Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%. / The scientific researches in the field of rehabilitation engineering are increasingly providing mechanisms to help people with a disability to perform simple tasks of day-to-day. With that in mind, this work aims to develop an experimental robotic prosthesis in order to implement, in the same, a control system that uses muscle signals and neuro-fuzzy networks for characterization of certain movements of a human arm, in order to enable further integration in rehabilitation systems. Preliminary tests showed that for the characterization of simple movements performed by a human arm, the exclusive use of simple techniques of signal processing is sufficient, as the use of the rms value. However, for the characterization of complex movements is required a more robust signal processing. For this was developed an experimental system that acquires through an electromyography (EMG) of 8 channels, the myoelectric signal with surface electrodes positioned in strategic places of the arm. The acquired signal uses, as a stimulus, a virtual model that demonstrates the hand-arm segment movements to be executed by the user at random. Finally, through a neuro-fuzzy network, which enables the distinction of both simple and compound movements, self-adapting to different users, the movements performed were characterized in 12 distinct movements, previously defined, with an average accuracy of 65%.

Made available in DSpace on 2016-02-05T18:29:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2092-04. Added 1 bitstream(s) on 2016-02-05T18:33:06Z : No. of bitstreams: 1 000857556.pdf: 3206299 bytes, checksum: 167ab48532d2b5d4dbdc4928f3704583 (MD5) / O reconhecimento de padrões aplicado a sinais cerebrais é essencial para a implementação de interfaces computacionais que permitam comandar dispositivos de auxílio a indivíduos com limitações motoras. A identificação de características relacionadas com movimentos dos membros do corpo, tal como os dos dedos das mãos, exige uma sequência de etapas que inclui a aquisição e o pré-processamento dos sinais, a extração de características e classificação de dados do sinal. Esses sinais, chamados ECoGs, podem ser obtidos diretamente do cérebro através de implantes na região que gera as decisões de movimento, que é o córtex motor primário. Tais sinais são superiores em informação, qualitativa e quantitativamente, em relação aos sinais chamados EEG, obtidos na superfície do couro cabeludo. O pré-processamento consiste na preparação dos sinais para serem processados através de técnicas de seleção de canais relevantes, janelamento e filtragem para seleção de bandas de frequência portadoras de informação. A extração de características pode ser feita utilizando-se estes sinais no domínio da frequência e em seguida submetendo-os a autoregressão. A classificação se deu com o uso de redes neurais artificiais do tipo ARTMAP-Nebulosa, tendo como entrada matrizes compostas por dados processados provenientes dos sinais ECoG e de luva de dados, obtidos simultaneamente do mesmo indivíduo, durante uma seção experimental. Esse trabalho conseguiu ao final, gerar os sinais da luva a partir dos sinais ECoG. O coeficiente de correlação médio obtido foi de 0,91, evidenciando a eficiência do modelo proposto / The pattern recognition signals applied to the brain is essential for the implementation of computational interfaces allowing control devices to aid people with physical limitations. The identification of features associated with body movements of the members, such as the fingers, requires a sequence of steps which includes the acquisition and pre-processing of signals, extraction of features and classification of signal data. These signals, called ECoG can be obtained directly from the brain through implants in the region that generates the motion decisions, which is the primary motor cortex. Such signs are superior in information qualitatively and quantitatively compared to the known EEG signals obtained on the surface of the scalp. The pre-processing consists in preparation of the signals to be processed through the relevant channel selection techniques, windowing and filtering for selecting frequency band information carrier. The feature extraction can be done by using these signals in the frequency domain and then subjecting them to autoregression. The classification is made using artificial neural networks ARTMAP-Fuzzy type, having as input matrices composed of processed data from the ECoG signals and data glove, both obtained from the same subject during the experimental section. This work could ultimately, generate sleeve signals from the ECoG signals. The average correlation coefficient obtained was 0.91, showing the efficiency of the proposed model

MARQUES, J. A. B. SISCTG-um sistema inteligente para classificação de sinais cardiotocográficos para auxílio ao diagnóstico médico. 2007. 99 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T16:15:00Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_jalmarques.pdf: 1704432 bytes, checksum: b154a7785592e751acbb5a19a3c6c2bd (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T18:56:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_jalmarques.pdf: 1704432 bytes, checksum: b154a7785592e751acbb5a19a3c6c2bd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T18:56:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_jalmarques.pdf: 1704432 bytes, checksum: b154a7785592e751acbb5a19a3c6c2bd (MD5) Previous issue date: 2007-10-08 / The accurate analysis of the fetal heart rate (FHR) and its correlation with uterine contractions (UC) allows the diagnostic and the anticipation of many problems related to fetal distress and the preservation of his life. This dissertation presents the results of an hibrid system based on a set of deterministic rules and fuzzy inference system developed to analyze FHR and UC signals collected by cardiotocography (CTG) exams. The studied variables are basal FHR, short and long term FHR variability, transitory accelerations and decelerations, these lasts classified by their type and number of ocurrencies. The system output is a first level diagnostics based on those input variables. The SISCTG system is developed using the Matlab version 7 script language. Tests and modeling issues used the Matlab Fuzzy Toolbox. The project also supports a multi-institutional agreement between Brazil and Germany, among the DETI - Departamento de Engenharia de Teleinform´atica of the UFC – Universidade Federal do Cear´a, the MEAC - Maternidade-Escola Assis Chateaubriand), the TUM - Technische Universität München, the Bundeswehr Universität München and the Trium Analysis Online GmbH. The SISCTG results are very promising, correctly classifying all normal exams. This is the expected behavior, once CTG exams are classified as of low specificity, with the most interest focused in finding pathologies aspects, but not precisely identifying them. These results allow the projection of improvements to the proposed system, inserting new input variables, for example. The system validation methodology was based on the knowledge of Brazilian and German obstetricians. / A análise acurada da freqüência cardíaca fetal (FCF ou FHR - Fetal Heart Rate) correlacionada com as contrações uterinas maternas (UC - Uterine Contractions) permite gerar diagnósticos e a conseqüente antecipação de problemas diversos relativos ao bem estar fetal e a preservação de sua vida. O presente trabalho apresenta os resultados de um sistema hibrido baseado em regras determinísticas e em um módulo de inferência nebuloso (fuzzy) para análise de sinais de FCF e UC coletados através de exames denominados cardiotocografias (CTG). As variáveis analisadas são o valor basal da FCF, sua variabilidade de curto e de longo prazo, acelerações transitórias e desacelerações, sendo estas classificadas por seu tipo e pelo número de ocorrências. A saída do sistema é o diagnóstico em primeiro nível, baseado nas informações das variáveis de entrada definidas. O sistema SISCTG é desenvolvido na linguagem de scripts do programa Matlab versão 7. Modelagens e testes são realizados utilizando-se o Fuzzy Toolbox do programa Matlab. O projeto também conta com uma parceria multi-institucional entre o Brasil e a Alemanha, envolvendo a Universidade Federal do Ceará (UFC), através do Departamento de Engenharia de Teleinformática (DETI) e da Maternidade-Escola Assis Chateaubriand (MEAC), a Technische Universität München (TUM), a Bundeswehr Universität München e a empresa Trium Analysis Online GmbH. Os resultados obtidos pelo SISCTG são bastante promissores, classificando todos os exames normais corretamente. Este é o comportamento esperado, uma vez que CTGs são exames de baixa especificidade, tendo como interesse maior encontrar indícios de patologias, sem a necessidade de identificá-las precisamente. Estes resultados permitem projetar o aperfeiçoamento deste sistema com a inserção, por exemplo, de novas variáveis de entrada. São realizados procedimentos de validação com múltiplos especialistas na área obstétrica tanto no Brasil quanto na Alemanha.

As diversas áreas da Engenharia, em parceria com a ciência médica, têm contribuído de forma eficaz para o avanço do conhecimento e dos resultados em aplicações práticas na vida do deficiente físico. De forma geral, pesquisas com este foco têm permitido o desenvolvimento de dispositivos e recursos com o objetivo de oferecer novamente a mobilidade e a liberdade perdidas com a deficiência. Este trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza Eletromiografia de Superfície e Máquina de Vetores de Suporte para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, possibilitando, futuramente, a integração em sistemas de reabilitação. Primeiramente os sinais mioelétricos são obtidos nos músculos do braço de voluntários através de eletrodos de superfície ligados a um eletromiógrafo. O sinal é adquirido, utilizando como padrão um modelo virtual que demonstra ao voluntário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser imitados. Esses movimentos são executados e seus sinais mioelétricos adquiridos. Posteriormente, esses sinais são processados e características são extraídas. Em seguida, são alocadas algumas de suas características (RMS, média, variância, desvio padrão, skewness e kurtosis) na entrada da Máquina de Vetores de Suporte, que apresenta, como saída, o reconhecimento, ou não, do movimento previamente executado pelo voluntário. No final do processo, observou-se que aumentando o número de canais elevou-se a taxa de acerto dos movimentos e, com a retirada de determinada característica, houve decréscimo na taxa de acerto do sistema. Nestes casos, os 9 movimentos distintos atingiram uma taxa de acerto média de 83,2%, para dois canais, e 91,3%, para oito canais, e, em ambos sistemas de canais, com as seis características. / A wide range of engineering scopes, along with the knowledge from the medical science, has efficiently been contributing to further knowledge and results for practical applications in the life of the physically challenged. In general, such researches have allowed the development of devices and resources aimed at giving back the mobility and freedom lost with the deficiency. This paper intends to develop a system that uses Surface Electromyography and Support-Vector Machines (SVM) for the characterization of specific movements of a human arm enabling the future integration in rehabilitation systems. At first, myoelectric signals are obtained in the arm muscles of volunteers by means of surface electrodes attached to an Electromyography. The signal is acquired using a virtual model as pattern demonstrating to the volunteer the hand-arm movements which are to be replicated by the subject. As these movements are done, its respective myoelectric signals are acquired. Later on, these signals are processed and their characteristics extracted. Some of these features (such as RMS, standard deviation, variance, mean, kurtosis, skewness) will then be inserted in as input data in the Support- Vector Machine, which shows as an output a valid or null recognition of the movement earlier executed by the volunteer. At the end of the process, it was observed that increasing the number of channels increased by hit rate movements and, with the removal of certain characteristic, there was a decrease in the hit rate of the system. In these cases, nine distinct movements reached an average accuracy of 83.2% for two channels, and 91.3% for eight channels, and in both systems of channels, with six features.

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-03-06T19:28:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2015-03-23T18:59:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-23T18:59:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada. / This master thesis presents a multimodal platform for acquisition and signal processing. The proposed interface acquires, synchronizes and processes electroencephalographic (EEG) signals, electromiographic signals (EMG) and inertial sensors (IMUs) signals. The data acquisition is done in experiments with healthy subjects performing motor tasks of lower limbs. The objective is to analyze the movement intention, the muscle activation and the movement onset. To do so, an offline analysis was performed. In the analysis are shown EEG signal processing techniques, whose aim is to identify movement intention, and EMG signal techniques aiming at identifying the initial muscle activation. Techniques for processing signals from inertial sensors whose aim is to identify movement onset and measure the knee joint angles are also shown. An experimental protocol is proposed. The platform can be used in the development of interfaces for rehabilitation robotics devices aiming at adapting their control with respect to the patient’s intention. The results obtained showed that the system is capable to acquire, process and classify the signals synchronously. The movement intention was detected in 76, 0 ± 18, 2% of the movements. The movement antecipation achieved 716, 0 ± 546, 1 ms based on EEG signal and 88, 34 ± 67, 28 ms based on EMG signals. The results of the biological signal processing, the movement antecipation times, the accuracy of classifiers and joint angles measurements were in accordance with the currently related studies.

Submitted by Morgana Andrade (morgana.andrade@ufes.br) on 2016-04-19T20:27:17Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) TeseDoutoradoCompleta.pdf: 11628770 bytes, checksum: 78cb42f5e620bb943765674da68b0c7e (MD5) / Approved for entry into archive by Patricia Barros (patricia.barros@ufes.br) on 2016-05-16T14:15:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) TeseDoutoradoCompleta.pdf: 11628770 bytes, checksum: 78cb42f5e620bb943765674da68b0c7e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T14:15:50Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) TeseDoutoradoCompleta.pdf: 11628770 bytes, checksum: 78cb42f5e620bb943765674da68b0c7e (MD5) / CNPq / Os avanços tecnológicos na última década permitiram o desenvolvimento de sistemas de processamento de informação com alta capacidade de armazenamento de dados. Estes avanços na linha de saúde têm evoluíram para o desenvolvimento de dispositivos para aplicações na Bioengenharia e Engenharia Biomédica, no auxílio à compreensão do comportamento fisiológico, diagnóstico, monitoramento, controle e tratamento de variadas alterações biológicas. Juntamente com os avanços tecnológicos, a quantidade e complexidade da informação é cada vez maior, em comparação com a utilidade e compreensão da mesma, representando, para diferentes áreas de conhecimento, um desafio na busca de alternativas viáveis que permitam utilizar os atributos dos sistemas biológicos no desenvolvimento de novas tecnologias para a melhoria da qualidade de vida dos seres humanos. Na atualidade, o desenvolvimento de protocolos de captura de sinais bioelétricos não invasivos está conformando uma opção viável para o diagnóstico de miopatias, reabilitação motora, análise biomecânica, desenvolvimento de Interface Homem-Máquina, e controle autônomo de dispositivos robóticos para pessoas com deficiência motora grave, entre outras aplicações. Em todos os casos, o auxílio de técnicas computacionais como processamento de sinais digitais (DSP), e novos algoritmos baseados em inteligência artificial, abriram a possibilidade de desenvolver técnicas de classificação para o reconhecimento de padrões que podem ser aplicadas na área de biotecnologia para a saúde. A presente tese de doutorado desenvolve protocolos e técnicas de análise de sinais mioelétricas (SME) por eletromiografia de superfície (sEMG) constituídos por “tarefas de atraso instruídas”, aplicados à avaliação motora e reabilitação, que envolve análise e critérios de inclusão-exclusão por anamnese clínica, controle de variáveis no ambiente experimental, captura, aquisição e transformação do sina, digitalização, filtragem, segementação, seleção de características, classificação e reconhecimento de padrões. As aplicações biotecnológicas com SME apresentam uma abordagem quantitativa experimental em forma de estudo de caso. O primeiro estudo de caso desenvolve três protocolos de aquisição para avaliação proprioceptiva do joelho, controle de uma cadeira de rodas robótica por pessoas com deficiência motora grave, e manipulação de um robô móvel por crianças com deficiência cognitiva e motora, utilizando um sensor híbrido (inclinação+sEMG), o qual conformou inclusive uma patente de invenção derivada da presente tese. O segundo estudo de caso desenvolve um protocolo de aquisição SME, para o auxílio ao diagnóstico de fibromialgia utilizando algoritmos para avaliação da fadiga muscular no domínio do tempo (ARV, RMS) e da frequência (MNF, MDF, AIF) com 30%, 60% e 80% de MVC. O terceiro estudo de caso desenvolve um protocolo de aquisição de SME de baixa densidade e baixo nível de contração muscular, com controle do repouso, para o reconhecimento de diferentes gestos da mão, em pessoas saudáveis e com amputação na região do terço distal do cotovelo, avaliando 14 características, 8 no domínio do tempo, 5 no domínio da frequência e Dimensão Fractal (FD), além de várias das sua combinações, as quais foram classificadas com técnicas computacionais de inteligênica artificial como lógica difusa (FL) e redes neurais artificiais do tipo MLP. Os resultados obtidos para o primeiro estudo de caso demonstrou a utilidade da predeterminação de limiares para as variáveis RMS e inclinação obtidas com o sensor híbrido (inclinação+sEMG), melhorando a precisão do senso de posicionamento na análise proprioceptiva do joelho em comparação com um eletrogoniômetro comercial em combinação com o SME. O sensor híbrido facilitou também o controle de uma cadeira de rodas robótica, utilizando o movimento da cabeça para o deslocamento autônomo de pessoas com tetraplegia, assim como, a manipulação autônoma de um robô móvel por pessoas com deficiência cognitiva e motora, os quais obtiveram, com o treinamento, um melhor desempenho na interação com o robô, avaliado pelo índice GAS. No segundo estudo de caso, os resultados obtidos para avaliação da fadiga em pessoas com fibromialgia (FM) indicaram uma relação entre o aumento da carga e a dor muscular, especialmente para 80% de MVC. A regressão linear dos algoritmos RMS, ARV e MNF apresentaram na inclinação (α) e intercepto (β) uma tendência esperada no grupo controle, com regressão linear positiva para características no domínio do tempo e negativas para características no domínio da frequência, para 60% de MVC e 60% do segmento isométrico do SME, obtidos com 20 contrações isotônicas durante a flexão extensão do bíceps braquii (RMS α=1.1319, β=275.706; MNF α=-0.470, β=91.482). No caso de voluntárias com FM, a voluntária N3 apresentou dados com maior relação de tendência esperada da fadiga muscular, para 80% de MVC e 60% do segmento isométrico obtidos durante movimento isotônico do bíceps braquii (RMS α=5,92 β=113,33; MNF α=-1,21 β=96,96). Por último, o terceiro estudo de caso identificou, com UM classificador MLP, e taxa de sucesso de 94,9% seis movimentos de dedos individuais, incluindo repouso, (categoria A), e com 97,5% de taxa de sucesso, sete movimentos que compreendem dedos, punho e agarre (categoria B), ambos os casos, com combinação de características RMS, WL,MAV e ZC. Por outro lado, resultados obtidos por voluntários amputados no terço distal do cotovelo, apresentaram melhores resultados com características no domínio do tempo, em comparação as que incluiram dimensão fractal (DF), com taxas de sucesso de 93,9%, utilizando combinação de características RMS, WL e MAV para a categoria A, e 95,4% de taxa de sucesso, com uma combinação de características RMS, WL, MAV e ZC na categoria B. / Technological advances in the last decade opened up the field for the development of information processing systems with high capacity of data storage. These advances in health have evolved in the development of devices for applications in Bioengineering and Biomedical Engineering, supporting the understanding of the physiological behavior, diagnosis, monitoring, treatment and control of various biological changes. Along with technological advances, the amount and complexity of information is increasing, compared to its usefulness and understanding, representing, for different areas of knowledge, a challenge to find viable alternatives for using the attributes of biological systems in the development of new technologies directed to improve the quality of life of human beings. Currently, the development of noninvasive protocols for capturing bioelectric signals are becoming a viable option for the diagnosis of myopathies, motor rehabilitation, biomechanical analysis, development of Human-Machine Interface, and autonomous control of robotic devices for people with severe motor disabilities among other applications. In all cases, the support of computational techniques, such as digital signal processing (DSP), and new algorithms based on artificial intelligence, has opened the opportunity to develop classification techniques for recognizing patterns which can be applied in biotechnology for health. This doctoral thesis develops protocols and techniques for analysis of sEMG signals, consisting of "instructed delay tasks", applied to the motor assessment and rehabilitation estrategies, involving analysis of inclusion-exclusion criteria for clinical history, control variables in experimental environment, capture, acquisition and processing of sEMG signal, digital group, filtering, segmentation, feature selection, classification and pattern recognition. Biotechnological applications with sEMG signals present a quantitative experimental approach in the form of case studies. The first case study is centered on three acquisition protocols for evaluation of proprioceptive knee, control of a robotic wheelchair for people with severe motor disabilities, and manipulation of a mobile robot for children with cognitive and motor disability, using a hybrid sensor (inclination + sEMG), which is a patent derivate of this thesis. The second case study, develops a protocol for acquisition of sEMG signals in order, to support the diagnosis of fibromyalgia using algorithms for evaluation of muscle fatigue in time domain (ARV, RMS) and frequency domain (MNF, MDF, AIF), with 30%, 60% and 80% of MVC. The third case study, develops a protocol for the acquisition of sEMG signals with low density and low level of muscle contraction, with control of the rest, for the recognition of different hand gestures in healthy and amputees, evaluating 14 characteristics , 8 in time domain, and 5 in frequency domain and Fractal Dimension (FD), with several of their combinations, which were classified with computational techniques of artificial intelligence, such as fuzzy logic (FL) and artificial neural networks of MLP type. The results for the first case study, has demonstrated the usefulness of threshold predetermination as RMS and slope, acquired with the hybrid sensor (inclination + sEMG), improving the accuracity sense of positioning in proprioceptive analysis of the knee compared to a commercial electrogoniometer in combination with sEMG signal. The hybrid sensor also was applied to the control of a robotic wheelchair, using head movements for self-displacement of persons with tetraplegia, as well as autonomous manipulation of a mobile robot by people with cognitive and motor disabilities, which was obtained with training, whose performance in interacting with the robot was evaluated by GAS index. In the second case study, the results obtained for assessment of fatigue in people with fibromyalgia (FM)have indicated a relationship between increasing load and muscle pain, especially with 80% of MVC. The linear regression of algorithms RMS, ARV and MNF havshown in both the inclination (α ) and intercept (β) an expected trend in the control group, with positive linear relationship to characteristics in the time domain and negative characteristics to the frequency domain, with 60% MVC, and 60% of isometric segment of sEMG signal, which were obtained with 20 isotonic contractions during flexion-extension of biceps braquii (RMS α = 1.1319, β = 275 706; MNF α = -0470, β = 91 482). In the case of volunteers with FM, the N3 voluntary presented a behavior with the highest expected trend of muscular fatigue at 80% MVC and 60% of isometric segment, obtained during isotonic movement of biceps braquii (RMS α = 5.92 β = 113.33; MNF α = β = -1.21 96.96). Finally, the third case study, identified, with the MLP classifier, a success rate of 94.9% for six movements of individual fingers, including rest (category A), and 97.5% of success rate for seven movements, including: fingers, wrist and grip (category B), both cases, with a combination of features RMS, WL, MAV and ZC. On the other hand, the results obtained by amputee volunteers showed better results with features in time domain, compared to fractal dimension (DF), with success rates of 93.9% using combination RMS, WL and MAV characteristics for category A, and 95.4% of success rate with combination of RMS, WL, MAV and ZC in category B.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-04-19T04:15:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338166.pdf: 1857792 bytes, checksum: 4e04e177628752ee16754f884df17496 (MD5) Previous issue date: 2015 / Atualmente é quase impossível uma pessoa não utilizar direta ou indiretamente um sistema computacional. Ao realizar uma operação bancária ou até mesmo ao fazer compras em uma loja, nós somos auxiliados por sistemas computacionais. Em contrapartida, surgem novos ataques para comprometer o funcionamento correto dos sistemas utilizados. Várias técnicas são utilizadas para que os sistemas funcionem conforme sua especificação, entre elas,destacam-se sistemas tolerantes a faltas bizantinas/intrusões (BFT) através de replicação de máquina de estados (RME). Nessa abordagem, é proposta uma arquitetura de sistema tolerante a intrusões que garante o seu funcionamento correto, mesmo na presença de réplicas faltosas.Este trabalho propõe um algoritmo que une replicação de máquina de estados e sistema de detecção de intrusões (IDS) para tolerar faltas bizantinas. A tecnologia de virtualização é utilizada no algoritmo proposto para replicar o serviço e também para isolar o IDS da aplicação monitorada. Dessa forma, é proposto um detector de intrusões como um componente confiável do sistema BFT. As principais contribuições são: (1) propor um modelo unificado, o qual utiliza replicação de máquina de estados e IDS em conjunto, e faz uso dos recursos da tecnologia de virtualização, (2) detector de intrusões como componente confiável do sistema e (3) elaborar um algoritmo BFT baseado no modelo proposto. Através desta abordagem foi possível reduzir o número de réplicas do sistema de 3f + 1 para 2f + 1 e reduzir o número de passos do protocolo do algoritmo tradicional BFT de Castro e Liskov de 5 para 3 no caso normal de operação e sem precisar da participação do cliente no protocolo.<br> / Abstract : Currently, it is almost impossible for a person not to use a computing system, in a direct or indirect way. When we are using a banking machine, or shopping in a store, we need to use a computing system. On the other hand, there are new attacks to damage the correct workingof the systems. There are several techniques to help the systems to work correctly according to their specification; among them, the Byzantine/intrusions fault tolerant systems (BFT) through the state machine replication (SMR) are important ones. In this perspective, it proposes a system architecture tolerant to intrusions that guarantees its proper functioning, even if there are faulty replicas.This research proposes an algorithm which presents a unified approachby using state machine replication and intrusion detection system in order to tolerate Byzantine faults. The virtualization technology is usedon the proposed algorithm to replicate the service and also to isolate the IDS of the monitored application. Therefore, we propose an intrusion detector as a reliable component of the BFT system. The main contributions are: (1) to propose a unified model, which uses state machine replication together with IDS, using the virtualization technology resources; (2) intrusion detector as a reliable component of the system; and (3) to make a BFT algorithm based on the proposed model. This approach made it possible to decrease the number of the system replicas from the 3f + 1 to 2f + 1, and to reduce the number of steps of the protocol of the BFT traditional algorithm from Castro and Liskov from 5 to 3 in a normal case of operation without the participation of the client in the protocol.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2013-03-04T18:17:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 304938.pdf: 32969594 bytes, checksum: 2868e1509e2c0233a924e6da68259987 (MD5) / Este trabalho apresenta o emprego de uma topologia bidirecional trifásica, tendo em vista a aplicação em sistemas de conversão de energia eólica conectados à rede elétrica. A característica principal deste conversor está na divisão das correntes sobre os interruptores e no uso do acoplamento magnético nos indutores. A presença do acoplamento não introduz indutância à passagem da corrente de carga. Além disso, por meio de uma técnica de modulação adequada, permite triplicar a frequência sobre os filtros e apresenta tensões multiníveis em seus terminais de saída. A estratégia de controle implementada tem como objetivo o controle das correntes de fase e da tensão do barramento, ambas de forma digital. Como mecanismo de sincronismo é empregado um algoritmo PLL. Serão apresentados estudos teóricos, metodologia de projeto, além de simulações e resultados experimentais. Em suma, é mostrado que a topologia em questão apresenta vantagens para a aplicação que se propõe, como redução dos dispositivos magnéticos e baixa distorção harmônica das tensões e correntes

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-06-25T19:27:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 311588.pdf: 10344519 bytes, checksum: 90503c6fa5ed66cc487acd322ec05269 (MD5) / Nesta dissertação, investiga-se a utilização conjunta de técnicas de formatação de feixe, diversidade espacial e equalização de canal para recepção de sinais em um sistema de comunicação sem fio. Utiliza-se um conjunto de arranjos de antenas (dois arranjos lineares) para obter tanto diversidade espacial como formatação de feixe. As antenas em cada arranjo são espaçadas segundo o critério de filtragem espacial (formatação de feixe), enquanto que os arranjos são espaçados buscando satisfazer o critério de diversidade espacial. Com a diversidade espacial, busca-se combater o desvanecimento plano, enquanto que com a formatação de feixe o desvanecimento seletivo em frequência. Tais fenômenos estão sempre presentes nos sistemas de comunicação sem fio, devido à propagação por múltiplos percursos do sinal transmitido. Três técnicas de combinação dos sinais na saída dos conformadores são apresentadas: seleção - escolhendo o sinal com menor ISI; soma não ponderada; e soma ponderada - enfatizando o sinal de maior potência. Um equalizador DFE é empregado na saída da técnica de combinação para mitigar a ISI residual. A estrutura do receptor em estudo é apresentada para operar de forma adaptativa, sendo que o algoritmo LMS é escolhido para essa tarefa. Também é abordado o cálculo ótimo dos coeficientes nos conformadores de feixe e no equalizador DFE, para as diferentes técnicas de combinação. Resultados de simulação permitem avaliar o desempenho dos esquemas sugeridos e compará-los com os da literatura existente. / This dissertation investigates the joint use of beamforming, spatial diversity, and channel equalization techniques for receiving signals in a wireless communication system. A set of antenna arrays (two linear antenna arrays) is used in order to obtain both spatial diversity and beamforming. The antennas in each array are spaced according to the spatial filtering criterion (beamforming), while the arrays are spaced for satisfying the criterion of spatial diversity. The flat fading is combated with spatial diversity, while the frequency selective fading with beamforming. Such phenomena are always present in the wireless communication systems, due to the multipath propagation of the transmitted signal. Three techniques for combining the output signals of the beamformers are presented: selection - chooses the signal with lower ISI; unweighted sum; and weighted sum - emphases the highest power signal. A DFE equalizer is used in the output of the combination techniques for mitigating the residual ISI. The receptor structure under study is presented to operate adaptively, and the LMS algorithm is chosen for this task. In addition, the optimum coefficients of both DFE equalizer and beamformers are obtained, considering the three techniques of combination. Simulation results allow to evaluate the performance of the suggested schemes and compare them to those in the existing literature.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2012 / Made available in DSpace on 2013-06-25T19:35:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 314918.pdf: 5341112 bytes, checksum: 20b11cc79ff2a0aef92b99a644caea46 (MD5) / Neste trabalho é descrito um ambiente de desenvolvimento de aplicativos para o processamento de dados fasoriais provenientes de SPMS, destinado à prototipação de metodologias e análise do desempenho do Sistema Interligado Nacional. O ambiente computacional, denominado DFAM, foi desenvolvido em Matlab® e possui funcionalidades como: análise em regime permanente, análise de ocorrências, qualidade de energia elétrica, identificação e detecção de eventos e estudos de oscilações eletromecânicas. Este ambiente tem sido amplamente utilizado no âmbito do Projeto MedFasee (LabPlan/UFSC), na realização de estudos do SIN e tem permitido o desenvolvimento de diversos outros trabalhos científicos. Fazem parte deste trabalho, a avaliação do desempenho de métodos de identificação de oscilações eletromecânicas, sendo estes os métodos de Prony, HTLS, Feixe de Matrizes, N4SID, Realização Balanceada Estocástica e Wiener-Hopf. Para uma adequada utilização destes métodos em sincrofasores são sugeridos ajustes nos parâmetros, tais como: ordem do modelo, tamanho da janela e dimensão das matrizes de dados. A demonstração deste ambiente computacional e avaliação das metodologias são feitas utilizando dados monitoradas pelo SPMS MedFasee BT de três grandes ocorrências no SIN. A primeira perturbação escolhida ocorreu em 10/02/2011 em que o SIN é separado em três subsistemas. Com esta ocorrência mostrou-se a efetividade das metodologias e dos ajustes de parâmetros aplicados em situações de ringdown, juntamente com a validação do cálculo das formas modais. O segundo evento ocorreu em 02/09/2011 envolvendo a UHE de Itaipu, com rejeição de carga de 5.100 MW desta usina. Com este evento, confirmam-se a eficiência dos métodos para ringdown e avaliam-se os métodos para processamento de dados ambientes. Os resultados encontrados foram satisfatórios, com destaque para o desempenho do método RBE que apresentou melhores resultados, com pouco esforço computacional. O terceiro evento analisado são de oscilações sustentadas que se mantiveram dos dias 05 a 09/05/2012 quando na região do Mato Grosso do Sul. Com este evento mostra-se a eficiência do método DFT aplicadas a dados ambientes, podendo ser estendida para monitoramento em tempo real.<br> / Abstract : This work describes an environment for developing applications for the processing of synchrophasors data, for the methodologies prototyping and performance analysis of the Brasilian Interconnected Power System. The computational environment called DFAM, was developed in Matlab ® and it has features such as: steady state analysis, events analysis, power quality analysis, detection and identification of events and eletromechanical oscillations analysis. The DFAM have been used to conduct studies of the Brazilian Interconected Power System (BIPS), and it have permited develop new methodologies uder the MedFasee Project (LabPlan/UFSC). Also as part of this work, has been evaluated the performance of methods for identification of electromechanical oscillations, which are the methods of Prony, HTLS, Matrix Pencil, N4SID, Balanced Stochastic Realization and Wiener-Hopf. For a proper use of these methods in synchrophasor are suggested adjustments to parameters such as: model order, the window size and dimension of the data matrix. The demonstration of this computing environment and the evaluation methodologies have made using data monitored by Low Voltage SPMS MedFasee of three major occurrences on BIPS. The first chosen disturbance occurred on Feb 02, 2010 wherein the BIPS was separated into three subsystems. With this occurrence was demonstrate the effectiveness of methods and parameter settings applied in rindgdown situations, along with the validation of the calculation of mode shapes. The second event occurred on Sept 02, 2011 involving the Itaipu Hydroelectric Power Plant, with load shedding of 5,100 MW from this plant. In this event was confirmed the efficiency of the methods for ringdown and was evaluated the methods for processing ambient data. The results were satisfactory, with emphasis on the performance of the RBE method that showed better results, with little computational effort. The third event analysed are permanent oscillations during the days May 05-09, 2012 in the Mato Grosso do Sul. With this event was showed the efficiency of the DFT method applied to ambient data, and was indicated that this method can be extended to monitoring in real time.