano, o filtro mediano ponderado central "CWM", o filtro de ordem estatística ponderada "WOS"), e baseados na ordem de posição podem ser formulados através dos filtros RS. A única diferença de tais filtros está em qual informação é usada para decidir a ordem estatística selecionada que será colocada como saída. O tipo de informação usada nos filtros RCRS corresponde com o posicionamento das amostras observadas na entrada de onde surge o nome de Filtros Condicionais Seletores de Posição (Rank Conditioned Rank Selection Filters). Neste trabalho são apresentados também os resultados das simulações computacionais que ilustram o desempenho do filtro RCRS, assim como, a comparação com outros tipos de filtros aplicados na restauração de imagens / Abstract: In this work, a class of nonlinear filters called rank conditioned rank selection (RCRS) filters is studied and developed. The RCRS filters are analyzed within the general framework of rank selection (RS) filters, which are filters constrained to output an order statistic from the observation set. Many filters previously proposed (e.g. median filter, center weighted median filter "CWM", weighted order statistic filter "WOS"), rank order based can be formulated as RS filters. The only difference between such filters is in the information used in deciding which order statistic to output. The information used by the RCRS filters is the ranks of selected input samples, hence the name rank conditioned rank selection filters. In this work, computer simulation results that illustrate the performance of RCRS filters in comparison with other techniques in image restoration are presented. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Luiz Cesar Martini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T20:10:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rabelo_AlessandraBoaventura_M.pdf: 7566120 bytes, checksum: 0c1867105c3afb28eb143e699245eb26 (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

The low complexity of IIR adaptive filters (AFs) is specially appealing to realtime applications but some drawbacks have been preventing their widespread use so far. For gradient based IIR AFs, adverse operational conditions cause convergence problems in system identification scenarios: underdamped and clustered poles, undermodelling or non-white input signals lead to error surfaces where the adaptation nearly stops on large plateaus or get stuck at sub-optimal local minima that can not be identified as such a priori. Furthermore, the non-stationarity in the input regressor brought by the filter recursivity and the approximations made by the update rules of the stochastic gradient algorithms constrain the learning step size to small values, causing slow convergence. In this work, we propose IIR performance enhancement strategies based on hybrid combinations of AFs that achieve higher convergence rates than ordinary IIR AFs while keeping the stability. / A baixa complexidade dos filtros adaptativos (FAs) IIR é atrativa para aplicações em tempo real, mas certos inconvenientes têm impedido sua ampla utilização até agora. Para os FAs baseados no gradiente descendente, condições operacionais adversas suscitam problemas de convergência em cenários de identificação de sistemas: pólos subamortecidos ou agrupados, submodelagem ou sinais correlacionados originam superfícies de erro onde a adaptação desacelera em grandes planícies ou para em mínimos locais sub-ótimos que não podem ser identificados como tais a priori. Além disso, a não-estacionaridade do regressor de entrada causada pela recursividade do filtro e as aproximações feitas pelas regras de atualização dos algoritmos de gradiente estocástico restringem o passo de aprendizado a valores pequenos, retardando a convergência. Neste trabalho, propomos estratégias de aprimoramento de desempenho baseadas em combinações híbridas e estáveis de FAs que alcançam taxas de convergências mais altas do que FAs IIR comuns.

The low complexity of IIR adaptive filters (AFs) is specially appealing to realtime applications but some drawbacks have been preventing their widespread use so far. For gradient based IIR AFs, adverse operational conditions cause convergence problems in system identification scenarios: underdamped and clustered poles, undermodelling or non-white input signals lead to error surfaces where the adaptation nearly stops on large plateaus or get stuck at sub-optimal local minima that can not be identified as such a priori. Furthermore, the non-stationarity in the input regressor brought by the filter recursivity and the approximations made by the update rules of the stochastic gradient algorithms constrain the learning step size to small values, causing slow convergence. In this work, we propose IIR performance enhancement strategies based on hybrid combinations of AFs that achieve higher convergence rates than ordinary IIR AFs while keeping the stability. / A baixa complexidade dos filtros adaptativos (FAs) IIR é atrativa para aplicações em tempo real, mas certos inconvenientes têm impedido sua ampla utilização até agora. Para os FAs baseados no gradiente descendente, condições operacionais adversas suscitam problemas de convergência em cenários de identificação de sistemas: pólos subamortecidos ou agrupados, submodelagem ou sinais correlacionados originam superfícies de erro onde a adaptação desacelera em grandes planícies ou para em mínimos locais sub-ótimos que não podem ser identificados como tais a priori. Além disso, a não-estacionaridade do regressor de entrada causada pela recursividade do filtro e as aproximações feitas pelas regras de atualização dos algoritmos de gradiente estocástico restringem o passo de aprendizado a valores pequenos, retardando a convergência. Neste trabalho, propomos estratégias de aprimoramento de desempenho baseadas em combinações híbridas e estáveis de FAs que alcançam taxas de convergências mais altas do que FAs IIR comuns.

O projeto de filtros digitais do tipo IIR é um problema clássico da engenharia. Filtros digitais possuem diversas aplicações, e muitas variantes de comportamento. Existem vários métodos especialistas consagrados na literatura, cada um com suas peculiaridades e adequações a diferentes casos. Porém, a maior parte destes métodos não é flexível, impedindo a especificação de todos os parâmetros importantes de um filtro, pois alguns desses são um sub-produto do processo de cálculo. Por isso, este problema também é atacado na literatura através de técnicas de computação evolucionária. Diversos estudos foram encontrados com esta abordagem, mas em quase todos, o enfoque era dado no algoritmo evolucionário em vez de no filtro, utilizando este apenas como uma função de \emph{benchmark}. Além disso, a estabilidade do filtro - condição imprescindível para a utilização do mesmo - é desprezada em quase todos os trabalhos. Portanto, este trabalho propõe uma função de \emph{fitness} e uma nova codificação para este problema, de forma a possibilitar a obtenção de bons filtros, dentro das especificações, com algoritmos de Computação Evolucionária na forma canônica, isto é, sem modificações estruturais. A função de \emph{fitness} proposta busca corrigir distorções causadas pela função tradicional, que não leva em conta a obediência às especificações do filtro. A codificação mapeia o espaço de busca apenas para as soluções estáveis, sem excluir nenhuma solução válida nesta transformação. Além disso, um pós-processamento permite equalizar a resposta em fase do filtro, isto é, tornar o atraso de fase na banda de passagem linear, condição necessária para a utilização em diversos sistemas, especialmente os de telecomunicações. O desempenho das modificações é comparado com as abordagens clássicas utilizadas na literatura, e o conjunto escolhido como o mais eficiente é utilizado para comparar os dois algoritmos mais utilizados em Computação Evolucionária, o PSO e o AG. Após esse passo, experimentos extensivos de ajuste de parâmetros foram realizados, para que a versão final fosse comparada com o método especialista mais poderoso, que é o cálculo de filtros elípticos. Os resultados mostraram que o conjunto de modificações proposto fez com que excelentes filtros fossem obtidos, com uma taxa de obediência às especificações muito superior à obtida sem o mesmo. Comparando com o método especialista, o desempenho foi semelhante, com pontos a favor e contra cada um, mostrando que o projeto de filtros IIR através de Computação Evolucionária pode ser utilizado em sistemas reais. Em trabalhos futuros poderão ser estudadas novas modificações na funçao de \emph{fitness}, além do desempenho obtido com outros algoritmos evolucionários. A utilização em sistemas \emph{online} é uma aplicação promissora, e o comportamento deste método com especificações não-estacionárias, oriundas de informações de estimação de canal também deve ser investigado. / IIR digital filter design is classic problem in Electrical Engineering. Digital filter have many applications, and dozens of different behaviors. There are many specialist methods in literature, each with specific differences and characteristics. But most of these methods are not flexible, preventing one from fixing all parameters, because some of them are a sub-product of the calculation process. Therefore, this problem is also solved in literature with Evolutionary Computing techniques. Several works were found with this approach, but in almost all, the focus was in the evolutionary algorithm rather than on the filter problem, using this only as a benchmark function. Moreover, the filter stability - prerequisite for the filter application - is neglected in almost all of them. So, this work proposes a new fitness function, as well as a new codification, in order to obtain good filters, obedient to the specifications, with Evolutionary Computing algorithms in the canonic form, this is, without structural modifications. The proposed fitness function tries to correct distortions caused by the traditional one, which does not takes into account the filter gain specifications. The new coding maps the search space only to the stable solutions, not excluding any valid solution in the transformation. Moreover, a post-processing allows the filter phase equalization, this is, to make the pass band phase delay linear. This property is necessary in many types of applications, specially the telecommunication ones. The modifications performance is compared to the classic approaches found in the literature, and the most efficient set is use to compare the two most used Evolutionary Computing algorithms, GA and PSO. After this, extensive parameter tuning experiments were made, producing a final version of the method to compare with the specialist one. The chosen specialist method was the Elliptic filter, because the filter response has similarities with the one found by the proposed algorithm, and also because it is the most powerful one. Results showed excellent filters found with the proposed modifications, with a specification obedience rate well above the ones obtained with the classical approaches. Comparing with the specialist method, a similar performance was achieved, showing that IIR filter design with Evolutionary Computing can be used in real systems. Future work will address new modifications in the fitness function, and the performance of different EC algorithms in this problem. The application in online systems is promising, so the behavior of this approach with non-stationary specifications coming from channel estimation techniques should also be investigated.