Apresentamos a transformada wavelet discreta incompleta, e a aplicamos no precondicionamento de sistemas de equações lineares, originados na discretização de problemas de contorno de Poisson. Esses sistemas podem ser resolvidos por algum método iterativo, mas a velocidade de convergência piora rapidamente com o aumento do número de nados da malha de discretização. O precondicionamento mediante wavelets tem a propriedade de que, mediante uma mudança de escala pelo método da diagonal limita a variação do número de condição, vantagem aproveitada por G. Beylkin [03, 04, 05) na solução matricial do sistema linear. O método de Beylkin, no entanto, tem diversos problemas práticos e é computacionalmente dificil. A transformada wavelet discreta incompleta, que modifica o método de Berylkin, aproximando a transformada wavelet discreta (completa), resolve as dificuldades e é de fácil implementação computacional. Especificamente, mostraremos mediante estudos experimentais, que, com o precondicionamento decorrente da transformada wavelet discreta incompleta, aplicado ao método do gradiente conjugado, os resultados numéricos confirmam os efeitos e vantagens do método proposto. / We present the incomplete discrete wavelet transform and we apply it for preconditioning a system of linear equations, originated in the discretization of Poisson boundary problems. Such systems can be solved by some iterative method, but the convergence speed worsens quickly with the increase of the condition number of the coefficients matrix, and that number increases exponentially with the number of discretization mesh nodes. The wavelets preconditioning has the property that a diagonal rescaling bounds the condition number, and G. Beylkin [03, 04, 05] took advantage ofthat in a rnatrix solver. The Beylkin's method, however, has several practical problems and is computationally difficult. The incomplete discrete wavelet transform, that modifies Beylkin's method approximating the (complete) discrete wavelet transform, solves the difficulties, and is of easy computational implementation. Specifically, we \:vill show by experimental studies that the incomplete discrete wavelet transform preconditioning, applied to the method of conjugated gradient, produces numeric results that confirm the effects and advantages.

Apresentamos a transformada wavelet discreta incompleta, e a aplicamos no precondicionamento de sistemas de equações lineares, originados na discretização de problemas de contorno de Poisson. Esses sistemas podem ser resolvidos por algum método iterativo, mas a velocidade de convergência piora rapidamente com o aumento do número de nados da malha de discretização. O precondicionamento mediante wavelets tem a propriedade de que, mediante uma mudança de escala pelo método da diagonal limita a variação do número de condição, vantagem aproveitada por G. Beylkin [03, 04, 05) na solução matricial do sistema linear. O método de Beylkin, no entanto, tem diversos problemas práticos e é computacionalmente dificil. A transformada wavelet discreta incompleta, que modifica o método de Berylkin, aproximando a transformada wavelet discreta (completa), resolve as dificuldades e é de fácil implementação computacional. Especificamente, mostraremos mediante estudos experimentais, que, com o precondicionamento decorrente da transformada wavelet discreta incompleta, aplicado ao método do gradiente conjugado, os resultados numéricos confirmam os efeitos e vantagens do método proposto. / We present the incomplete discrete wavelet transform and we apply it for preconditioning a system of linear equations, originated in the discretization of Poisson boundary problems. Such systems can be solved by some iterative method, but the convergence speed worsens quickly with the increase of the condition number of the coefficients matrix, and that number increases exponentially with the number of discretization mesh nodes. The wavelets preconditioning has the property that a diagonal rescaling bounds the condition number, and G. Beylkin [03, 04, 05] took advantage ofthat in a rnatrix solver. The Beylkin's method, however, has several practical problems and is computationally difficult. The incomplete discrete wavelet transform, that modifies Beylkin's method approximating the (complete) discrete wavelet transform, solves the difficulties, and is of easy computational implementation. Specifically, we \:vill show by experimental studies that the incomplete discrete wavelet transform preconditioning, applied to the method of conjugated gradient, produces numeric results that confirm the effects and advantages.

Este trabalho apresenta um estudo sobre a utilização da Transformada de Wavelet para o realce de contraste de estruturas de interesse mamográfico (nódulos e microcalcificações), visando o desenvolvimento de um sistema computacional para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama. Este sistema compõe-se basicamente de 3 etapas: pré-processamento, detecção e classificação, sendo que este trabalho insere-se na etapa de pré-processamento. Nessa etapa as estruturas de interesse foram realçadas de forma a propiciar um melhor desempenho nas etapas seguintes. No trabalho aqui descrito as estruturas de interesse contidas em mamogramas digitalizados foram realçadas pela Transformada de Wavelet através de dois métodos distintos: Ganho Adaptativo Multiescala e Reconstrução Parcial. Na técnica Ganho Adaptativo Multiescala a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. As sub-imagens decompostas são realçadas por uma função não linear e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet. Na técnica Reconstrução Parcial, a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. São selecionadas as sub-imagens onde as estruturas de interesse são mais representativas e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet à estas sub-imagens. A avaliação dos resultados é feita por um quantificador da melhoria de contraste das imagens e pela análise do histograma. / In the present work, we presents a study about using of Wavelet Transform in contrast enhancement of mammographic features(mass and microcalcifications), as part of developing a Computerized System proposed to aid in diagnosis of breast cancer. This system is composed of 3 main stages: early processing, detection and classification, and this work is into the early processing stage. In this stage structures of interest have been enhanced to improve performance at following stages. In this work, mammographic features have been enhanced by application of 2 distinct methods using Wavelet Transform: Multiscale Adaptive Gain and Partial Reconstruction. Multiscale Adaptive Gain decomposes the original image in subimages by application of Wavelet Transform. These subimages are enhanced throw the application of a non linear function and the enhanced image is obtained by application of Inverse Wavelet Transform. Partial Reconstruction decomposes the original image in subimages by application of Wavelet Transform. The subimages more representative for mammographic features are selected and the enhanced image is obtained by application of lnverse Wavelet Transform in these subimages. The final results obtained are evaluated by a Contrast Improvement Quantifier and histogram analysis.

Apresentamos a transformada wavelet discreta incompleta, e a aplicamos no precondicionamento de sistemas de equações lineares, originados na discretização de problemas de contorno de Poisson. Esses sistemas podem ser resolvidos por algum método iterativo, mas a velocidade de convergência piora rapidamente com o aumento do número de nados da malha de discretização. O precondicionamento mediante wavelets tem a propriedade de que, mediante uma mudança de escala pelo método da diagonal limita a variação do número de condição, vantagem aproveitada por G. Beylkin [03, 04, 05) na solução matricial do sistema linear. O método de Beylkin, no entanto, tem diversos problemas práticos e é computacionalmente dificil. A transformada wavelet discreta incompleta, que modifica o método de Berylkin, aproximando a transformada wavelet discreta (completa), resolve as dificuldades e é de fácil implementação computacional. Especificamente, mostraremos mediante estudos experimentais, que, com o precondicionamento decorrente da transformada wavelet discreta incompleta, aplicado ao método do gradiente conjugado, os resultados numéricos confirmam os efeitos e vantagens do método proposto. / We present the incomplete discrete wavelet transform and we apply it for preconditioning a system of linear equations, originated in the discretization of Poisson boundary problems. Such systems can be solved by some iterative method, but the convergence speed worsens quickly with the increase of the condition number of the coefficients matrix, and that number increases exponentially with the number of discretization mesh nodes. The wavelets preconditioning has the property that a diagonal rescaling bounds the condition number, and G. Beylkin [03, 04, 05] took advantage ofthat in a rnatrix solver. The Beylkin's method, however, has several practical problems and is computationally difficult. The incomplete discrete wavelet transform, that modifies Beylkin's method approximating the (complete) discrete wavelet transform, solves the difficulties, and is of easy computational implementation. Specifically, we \:vill show by experimental studies that the incomplete discrete wavelet transform preconditioning, applied to the method of conjugated gradient, produces numeric results that confirm the effects and advantages.

Submitted by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2016-11-24T19:13:07Z No. of bitstreams: 1 Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet.pdf: 675138 bytes, checksum: e0ca5f454819efa373454dd7dc2bc511 (MD5) / Approved for entry into archive by Thiago Oliveira (thiago.oliveira@ifpb.edu.br) on 2016-11-24T19:15:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet.pdf: 675138 bytes, checksum: e0ca5f454819efa373454dd7dc2bc511 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-24T19:15:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet.pdf: 675138 bytes, checksum: e0ca5f454819efa373454dd7dc2bc511 (MD5) Previous issue date: 2016-11-24 / Dist?rbios da voz podem atingir diferentes faixas et?rias, afetando a qualidade vocal,prejudicando a comunica??o por meio da voz. T?cnicas de processamento digital de sinais de vozpodem ser empregadas para auxiliar outros m?todos de avalia??o de dist?rbios da voz, tais como an?liseotorrinolaringol?gica e an?lise perceptivo-auditiva. Crian?as com dist?rbios de voz podem apresentarefeitos negativos no seu desenvolvimento social, educacional e f?sico. A investiga??o e o diagn?sticoprecoce do desvio vocal infantil permite maior efic?cia no tratamento. Entretanto, a avalia??o de desordensvocais em crian?as apresenta alguns desafios relacionados ?s dificuldades de coopera??o das mesmasdurante os exames tradicionais. Nesta pesquisa, as medidas de energia e entropia dos coeficientes dedetalhe da transformada wavelet s?o empregadas na avalia??o da qualidade vocal em crian?as. Doisestudos de caso s?o abordados nesta pesquisa: 1) An?lise ac?stica do grau da intensidade do desviovocal; e 2) An?lise ac?stica da qualidade vocal predominante (rugosidade e soprosidade). As medidas deenergia e entropia dos coeficientes de detalhe da transformada wavelet s?o utilizadas de maneira individuale combinada a fim de se obter uma maior efic?cia na classifica??o dos sinais. Para o primeiro estudode caso, utilizando-se de um vetor h?brido de medidas combinadas, foram obtidas acur?cias acima de95% e, para o segundo, utilizando-se tamb?m do vetor de medidas combinadas, as medidas de acur?ciaforam superiores a 90%. Os sinais das vozes desviadas apresentaram eleva??o em suas frequ?ncias dosformantes, comparados ?s vozes sem desvio. Os resultados obtidos nesta pesquisa indicam que o usodas medidas de energia e entropia dos coeficientes de detalhe da transformada wavelet mostra-se comouma t?cnica promissora, que pode ser considerada para ser empregada como uma ferramenta para an?liseac?stica da qualidade vocal em crian?as.

Submitted by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-12-06T12:22:35Z No. of bitstreams: 1 10- Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet_f.pdf: 2034795 bytes, checksum: 8f9412d47b44fb50df0277e9049e8a5e (MD5) / Approved for entry into archive by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-12-06T12:23:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 10- Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet_f.pdf: 2034795 bytes, checksum: 8f9412d47b44fb50df0277e9049e8a5e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-06T12:23:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 10- Mikaelle Oliveira Santos - An?lise Ac?stica de Desvios Vocais Infantis utilizando a Transformada Wavelet_f.pdf: 2034795 bytes, checksum: 8f9412d47b44fb50df0277e9049e8a5e (MD5) Previous issue date: 2016-12-06 / Dist?rbios da voz podem atingir diferentes faixas et?rias, afetando a qualidade vocal, prejudicando a comunica??o por meio da voz. T?cnicas de processamento digital de sinais de voz podem ser empregadas para auxiliar outros m?todos de avalia??o de dist?rbios da voz, tais como an?lise otorrinolaringol?gica e an?lise perceptivo-auditiva. Crian?as com dist?rbios de voz podem apresentar efeitos negativos no seu desenvolvimento social, educacional e f?sico. A investiga??o e o diagn?stico precoce do desvio vocal infantil permite maior efic?cia no tratamento. Entretanto, a avalia??o de desordens vocais em crian?as apresenta alguns desafios relacionados ?s dificuldades de coopera??o das mesmas durante os exames tradicionais. Nesta pesquisa, as medidas de energia e entropia dos coeficientes de detalhe da transformada wavelet s?o empregadas na avalia??o da qualidade vocal em crian?as. Dois estudos de caso s?o abordados nesta pesquisa: 1) An?lise ac?stica do grau da intensidade do desvio vocal; e 2) An?lise ac?stica da qualidade vocal predominante (rugosidade e soprosidade). As medidas de energia e entropia dos coeficientes de detalhe da transformada wavelet s?o utilizadas de maneira individual e combinada a fim de se obter uma maior efic?cia na classifica??o dos sinais. Para o primeiro estudo de caso, utilizando-se de um vetor h?brido de medidas combinadas, foram obtidas acur?cias acima de 95% e, para o segundo, utilizando-se tamb?m do vetor de medidas combinadas, as medidas de acur?cia foram superiores a 90%. Os sinais das vozes desviadas apresentaram eleva??o em suas frequ?ncias dos formantes, comparados ?s vozes sem desvio. Os resultados obtidos nesta pesquisa indicam que o uso das medidas de energia e entropia dos coeficientes de detalhe da transformada wavelet mostra-se como uma t?cnica promissora, que pode ser considerada para ser empregada como uma ferramenta para an?lise ac?stica da qualidade vocal em crian?as.

La visión involucra diferentes mecanismos fisiológicos y cerebrales. Abarca el sistema oculomotor, que se encarga de mover los ojos para situarlos sobre lo que se quiere observar, las células fotorreceptoras que convierten los estímulos lumínicos en señales eléctricas, y el lóbulo occipital encargado de interpretar dichas señales y formar la imagen en el cerebro. Demanda, además, que entren en juego funciones cognitivas del cerebro como la memoria semántica, la memoria a largo plazo y la memoria de trabajo. La lectura es una actividad cotidiana en la que resultan más evidentes y fáciles de manipular estos procesos. Por lo tanto, entender cómo leemos permite comprender, en parte, cómo funcionan estas áreas, y una manera de lograr dicha comprensión es mediante el análisis de la información provista por los movimientos oculares durante la lectura. Una técnica no invasiva para detectar dicho movimientos para su análisis posterior es la utilización del eye-tracker. Tanto en la observación libre como durante la lectura, los ojos realizan fijaciones y sacadas entre las fijaciones, y durante éstas se producen pequeños movimientos balísticos llamados microsacádicos. En diferentes trabajos se muestra que estos movimientos están asociados a procesos cognitivos y a la tarea de mantener la imagen en la retina, aunque no hay un criterio unificado sobre cómo detectarlos. Por otro lado, el envejecimiento suele traer consigo un deterioro del tejido cerebral, en ocasiones normal y en otras patológico, que repercute principalmente en las áreas cerebrales asociadas a la memoria y a diferentes procesos cognitivos. En esta tesis analizamos los movimientos microsacádicos presentes en las fijaciones registradas con un eye-tracker durante lecturas realizadas por grupos de adultos jóvenes, de adultos mayores sanos y de adultos mayores con deterioro cognitivo incipiente. Presentamos un método diferente de detección de los movimientos microsacádicos, combinando la Transformada Wavelet Continua que explota su naturaleza balística, junto con la localización de outliers en el espacio de velocidades. Una vez extraídos los movimientos microsacádicos mostramos, utilizando Modelos Lineales Mixtos, de qué manera estos movimientos se ven afectados por diferentes estímulos para cada uno de los grupos de sujetos. Los estímulos considerados son los tipos de oraciones y la predictibilidad, frecuencia y largo de las palabras. También examinamos la función que cumplen los microsacádicos durante la lectura mediante el análisis de la orientación que éstos presentan en los distintos tipos de fijaciones. Para ello, clasificamos previamente las fijaciones sobre la lectura, y realizamos histogramas angulares para los distintos tipos de fijaciones y para cada uno de los diferentes grupos de sujetos. / Vision involves different physiological and cerebral mechanisms. It involves the ocu- lomotor system, which is responsible for moving the eyes to place them on what the observer wants to observe, the photoreceptor cells that convert light stimuli into electrical signals, and the occipital lobe responsible for interpreting these signals and forming the image in the brain. It also requires the cognitive functions of the brain such as semantic memory, long-term memory and working memory to come into play. Reading is a daily activity in which these processes are most evident and easier to manipulate. Therefore, understanding how we read, partially allows us to understand how these areas works, and one way to achieve this understanding is by analyzing the information provided by eye movements during reading. A non-invasive technique to detect such movements for later analysis is the use of the eye-tracker. Both in free observation and during reading, the eyes perform fixations and saccades between the fixations and, during these ones, occur small ballistic movements called microsaccadic movements. Different works show that these movements are associated with cognitive processes and with the task of maintaining the image on the retina, although there is no unified criterion on how to detect them. On the other hand, aging usually brings with it a deterioration of brain tissue, someti- mes normal and sometimes pathological, which mainly affects the brain areas associated with memory and different cognitive processes. In this thesis we analyze the microsaccadic movements present in the fixations recorded with an eye-tracker during reading, performed by groups of young adults, healthy older adults and elder adults with early cognitive impairment. We present a different method for detecting microsaccadic movements, combining the Continuous Wavelet Transform that exploits their ballistic nature, together with the localization of outliers in velocity space. Once the microsaccadic movements are extracted we show, using Linear Mixed Models, how they are affected by different stimuli for each one of the groups of subjects. The considered stimuli are the types of sentences and the predictability, frequency and length of words. We also examined the role of microsaccades during reading by analyzing their orientation during different types of fixations. For this purpose, we previously classified the fixations during reading, and we made angular histograms for the different kind of fixations and for each one of the different groups of subjects

Este trabalho apresenta o estudo e o desenvolvimento de um algoritmo híbrido para detecção, classificação e localização de faltas em sistemas com três terminais utilizando como principal ferramenta a transformada wavelet (TW) em suas versões discreta (TWD) e estacionária (TWE). O algoritmo é dito híbrido, pois alia duas metodologias para localizar a falta. A primeira baseada na análise de componentes de alta freqüência (ondas viajantes) e a segunda, baseada na extração dos componentes fundamentais para o cálculo da impedância aparente. A metodologia proposta foi concebida de maneira a trabalhar com dados sincronizados dos três terminais ou apenas dados locais para estimar a localização da falta. O localizador híbrido escolhe automaticamente qual a melhor técnica de localização ser utilizada para alcançar uma localização confiável e precisa. Deste modo, um método pode suprir as dificuldades do outro, ou, no mínimo, fornecer mais informações para que, junto ao conhecimento do operador, uma localização próxima da ótima possa ser alcançada. Com o objetivo de testar e validar a aplicabilidade do algoritmo de localização de faltas híbrido para linhas com três terminais, utilizou-se de dados de sinais faltosos obtidos através de simulações do software ATP (Altenative Transients Program), levando-se em conta a variação de diversos parâmetros que poderiam influenciar o desempenho do algoritmo proposto. Os resultados alcançados pelo algoritmo frente às situações avaliadas são bastante animadores, apontando a uma promissora aplicabilidade do mesmo. / This work presents a study and development of a hybrid algorithm for fault detection, classification and location in tree terminal lines based on wavelet transform (WT). It will be presented in two versions: discrete wavelet transform (DWT) and stationary wavelet transform (SWT). The algorithm is called hybrid because it uses two fault location methodologies: one based on fundamental components and other based on traveling waves. The proposed methodology works either with synchronized tree terminal data or only local data. The hybrid fault locator chooses automatically which location technique to be used in order to reach a reliable and accurate fault location. In this manner, this technique can avoid some difficulties present in other techniques, aiming to reach an optimized fault location. The proposed hybrid fault location was evaluated by simulated fault signals obtained by alternative transient program (ATP). In the tests, several parameters, which would influence the performance of the hybrid algorithm, were varied, such as: fault inception angle, fault resistance, fault type, etc. The results obtained by the proposed methodology are very encouraging and it points out to a very promising application.

Este trabalho apresenta o estudo e o desenvolvimento de um algoritmo híbrido para detecção, classificação e localização de faltas em sistemas com três terminais utilizando como principal ferramenta a transformada wavelet (TW) em suas versões discreta (TWD) e estacionária (TWE). O algoritmo é dito híbrido, pois alia duas metodologias para localizar a falta. A primeira baseada na análise de componentes de alta freqüência (ondas viajantes) e a segunda, baseada na extração dos componentes fundamentais para o cálculo da impedância aparente. A metodologia proposta foi concebida de maneira a trabalhar com dados sincronizados dos três terminais ou apenas dados locais para estimar a localização da falta. O localizador híbrido escolhe automaticamente qual a melhor técnica de localização ser utilizada para alcançar uma localização confiável e precisa. Deste modo, um método pode suprir as dificuldades do outro, ou, no mínimo, fornecer mais informações para que, junto ao conhecimento do operador, uma localização próxima da ótima possa ser alcançada. Com o objetivo de testar e validar a aplicabilidade do algoritmo de localização de faltas híbrido para linhas com três terminais, utilizou-se de dados de sinais faltosos obtidos através de simulações do software ATP (Altenative Transients Program), levando-se em conta a variação de diversos parâmetros que poderiam influenciar o desempenho do algoritmo proposto. Os resultados alcançados pelo algoritmo frente às situações avaliadas são bastante animadores, apontando a uma promissora aplicabilidade do mesmo. / This work presents a study and development of a hybrid algorithm for fault detection, classification and location in tree terminal lines based on wavelet transform (WT). It will be presented in two versions: discrete wavelet transform (DWT) and stationary wavelet transform (SWT). The algorithm is called hybrid because it uses two fault location methodologies: one based on fundamental components and other based on traveling waves. The proposed methodology works either with synchronized tree terminal data or only local data. The hybrid fault locator chooses automatically which location technique to be used in order to reach a reliable and accurate fault location. In this manner, this technique can avoid some difficulties present in other techniques, aiming to reach an optimized fault location. The proposed hybrid fault location was evaluated by simulated fault signals obtained by alternative transient program (ATP). In the tests, several parameters, which would influence the performance of the hybrid algorithm, were varied, such as: fault inception angle, fault resistance, fault type, etc. The results obtained by the proposed methodology are very encouraging and it points out to a very promising application.

Dynamic Time Warping (DTW) é uma técnica do tipo pattern matching para reconhecimento de padrões de voz, sendo baseada no alinhamento temporal de um sinal com os diversos modelos de referência. Uma desvantagem da DTW é o seu alto custo computacional. Este trabalho apresenta uma versão da DTW que, utilizando a Transformada Wavelet Discreta (DWT), reduz a sua complexidade. O desempenho obtido com a proposta foi muito promissor, ganhando em termos de velocidade de reconhecimento e recursos de memória consumidos, enquanto a precisão da DTW não é afetada. Os testes foram realizados com alguns fonemas extraídos da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC) / Dynamic TimeWarping (DTW) is a pattern matching technique for speech recognition, that is based on a temporal alignment of the input signal with the template models. One drawback of this technique is its high computational cost. This work presents a modified version of the DTW, based on the DiscreteWavelet Transform (DWT), that reduces the complexity of the original algorithm. The performance obtained with the proposed algorithm is very promising, improving the recognition in terms of time and memory allocation, while the precision is not affected. Tests were performed with speech data collected from TIMIT corpus provided by Linguistic Data Consortium (LDC).