Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6994_1.pdf: 1435653 bytes, checksum: 4e1bdb7a745c9aaae76de273132b51f9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Neste trabalho, são desenvolvidos novos tipos de Wavelets para análise de sinais, um Algoritmo de Compactação e um Sistema de Classificação de sinais de tensões com distúrbio. A compactação do sinal é realizada eliminando-se os coeficientes wavelets cujos módulos estão abaixo de um determinado limiar de corte. Os resultados para sinais reais obtidos em registradores digitais forneceram altas taxas de compactação, tipicamente em torno de 82%, demonstrando a potencialidade deste método. Na classificação, o sinal de tensão é pré-processado via Wavelets e em seguida submetido a uma redução dimensional por meio da ferramenta estatística, Análises de Componentes Principais, e finalmente é submetido à Rede Neural tipo Multilayer Perceptrons - MLP, que indicará o tipo de distúrbio presente no sinal. Cada rede implementada foi treinada com uma base de conhecimento, cujos atributos foram constituídos dos coeficientes wavelets de aproximação, ou de detalhes, ou de ambos. Na combinação das Redes Neurais, em cada um dos seis nós de saída, aplicou-se a média entre as três saídas das redes individuais. A decisão final do classificador corresponde à saída combinada de maior valor. A técnica de combinação de modelos diferentes na classificação mostra excelentes resultados ao corrigir os casos mal classificados pelas redes individuais. O percentual de acerto da combinação da rede treinada com os coeficientes de detalhes com a aquela treinada com os coeficientes de aproximação para um conjunto de teste formado por 306 padrões foi de 99,3%, enquanto que na rede individual treinada com ambos coeficientes, esse índice foi de 96,4%. Estes resultados demonstram a superioridade do Sistema de Classificação baseado na combinação de redes com arquiteturas diferentes