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Classificador Automático e Não-Supervisionado de Batimentos Cardíacos Baseado no Algoritmo Dynamic Tiime Warping

Rogerio Oliveira de Aguiar 23 July 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2739_DissRogerio.pdf: 1432885 bytes, checksum: b8457c304a8ccffb2eed042bbebb5614 (MD5) Previous issue date: 2008-07-23 / O Projeto Telecardio é um projeto de pesquisa em telemonitoramento de pacientes cardíacos e identificação automática de situações de risco. Neste contexto, está sendo proposto um sistema de análise de eletrocardiograma como uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico médico. O sistema classifica os batimentos de um registro de ECG ambulatorial tendo como referência o batimento predominante do paciente. A classificação se dá através de uma abordagem original não supervisionada que faz uso do método Alinhamento Temporal Dinâmico na comparação entre batimentos com tamanhos e formas diferentes. Além disso, é tratado neste trabalho o problema da classificação de batimentos prematuros a partir do estudo de rótulos feitos por cardiologistas nos batimentos da base utilizada neste trabalho. Por fim, é proposta uma interface gráfica que apresenta o resultado da análise realizada pelo sistema de classificação, destacando-se informações importantes e a morfologias dos batimentos predominantes ao longo de trechos do ECG. Os batimentos predominantes são determinados por um algoritmo original que realiza o cálculo do batimento médio a partir de um conjunto de batimentos. O sistema foi testado na MIT-BIH Arrhythmia Database e os resultados alcançados validaram a estratégia proposta.
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Contribuição ao reconhecimento automático de padrões epileptiformes em sinais de eletroencefalograma utilizando análise morfológica

Boos, Christine Fredel January 2015 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-02-09T03:04:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 337508.pdf: 5340829 bytes, checksum: 16dabe5537b3e1fbcbb535d0b7aa2da8 (MD5) Previous issue date: 2015 / A análise do sinal de eletroencefalograma (EEG) pode ser uma importante ferramenta de auxílio à comprovação clínica do diagnóstico de epilepsia. Esta análise é uma verificação visual criteriosa de registros de EEG na busca por uma atividade eletrográfica específica denominada descarga ou padrão epileptiformes. Essa atividade, quando encontrada com determinada frequência, pode corroborar o diagnóstico de epilepsia. No entanto, como os registros analisados normalmente são resultado de longos períodos de monitoramento, a análise do EEG pode ser um processo demorado. Diversos estudos propuseram metodologias ou sistemas para automatizar este tipo de análise, mas apesar dos esforços e relativo sucesso ainda não existe um algoritmo ou sistema para este reconhecimento automático que seja amplamente difundido no ambiente clínico, possua um desempenho de acordo com as necessidades dos especialistas na área e, do ponto de vista técnico, não possua restrição quanto aos dados de entrada. Desta forma, com o intuito de contribuir para o estudo do reconhecimento automático de padrões epileptiformes o presente trabalho descreve uma proposta de metodologia baseada em análise morfológica e inspirada no comportamento dos especialistas humanos. A análise morfológica é realizada utilizando um conjunto de descritores morfológicos extraídos de sinais de EEG processados digitalmente. A avaliação da metodologia é realizada utilizando um grupo de classificadores computacionais e diferentes bases de dados de EEG. O desempenho da metodologia é analisado por métricas consolidadas na literatura e por uma comparação pareada com o desempenho de sensibilidade, especificidade e concordância de quatro neurofisiologistas clínicos. Resultados obtidos mostraram que o classificador que apresentou o melhor desempenho geral foi uma rede neural combinada com a Análise de Componentes Principais. A sensibilidade e a especificidade média atingida por essa rede foram, respectivamente 58,6 e 87,2%. A eficiência média obtida pela rede nas bases de dados foi de 89%. E a concordância dessa rede com os quatro especialistas foi de 45,7%. Os resultados obtidos para a especificidade mostraram-se satisfatórios, uma vez que os valores médios obtidos foram compatíveis àqueles dos especialistas. Apesar da sensibilidade e da concordância com os especialistas terem apresentado valores baixos, pode-se considerar que a metodologia proposta apresenta resultados promissores considerando a quantidade e natureza dos testes realizados.<br> / Abstract : The analysis of the EEG signal (EEG) can be an important support tool to the clinical confirmation of the diagnosis of epilepsy. This analysis is a thorough visual inspection of EEG recordings in the search for a specific electrographic activity called epileptiform pattern or discharge. This activity, when found with a certain frequency, can corroborate the diagnosis of epilepsy. However, as the analyzed recordings are usually the result of long term monitoring, the EEG analysis can be a time consuming process. Several studies have proposed methodologies and/or systems to automate this type of analysis however despite the efforts and relative success, there is still no solution for the automatic recognition that is widely disseminated in the clinical environment, has a performance according to the needs of specialists in the field and, from a technical point of view has no restriction about the input data. Thus, in order to contribute to the study of automatic recognition of epileptiform patterns this work describes a methodology proposal based on morphological analysis and inspired by the behavior of human experts. The morphological analysis is performed using a set of morphological descriptors extracted from digitally processed EEG signals. The evaluation of the methodology is performed using a group of computational classifiers and different EEG databases. The methodology?s performance is analyzed by metrics consolidated in the literature and by a pairwise comparison of the sensitivity, specificity and agreement of four clinical neurophysiologists. Obtained results show that the classifier that presented the best overall performance was a neural network combined with the Principal Component Analysis. The average sensitivity and specificity achieved by this network were respectively 58.6 and 87.2%. The network?s average efficiency obtained in the databases was 89%. And the agreement of the network with four experts was 45.7%. The results for specificity were satisfactory, since the average values obtained were consistent to those of the experts. Despite the low values of sensitivity and agreement with the experts presented by the classifiers, it can be considered that the proposed methodology shows promising results considering the amount and nature of the tests performed in this work.
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Restauração da resolução de seqüência de imagens usando regularização adaptativa

Zibetti, Marcelo Victor Wüst January 2003 (has links)
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T11:02:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 191502.pdf: 5489786 bytes, checksum: ea2f6f6b42e33677661c9fd04e2cee7b (MD5) / Esta pesquisa apresenta o processo de restauração da resolução de imagens adquiridas por sistemas de captura de imagens. O processo faz uso da informação presente em cada quadro em uma seqüência de imagens. Os modelos de aquisição de imagens e os modelos de movimento entre as imagens são investigados. A técnica iterativa de Mínimos Quadrados Regularizados é utilizada e desenvolvida para a aplicação em seqüências de imagens com outliers . O trabalho enfatiza que imagens com movimento de subpixel* trazem novas informações e contribuição para a restauração da resolução. Esse tipo de informação é capaz de evitar distorções causadas pela subamostragem e pode recuperar os detalhes perdidos durante a aquisição. Considerando que o movimento entre as imagens adquiridas não pode ser controlado, a contribuição das imagens adicionais não pode ser controlada e é dispersa na imagem restaurada. Além disso, a restauração é prejudicada pela presença dos outliers. Este trabalho propõe uma regularização adaptativa para minimizar as distorções causadas pela subamostragem, suavizando as regiões com pouca contribuição e permitindo a recuperação de detalhes nas regiões de contribuição significativa. Resultados experimentais apresentados neste trabalho confirmam que a regularização adaptativa traz benefícios objetivos (melhora da relação sinal/ruído) e subjetivos (melhoria de qualidade perceptual).
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Sistema de comunicação de voz amostrada com espalhamento espectral

Costa, João Martinho January 2003 (has links)
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T15:58:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Esta dissertação propõe uma forma diferente de se transmitir e receber sinais de voz via rádiofreqüência com a vantagem de permitir maior alcance de comunicação a um baixo custo para sistemas de telefones sem fio. Este trabalho está sendo apoiado pela Intelbras S.A. Indústria de Telecomunicação Eletrônica Brasileira, a qual requereu em seu nome o pedido de patente sobre toda a idéia aqui apresentada. Basicamente, a técnica proposta consiste em amostrar a voz a ser transmitida, modular uma portadora em freqüência com essas amostras, espalhar o espectro com modulação BPSK através de uma seqüência pseudoaleatória de taxa de transmissão elevada e transmitir o sinal espalhado durante um curto espaço de tempo. Este trabalho apresenta um resumo da teoria de sistemas de espalhamento espectral, uma forma de implementação do sistema proposto e avalia este sistema aplicado a um telefone sem fio, comparando através de simulações o desempenho do mesmo em relação a um telefone sem fio convencional.
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Aplicação e cálculo da derivada de sinais de processos industriais

Caumo, Letícia January 2006 (has links)
Metodologias para processamento de sinais têm sido amplamente pesquisadas com o objetivo de se extrair informação útil a partir de dados de processo. Nesta categoria incluem-se os filtros digitais, os quais atenuam os ruídos ou erros aleatórios, componentes de alta freqüência do sinal. Técnicas de atenuação de ruído como aproximações polinomiais, filtros de Fourier e Ondaletas recebem destaque dentre as técnicas de filtragem. Os filtros das Ondaletas, por exemplo, baseiam-se nos componentes de freqüência de um sinal, realizando a transformada deste sinal de modo a eliminar as freqüências acima de um limite especificado. Este sinal suavizado (tendência), de ruído atenuado, também pode ser processado de modo a obter a sua derivada. A diferenciação numérica de sinais digitais tem muitas aplicações em processamento de sinais analíticos, devido às suas propriedades, e em várias técnicas de engenharia. Um sinal suavizado desempenha papel importante na identificação de estados estacionários por exemplo, que encontra grande aplicação em análise de processos, otimização, identificação de modelos e reconciliação de dados. Como estas aplicações requerem dados sob condição estacionária, ou muito próxima dela, um método eficiente de detecção de estacionários se faz necessário. A derivada de um sinal ruidoso fica mascarada pelo próprio ruído e não apresenta de forma clara os pontos de inflexão desejados para a análise do sinal. Faz-se necessário, portanto, tratar o sinal com um filtro de modo a reduzir ou eliminar o ruído antes de processá-lo ou, então, obter a tendência que este sinal apresenta. Neste trabalho busca-se comparar algumas metodologias comumente utilizadas para filtragem de sinais de processos e obtenção de tendências, e analisa-se a aplicação de uma destas metodologias para análise e identificação de estados estacionários. Uma metodologia multi-variável simples e eficiente baseada em PCA é proposta, tomando como referência o método proposto por JIANG et al. (2003), que determina um índice de estado estacionário pontual. Para validação do método, estudaram-se alguns sistemas industriais e os resultados obtidos são apresentados, mostrando-se satisfatórios. / Methodologies for signal processing are being widely used to extract useful information from process data. In this category are included the digital filters, which atenuate noise or randomic errors (i.e., high frequency components of the signal). Techniques to atenuate noise as polinomial approximation, Fourier filters and Wavelets are commonly used. The Wavelet filters, for example, are based on the high frequency components of the signal, performing the wavelet transform on it to eliminate de frequencies above a specified level. This smooth signal, with less noise (trend), can be also processed to obtain its derivative. Numerical diferentiation of digital signals has many applications in analytic signal processing, due to its properties, and in several engineering techniques. A smooth signal plays an important role in steady-state identification, for example, in applications for process analysis, process optimization, model identification and data reconciliation. As these applications require data under steady-state condition, or very close to it, an efficient method for steady-state detection is necessary. The derivative of a noisy signal is hidden by the noise itself and does not show clearly the inflexion points desired for the signal analysis. Thus it is necessary to filter the signal to reduce or even eliminate the noise before processing it. In this work, some commonly used filter techniques are used and compared, and the application of one of them to steady-state detection is analised. An easy and efficient multivariable metodology based on PCA is proposed, according to the method presented by JIANG et al. (2003), which determines a pointwise steady-state index. To validate the method, some industrial systems were studied and the obtained results are presented, showing that they are satisfatory.
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Aplicação da técnica da matriz pencil na obtenção do tempo final de sinais

Nascimento, Marcos do 10 July 2012 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-09-18T12:26:00Z No. of bitstreams: 1 2012_MarcosNascimento.pdf: 1988164 bytes, checksum: 571e4db41187d629eb25d10170d4354a (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2012-09-18T14:21:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_MarcosNascimento.pdf: 1988164 bytes, checksum: 571e4db41187d629eb25d10170d4354a (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-18T14:21:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_MarcosNascimento.pdf: 1988164 bytes, checksum: 571e4db41187d629eb25d10170d4354a (MD5) / Este trabalho apresenta o uso da técnica da Matriz Pencil, na obtenção do tempo final de sinais. Um levantamento teórico dos conceitos matemáticos presentes na formulação da técnica da Matriz Pencil e também um detalhamento da aplicação da mesma na reconstrução de sinais, a partir da determinação dos pólos e resíduos do sistema, é realizado. Inicialmente são apresentados e detalhados alguns tópicos de Álgebra Linear, principalmente sobre autovalores e autovetores. Em seguida, a formulação da técnica é apresentada com detalhes para posteriormente ser usada em aplicações que envolvem a reconstrução de sinais representados por funções exponencialmente amortecidas. Utilizando o software Matlab e também por meio de simulações envolvendo problemas em antenas, algumas aplicações são realizadas. Os parâmetros usados na implementação da técnica na reconstrução de sinais são apresentados e os resultados obtidos comprovam seu bom desempenho computacional no processo de reconstrução a partir de amostras iniciais do sinal. Em vários casos a reconstrução do sinal foi realizada a partir de um percentual inferior a 25% do total de amostras disponíveis, dessa forma, seu uso em problemas que exigem um trabalho computacional mais demorado, é recomendado. Mostrou-se também a grande eficiência da técnica na redução de interferência multipercurso em diagramas de radiação, aumento da velocidade de processamento de sinais obtidos pelo método das diferenças finitas no domínio do tempo (FDTD) inclusive com a possibilidade de eliminação de condições de fronteira, usadas devido à limitação do espaço computacional, em simulações numéricas aplicadas ao eletromagnetismo. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents the Matrix Pencil technique for obtaining the signals last time. The mathematical concepts of the Matrix Pencil technique formulation and its application to econstruction of signals are presented. It begins with a detailed topics of Linear Algebra, mainly on eigenvalues and eigenvectors. The formulation of this technique is showed in details. Then, applications that involve the reconstruction of signals represented by exponentially damped functions are made. Matlab software are used in simulations nvolving antennas parameters. The signal reconstruction was made by using 25% or less of the early time available samples. It demonstrates the Matrix Pencil applicability to problems that require huge iterative computational work. Finally, it was shown applications for radiation patterns noise reduction due to reflections and decreasing the processing time in signals obtained by finite difference time domain method (FDTD). It is also showed the possibility of boundary conditions elimination in electromagnetism numerical simulations.
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Compressão de sinais de eletromiografia utilizando transformada de Wavelets e alocação de bits por sub-bandas

Trabuco, Marcel Henrique 17 August 2012 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-01-10T12:48:01Z No. of bitstreams: 1 2012_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 10707374 bytes, checksum: 9fb7b5419b9c44273d681f72ba45d112 (MD5) / Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2013-01-28T13:26:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 10707374 bytes, checksum: 9fb7b5419b9c44273d681f72ba45d112 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-28T13:26:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 10707374 bytes, checksum: 9fb7b5419b9c44273d681f72ba45d112 (MD5) / Em face ao crescente uso de sinais de eletromiografia pela medicina, é imprescindível a otimização do processo de codificação dos sinais envolvidos. Assim, esta pesquisa visa colaborar com essa crescente necessidade. Aqui é apresentado um codificador de sinais baseado em transformada Wavelet e alocação de bits por sub-bandas. Foram implementadas e comparadas três formas distintas de alocação de bits: exponencial, linear e raiz-quadrática, todas decrescentes. Comparações com outros codificadores presentes na literatura são apresentadas. Verificou-se que alocação raiz-quadrática decrescente aplicada a alocação de bits por sub-banda gerou um melhor resultado quando comparada com as outras formas de alocação e resultados melhores ou semelhantes foram alcançados na comparação com outros codificadores presentes na literatura. No esenvolvimento do codificador, buscou-se sempre a máxima compressão, mas sem a perda de fidelidade do sinal reconstruído, característica fundamental da análise de sinais eletromiográficos. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Given the increasing use of electromyographic signals by the medicine, is essential to optimize the process of encoding the signals involved. So this research intends to collaborate with this growing need. In this work, an encoder signal based on wavelet transform and bit allocation for sub-bands is presented. Were implemented and compared three methods of allocating bits: exponential, linear and quadratic-root, all decreasing. It was found that decreasing quadratic-root allocation applied to the bits allocation per sub-band produced the best results when compared with other forms of allocation and similar or better results were achieved in comparison to other encoders in the literature. In the development of the encoder, always sought to maximum compression, but without loss of fidelity of the reconstructed signal, a fundamental characteristic of the analysis of electromyographic signals.
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Aplicação e cálculo da derivada de sinais de processos industriais

Caumo, Letícia January 2006 (has links)
Metodologias para processamento de sinais têm sido amplamente pesquisadas com o objetivo de se extrair informação útil a partir de dados de processo. Nesta categoria incluem-se os filtros digitais, os quais atenuam os ruídos ou erros aleatórios, componentes de alta freqüência do sinal. Técnicas de atenuação de ruído como aproximações polinomiais, filtros de Fourier e Ondaletas recebem destaque dentre as técnicas de filtragem. Os filtros das Ondaletas, por exemplo, baseiam-se nos componentes de freqüência de um sinal, realizando a transformada deste sinal de modo a eliminar as freqüências acima de um limite especificado. Este sinal suavizado (tendência), de ruído atenuado, também pode ser processado de modo a obter a sua derivada. A diferenciação numérica de sinais digitais tem muitas aplicações em processamento de sinais analíticos, devido às suas propriedades, e em várias técnicas de engenharia. Um sinal suavizado desempenha papel importante na identificação de estados estacionários por exemplo, que encontra grande aplicação em análise de processos, otimização, identificação de modelos e reconciliação de dados. Como estas aplicações requerem dados sob condição estacionária, ou muito próxima dela, um método eficiente de detecção de estacionários se faz necessário. A derivada de um sinal ruidoso fica mascarada pelo próprio ruído e não apresenta de forma clara os pontos de inflexão desejados para a análise do sinal. Faz-se necessário, portanto, tratar o sinal com um filtro de modo a reduzir ou eliminar o ruído antes de processá-lo ou, então, obter a tendência que este sinal apresenta. Neste trabalho busca-se comparar algumas metodologias comumente utilizadas para filtragem de sinais de processos e obtenção de tendências, e analisa-se a aplicação de uma destas metodologias para análise e identificação de estados estacionários. Uma metodologia multi-variável simples e eficiente baseada em PCA é proposta, tomando como referência o método proposto por JIANG et al. (2003), que determina um índice de estado estacionário pontual. Para validação do método, estudaram-se alguns sistemas industriais e os resultados obtidos são apresentados, mostrando-se satisfatórios. / Methodologies for signal processing are being widely used to extract useful information from process data. In this category are included the digital filters, which atenuate noise or randomic errors (i.e., high frequency components of the signal). Techniques to atenuate noise as polinomial approximation, Fourier filters and Wavelets are commonly used. The Wavelet filters, for example, are based on the high frequency components of the signal, performing the wavelet transform on it to eliminate de frequencies above a specified level. This smooth signal, with less noise (trend), can be also processed to obtain its derivative. Numerical diferentiation of digital signals has many applications in analytic signal processing, due to its properties, and in several engineering techniques. A smooth signal plays an important role in steady-state identification, for example, in applications for process analysis, process optimization, model identification and data reconciliation. As these applications require data under steady-state condition, or very close to it, an efficient method for steady-state detection is necessary. The derivative of a noisy signal is hidden by the noise itself and does not show clearly the inflexion points desired for the signal analysis. Thus it is necessary to filter the signal to reduce or even eliminate the noise before processing it. In this work, some commonly used filter techniques are used and compared, and the application of one of them to steady-state detection is analised. An easy and efficient multivariable metodology based on PCA is proposed, according to the method presented by JIANG et al. (2003), which determines a pointwise steady-state index. To validate the method, some industrial systems were studied and the obtained results are presented, showing that they are satisfatory.
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Classificação de Estágios do Sono pela Análise do Sinal de EEG

ROSSOW, A. B. 07 December 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_3573_DissertacaoMestradoAlexBrandaoRossow.pdf: 1877924 bytes, checksum: ea3ef5771395946a600614df83e029b9 (MD5) Previous issue date: 2010-12-07 / Esta pesquisa propõe o estudo dos sinais do eletroencefalogreama (EEG) e a elaboração de um sistema automatizado para detecção dos vários estágios de consciência dos indivíduos durante o trabalho, operação de equipamentos ou sob condições de intervenção cirúrgica. O sistema irá apontar se o indivíduo está acordado, sonolento, em sono leve ou em sono profundo, permitindo a intervenção em situações de risco, como na operação de máquinas e veículos, em que se deseja que o indivíduo permaneça em alerta, ou em situações médicas, onde é necessário que o paciente se mantenha dormindo durante o processo cirúrgico.
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Contribuições ao Problema de Detecção Automática de Oscilações em Malhas de Controle

DEPIZZOL, C. F. 12 December 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_3577_DissertacaoMestradoCleberFabianoDepizzol.pdf: 862101 bytes, checksum: c4b54216c57859bf9e5f366042cf67f3 (MD5) Previous issue date: 2011-12-12 / O comportamento oscilatório de malhas de controle pode ser causado por variados motivos que são inerentes ao processo. Tal comportamento aumenta o custo e reduz a qualidade do produto final. Este assunto tem sido amplamente estudado, entretanto até mesmo algoritmos robustos tem apresentado falhas quando o sinal analisado tem forte presença de ruído, distúrbios não periódicos, e=ou possui baixa freqüência de oscilação. Este trabalho discute o algoritmo Detecção e Caracterização de Oscilação (ODC), um algorimo conhecido da literatura o qual baseia-se na medição dos períodos do sinal autocorrelacionado obtido pela inversa da transformada de Fourier aplicada sobre a densidade espectral de potência, a fim de que a presença do comportamento oscilatório seja caracterizado. Vários problemas verificados no algoritmo são minimizados através da aplicação das propostas deste trabalho. A análise da causa raiz também é considerada, comparando a energia dos sinais oscilatórios calculados usando o gráfico da densidade espectral de potência. As contribuições deste trabalho são destacadas através de sua aplicação a dados de quatro diferentes processos industriais.

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