Orientador: Aparecido Augusto de Carvalho / Resumo: Sistemas de rastreamento de movimento são amplamente utilizados em diversas áreas de conhecimento, como por exemplo, para aplicações de realidade aumentada, ciência do esporte e reabilitação de pacientes. Atualmente, diversas tecnologias existem no mercado para a captura e análise de movimento, entretanto, os altos custos envolvendo tais tecnologias são proibitivos. Isso impede que hospitais, clínicas e grupos de pesquisa tenham acesso a esse tipo de tecnologia. Nesse sentido, é apresentado neste trabalho um sistema de baixo custo de rastreamento do movimento de membros inferiores. O sistema proposto consiste de uma IMU (inertial measurement unit) com três giroscópios e três acelerômetros para as medições, e o algoritmo de filtro de Kalman para reduzir os erros de estimação. Os resultados obtidos mostram que o equipamento, além de dimensões reduzidas de peso e volume, apresenta alto desempenho, com valores de correlação maiores que 99% com o dispositivo de referência, sendo uma alternativa a sistemas comerciais utilizados. / Abstract: Motion tracking systems are widely used in many areas of knowledge, such as augmented reality applications, sports science and patient rehabilitation. Currently, there are several technologies for motion capture and analysis available in the market, however, the high costs of such technologies prevents hospitals, clinics and research groups from having access to this type of system. In this sense, a low-cost tracking system for lower limb movement is presented in this work. The system consists of an IMU (inertial measurement unit) with three gyroscopes and three accelerometers for the measurements, and the Kalman filter algorithm to reduce estimation errors. The results show that the equipment, in addition to reduced dimensions of weight and volume, presents high performance, with correlation values higher than 99% with the reference device, being an alternative to the reference system used. / Mestre

Orientador: Paulo de Oliveira Camargo / Banca: João Francisco Galera Monico / Banca: Edvaldo Simões da Fonseca Junior / Resumo: Os receptores GPS de uma freqüência são utilizados na maioria dos trabalhos de posicionamento com GPS. Dentre as diversas aplicações, pode-se citar aquelas em que é de suma importância obter as coordenadas da antena do receptor em tempo real, tais como navegação aérea, marítima e terrestre, monitoramento da troposfera e ionosfera, monitoramento de deslocamento de estruturas e tubulações, entre outras. Porém, uma das maiores fontes de erro para estas aplicações é o efeito da refração ionosférica. A determinação deste efeito tem sido feita com observações coletadas com receptores GPS de dupla freqüência, e a partir da estimativa dos valores da refração ionosférica, pode-se aplicar a correção nas medidas obtidas com receptores de uma freqüência. No Departamento de Cartografia da FCT/UNESP foi desenvolvido o modelo da ionosfera (Mod_Ion), onde a ionosfera é analiticamente representada pela série do tipo Fourier. Este modelo está implementado, em linguagem de programação Fortran, para ser executado no modo pósprocessado. O foco de interesse atual pela comunidade mundial é o que diz respeito à correção desses efeitos em tempo real. Um algoritmo utilizado para calcular a correção ionosférica, ou obter o TEC, em tempo real, é o filtro de Kalman. No Mod_Ion_FK foram introduzidas duas melhorias: a função de modelagem da ionosfera do Mod_Ion foi alterada; e o filtro de Kalman foi implementado. Os resultados dos experimentos realizados mostraram que a função de modelagem série de Fourier com 19 coeficentes e o processo aleatório Gauss-Markov, foram mais eficazes na correção do efeito sistemático devido à ionosfera, chegando à proporcionar uma melhora na acurácia resultante, do posicionamento por ponto em tempo real, de 90,75%, no período diário de máxima atividade da ionosfera. / Abstract: Single frequency GPS receivers have been widely used in most of the GPS projects. Among the several applications, one can mention those that require to obtain the receiver's antenna coordinates in real time, such as aerial, maritime and terrestrial navigation, ionosphere and troposphere monitoring, and structure displacement monitoring. However, one of the main drawbacks of the GPS accuracy for L1 users is the ionospheric refraction, which affects, mainly, the point positioning. The determination of this error has been carried out with double frequency GPS measurements, and from these estimate values the corrections can be applied in the single frequency GPS measurements. In the FCT/UNESP, a regional ionosphere model (Mod_Ion) was developed for computing the ionosphere systematic error, as well as TEC (Total Electron Contents). The Mod_Ion was implemented to run in a batch processing mode. The current focus for the worldwide community is concerned to the correction of these error in real time. One of the algorithms used to calculate the ionosphere correction, as well as the TEC, in real time, is based on Kalman filtering. In the Mod_Ion_FK version two improvements were introduced: the function for ionosphere modeling in the Mod_Ion was modified; and the Kalman filter was implemented. The results of the experiments showed that the modeling function with 19 coefficient Fourier series and the Gauss-Markov process, were the most effective in the ionosphere systematic effect's corrections, providing a improvement in the accuracy of point positioning, of 90,75%, in period of the highest ionosphere activity. / Mestre

Estudar as propriedades físicas do solo envolve conhecer a umidade, o transporte de água e solutos, a densidade, a identificação da porosidade, o que é essencial para o crescimento de raízes das plantas. Para esses estudos, a tomografia de raios X tem se mostrado uma técnica útil. As imagens tomográficas são obtidas através de projeções (sinais) que são reconstruídos com algoritmos adequados. No processo de aquisição dessas projeções, podem surgir ruídos provenientes de diferentes fontes. O sinal tomográfico apresenta ruídos que possuem uma distribuição de Poisson gerada pela contagem de fótons, bem como o detector de fótons é influenciado por uma presença de ruído eletrônico com uma distribuição Gaussiana. Essas diferentes distribuições podem ser mapeadas com transformadas não lineares específicas que alteram uma distribuição Gaussiana para outros tipos de distribuições, como a de transformada de Anscombe (Poisson) ou transformada de Box-Muller (Uniforme), mas são aproximações que apresentam erros acumulativos. As transformadas podem ser então mapeadas por um sistema de redes neurais, o que garante um melhor resultado com o filtro de Kalman não linear em que os pesos da rede e as medidas das projeções são estimados em conjunto. Este trabalho apresenta uma nova solução com filtragem de Kalman descentralizada utilizando redes neurais artificiais embarcada em uma arquitetura reconfigurável com o intuito de obter se um valor ótimo de melhoria na relação Sinal/Ruído de projeções tomográficas e consequentemente nas imagens reconstruídas proporcionando melhorias para os métodos de análise dos físicos de solos agrícolas. / To study the physical properties of soil moisture involves knowing the transport of water and solutes, density, porosity identification, which is essential for the growth of plant roots. For these studies, X-ray tomography has been shown to be a useful technique. The tomographic images are obtained through projections (signals) that are reconstructed with appropriate algorithms. In the process of acquiring these projections, noise can arise from different sources. The tomographic signal is noisy which have a Poisson distribution generated by photon counting, and the photon detector is influenced by a presence of electronic noise with a Gaussian distribution. These different distributions can be mapped to specific nonlinear transformed altering a Gaussian distribution for other types of distributions, such as the Anscombe transform (Poisson) or Box-Muller transform (Uniform), but are approximations that have cumulative errors. Transforms can then be mapped by a neural network system, which ensures a better result with nonlinear Kalman filter in which the network weights and measures of the projections are estimated together. This work presents a new solution to the unscented Kalman filtering using artificial neural networks embedded in a reconfigurable architecture in order to obtain an optimum value of improvement in S/N ratio of tomographic projections and consequently the images reconstructed by providing improvements for the methods of physical parameters of the agricultural soils.

Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2017-04-06T14:46:22Z No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2017-07-20T11:33:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-20T11:33:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Cardiac arrest is one of the most common causes of death in the world. Among the people who can be saved from this condition, most are in Ventricular Fibrillation or Pulseless Ventricular Tachycardia. Electrical defibrillation is the simplest and most important therapy in the treatment of these patients. The Automatic External Defibrillator is the device that can be used by laypersons with a minimum of training to perform defibrillation, reducing the waiting time of the first pulse application, which directly influenciate the success rate of this therapy. This work describes a way of using the Extended Kalman Filter (FKE) to correct ECG signals used by an Automatic External Defibrillator in the decision making of the defibrillatory pulse application in patients, as well as a proposed Defibrillator model describing the aspects of its operation. / A parada cardíaca é uma das causas mais comuns de morte no mundo. Dentre as pessoas que podem ser salvas dessa condição, a maioria encontra-se em Fibrilação Ventricular ou Taquicardia Ventricular sem pulso. A Desfibrilação Elétrica é a terapia mais simples e importante no tratamento desses pacientes. O Desfibrilador Externo Automático é o aparelho que pode ser utilizado por leigos com um mínimo de treinamento para efetuar a Desfibrilação, diminuindo o tempo de espera da aplicação do primeiro pulso, o que influencia diretamente na taxa de sucesso dessa terapia. Neste trabalho descreve-se uma forma de utilização do Filtro de Kalman Estendido (FKE) para corrigir sinais de ECG utilizados por um Desfibrilador Externo Automático na tomada de decisão da aplicação do pulso desfibrilatório em pacientes, bem como uma proposta modelo de Desfibrilador que descreve os aspectos principais do seu funcionamento.

Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

Este trabalho apresenta um modelo matemático para a inferência do estado emocional de um usuário ou interlocutor com base em suas expressões faciais. O modelo apresentado consiste em dois estágios básicos, responsáveis pelo tratamento de sinais e sua integração, respectivamente. No primeiro estágio, filtros de Kalman independentes são utilizados para o processamento paralelo dos sinais relativos às expressões faciais emocionais. O estágio de integração, por sua vez, aplica os sinais filtrados a um sistema no qual uma partícula desliza sobre uma superfície a qual representa os estados e transições emocionais. O estado emocional do interlocutor é inferido, quadro a quadro, por meio da inspeção da posição instantânea da partícula. Uma heurística de simulação-otimização baseada em recozimento simulado (simulated annealing), é introduzida a fim de automatizar o processo de ajuste dos parâmetros do modelo em conformidade com o algoritmo de detecção de expressões faciais escolhido. O modelo proposto foi validado utilizando-se um corpus contendo 51 vídeos. Os resultados são comparados à classificação realizada por um grupo de voluntários, correspondendo a esta em 92% dos casos. / This work presents a mathematical model for emotional state inference based solely on facial expressions. The presented model consists of two basic steps, which are responsible for signal processing and its integration, respectively. During the former, independent Kalman filters are employed for parallel processing of emotional facial expression related signals. The later step, integration, applies those filtered signals to a system where a massless particle slides along a surface representing the emotional states of interest and its transitions. The subjects emotional state is inferred from the particles instantaneous position at each frame. A simulation-optimization heuristic based on simulated annealing is introduced as for fully automatic parameter tuning technique, which allows for easily coupling between the proposed model and different facial expression detection algorithms. The proposed model is validated against 51 multimodal emotional videos. The results are compared to human-based classification and a 92% agreement rate is observed.

A ascensão de um grande número de pessoas em países em desenvolvimento para a classe média, no inicio do século XXI, aliado ao movimento político para transferência de base energética para os biocombustíveis vêm aumentando a pressão sobre os preços das commodities agrícolas e apresentando novas oportunidades e cenários administrativos para os produtores agrícolas dessas commodities, em especial aquelas que podem se diversificar em muitos subprodutos para atender diferentes mercados, como o de alimentos, químico, têxtil e de energia. Nesse novo ambiente os produtores podem se beneficiar dividindo adequadamente a produção entre os diferentes subprodutos, definindo o melhor momento para a comercialização através de estoques, e ainda controlar sua exposição ao risco através de posições no mercado de derivativos. A literatura atual pouco aborda o tema da diversificação e seu impacto nas decisões de produção e comercialização agrícola e portanto essa tese tem o objetivo de propor um modelo de decisão fundado na teoria de seleção de portfólios capaz de decidir a divisão da produção entre diversos subprodutos, as proporções a serem estocadas e o momento mais adequado para a comercialização e por fim as posições em contratos futuros para fins de proteção ou hedge. Adicionalmente essa tese busca propor que esse modelo seja capaz de lidar com incerteza em parâmetros, em especial parâmetros que provocam alto impacto nos resultados, como é o caso dos retornos previstos no futuro. Como uma terceira contribuição, esse trabalho busca ainda propor um modelo de previsão de preços mais sofisticado que possa ser aplicado a commodities agrícolas, em especial um modelo híbrido ou hierárquico, composto de dois modelos, um primeiro modelo fundado sob a teoria de processos estocásticos e do Filtro de Kalman e um segundo modelo, para refinar os resultados do primeiro modelo de previsão, baseado na teoria de redes neurais, com a finalidade de considerar variáveis exógenas. O modelo híbrido de previsão de preços foi testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e indiano, gerando resultados promissores, enquanto o modelo de decisão de parâmetros de produção, comercialização, estocagem e hedge se mostrou uma ferramenta útil para suporte a decisão após ser testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e do mercado de milho, etanol e biodiesel norte-americano. / The rise of a large number of people in developing countries for the middle class at the beginning of the century, combined with the political movement to transfer the energy base for biofuels has been increasing pressure on prices of agricultural commodities and presenting new opportunities and administrative scenarios for agricultural producers of these commodities, especially those who may diversify into many products to meet different markets such as food, chemicals, textiles and energy. In this new environment producers can achieve benefits properly dividing production between different products, setting the best time to market through inventories, and still control their risk exposure through positions in the derivatives market. The literature poorly addresses the issue of diversification and its impact on agricultural production and commercialization decisions and therefore this thesis aims to propose a decision model based on the theory of portfolio selection able to decide the division of production between different products, the proportions to be stored and timing for marketing and finally the positions in futures contracts to hedge. Additionally this thesis attempts to propose that this model is capable of dealing with uncertainty in parameters, especially parameters that cause high impact on the results, as is the case of expected returns in the future. As a third contribution this paper seeks to also propose a model more sophisticated to forecast prices that can be applied to agricultural commodities, especially a hybrid or hierarchical model, composed of two models, a first one based on the theory of stochastic processes and Kalman filter and a second one to refine the results of the first prediction model, based on the theory of neural networks in order to consider the exogenous variables. The hybrid model for forecasting prices has been tested with real data from the Brazilian and Indian sugar ethanol market, generating promising results, while the decision model parameters of production, commercialization, storage and hedge proved a useful tool for decision support after being tested with real data from Brazilian sugar ethanol market and the corn, ethanol and biodiesel market in U.S.A.

Esse trabalho contempla o estudo sobre o estimador de mínimos quadrados obtido para sistemas lineares discretos sujeitos a ruídos aditivos e a ruídos multiplicativos em seus parâmetros. Supõe-se, adicionalmente, que os parâmetros do sistema estão sujeitos a saltos Markovianos, e que a cadeia de Markov não é conhecida. A solução do problema, sob essas hipóteses, é uma inovação apresentada nesse trabalho. Sob as mesmas hipóteses, o caso estacionário também foi contemplado, e o trabalho apresenta uma demonstração para a convergência da matriz de covariância dos erros do estimador a um valor estacionário, supondo-se estabilidade do sistema e ergodicidade da cadeia de Markov associada. Mostra-se, também, que existe uma única solução positiva semi-definida para a equação de Riccati estacionária e, ainda mais, que tal solução é o limite da matriz de covariância dos erros. A partir da introdução de uma hipótese adicional - de que os parâmetros do sistema estão sujeitos a incertezas na forma de politopos convexos - constrói-se um filtro linear dinâmico em que as iterações possuem estabilidade na média quadrática e que minimiza o limitante superior para o valor esperado do erro quadrático. Uma formulação do tipo LMI (Linear Matrix Inequalities) é proposta para a solução do problema. / This thesis deals with the linear filtering problem for discrete-time Markov jump linear systems with both additive and multiplicative noises. It is assumed that the values of the Markov chain are not available. This is the first time that a solution to the problem with these parameters is presented. By using some usual geometric arguments it is obtained a Kalman type filter conveniently implementable in a recurrence form. The stationary case is also studied and a proof for the convergence of the associated Lyapunov and Riccati like equations is presented. By adding an additional hypotesis - that the parameters of the systems are subject to convex polytopic uncertainties - it was designed a dynamic linear filter such that the closed loop system is mean square stable and minimizes an upper bound for the stationary expected value of the square error. A Linear Matrix Inequalities (LMI) formulation is proposed to solve the problem.

Neste trabalho técnicas de restauração de imagens aplicadas à filtragem de imagens médicas foram estudadas. Considera-se uma abordagem recursiva de filtragem e suas diversas implementações em duas dimensões. A implementação utilizada neste trabalho foi a do filtro de Kalman de atualização reduzida (RUKF). Na implementação do filtro de Kalman de atualização reduzida um quarto de plano (QP) foi tomado como região de suporte e um modelo autoregressivo bidimensional (AR 2-D) foi utilizado como modelo de imagem. Os parâmetros do modelo AR 2-D e a variância do ruído foram encontrados através de uma implementação do algoritmo de Levinson para duas dimensões baseada no algoritmo de Levinson em configuração multicanal. A ordem do modelo AR 2-D foi determinada pelo critério de informação de Akaike (AIC). Para análise de resultados o filtro de Kalman de atualização reduzida foi aplicado em uma imagem planar, considerada invariante no espaço e com ruído ele observação não estacionário, e os resultados comparados àqueles obtidos com o filtro de Wiener. / In this work image restoration techniques for the filtering of medicai images are studied. Emphasis is given to the recursive approach to image restoration and its different implementations are described. The implementation used in the restoration procedure is the reduced update Kalman filter (RUKF). In the implementation of the reduced update Kalman filter a quarter plane is adopted as the region of support and a 2-D autoregressive (AR) model is used as the image model. The parameters of the 2-D AR model and the variance of the driving noise are found by a 2-D implementation of the Levinson algorithm. The model order of the 2-D AR model is determined by the Akaike information criterion (AIC). For the analysis of the results, the reduced update Kalman filter is applied to a space invariant plane image with nonstationary noise. The results are compared to the results of the Wiener filter.

Esta dissertação apresenta novos resultados para a solução de problemas de implementação computacional na estimativa de sistemas singulares e sistemas Markovianos. São apresentados algoritmos alternativos para problemas de filtragem de maneira a minimizar problemas causados principalmente por erros de arredondamento e mal condicionamento de matrizes. O trabalho envolve basicamente algoritmos array e filtragem de informação para a estimativa de sistemas singulares nominais e robustos. Também é deduzido um algoritmo array para a filtragem de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / This dissertation presents new results to solve computational implementation problems to estimate singular and Markovian systems. Alternative algorithms to handle computational filtering errors due rounding errors and ill-conditioned matrices are developed. This dissertation comprehends basically array algorithms and information filters for the estimate of nominal and robust singular systems. Also, it is developed an array algorithm for Markovian jump linear systems filtering.