Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T15:28:35Z No. of bitstreams: 1 paolajohanasaboyalopez.pdf: 1042873 bytes, checksum: a46dd95de00e062cba39ef4b9b642462 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-24T17:09:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 paolajohanasaboyalopez.pdf: 1042873 bytes, checksum: a46dd95de00e062cba39ef4b9b642462 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T17:09:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 paolajohanasaboyalopez.pdf: 1042873 bytes, checksum: a46dd95de00e062cba39ef4b9b642462 (MD5) Previous issue date: 2013-06-03 / A presente dissertação tem por objetivo propor e avaliar cinco técnicas de detecção de ruídos impulsivos para a melhoria da transmissão digital de dados via redes de energia elétrica (do inglês, Power Line Communications) (PLC). As técnicas propostas contemplam a detecção de ruídos impulsivos no domínio do tempo discreto, no domínio da transformada wavelet discreta (do inglês, Discrete Wavelet Transform) (DWT) e no domínio da transformada discreta de Fourier (do inglês, Discrete Fourier Transform) (DFT). Tais técnicas fazem uso de métodos de extração e seleção de características, assim como métodos de detecção de sinais baseados na teoria de Bayes e redes neurais. Análises comparativas explicitam as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas propostas para o problema em questão, e ainda indicam que estas são bastante adequadas para a solução do mesmo. / This dissertation aims to propose and evaluate five techniques for impulsive noise detection in order to improve digital communications through power line channels. The imput signals for the proposed detection techniques are impulsive noise signals on discrete-time domain, on the Discrete Wavelet Transform domain and on the Discrete Fourier Transform domain and it makes use of feature extraction and selection techniques, as well as detection techniques supported on Bayes Theory and Multi-layer Perceptron Neural Networks. Comparative analysis show some advantages and disadvantages of each proposed technique and the relevance of them to solve the impulsive noise detection problem.