Orientador: Yuzo Iano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-15T15:29:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martini_LuizCesar_D.pdf: 15900225 bytes, checksum: a2987c74f7b912225c4fde8588be37fe (MD5) Previous issue date: 1989 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed. / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

O objetivo deste trabalho é filtrar sinais corrompidos por ruído Gaussiano ou impulsivo, preservando a amplitude e a morfologia do sinal original. Normalmente, um filtro linear é utilizado nesta tarefa, porém este filtro altera significativamente as amplitudes e as bordas dos sinais, bem como insere atrasos no sinal. Mostra-se neste trabalho que a difusão anisotrópica em conjunto com filtro mediana é muito mais eficaz do que os filtros lineares para esta aplicação. A difusão anisotrópica é uma filtragem iterativa, onde o sinal é filtrado repetidamente. A difusão anisotrópica é controlada por uma função denominada parada-na-aresta, por um parâmetro de escala e pelo número de iterações. Neste trabalho, testamos três bem conhecidas funções parada-na-aresta, concluindo que a função de parada na aresta de Malik e Perona consegue o maior fator de redução de ruído. Infelizmente, esta função é extremamente sensível ao número de iterações, onde o fator de redução de ruído deteriora-se rapidamente antes e depois do ponto ótimo. Como não se conhece o sinal sem ruído, não é possível determinar precisamente qual é o melhor momento de encerrar as iterações do filtro anisotrópico. Desenvolve-se neste trabalho um novo método de parada de difusão baseado na análise da resposta de freqüência do sinal filtrado. Também mostramos como determinar automaticamente um valor de escala adequado. Aplicamos a técnica proposta em eletrocardiograma (ECG). complexo QRS e as Contrações Ventriculares Prematuras (Premature Ventricular Contractions - PVCs) são informações importantes contidas no sinal de ECG. Quando esses sinais são adquiridos no mundo real, eles são freqüentemente corrompidos por eletromiogramas (EMG), artefatos ruidosos provenientes da atividade elétrica associada às contrações musculares. EMG é considerado o ruído de ECG mais difícil de ser eliminado. Ao filtrar o sinal de ECG para remover EMG, não se pode alterar a informação do complexo QRS e anomalia PVC, para não comprometer o diagnóstico clínico. O sinal EMG é modelado como sendo ruído Gaussiano ou, de uma forma mais realística, como ruído com distribuição alfa-estável com características impulsivas. Aplicamos a técnica proposta para filtrar sinais de eletrocardiograma reais do banco de dados de Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH). Também é analisada nesta tese a filtragem de sinais provenientes de sensor piezoelétrico. Estes sinais são usados em sistemas reais de corte de aço duro. Em geral uma ferramenta de corte tem sensores piezoelétricos, usados para medição do esforço do corte. Quando a ferramenta de corte se encosta à peça a ser cortada, o sinal do sensor produz uma informação que decai erroneamente ao longo do tempo. Aplicamos a difusão anisotrópica em conjunto com o filtro mediana para determinar o decaimento do sinal do sensor piezoelétrico ao longo do tempo, e assim compensar esta distorção e melhorar o corte de aço duro. / This thesis aims to filter signals corrupted by Gaussian or impulsive noise, preserving the amplitude and the morphology of the original signal. Typically, a linear filter is used for this task, but this filter significantly alters the amplitudes and the edges of the signals and inserts delays in the signal. This work shows that the anisotropic diffusion in conjunction with median filter is much more effective than linear filters for this application. The anisotropic diffusion is an iterative filter, where the signal is filtered repeatedly. An edge-stopping function, a scale parameter and the number of iterations control the anisotropic diffusion. In this study, we tested three well-known edge-stopping functions, concluding that the Perona and Maliks function yields the largest noise reduction factor. Unfortunately, this function is extremely sensitive to the number of iterations, where the noise reduction factor deteriorates quickly before and after the optimal point. As we do not have access to the original noiseless signal, it is not possible to determine precisely the best moment to stop the iterations of the anisotropic filtering. We develop in this paper a new method to determine the best stopping time based on the analysis of the frequency response of the filtered signal. We also show how to determine automatically an adequate scale parameter. We apply the proposed technique to filter electrocardiogram (ECG). The QRS complex and Premature Ventricular Contractions (PVCs) are important information in the ECG signal. When these signals are acquired in the real world, they are often corrupted with noise artifacts from the electrical activity associated with muscle contractions called Electromyography (EMG). EMC is considered the most difficult noise to be eliminated from ECG. When the ECG signal is filtered to remove EMG, the information of the QRS complex and the PVC abnormality must not be altered, to not compromise the clinical diagnosis. We model the EMG signal as Gaussian noise or, more realistically, as alpha stable distribution noise with impulsive characteristics. We apply this technique to filter the real ECG signals from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital database (MIT-BIH). This thesis also analyzes the filtering of signals from piezoelectric sensor. These signals are used in real systems for cutting hard steel. In general, a cutting tool has piezoelectric sensors, used to measure the cutting force. When the cutting tool touches the part to be cut, the signal from the sensor produces information that falsely decays over the time. We apply the anisotropic diffusion in conjunction with the median filter to determine the decay of the signal, and therefore offset this distortion and improve the hard steel cutting.

O objetivo deste trabalho é filtrar sinais corrompidos por ruído Gaussiano ou impulsivo, preservando a amplitude e a morfologia do sinal original. Normalmente, um filtro linear é utilizado nesta tarefa, porém este filtro altera significativamente as amplitudes e as bordas dos sinais, bem como insere atrasos no sinal. Mostra-se neste trabalho que a difusão anisotrópica em conjunto com filtro mediana é muito mais eficaz do que os filtros lineares para esta aplicação. A difusão anisotrópica é uma filtragem iterativa, onde o sinal é filtrado repetidamente. A difusão anisotrópica é controlada por uma função denominada parada-na-aresta, por um parâmetro de escala e pelo número de iterações. Neste trabalho, testamos três bem conhecidas funções parada-na-aresta, concluindo que a função de parada na aresta de Malik e Perona consegue o maior fator de redução de ruído. Infelizmente, esta função é extremamente sensível ao número de iterações, onde o fator de redução de ruído deteriora-se rapidamente antes e depois do ponto ótimo. Como não se conhece o sinal sem ruído, não é possível determinar precisamente qual é o melhor momento de encerrar as iterações do filtro anisotrópico. Desenvolve-se neste trabalho um novo método de parada de difusão baseado na análise da resposta de freqüência do sinal filtrado. Também mostramos como determinar automaticamente um valor de escala adequado. Aplicamos a técnica proposta em eletrocardiograma (ECG). complexo QRS e as Contrações Ventriculares Prematuras (Premature Ventricular Contractions - PVCs) são informações importantes contidas no sinal de ECG. Quando esses sinais são adquiridos no mundo real, eles são freqüentemente corrompidos por eletromiogramas (EMG), artefatos ruidosos provenientes da atividade elétrica associada às contrações musculares. EMG é considerado o ruído de ECG mais difícil de ser eliminado. Ao filtrar o sinal de ECG para remover EMG, não se pode alterar a informação do complexo QRS e anomalia PVC, para não comprometer o diagnóstico clínico. O sinal EMG é modelado como sendo ruído Gaussiano ou, de uma forma mais realística, como ruído com distribuição alfa-estável com características impulsivas. Aplicamos a técnica proposta para filtrar sinais de eletrocardiograma reais do banco de dados de Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital (MIT-BIH). Também é analisada nesta tese a filtragem de sinais provenientes de sensor piezoelétrico. Estes sinais são usados em sistemas reais de corte de aço duro. Em geral uma ferramenta de corte tem sensores piezoelétricos, usados para medição do esforço do corte. Quando a ferramenta de corte se encosta à peça a ser cortada, o sinal do sensor produz uma informação que decai erroneamente ao longo do tempo. Aplicamos a difusão anisotrópica em conjunto com o filtro mediana para determinar o decaimento do sinal do sensor piezoelétrico ao longo do tempo, e assim compensar esta distorção e melhorar o corte de aço duro. / This thesis aims to filter signals corrupted by Gaussian or impulsive noise, preserving the amplitude and the morphology of the original signal. Typically, a linear filter is used for this task, but this filter significantly alters the amplitudes and the edges of the signals and inserts delays in the signal. This work shows that the anisotropic diffusion in conjunction with median filter is much more effective than linear filters for this application. The anisotropic diffusion is an iterative filter, where the signal is filtered repeatedly. An edge-stopping function, a scale parameter and the number of iterations control the anisotropic diffusion. In this study, we tested three well-known edge-stopping functions, concluding that the Perona and Maliks function yields the largest noise reduction factor. Unfortunately, this function is extremely sensitive to the number of iterations, where the noise reduction factor deteriorates quickly before and after the optimal point. As we do not have access to the original noiseless signal, it is not possible to determine precisely the best moment to stop the iterations of the anisotropic filtering. We develop in this paper a new method to determine the best stopping time based on the analysis of the frequency response of the filtered signal. We also show how to determine automatically an adequate scale parameter. We apply the proposed technique to filter electrocardiogram (ECG). The QRS complex and Premature Ventricular Contractions (PVCs) are important information in the ECG signal. When these signals are acquired in the real world, they are often corrupted with noise artifacts from the electrical activity associated with muscle contractions called Electromyography (EMG). EMC is considered the most difficult noise to be eliminated from ECG. When the ECG signal is filtered to remove EMG, the information of the QRS complex and the PVC abnormality must not be altered, to not compromise the clinical diagnosis. We model the EMG signal as Gaussian noise or, more realistically, as alpha stable distribution noise with impulsive characteristics. We apply this technique to filter the real ECG signals from the Massachusetts Institute of Technology - Beth Israel Hospital database (MIT-BIH). This thesis also analyzes the filtering of signals from piezoelectric sensor. These signals are used in real systems for cutting hard steel. In general, a cutting tool has piezoelectric sensors, used to measure the cutting force. When the cutting tool touches the part to be cut, the signal from the sensor produces information that falsely decays over the time. We apply the anisotropic diffusion in conjunction with the median filter to determine the decay of the signal, and therefore offset this distortion and improve the hard steel cutting.

Orientador: Norian Marranguello / Resumo: A área na qual a música está inserida requer, para sua compreensão, considerável abstração. Neste âmbito, a análise matemático-computacional possui papel importante, principalmente para planejar a interatividade entre aluno e computador, potencializando o aprendizado musical. Embora um número considerável de estudos em diferentes contextos sejam dedicados à classificação das estruturas sonoras, os procedimentos de análise em um grande conjunto de sinais podem tornar-se uma tarefa difícil e exaustiva. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo a proposição e a implementação de um método capaz de reconhecer e classificar sinais musicais em tempo real, visando auxiliar os aprendizes. No método proposto, um conjunto relevante de eventos musicais é inspecionado por meio da análise de multirresolução baseada na Transformada Wavelet-Packet, escolhida em função da característica multidimensional encontrada na música, a qual permite isolar diferentes eventos musicais em níveis de decomposição wavelet distintos. Apoiado por um processo de autocorrelação e uma rede neural artificial, cada padrão sônico é associado ao seu respectivo evento musical. Testes envolvendo centenas de sinais permitiram obter uma acurácia quase plena com um tempo relativamente bastante pequeno de análise em função da baixa ordem de complexidade computacional do algoritmo implementado, reafirmando a sua aplicabilidade / Abstract: Music belongs to an area which requires a considerable piece of abstraction for its understanding. In this domain, computational and mathematical analyses play an important role, particularly for planning human-machine interaction and enhancing learning. Although a considerable number of studies in different musical contexts are dedicated to the classification of the structures present in sound signals, the inspection of long clips is a challenge. Thus, this work proposes and implements a method capable of identifying and classifying musical signals in real-time, helping music students. Specifically, multiresolution analysis using the Wavelet-Packet Transform is adopted, allowing for different musical events to be isolated in distinct wavelet levels of decomposition. Based on an autocorrelation and an artificial neural network, each sonic pattern is associated with a respective musical event. Tests using hundreds of music clips exhibit almost full accuracy with relatively very short time consumption as a function of the algorithm low level of computational complexity, reassuring its applicability. / Mestre

Orientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Suely Cunha Amaro Mantovani / Banca: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Resumo: A redução de ruído em sinais de voz é importante nos mais variados contextos. Dentre as diferentes técnicas encontradas na literatura, a maioria tem como base o processamento no domínio da frequência, com implementações via Transformada de Fourier. A fase do sinal processado é, nesses casos, a própria fase do sinal ruidoso. Neste trabalho, o objetivo é avaliar os efeitos da fase do sinal limpo no processamento. Para tal, foram feitos testes utilizando métodos eficientes de redução de ruído em sinais de voz, tendo como base a Subtração Espectral e a Minimização do Erro Quadrático Médio, implementados usando a relação sinal/ruído a priori. Os resultados mostram que a fase é importante e altera a qualidade do sinal processado, abrindo caminho para novas técnicas de redução de ruído / Abstract: The noise reduction in speech signals is important in various contexts. Among the various techniques in the literature, most of them are based in the frequency domain, with implementation through Fourier transform. The phase of the processed signal is, in these cases, the actual phase of the noisy signal. In this work, the objective is to evaluate the effects of the phase in the processing. To this end, tests were made using efficient methods of noise reduction in speech signals, based on the Spectral Subtraction and Minimizing the mean square error, implemented using the a priori signal/noise ratio. The results show that phase is important and changes the quality of the processed signal, opening studies to new techniques for noise reduction / Mestre

Tradicionalmente, a técnica de síntese aditiva com funções base de Fourier é a que tem apresentado melhores resultados no que diz respeito à qualidade dos sons gerados. Entretanto, a carga computacional imposta por esta técnica é extremamente alta, dificultando assim a sua implementação em tempo real. Substituindo as funções de Fourier por outras mais complexas, derivadas das técnicas estatísticas de Karhunen-Loève, consegue-se uma redução na quantidade de operações necessárias. Neste trabalho foi estudado e implementado em microcomputador um modelo de síntese aditiva baseada em análise utilizando a transformada de Karhunen-Loève. / Traditionally, the Fourier based aditive synthesis is the method that have achieved the best results concerning to the quality of the generated sounds. However, the computacional load imposed by this technique is extremely high, difliculting its real time implementation. Substituting the Fourier functions by another set of more complex functions, derived from the Karhunen-Loève statistical techniques, one achieves a reduction on the amount of the necessary operations so as to viabilize its real time implementation.

Grupos de pesquisa espalhados pelo mundo vêm empregando a Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) em aplicações médicas. Entretanto estas pesquisas vem sendo limitadas pelos sistemas de aquisição atualmente empregados, que, frequentemente, n~ao possuem a flexibilidade em termos de números de canais, capacidade de sincronismo temporal e velocidade exigidos nas pesquisas mais recentes. Para facilitar o progresso das pesquisas este trabalho propõe uma arquitetura aberta para aquisição, transferência e armazenamento de sinais. A arquitetura proposta compreende unidades de medição e processamento de sinais, chamadas Canais de Medição. Cada canal de medição é composto por três módulos, o Condicionador de Sinal, o Conversor AD e o Demodulador. Um módulo Supervisor, que essencialmente é um software de configuração e armazenamento, possibilita o controle e monitoramento destes canais através de um módulo Concentrador, que gerencia um barramento de comunicação. Estes módulos, operando em conjunto, têm desempenho equiparável às soluções existentes, porém com ganho de flexibilidade e velocidade. Manutenção e modificações da arquitetura ficam facilitadas pela estrutura modular, aspecto importante nos ambientes de pesquisa. Os dados são armazenados em banco de dados, com a velocidade de coleta compatível com estimação de 50 imagens de TIE por segundo. / Research groups around the world are using Electrical Impedance Tomography (EIT) on medical applications. However investigations are being limited by the acquisition systems, which frequently lack flexibility in terms of the number of channels, temporal synchronism, speed required by recent investigations. To facilitate research progress this work proposes an open architecture for signal acquisition, transfer and storage. The proposed architecture comprises measuring and processing units, called Measuring Channels. Each measuring channel is, in turn, are comprised by three modules, the Signal Conditioner, the AD Converter and the Demodulator. An additional module, called Supervisor, which is essencially an configuration and storage software, allows the monitoring and control of these channels through another additional module, called Concentrator, which manages a communication bus. These modules, working together, have performance equivalent to existing solutions, but with improvements on flexibility and speed. Maintenance and architectural modifications are facilitated due modular structure, important feature in research environment. The data are stored in a database, with data acquisition speed consistent with the estimation of 50 EIT images per second.

Este trabalho apresenta a aplicação de filtros adaptativos IIR, implementados com a estrutura paralela. A polarização e a variância dos coeficientes são os parâmetros usados para determinar a eficiência e a robustez da estrutura paralela. O desempenho do filtro adaptativo utilizando a estrutura paralela é comparado ao desempenho do filtro adaptativo utilizando a estrutura direta, ambos utilizados na configuração de identificação de sistemas. Apresenta-se também, as principais técnicas de estabilização que propiciam ao algoritmo um aumento na velocidade de convergência e uma redução na polarização, mantendo-se uma carga computacional reduzida. As conclusões são obtidas por simulação onde os resultados encontrados comprovam a vantagem em se trabalhar com a estrutura paralela para filtros adaptativos com ganho ativo.

Esta tese de Mestrado apresenta um estudo do comportamento de fonemas da língua portuguesa para sistemas de reconhecimento de voz baseados em fonemas. dentro desse vasto campo de pesquisa, é dada ênfase à análise para segmentação de voz contínua em categorias fonéticas, baseada em medidas de energia, informação espectral e informação de sonoridade do segmento. Durante a análise dos resultados dos trabalhos de segmentação, notou-se que na fala coloquial da língua portuguesa, há forte tendência a pronunciar na forma surda (ou seja, sem vibração das cordas vocais) as vogais presentes em sílabas átonas postônicas, e que isto causava uma mudança de comportamento nos fonemas oclusivos /p/ e /t/, quando seguidos por essas vogais surdas. Assim, esta tese também abordará a tarefa de reconhecimento de fonemas oclusivos surdos quando seguidos de uma reda neural, resultando em uma boa taxa de reconhecimento.

Este trabalho apresenta um Estudo da Conformação de Sinais para MODEM a 4800 bps FULL-DUPLEX (FDX) a Dois Fios, utilizando a rede telefônica comutada. Como hoje o maior problema desse tipo de MODEM é a implementação de um sistema eficiente de separação de canais na comunicação FDX a dois fios, é apresentada uma técnica de cancelamento de eco usando filtro transversal juntamente com o respectivo algorítmo de minimização de erro. É apresentada também uma proposta de implementação da estrutura para o Cancelador de Eco, utilizando um "Digital Signal Processor", o NEC uPD 77230. Esse trabalho relata resultados relevantes obtidos através de simulação computacional, da estrutura proposta de cancelamento de eco. A principal conclusão obtida com esse trabalho foi que na estrutura apresentada, o eco residual depende exclusivamente do número de coeficientes do filtro transversal, do passo de convergência do algorítmo de adaptação e do sinal não cancelável, e que fatores como interferência entre símbolos, tempo de atraso e fase da portadora, e relação sinal/ruído não interferem na propriedade de convergência do eco residual. Também ficou comprovado que o eco residual independe do tipo do canal do eco, desde que o mesmo seja linear.