Este trabalho apresenta a pesquisa sobre a extração de parâmetros característicos de sinais acústicos para fins de detecção automática de vazamento de água em tubulações enterradas. Os sinais acústicos foram adquiridos com o auxílio de um geofone eletrônico e também catalogados por técnicos especialistas em detecção acústica. De todos os sinais foram extraídos os modelos de predição linear perceptual de várias ordens, determinando-se como melhor a ordem 2. A partir de um conjunto de modelos de referência de sinais de vazamento, a distância média de Itakura dos outros modelos em relação a estas referências foram calculadas. Em conjunto com estas distâncias, quatro características espectrais são também extraídas do sinal a fim de compor o vetor de parâmetros característicos do sinal. Parte destes vetores de parâmetros característicos são utilizados para treinar o classificador de máquina de vetores de suporte. O restante dos dados são, então, submetidos a este classificador que obteve a taxa de acerto de classificação em torno de 93%. Experimentos anteriores, utilizando modelos de predição linear, de ordem 10, obtiveram uma taxa de acerto em torno de 82%. Isso demonstra que estes novos parâmetros característicos propostos alcançam os objetivos deste trabalho, que são algoritmos com melhor taxa de acerto na detecção de vazamentos. / This work presents a research about feature extraction of acoustic signals for detection of water leak in buried pipes. Acoustic signals were acquired by means of an electronic geophone and also labeled by technicians specialized in acoustic water leak detection. For every signals, its linear predictive model was estimated for a range of prediction orders, concluding for the best order 2. Out of this group of models, some leaky ones are used as reference for calculating the Itakura mean distance with respect to the other models. Completing this measure, four spectral features are extracted to compose the signal feature vector. Some of these vectors were used to train a support vector machine to be used as a classifier. The remaining ones were used to evaluate the classification. The resulting accuracy rate achieved is around 93%. Earlier experiments, which use linear prediction of order 10 had an accuracy rate around 82%. This shows that this novel proposal of feature vector achieves the main goal of this research, which is the increase in the leak detection accuracy rate.

Serviços para entrega de conteúdo multimídia tem se tornado cada vez mais comuns com o advento de conexões mais rápidas à Internet. Porém, esse crescimento na base de usuários consumidores desse tipo de serviços, levam a gargalo de desempenho devido à restrições de recursos de infraestrutura. Para tentar reduzir tais restrições, análises na forma como o conteúdo pode ser entregue foram realizadas e novos mecanismos de entrega de conteúdo surgiram. Um desses mecanismos envolve o uso de redes P2P - Par a Par, no qual o usuário é consumidor e provedor de conteúdo para seus pares. Sistemas IPTV utilizando protocolos P2P estão se tornando populares pelo mundo, devido à descentralização da infraestrutura necessária para entrega do conteúdo, e redução do gargalo de desempenho. Um dos protocolos de rede P2P mais comum é BitTorrent, que é utilizado amplamente pelo mundo, devido à seu método descentralizado de compartilhar os dados. Dos trabalhos desenvolvidos utilizando este método, houve uma necessidade de avaliar os requisitos de segurança para garantir o funcionamento do sistema sem comprometer a infraestrutura ou o usuário. Porém, existem problemas de segurança em aberto, e o objetivo deste trabalho é o de analisar a privacidade do usuário enquanto utiliza o sistema. Para tanto, este trabalho propõe o P2Priv-TV, um mecanismo que garante que o conteúdo que um determinado usuário irá assistir não será de conhecimento dos demais usuários da rede. Este mecanismo é avaliado por meio de emulação para determinar sua viabilidade e eficácia. / There are many video streaming services available to users due to broadband connections popularity. These kind of service has increasing numbers of users and that may lead to performance bottlenecks because of shortage of infrastructure resources. To avoid shortages, there are many studies to think in a new way to deliver content and this lead to new deliver methods. One of these methods is the use of P2P (peer to peer) Networks, where the user is content consumer and provider to other peers. BitTorrent is the most popular P2P protocol widely used in the world and there are IPTV systems using this protocol as content delivery mechanism. P2P IPTV systems were developed and security issues were analyzed to ensure that users and system do not been compromised. However, there are other issues, and the goal of this work is to analyze user privacy in the system. This work presents the P2Priv-TV, a mechanism that ensure a user can consume a content without another user in the system knows about it. This mechanism will be analyzed using emulation to analyze feasibility and effectiveness.

A detecção de patologias na laringe tem ocorrido basicamente por meio de diagnósticos médicos apoiados em videolaringoscopia, que é considerado um procedimento invasivo e causa certo deconforto ao paciente. Além disso, esse tipo de exame é realizado com solicitação médica e apenas quando as alterações na fala já são marcantes ou estão causando dor. Nesse ponto, muitas vezes a doença já está em grau avançado, dificultando o seu tratamento. Com o objetivo de realizar um pré-diagnóstico de tais patologias, este trabalho propõe uma técnica não invasiva baseada em um novo algoritmo que combina duas Máquinas de Vetores de Suporte, treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de voz do locutor. Os testes realizados com uma base de dados de vozes normais e afetadas por diversas patologias demonstram a eficácia da técnica proposta que pode, inclusive, ser implementada em tempo-real. / Larynx pathology detection is a process that depends basically on medical diagnosis and is based on videolaringoscopy, which is considered as being an invasive and uncomfortable procedure. Furthermore, this kind of examination depends on a physicists requirement and is carried out only when speech is considerably modified or causing pain. At that level, the problem is in an advanced stage which difficults its treatment. In order to get a pre-diagnosis of such pathologies, this work proposes a non-invasive technique which is based on a new algorithm that combines two support vector machines, trained with a semi-supervised approach, powered by a set of parameters derived from the discrete wavelet transform of the speakers voice signal. Tests carried out with the use of a database of normal and pathological voices show the efficacy of the proposed technique which can also be implemented for use in real-time.

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento, a validação e a aplicação de algoritmos para inferência de conectividade neural em registros de EEG contendo potenciais evento-relacionados (ERP). Os sinais foram caracterizados via modelos auto-regressivos multivariados (MVAR) e empregou-se a coerência parcial direcionada (PDC) no estudo das relações de causalidade entre eles. Certas características dos ERPs, como sua transitoriedade intrínseca e as múltiplas repetições em experimentos, levaram ao desenvolvimento de novos algoritmos, como a estimação de modelos conjuntos a partir de vários segmentos de sinal e um procedimento em janela deslizante capaz de descrever a evolução temporal da estatística dos sinais de interesse. Ademais, mostrou-se a possibilidade de estender os resultados da análise assintótica da estatística da PDC ao caso multi-trecho, tornando possível o estudo de sua significância estatística sem recorrer a procedimentos de reamostragem. Os algoritmos foram validados em exemplos com neural mass models, modelos não-lineares capazes de gerar sinais com características muito semelhantes a sinais de EEG reais, e aplicados a uma base de dados pública contendo resultados de experimentos com ratos. / This dissertation presents the development, validation, and application of algorithms for inferring neural connectivity in EEG signals containing event-related potentials (ERP). The time series were described via multivariate auto-regressive models (MVAR) and partial directed coherence (PDC) was used to study causal relations between them. Certain features of the ERPs, such as their transitory behavior and the existence of multiple trials in an experiment, lead to the development of a new algorithm capable of estimating a joint model from multiple segments and a sliding-window procedure for describing the nonstationarity behavior of the signals of interest. Furthermore, the possibility of extending the asymptotic results for PDC\'s statistics to the multi-trial case was demonstrated, allowing, therefore, the study of its statistical significance without recurring to resampling methods. The algorithms were validated in examples with neural mass models, non-linear models capable of generating signals with features very similar to real EEG recordings, and then applied to a publicly available dataset of experiments in rats.

The strong relationship between cognitive processing and coherent behaviour and neurocognitive networks justifies the current huge interest in cortical functional connectivity modeling. This has fostered the development of connectivity estimators from the classical bivariate coherence concept to the notion of multivariate partial directed coherence (PDC) which provides information about temporal dependencies exposing cause and effect relationships. This work examines PDC performance for scalp EEG data whose research value has been subject to much debate in the light of the presence of volume conduction (VC) effects that often obscure the actual nature of cortical source dynamics. Through analytical considerations and simulations we show that even though (VC) can hinder accurate connectivity estimation, one can mitigate its effects by a judicious choice of scalp electrode configuration/ground reference. This observation allows settling the connectivity estimation adequacy debate in the presence of PDC. / A forte relação que processamento cognitivo e comportamento coerente tem com redes neurocognitivas justifica o enorme interesse atual em modelamento de conectividade cortical. Este fato tem justificado o desenvolvimento de estimadores de conectividade desde a clássica coerência bivariada até a noção multivariada de coerência parcial direcionada (PDC) que exibe informação a cerca de dependências temporais que permitem expor relações de causa e efeito. O presente trabalho examina o desempenho da PDC no contexto de EEG de escalpo cujo valor em pesquisa sob os efeitos de condução de volume (VC) tem sido objeto de uma quantidade substancial de questionamentos na medida em esta obscurece a observação da dinâmica das fontes corticais. Por meio de considerações analíticas e simulações, mostramos que é possível mitigar os erros de estimação devidos à VC através da escolha judiciosa da configuração de eletrodos e da referência de terra. Esta observação permite resolver o conflito acerca da adequabilidade da inferência cortical baseada em EEG de escalpo.

O objetivo do trabalho é analisar o comportamento do Conteúdo Eletrônico Total (TEC) de uma forma global (macro) e através deste estudo, ter-se um melhor conhecimento da ionosfera para um futuro estudo de modelagem do conteúdo eletrônico de forma global e regional (América do Sul), que poderá ser usado em receptores GPS diminuindo assim o erro de atraso devido à ionosfera para aplicações que exijam alta acurácia. Para isso aplicativos foram desenvolvidos para o estudo da ionosfera através do TEC, possibilitando o conhecimento de seu comportamento durante quase cinco anos de dados (desde 1999). Os programas utilizam dados no formato IONEX ("Ionospheric Exchange") e no formato RINEX ("Receiver Independent Exchange"). Foi analisado o comportamento global da ionosfera e puderam-se visualizar as variações diárias, mensais e anuais do Conteúdo Eletrônico Total na Vertical (VTEC), permitindo também analisar o efeito do índice KP na região da Anomalia Equatorial (AE). Foram identificados os dias com maior atividade geomagnética (KP > 6). O modelo Klobuchar empregado nos receptores de uso civil foi simulado e pôde-se observar a quantidade do erro corrigido pelo modelo e a variação anual de forma global, permitindo-se assim comparar com os mapas do VTEC e identificar a quantidade aproximada de erro que deveria ser corrigida. Foram desenvolvidos aplicativos para o cálculo do VTEC usando dados no formato RINEX e pôde-se analisar a variação para algumas das estações do IBGE. Os mapas do VTEC foram utilizados para observar os efeitos causados no comportamento do VTEC poucos dias após a ocorrência de explosões solares ou tempestades magnéticas (29/10/03).

This work presents a technique for linear system identification in frequency subbands by using wavelet packets. The wavelet-packet decomposition tree is used to establish frequency bands where subband models are created. An algorithm is proposed to adjust the tree structure, in order to achieve a compromise between accuracy and parsimony of the model. In a simulated example involving the identification of an aircraft model, the results of the proposed technique are favorably compared with those of a standard time-domain method.An application of the technique in the context of fault detection is also proposed. Once the identification is carried out, the difference between the outputs of the plant and of the model in the established frequency bands can be used as a residual signal for the purpose of fault detection. Two analytical redundancy approaches are exploited: input-output and output-output consistency check. Simulation studies involving a servomechanism and a Boeing 747 are provided to illustrate the proposed technique. The results show that the wavelet-packet method compares favorably with a standard observer-based scheme in terms of after-fault residue amplification, detection delay and number of successful fault detections.

A sincronização de imagens é um problema inerente às modalidades de imagens médicas que envolvam órgãos com movimentos quase-periódicos, como o coração. Assim, durante a aquisição de imagens de ultra-som intravascular (USIV) com pullback automático, tem-se a interferência do movimento cardíaco. Isto é visível observando-se um corte longitudinal da seqüência, pois há presença de um artefato característico tipo "dente-de-serra". Acredita-se que este é devido ao movimento do referencial de aquisição das imagens (cateter) com relação ao objeto de estudo (as coronárias). O objetivo deste trabalho é obter imagens que estejam em fase com o ciclo cardíaco, de forma que torne possível uma reconstrução tridimensional da coronária sem esta interferência de movimento baseando-se somente nas características da própria seqüência de imagens. Isto é importante, pois a maioria dos exames deste tipo não possui nenhum sinal adicional como o eletrocardiograma - ECG. A partir das imagens, extraíram-se sinais com diferentes abordagens que contêm informação sobre a quase-periodicidade da seqüência de quadros. Estes foram calculados a partir da média de intensidade da imagem (AI), diferença de intensidade média (AID), correlação cruzada (CoefCross) e informação mútua (MI) entre duas imagens consecutivas. Analisaram-se os sinais primeiramente em imagens simuladas, as quais foram testadas em diferentes condições de ruído speckle, contraste e características de paciente. Posteriormente, a metodologia foi testada em um exame real, e comparadas com a referência (ECG). De forma geral, para as imagens simuladas obtiveram-se bons resultados para todos os tipos de sinal (AI, AID, CoefCross e MI), com desempenhos robustos, acima de 95,0% de verdadeiros positivos e 2,3% de falsos positivos. E, para imagens reais, houve bons resultados para os sinais CoefCross e MI, com 97,4% de verdadeiros positivos e 2,5% de falsos positivos. A metodologia também se mostrou independente de parâmetros livres como limiares. Em trabalhos futuros, a metodologia pode ser testada em mais casos reais.

Essa tese de mestrado apresenta o projeto e desenvolvimento de unidade de aquisição de dados multicanal a ser integrante de uma rede de sensores inteligentes, abordando o estudo realizado para o desenvolvimento do projeto do circuito eletrônico e descrevendo os blocos de hardware e software implementados. Pontos relevantes e característicos dos sistemas de aquisição de dados multicanal e multitaxa são discutidos juntamente com as soluções possíveis dos problemas encontrados em tais sistemas, tal como o sincronismo entre os canais de aquisição. Os resultados do projeto são apresentados em forma de simulações e ensaios com medidas de sinais de testes utilizados para validação do funcionamento do protótipo.

O Galileo será o primeiro sistema de navegação global por satélite da União Européia. Além de disponibilizar dois sinais de acesso livre o Galileo irá oferecer serviços para diferentes segmentos tais como: aplicações comerciais; serviços de busca e resgate; serviços governamentais; e segurança de vidas. Tais serviços, baseados em uma constelação GPS (Global Positioning System) não são possíveis hoje. O objetivo deste estudo é a implementação de um receptor em software (Software Defined Radio - SDR) para o sinal Galileo E1-B com enfoque na geração deste sinal e nas etapas de aquisição e rastreamento. Algumas características da antena receptora, do hardware do estágio de entrada (Front-End) e considerações sobre a digitalização do sinal E1-B são descritas assim como as características dos blocos que compõem as etapas de aquisição e de rastreamento. Através destas etapas o sinal espalhado espectralmente é demodulado e os bits de navegação são recuperados.O Galileo ainda está em sua fase de implementação. Diante disto, foi necessário um trabalho extensivo de pesquisa objetivando o levantamento de suas principais características, dando enfoque ao sinal E1-B. Este sinal utiliza uma nova técnica de modulação aplicada à navegação, denominada BOC (Binary Offset Carrier), alterando assim algumas características da estrutura de processamento de um receptor GNSS convencional. Esta nova técnica utiliza uma subportadora que divide o espectro em dois lóbulos principais com um nulo na freqüência de portadora permitindo a coexistência espectral com sinais GNSS que operem na mesma freqüência de portadora do sinal E1-B além de permitir o rastreamento do sinal em ambientes com baixa relação portadora-densidade de ruído (C/No) devido ao estreitamento da função de autocorrelação.