abstract: Predicting resistant prostate cancer is critical for lowering medical costs and improving the quality of life of advanced prostate cancer patients. I formulate, compare, and analyze two mathematical models that aim to forecast future levels of prostate-specific antigen (PSA). I accomplish these tasks by employing clinical data of locally advanced prostate cancer patients undergoing androgen deprivation therapy (ADT). I demonstrate that the inverse problem of parameter estimation might be too complicated and simply relying on data fitting can give incorrect conclusions, since there is a large error in parameter values estimated and parameters might be unidentifiable. I provide confidence intervals to give estimate forecasts using data assimilation via an ensemble Kalman Filter. Using the ensemble Kalman Filter, I perform dual estimation of parameters and state variables to test the prediction accuracy of the models. Finally, I present a novel model with time delay and a delay-dependent parameter. I provide a geometric stability result to study the behavior of this model and show that the inclusion of time delay may improve the accuracy of predictions. Also, I demonstrate with clinical data that the inclusion of the delay-dependent parameter facilitates the identification and estimation of parameters. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Applied Mathematics 2017

Resumo: O controle de plantas daninhas constitui um dos principais desafios no cultivo de área agrícolas. Quando presentes em quantidades descontroladas, estas plantas geram a diminuição na produtividade e ocasionam perdas significativas e indesejáveis. As perdas, aliadas ao alto custo de controle, motivam o desenvolvimento de ferramentas no auxílio a tomada de decisão, como mapas da distribuição de daninhas, visando o manejo localizado de herbicidas. Neste trabalho, considera-se a aplicação de um modelo espaço-temporal para a construção de mapas da distribuição de sementes de plantas daninhas em uma área agrícola de plantação de milho (Zea mays). Foram analisados dados reais, para as espécies Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. e Bidens Pilosa L. e tamb'em dados simulados. O modelo envolve a combinação de estimação por krigagem e o filtro de Kalman. / Abstract: The control of weeds is a major challenge in cultivation of agricultural areas. When present in uncontrolled quantities, these plants generate a decrease in productivity and cause significant and undesirable losses. The losses, combined with the high cost of control, motivate the development of tools to aid in taking decision, as maps of distribution of weed, to located handling of herbicides. In this work, was considered the application of a spatial-temporal model for construction of distribution maps of seed weeds in an agricultural area of corn plantation (Zea mays). Were analyzed real data, for the species Digitaria ciliaris, Euphorbia heterophilla L., Cenchrus echinatus L. and Bidens Pilosa L., and also simulated data. The model involves a combination of kriging estimation and Kalman filter. / Orientador: Maurílio Boaventura / Coorientador: Vilma Alves Oliveira / Banca: Geraldo Nunes Silva / Banca: Paulo Estevão Cruvinel / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-01-29Bitstream added on 2014-06-13T18:49:05Z : No. of bitstreams: 1 marques_ha_me_prud.pdf: 1098327 bytes, checksum: 37aabdd60dc21333c03db5177953ea93 (MD5) / Dados de receptores GPS de dupla freqüência são, em geral, processados utilizando a combinação ion-free, o que permite eliminar os efeitos de primeira ordem da ionosfera. Porém, os efeitos de segunda e terceira ordem, geralmente, são negligenciados no processamento de dados GPS. Nesse trabalho, esses efeitos foram levados em consideração no processamento dos dados. Foram investigados os modelos matemáticos associados a esses efeitos, as transformações envolvendo o campo magnético da Terra e a utilização do TEC advindo dos Mapas Globais da Ionosfera ou calculados a partir das pseudodistâncias. Numa outra investigação independente, os efeitos residuais de primeira ordem da ionosfera, resultantes da dupla diferença da pseudodistância e da fase da onda portadora, foram considerados como incógnitas no ajustamento. Porém, esses efeitos residuais foram tratados como pseudo-observações, associados aos processos aleatórios random walk e white noise e, adicionados ao algoritmo de filtro de Kalman. Dessa forma, o modelo matemático preserva a característica de número inteiro da ambigüidade da fase, facilitando a aplicação de algoritmos de solução da ambigüidade, que no caso desse trabalho, utilizou-se o método LAMBDA. Para o caso da consideração dos efeitos de segunda e terceira ordem da ionosfera, foram realizados processamentos de dados GPS envolvendo o modo relativo e o Posicionamento por Ponto Preciso. Os resultados mostraram que a não consideração desses efeitos no processamento dos dados GPS pode introduzir variações da ordem de três a quatro milímetros nas coordenadas das estações. / Data from dual frequency receiver, in general, are processed using the ion-free combination that allows the elimination of the first order ionospheric effects. However, the second and third order ionospheric effects, generally, are neglected in the GPS data processing. In this work, these effects were taken into account in the GPS data processing. In this case, it was investigated the mathematical models associated with the second and third order effects, the transformations involving the Earth magnetic field and the use of TEC from Ionosphere Global Maps or calculated from the pseudoranges. The first order ionosphere residual effects, resulting from pseudorange and phase double difference, were taken into account as unknown in the adjustment. However, these effects were treated as pseudo-observables and it was associated with the random process random walk and white noise and added to the Kalman filter algorithm. Therefore, the mathematical model preserves the phase ambiguity “integerness”, facilitating the application of ambiguity resolution approaches, which in the case of this work, it was used the LAMBDA method.

Submitted by JOSE GREGORIO SOLORZANO MOVILLA null (jsolorza79@gmail.com) on 2017-01-09T13:40:35Z No. of bitstreams: 1 Sistemas Dinâmicos e o método do filtro de Kalman.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-11T19:01:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 movilla_jgs_me_rcla.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T19:01:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 movilla_jgs_me_rcla.pdf: 1549234 bytes, checksum: ec2d80170e323569d4260fc92ec59802 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Estimar os estados de um sistema é um problema que a cada dia assume maior importância devido ao grande interesse por conhecer com exatidão os resultados dados pelos sistemas dinâmicos em qualquer tempo. Principalmente nos casos onde o sistema é estocástico, o problema da estimação apresenta uma maior complexidade. É nesse contexto que os estudos que Kalman realizou no século XX, sobre a estimação de sistemas dinâmicos estocásticos, ganharam maior relevância. O filtro de Kalman foi o principal resultado desses estudos, pela e eficácia demonstrada dentro desse campo de estudo. Este trabalho tem como eixo principal o filtro de Kalman e sua aplicação tendo importância como o melhor estimador para os estados de sistemas dinâmicos lineares estocásticos em tempo discreto. / Estimating the states of a system is a problem of great importance due to interest in knowing exactly the results given by dynamic systems at any time. Moreover, if the system is stochastic, what causes the estimation problem to have complexity. In this context, Kalman studies in the previous century on the estimation of stochastic dynamical systems, whose result is the lter, which, due to its e ciency, is the most used in this eld. In this work the main focus is the Kalman lter and its application having in view its importance as the best estimator for the states of linear dynamic stochastic systems of discrete time.

Submitted by Thiago Rodrigues Pentiado (thpentiado@gmail.com) on 2018-04-17T14:29:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertaçao_Thiago Rodrigues Pentiado.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) / Approved for entry into archive by Cristina Alexandra de Godoy null (cristina@adm.feis.unesp.br) on 2018-04-17T16:54:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 pentiado_tr_me_ilha.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-17T16:54:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 pentiado_tr_me_ilha.pdf: 2123868 bytes, checksum: 6aa66b3594aba591b49597bc4b262ba6 (MD5) Previous issue date: 2018-02-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / 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. / 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.

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

O objetivo desta dissertação será analisar a dinâmica do processo de integração financeira entre o mercado acionário brasileiro e o norte americano. Buscaremos identificar a relação de interdependência entre os dois mercados acionários ao longo do tempo por meio de testes de cointegração, e de causalidade de Granger com rolling windows, e através de um modelo de correção de erros estimado por meio do filtro de Kalman. Por fim, verificaremos se as séries temporais obtidas nos procedimentos iterativos possuem relação com a volatilidade ou quantidade de negócios dos contratos analisados. Evidenciamos nesta dissertação que a relação de integração financeira observada apresenta caráter variável ao longo do tempo. Isso vale tanto para a relação de cointegração, quanto para a relação de causalidade de Granger entre as séries temporais observadas. Evidenciamos também que a volatilidade das séries apresenta uma relação positiva e significativa com a relação de cointegração observada através dos testes de cointegração por meio de rolling windows. / The aim of this dissertation is to analyze the dynamics of financial integration between the Brazilian and the North American stock market. We will seek to identify the interdependence relationship between the two stock markets over time using rolling cointegration tests, rolling Granger causality tests, and estimating an error correction model using Kalman filter. Finally, we look if the time series obtained in the iterative procedures are related to volatility or quantity of trades from the contracts. We show in this dissertation that the financial integration relationship observed has a time varying character over time. This goes for both the cointegration relationship, and for the Granger causality relationship between the observed time series. We show also that the volatility of the time series has a positive and significant relationship with the cointegration relationship observed through the rolling cointegration tests.

In the world that we already live people are more and more on the run and population ageing significantly raise, new technologies are trying to bring best they can to meet humans’ expectations. Survey’s results, that was done during technology conference with elderly on Blekinge Institute of Technology showed, that no one of them has any kind of help in their home but they would need it. This Master thesis present human health state monitoring to focus on fall detection. Health care systems will not completely stop cases when humans are falling down, but further studying causes can prevent them.In this thesis, integration of sensors for vital parameters measurements, human position and measured data evaluation are presented. This thesis is based on specific technologies compatible with Arduino Uno and Arduino Mega microcontrollers, measure sensors and data exchange between data base, MATLAB/Simulink and web page. Sensors integrated in one common system bring possibility to examine the patient health state and call aid assistance in case of health decline or serious injury risk.System efficiency was based on many series of measurement. First phase a comparison between different filter was carried out to choose one with best performance. Kalman filtering and trim parameter for accelerometer was used to gain satisfying results and the final human fall detection algorithm. Acquired measurement and data evaluation showed that Kalmar filtering allow to reach high performance and give the most reliable results. In the second phase sensor placement was tested. Collected data showed that human fall detection is correctly recognized by system with high accuracy. Designed system as a result allow to measure human health and vital state like: temperature, heartbeat, position and activity. Additionally, system gives online overview possibility with actual health state, historical data and IP camera preview when alarm was raised after bad health condition.

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.