Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T18:58:57Z No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-16T14:34:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-16T14:34:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FidelHenriqueFernandes_DISSERT.pdf: 1091767 bytes, checksum: e62c7343dd6383ea93795ea06d1fe95d (MD5) Previous issue date: 2018-02-20 / A s?rie temporal ? uma cole??o de observa??es medidas sequencialmente ao longo do tempo, sendo estudadas com profunda notoriedade nos ?ltimos anos juntamente com o controle estat?stico de processo. O presente trabalho objetiva estudar o desempenho dos gr?ficos de controle CUSUM e Shewhart na detec??o de m?dias do processo com infla??o ou defla??o de zeros atrav?s do modelo autorregressivo de valores inteiros geom?trico zero modificado de primeira ordem [ZMGINAR(1)]. Nesse sentido, analisa-se ainda a sensibilidade atrav?s de simula??es, o n?mero m?dio de amostras que excedem o limite de controle (NMA), al?m disso, novos estimadores foram propostos afim de verificar, atrav?s do estudo de Monte Carlo, o comportamento dos estimadores atrav?s do erro quadr?tico m?dio (EQM) e vi?s em diferentes cen?rios, os estimadores propostos se mostraram mais eficazes. No que concerne a simula??o, os diferentes cen?rios apresentados com infla??o e defla??o de zeros, o CUSUM mostrou-se mais eficiente no cen?rio com defla??o de zeros e o de Shewhart com infla??o de zeros em determinados casos. Nessa inst?ncia, considerou-se duas aplica??es, uma com infla??o de zeros e outra com defla??o de zeros. Assim como na simula??o, o CUSUM ? melhor no cen?rio com defla??o de zeros e o Shewhart com infla??o de zeros. O grande diferencial deste trabalho ? a apari??o da defla??o de zeros modelada nos gr?ficos de controle, al?m disso o modelo a ser trabalhado possui distribui??o marginal conhecida diferentemente de outros modelos, o que ? uma vantagem na implementa??o e constru??o de novos estimadores, acrescido a isso, considera-se ainda as estimativas dos par?metros por diversos m?todos: M?xima Verossimilhan?a, Yule-Walker e o estimador baseado em Probabilidade.

L'amélioration du contraste des images échographiques occupe une place importante en imagerie ultrasonore médicale puisque la qualité des images impacte directement le diagnostic médical. Les imageries de contraste sous et ultra-harmoniques sont deux techniques permettant de produire des images à fort contraste. Le développement de techniques de filtrage, permettant de mieux extraire les composantes sous et ultra-harmoniques présentes dans les signaux renvoyés par les produits de contraste ultrasonore, a pour conséquence d'améliorer encore plus le contraste des images. Les modèles non linéaires dits " boîtes noires " du type Volterra, Hammerstein, Wiener, sont souvent utilisés pour identifier et modéliser les systèmes non linéaires tels que les produits de contraste ultrasonore. Ces modèles, bien que très bien adaptés pour modéliser les composantes harmoniques entières, ne le sont plus en présence de sous et ultra-harmoniques. Dans les années 2000, une méthode permettant la modélisation de sous et ultra-harmoniques en utilisant un modèle de Volterra à plusieurs entrées (Muliple Input Single Output : MISO) a été développée. Pourtant, bien que cette méthode soit complètement originale dans le domaine considéré, les points clés qui la sous-tendent ne sont pas clairement identifiés. C'est en identifiant clairement les points clés de la méthode existante que nous pouvons la généraliser et proposer plusieurs nouveaux paradigmes pour la modélisation et l'extraction de sous et ultra-harmoniques. Nous proposons alors des alternatives beaucoup plus simples du type mono-entrée mono-sortie (Single Input Single Output: SISO). En modulant en fréquence l'entrée du système, nous avons pu ainsi identifier les réponses impulsionnelles des différents canaux du modèle de Hammerstein généralisé. À partir de ce cadre général, nous avons aussi proposé de nouvelles approches pour réduire la complexité du modèle de Volterra.