Cette thèse comprend deux axes de recherche. D´abord, un nouveau cadre méthodologique pour évaluer la conformité des données RSO (Radar à Synthèse d’Ouverture) multivariées à haute résolution spatiale est proposé en termes de statistique asymptotique par rapport au modèle produit. Plus précisément, la symétrie sphérique est étudiée en appliquant un test d'hypothèses sur la structure de la matrice de quadri-covariance. Deux jeux de données, simulées et réelles, sont prises en considération pour étudier la performance du test obtenu par l’analyse qualitative et quantitative des résultats. La conclusion la plus importante, en ce qui concerne la méthodologie employée dans l'analyse des données RSO multivariées, est que, selon les différents cas d’usages, une partie considérable de données hétérogènes peut ne pas s’ajuster asymptotiquement au modèle produit. Par conséquent, les algorithmes de classification et/ou détection conventionnels développés sur la base de celui-ci deviennent sub-optimaux. Cette observation met en évidence la nécessité de développer de modèles plus sophistiqués comme l'Analyse en Composantes Indépendantes, ce qui conduit à la deuxième partie de cette thèse qui consiste en l’étude du biais d’estimation des paramètres TSVM (Target Scattering Vector Model) lorsque l’ACP est utilisée. Enfin, les performances de l'algorithme sont également évaluées sous l'hypothèse du bruit gaussien corrélé spatialement. L’évaluation théorique de l'ACI comme un outil de type ICTD (In Coherent Target Decomposition) polarimétrique permet une analyse plus efficace de l’apport d’information fourni. A ce but, deux espaces de représentation sont utilisé, notamment H /alpha et TSVM / This thesis comprises two research axes. First, a new methodological framework to assess the conformity of multivariate high-resolution Synthetic Aperture Radar (SAR) data with respect to the Spherically Invariant Random Vector model in terms of asymptotic statistics is proposed. More precisely, spherical symmetry is investigated by applying statistical hypotheses testing on the structure of the quadricovariance matrix. Both simulated and real data are taken into consideration to investigate the performance of the derived test by a detailed qualitative and quantitative analysis. The most important conclusion drawn, regarding the methodology employed in analysing SAR data, is that, depending on the scenario under study, a considerable portion of high heterogeneous data may not fit the aforementioned model. Therefore, traditional detection and classification algorithms developed based on the latter become sub-optimal when applied in such kind of regions. This assertion highlights for the need of the development of model independent algorithms, like the Independent Component Analysis, what leads to the second part of the thesis. A Monte Carlo approach is performed in order to investigate the bias in estimating the Touzi's Target Scattering Vector Model (TSVM) parameters when ICA is employed using a sliding window approach under different scenarios. Finally, the performance of the algorithm is also evaluated under Gaussian clutter assumption and when spatial correlation is introduced in the model. These theoretical assessment of ICA based ICTD enables a more efficient analysis of the potential new information provided by the ICA based ICTD. Both Touzi TSVM as well as Cloude and Pottier H/alpha feature space are then taken into consideration for that purpose. The combined use of ICA and Touzi TSVM is straightforward, indicating new, but not groundbreaking information, when compared to the Eigenvector approach. Nevertheless, the analysis of the combined use of ICA and Cloude and Pottier H/alpha feature space revealed a potential aspect of the Independent Component Analysis based ICTD, which can not be matched by the Eigenvector approach. ICA does not introduce any unfeasible region in the H/alpha plane, increasing the range of possible natural phenomenons depicted in the aforementioned feature space.

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

Submitted by Pablo F. Oliveira (pablo.perque@gmail.com) on 2012-02-29T12:36:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-02-29T12:45:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-02-29T12:55:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Pablo Frisanco Oliveira -final.pdf: 1039827 bytes, checksum: 63d8e3ff3c6593d9ef449829e78e77c1 (MD5) Previous issue date: 2012-01-30 / The aim of the present work is verify if, when the higher moments (skewness and kurtosis) are taken in consideration for carry trade portfolio allocation optimization, an investor can be better off than the traditional allocation, which prioritizes only the first two moments (mean and variance). The hypothesis of the research is that a carry trade currency exhibits non-Normal returns distribution, and its higher moments have a dynamic which can be modeled by GARCH-type model, in this specific case IC-GARCHSK. This model consists of one equation to each of the independent components’ conditional moments, named the returns, variance, the skewness, and the kurtosis. Another hypothesis is that a CARA (constant absolute risk aversion) utility function investor can have its function approximated by 4th order Taylor expansion. The work’s strategy is modelling the dynamics of the daily log-returns series’ moments of some carry trade currencies using the model above and dynamically estimate the optimal allocation which maximizes the investor’s expected utility function. The results show that the investor can benefit from taking in consideration the series’ higher moments, once this portfolio exhibited smaller opportunity cost than one that uses only mean and variance as criteria. / O objetivo do presente trabalho é verificar se, ao levar-se em consideração momentos de ordem superior (assimetria e curtose) na alocação de uma carteira de carry trade, há ganhos em relação à alocação tradicional que prioriza somente os dois primeiros momentos (média e variância). A hipótese da pesquisa é que moedas de carry trade apresentam retornos com distribuição não-Normal, e os momentos de ordem superior desta têm uma dinâmica, a qual pode ser modelada através de um modelo da família GARCH, neste caso IC-GARCHSK. Este modelo consiste em uma equação para cada momento condicional dos componentes independentes, explicitamente: o retorno, a variância, a assimetria, e a curtose. Outra hipótese é que um investidor com uma função utilidade do tipo CARA (constant absolute risk aversion), pode tê-la aproximada por uma expansão de Taylor de 4ª ordem. A estratégia do trabalho é modelar a dinâmica dos momentos da série dos logartimos neperianos dos retornos diários de algumas moedas de carry trade através do modelo IC-GARCHSK, e estimar a alocação ótima da carteira dinamicamente, de tal forma que se maximize a função utilidade do investidor. Os resultados mostram que há ganhos sim, ao levar-se em consideração os momentos de ordem superior, uma vez que o custo de oportunidade desta foi menor que o de uma carteira construída somente utilizando como critérios média e variância.

Orientador: Prof. Dr. Ricardo Suyama / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / O problema de separação cega de fontes no contexto de misturas subparametrizadas tem sido investigado por meio de abordagens que exploram diferentes características dos sinais de interesse, dentre as quais se destaca a esparsidade. Mesmo que os sinais de interesse não sejam originalmente esparsos, é possível, em algumas aplicações, que estes sejam modificados a fim de apresentar um maior grau de esparsidade, e assim facilitar o processo de separação dos sinais. No presente trabalho, comparamos o desempenho de diferentes técnicas de estimação dos sinais de áudio, no contexto de misturas sub-parametrizadas, considerando que os mesmos tenham sido esparsificados antes do processo de mistura. Os resultados obtidos estendem análises preliminares realizadas, e indicam que este préprocessamento traz ganhos efetivos para o processo de estimação dos sinais. Além disso, distintos estudos foram unificados e uma nova proposta estabelecida, obtendo-se um resultado de estimação considerável no âmbito perceptual, segundo análises realizadas. / The blind source separation problem have been investigated through approaches that explore specific characteristics of the signals of interest, among which stands out the sparsity. Even if the original sources aren¿t sparse, some modifications can be done to rebuild signal with greater degree of sparsity, making the separation process easier. In this work we compare the performance of different estimation methods of audio signals, in the underdetermined context, considering that they have been sparsified before the mixing process. The results extend preliminary studies and show that this process may increase the performance of the estimation process. In addition to that, different studies were merged and a new proposal was established, which results are remarkable according to the perceptual analysis.

Orientador: Prof. Dr. Francisco José Fraga da Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / Inibição pré-pulso (IPP) consiste numa redução na magnitude do reflexo de sobressalto a um estímulo auditivo forte (pulso), quando este é precedido por um fraco (pré-pulso). Em humanos, a IPP, geralmente, é medida por eletromiografia (EMG),. Este comportamento tem sido extensivamente investigado em estudos relacionados à esquizofrenia, uma vez que este déficit sensório-motor desempenha um papel central na sua fisiopatologia. No entanto, os mesmos estímulos auditivos que provocam o reflexo de sobressalto acústico também provocam intensas respostas auditivas evocadas, que podem ser medidas por eletroencefalografia (EEG). Analisar estes dois tipos de resposta adquiridos simultaneamente é uma grande oportunidade para investigar a dependência e interdependência de suas vias neurais. Este trabalho teve como objetivo registrar e analisar simultaneamente o reflexo de sobressalto acústico (usando EMG) e as respostas auditivas evocadas (utilizando EEG), para caracterizar o fenômeno de IPP em voluntários saudáveis, visando futura aplicação em pacientes esquizofrênicos. Utilizando técnicas avançadas de remoção de artefatos por meio da Análise de Componentes Independentes, verificou-se que após a remoção de artefatos houve uma melhor caracterização da IPP usando EEG. Especificamente, houve um aumento substancial na quantidade de diferenças estatisticamente significativas entre as respostas auditivas evocadas (medidas em vários eletrodos) com e sem pré-pulso, em comparação com os dados de EEG brutos (sem remoção de artefatos), bem como um aumento no número e na intensidade de correlações estatisticamente significativas entre o reflexo de sobressalto acústico (usando EMG) e as respostas auditivas evocadas, medidas em diversos eletrodos do EEG. Tais resultados promissores são motivadores no sentido de se tentar aplicar as mesmas técnicas em um próximo estudo envolvendo pacientes esquizofrênicos. / Prepulse inhibition (PPI) is a reduction in the magnitude of the acoustic startle reflex when a strong auditory stimulus (pulse) is preceded by a weaker one (prepulse). In humans, PPI is usually measured by electromyography (EMG). This behavior has been extensively minvestigated in studies related to schizophrenia, since the sensorimotor deficit plays a central role in its physiopathology. However, the same auditory stimuli that produce the acoustic startle reflex also trigger strong auditory evoked responses, which can be measured by electroencephalography (EEG). Analyzing these two response types acquired simultaneously is a great opportunity to investigate the dependence and interdependence of their neural pathways. This study intended to record and analyze both the acoustic startle reflex (using EMG) and the auditory evoked responses (using EEG), to characterize PPI in healthy volunteers, aiming future application in schizophrenic patients. Using advanced artifact removal techniques by means of Independent Component Analysis, it was found that after artifact removal there was a better characterization of PPI using EEG. Specifically, there was a substantial increase in the number of statistically significant differences between the auditory evoked responses (measured on multiple electrodes) with and without pre-pulse when compared to raw EEG data (without removing artifacts), as well as an increase in the number and intensity of statistically significant correlations between the acoustic startle reflex (using EMG) and the auditory evoked responses, measured in several EEG electrodes. These promising results are encouraging in order to try to apply the same techniques in a following study of schizophrenic patients.

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

L'évaluation des tensions musculaires chez l'Homme dans les sciences du mouvement et les études posturales présente un grand intérêt pour le sport, la santé ou encore l'ergonomie. La biomécanique s'intéresse tout particulièrement à ces problèmes utilise la cinématique inverse pour recalculer, à partir de mesures physiques externes, les tensions musculaires internes. Le verrou scientifique principal de cette technique est la redondance musculaire, propre au vivant. En effet les actionneurs (muscles) sont plus nombreux que les degrés de liberté à contrôler. Les problèmes de cinématique inverse sont sous-déterminés, ils présentent plus d'inconnues que d'équations, et nécessitent l'usage de procédures d'optimisation. Dans ce contexte l'usage de l'électromyographie (EMG), signal électro-physiologique mesurable à la surface de la peau et témoin de l'activité musculaire, peut donner une idée de l'activité des muscles sous-jacents. La connaissance de l'activité des muscles permettrait d'introduire de l'information supplémentaire dans cette méthodologie inverse afin d'améliorer l'estimation des tensions musculaires réelles au cours de mouvements ou dans une posture donnée. De plus certaines applications ne permettent pas ou peu l'enregistrement de forces ou positions articulaires externes qui nécessitent un appareillage conséquent et rendent difficile l'étude de situations de la vie courante. L'électromyographie est dans un tel contexte une mesure non-invasive et peu encombrante, facilement réalisable. Elle a cependant elle aussi ses propres verrous scientifiques. L'EMG de surface sur de petits muscles très rapprochés comme les nombreux muscles des avant-bras peut être sujette à ce qui est communément appelé « cross-talk » ; la contamination croisée des voies. Ce cross-talk est le résultat de la propagation des signaux musculaires sur plusieurs voies simultanément, si bien qu'il est compliqué d'associer l'activité d'un muscle à une unique voie EMG. Le traitement numérique du signal dispose d'outils permettant, dans certaines conditions, de retrouver des sources inconnues mélangées sur plusieurs capteurs. Ainsi la séparation de sources peut être utilisée sur des signaux EMG afin de retrouver de meilleures estimations des signaux sources reflétant plus fidèlement l'activité de muscles sans l'effet du cross-talk. Ce travail de thèse montre dans un premier temps l'intérêt de l'EMG dans l'étude de l'utilisation d'un prototype d'interface homme-machine novateur. L'EMG permet en particulier de mettre en évidence la présence forte de cocontraction musculaire permettant de stabiliser les articulations pour permettre un contrôle précis du dispositif. En outre des perspectives d'analyse plus fines seraient envisageables en utilisant des techniques de séparation de sources performantes en électromyographie. Dans un second temps l'accent est mis sur l'étude des conditions expérimentales précises permettant l'utilisation des techniques de séparation de sources en contexte linéaire instantané en électromyographie de surface. L'hypothèse d'instantanéité du mélange des sources en particulier est étudiée et sa validité est vérifiée sur des signaux réels. Enfin une solution d'amélioration de la robustesse de la séparation de sources à l'hypothèse de l'instantanéité est proposée. Celle-ci repose sur la factorisation en matrices non-négatives (NMF) des enveloppes des signaux EMG. / Evaluation of muscle tensions in movement and gait sciences is of great interest in the fields of sports, health or ergonomics. Biomechanics in particular has been looking forward to solving these problems and developed the use of inverse kinematics to compute internal muscle tensions from external physical measures. Muscular redundancy remains however a complex issue, there are more muscles than degrees of freedom and thus more unknown variables which makes inverse kinematics an under-determined problem needing optimization techniques to be solved. In this context using electromyography (EMG), an electro-physiological signal that can be measured on the skin surface, gives an idea of underlying muscle activities. Knowing muscle activities could be additional information to feed the optimization procedures with and could help improving accuracy of estimated muscle tensions during real gestures or gait situation. There are even situations in which measuring external physical variables like forces, positions or accelerations is not feasible because it might require equipment incompatible with the object of the study. It is often the case in ergonomics when equipping the object of the study with sensors is either too expensive or physically too cumbersome. In such cases EMG can become very handy as a non-invasive measure that does not require the environment to be equipped with other sensors. EMG however has its own limits, surface EMG on small and closely located muscles like muscles of the forearm can be subject to “cross-talk”. Cross-talk is the cross contamination of several sensors it is the result of signal propagation of more than one muscle on one sensor. In presence of cross-talk it is not possible to associate an EMG sensor with a given muscle. There are signal processing techniques dealing with this kind of problem. Source separation techniques allow estimation of unknown sources from several sensors recording mixtures of these sources. Applying source separation techniques on EMG can provide EMG source estimations reflecting individual muscle activities without the effect of cross-talk. First the benefits of using surface EMG during an ergonomics study of an innovative human-computer interface are shown. EMG pointed out a relatively high level of muscle co-contraction that can be explained by the need to stabilize the joints for a more accurate control of the device. It seems legitimate to think that using source separation techniques would provide signals that better represent single muscle activities and these would improve the quality of this study. Then the precise experimental conditions for linear instantaneous source separation techniques to work are studied. Validity of the instantaneity hypothesis in particular is tested on real surface EMG signals and its strong dependency on relative sensor locations is shown. Finally a method to improve robustness of linear instantaneous source separation versus instantaneity hypothesis is proposed. This method relies on non-negative matrix factorization of EMG signal envelopes.

Submitted by Jesiel Ferreira Gomes (jesielgomes@ufcg.edu.br) on 2018-04-20T20:53:07Z No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-20T20:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / Capes / Grande parte das indústrias apresenta complexidade no que diz respeito ao seu modo de operação. A fim de reduzir os problemas relacionados ao forte acoplamento existente nesses processos, a busca pela incorporação de dispositivos de inteligência artificial vem apresentando uma tendência crescente nos últimos anos. Devido à complexidade de operação e controle em processos multivariáveis, o diagnóstico e monitoramento de falhas nos processos tornaram-se cada vez mais difícil, com isso a aplicação destes dispositivos tem alcançado resultados satisfatórios em relação aos procedimentos executados com operadores humanos. A análise de componentes independentes (ICA) é uma técnica de separação de sinais que se baseia no uso de estatísticas de ordem superior para estimar cada uma das fontes desconhecidas por meio da observação de diversas misturas geradas a partir destas fontes. Embora sejam encontrados trabalhos recentes sobre a utilização do ICA em processos industriais, apenas dois trabalhos até o presente momento, foram aplicados em processos envolvendo colunas de destilação. O presente trabalho tem como objetivo propor uma estratégia de controle a uma coluna de destilação de alta pureza. A estratégia é baseada na técnica de separação de sinais ICA, tornando as malhas de controle desacopladas e facilitando assim o desempenho do controle. O desempenho do sistema de controle utilizando a técnica apresentou excelentes resultados em relação a uma estrutura convencional sem desacoplamento. As estruturas de controle foram implementadas em ambiente Aspen Plus DynamicsTM e Simulink/ Matlab®. O processo foi estruturado em ambiente Aspen Plus Dynamics™ e os controladores foram implementados no Simulink. / Much of the industry presents complexity with regard to its mode of operation. In order to reduce the problems related to existing strong engagement in these processes, the search for the incorporation of artificial intelligence devices has shown an increasing trend in recent years. Due to the complexity of operation and control in multivariate processes, the diagnosis and fault monitoring in the processes have become increasingly difficult, thus the application of these devices has achieved satisfactory results in relation to procedures performed with human operators. The independent component analysis (ICA) is a signal separation technique that is based on the use of higher order statistics to estimate each of the unknown source by observing various mixtures generated from these sources. Although found recent work on the use of the ICA in industrial processes, only two studies to date, have been applied in cases involving distillation columns. This paper aims to propose a control strategy to a high purity distillation column. The strategy is based on the ICA signal separation technique, making decoupled control loops, thus facilitating control performance. The performance of the control system using the technique showed excellent results compared to a conventional structure without decoupling. The control structures have been implemented in Aspen Plus Dynamics™ and Simulink / Matlab® environment. The process was structured environment Aspen Plus Dynamics™ and the controls were implemented in Simulink.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsabelleMC.pdf: 1004057 bytes, checksum: b47eb9a45b0341f4dca9a97680f4953d (MD5) Previous issue date: 2006-07-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm implementation will be made through FF standard function blocks, with on-line training through OPC (OLE for Process Control), and embedded technology in a DSP (Digital Signal Processor) that interacts with the fieldbus devices. The technique ICA (Independent Component Analysis), that explores the possibility of separating mixed signals based on the fact that they are statistically independent, was chosen to this Blind Source Separation (BSS) process. The algorithm and its implementations will be Presented, as well as the results / Este trabalho prop?e o desenvolvimento de um sistema de filtragem composto por um algoritmo inteligente, capaz de separar informa??o e ru?dos provenientes de sensores de campo interligados por uma rede Foundation Fieldbus (FF). A implementa??o do algoritmo ser? feita tanto em blocos funcionais padr?o da pr?pria rede FF, com treinamento on-line via OPC (OLE for Process Control), como em tecnologia embarcada em um DSP (Digital Signal Processor) que interage com os dispositivos fieldbus. A t?cnica ICA (Independent Component Analysis), que explora a possibilidade de separar uma mistura de sinais baseando-se no fato de que eles s?o estatisticamente independentes, foi escolhida para realizar este processo de separa??o cega de fontes (Blind Source Separation - BSS). O algoritmo e suas implementa??es ser?o apresentados, bem como os resultados obtidos

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / FAPEG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás / FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Compressores herméticos alternativos são objetos de estudos de vários pesquisadores na busca do entendimento e redução do ruído. A análise de componentes independentes apresenta-se como uma atrativa ferramenta na identificação das fontes, com pouca ou nenhuma informação sobre as fontes e como são misturadas. Inicia-se o estudo e compreensão da ferramenta, e utilizam-se sinais conhecidos para reconhecer o processo e suas características. Dentre as técnicas analisadas observa-se que sinais de característica impulsiva são melhores recuperados com técnicas no domínio do tempo, enquanto sinais com característica harmônica apresentam melhor identificação no domínio da frequência, ainda alguns algoritmos destacam-se frente a outros e a adição da fonte de ruído melhora o índice de performance. Ao aplicar a técnica nos compressores verifica-se limitação às baixas frequências, região onde a diferença de fase entre os sinais é mínima e há correlação na sincronização dos sinais. Constatam-se duas componentes identificadas: desbalanceamento na frequência de 60 Hz e pulsação do gás nas regiões próximas a 500 Hz, para as três pressões de alimentação analisadas, vazio, 20 e 60 psi, relata-se que a pulsação do gás é melhor identifica para a pressão mais alta, enquanto na menor pressão há dificuldades em relacionar as componentes recuperadas com a fonte. Por fim, aliado ao método de elementos finitos estimam-se as contribuições das fontes recuperadas no nível de potência sonora do compressor. / Reciprocating hermetic compressors have been studied in several research programs aiming to noise reduction and understanding. The analysis of independent components is an important tool to allow identification of noise sources even without better information about their origin or how they had been mixed. The first stage of the present study is the tool understanding using known signal in order to figure out how the process is performed and its characteristics. Among the analyzed techniques, it was possible to observe that impulsive signals had been better recovered by time-domain techniques, while the harmonic signals had been better recovered by frequency-domain techniques. In addition, some algorithm stood out than other ones and extra noise source have improved performance results. When applying those mentioned techniques on the compressors, a limitation has been noticed in lower frequencies, because there is no phase difference between the analyzed signals and there is some correlation in signals syncing. Two components can be clearly identified, which are unbalanced forces at 60 Hz and gas pulsation for frequencies close to 500 Hz. The system has been tested on three different pressure levels: without any charge, 20 psi, and 60 psi. It has been found out that the gas pulsation can be better identified for the highest pressure level , while there is less correlation between the component and the signal for the lowest pressure level. Finally, the power pressure level contributions of recovered sources are estimated by a finite element method. / Tese (Doutorado)