Neste trabalho, buscou-se compreender a morfologia e os componentes do sinal da deglutição. Na busca desse entendimento diversas técnicas foram empregadas. No intuito de fazer marcações fidedignas em trechos específicos do sinal, o qual foi analisado simultaneamente com a imagem da videofluoroscopia da deglutição, considerado o melhor método atual na avaliação da dinâmica da deglutição. Os parâmetros numéricos utilizados para análise também foram abrangentes e com base em técnicas atuais de processamento de sinais, como emprego de transformada Wavelet. Quanto à classificação dos sinais, foram utilizados classificadores modernos como floresta de caminhos ótimos, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais e classificador Bayesiano, dando maior ênfase ao primeiro, por possuir um custo computacional bem menor quando comparado aos outros 3, e consequentemente convergindo mais rapidamente ao resultado. Foram avaliados 84 sinais, divididos em 2 grupos separados pela consistência do bolo alimentar oferecido (líquido e pastoso). Na distinção e/ou caracterização desses tipos foi definido um subconjunto com 4 variáveis que proporcionou uma boa acurácia na separação das classes representantes de cada tipo de bolo alimentar. / This work proposes to understand the morphology and the components of the swallowing signal. In pursuit of this understanding, a variety of techniques were employed. In order to make reliable markings on specific portions of the signal, the signal was examined simultaneously with videofluoroscopic swallowing, which is considered the best method in the evaluation of swallowing dynamics. The parameters used for numerical analysis were based on current signal processing techniques, such as: Wavelet transform, Optimum path forest, Support vector machines, Artificial neural networks and Bayesian classifier, emphasizing the first technique, due to a much lower computational cost when compared to the previous, and, consequently, the results converged much faster. Eighty four signals, divided into 2 groups separated by the consistency of food bolus offered (liquid and thickened), were evaluated. For distinction and/or characterization of such types, a subset with 4 variables was defined, providing a good accuracy in the separation of these classes representing each type of consistency of the food bolus.

O presente trabalho apresenta uma comparação de duas técnicas para a análise tempo - frequência em análise de qualidade de energia elétrica para sinais de tensão que contenham distúrbios individuais ou simultâneos. Dessa forma, o objetivo, desta dissertação, é encontrar uma ferramenta que forneça as características e parâmetros para a localização, identificação e classificação de tais distúrbios. O estudo consiste na análise do desempenho da Transformada Wavelet Discreta e da Transformada-S, principalmente, quando os sinais são analisados na presença de múltiplos distúrbios. Ambas as transformadas fornecem informação importante nos domínios do tempo e da frequência. No entanto, essas ferramentas não tem sido amplamente exploradas para análise de múltiplos distúrbios. Neste contexto, ambas as transformadas são testadas para conhecer seus desempenhos e suas capacidades de identificação e localização de eventos de qualidade de energia elétrica. Para finalizar, é projetado um sistema classificador baseado em arvore de decisão capaz de reconhecer quinze tipos de distúrbios diferentes. / This work presents a comparison of two methods for time-frequency analysis applied in Power Quality signals containing single or multiple disturbances. In this way, the aim of this work is to apply tools that supply the parameters and characteristics to identify, locate and classify Power Quality disturbances. For that, the proposed method analyzes the performance of the Wavelet and S transforms, mainly when the signals are with more than one disturbance type. Both mathematical tools supply important information on the time and frequency domain. However, these tools have not been thoroughly used to analyze multiple events locate Power Quality events. In this contest, both transforms are tested in order to assess their performance to identify and locate electrical power quality events. According to a decision tree classifier, fifteen types of single and combined power disturbances are well recognized.

[pt] Essa dissertação apresenta um codificador de imagens para baixas taxas de bits utilizando a decomposição da imagem em 10 sub-bandas através da aplicação da transformada wavelet. Uma técnica de redução de irrelevância visual é usada para descartar blocos de coeficientes das sub-bandas de alta freqüência (2 a 10). Os blocos remanescentes são classificados em bordas e não bordas e codificados através da técnica ECTCVQ ( Entropy-Constrained Trellis Coded Vector Quantization). Já a primeira sub-banda é codificada através da técnica PTCQ( Predictive Trellis Coded Quantization) com preservação de bordas. Na alocação de bits entre as sub-bandas é utilizado o algoritmo de Wersterink et al. Os resultados obtidos mostram um desempenho muito superior ao padrão JPEG, e bons resultados quando comparados a técnica de codificação de imagens recentes. / [en] This dissertation presentes a low bit rate image coder using a 10 sub-band image decomposition base don the wavelet transform. Some blocks of coefficients of the high frequency sub-bands are discarded by a technique of irrelevancy reduction. The remaning blocks are classified into edges and non-edges, and coded by ECTCVQ (Entropy- constrained Trellis Vector Quantization). The fist sub- band is coded by an edge preserving PTCQ (Predictive Trellis Coded Quantization), also proposed in this work. The Westerink et al. algorithm is used to allocate the bits between the sub-bands. The results obtained show that the performance of the proposed coder is Significantly superior so the one obtained with the standard JPEG. Moreover, good results are achivied as compared to recently proposed techniques of images coding.

Orientador: Prof. Dr. Marcelo Zanchetta do Nascimento / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / Linfoma é um tipo de tumor que afeta o sistema linfático humano, em que se estima mais de 60 subtipos de canceres distintos, derivados de 2 grandes grupos: Hodgkins e os não Hodgkins (NHL). De difícil classificação e diagnóstico, para a maioria dos casos a biópsia é a única maneira de saber se um nódulo é realmente linfoma. Atualmente a maioria dos sistemas de classificação deste tipo de linfoma é baseada unicamente na avaliação de um especialista através do auxilio de microscópio. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método automático para classificar imagens histológicas dos três tipos de linfomas NHL mais recorrentes. Linfoma de celulas do manto (LCM), Linfoma Folicular (LF) e Leucemia Linfoide Cronica (LCM). O método baseia-se na transformada wavelet estacionária (TWE) como extrator de características, a técnica TWD como seletor de atributos e redução de dimensionalidade e a classificação através do classificador SVM com o kernel RBF. Foi utilizado, no trabalho, um banco de 30 lâminas histológicas de linfonodos, proveniente de estudos realizados por pesquisadores do Instituto Nacional do Câncer (National Cancer Institute) e Instituto Nacional do Envelhecimento (National Institute on Aging), nos Estados Unidos. Os experimentos foram realizados com 240 imagens, sendo 70 de cada classe, nos canais de cores do modelo RGB (do Inglês Red, Green and Blue) e níveis de cinza. Foi comparado o desempenho não só entre as subbandas geradas pelas transformada TWE e a transformada wevelet discreta (TWD), mas também entre os canais de cores e os grupos de imagens em classificação binária. Foram utilizadas as métricas de acurácia, sensibilidade e especificidade. Resultados relevantes foram obtidos, entre eles: Acurácia de 97,1%, Sensibilidade de 93% e Especificidade de 94%. / Lymphoma is a type of tumor that affects the human lymphatic system, which is estimated more than 60 different subtypes of cancers, derivatives of 2 large groups: Hodgkins and non-Hodgkins Lymphoma (NHL). Due to difficult classification and diagnosis, for most cases, the biopsy is the only way to tell if a lump is really lymphoma. Currently most of classifications methods for this type of lymphoma are based solely on the evaluation of an expert through the microscope help. This work aims to present an automatic method to classification of histological images of the three types of Lympoma NHL most recurrent Cell Lymphoma Mantle (LCM), Lymphoma Follicular (LF) and Chronic Lymphoid Leukemia (CLL). The method is based on the Transform Wavelet Stationary (TWE) as extracting features, the ANOVA technique as selector attributes and dimensionality reduction and classification by the classifier SVM with RBF kernel. The study used a bank of 30 histological slides of lymph nodes, from studies conducted by researchers from the National Cancer Institute and National Institute on Aging in the United States. The experiments were performed with 240 images (70 of each class), on the channels of the model color RGB and gray levels. Comparing the performance not only between the subbands generated by the SWT and Discrete Wavelet Transform (DWT) but also between the color channels and the classification of binary groups of images. The accuracy, sensitivity and specificity metrics were used. Relevant results as accuracy of 97%, 93% of Sensitivity and 94% of Specificity were obtained.

Orientador: Jozue Vieira Filho / Resumo: Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / Abstract: This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection. / Mestre

Submitted by PATRÍCIA GABRIEL VIEIRA null (vieiragpatricia@gmail.com) on 2017-01-23T20:36:55Z No. of bitstreams: 1 Patricia_G_Vieira_Dissertação_Final_2016.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-26T13:40:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vieira_pg_me_ilha.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vieira_pg_me_ilha.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection.

Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-11T20:06:39Z No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_TESE.pdf: 23526132 bytes, checksum: 52eacda3bf132cc7b21e6f712b970cc0 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-16T22:03:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_TESE.pdf: 23526132 bytes, checksum: 52eacda3bf132cc7b21e6f712b970cc0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-16T22:03:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_TESE.pdf: 23526132 bytes, checksum: 52eacda3bf132cc7b21e6f712b970cc0 (MD5) Previous issue date: 2017-12-21 / O Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A função diferencial é largamente utilizada na proteção de transformadores de potência, levando a uma discriminação confiável entre faltas internas e outros eventos associados à operação do transformador. No entanto, a função de proteção diferencial convencional baseada na estimação de fasores de corrente apresenta dificuldades na detecção de algumas faltas internas, tais como faltas espira-espira e espira-terra próximos ao neutro do transformador, e dependência das funções de bloqueio e de restrição por harmônicos na manutenção da segurança do esquema de proteção durante condições de inrush, sobreexcitação do transformador e faltas externas com saturação do transformador de corrente. Para melhorar o desempenho e a confiabilidade dos métodos tradicionais, um elemento de sequência negativa de alta sensibilidade tem sido utilizado em conjunto com as funções de bloqueio e restrição por harmônicos. Por outro lado, faltas internas e demais distúrbios associados à proteção de transformadores apresentam transitórios, os quais podem ser detectados de forma adequada pela transformada wavelet. Propõe-se neste trabalho recriar os tradicionais elementos diferenciais de corrente de fase e de sequência negativa por meio da utilização da transformada wavelet discreta redundante com efeitos de bordas das correntes que fluem nos enrolamentos secundários dos TCs ligados em conexão diferencial. O método proposto foi avaliado, quanto aos índices de desempenho de taxa de sucesso e tempo de operação, para simulações extensivas de faltas internas, faltas externas, saturações do TC, faltas simultâneas e energizações do transformador na ausência e na presença de falta, e o seu desempenho foi comparado com o de um esquema de proteção diferencial clássico. O método proposto foi bastante rápido, reduzindo o tempo de operação da proteção de alguns milissegundos para alguns microsegundos, confiável, seguro, simples (apenas duas funções diferenciais), imune ao ruído e apresentou um pequeno esforço computacional quando da sua implementação em um processador para aplicações em tempo real. Os resultados obtidos revelaram as vantagens da utilização da transformada wavelet na proteção diferencial em relação à proteção convencional, e critérios exigidos em sistemas de proteção, tais como confiabilidade, segurança e velocidade foram devidamente atendidos. / The differential function is widely used in power transformer protection, leading to a reliable discrimination between internal faults and other events associated with power transformer operation. However, the conventional differential protection function based on the estimation of current phasors presents difficulties in the detection of some internal faults, such as turn-to-turn faults and turn-to-earth faults close to the transformer neutral, and dependence on the harmonic restraint and harmonic blocking functions in maintaining protection scheme security during inrush conditions, overeexcitation, and external faults with current transformer saturation. In order to improve the performance of the traditional methods, a negative sequence differential element with high sensitivity has been used in association with the commom harmonic blocking and harmonic restraint functions. However, internal faults and other disturbances associated to the power transformer protection present transients, which can be properly detected by using the wavelet transform. This paper proposes recreate the traditional phase and negative sequence current differential elements by using the boundary discrete wavelet transform of the currents flowing through the secondary winding of the CTs connected in differential connection. The proposed method was evaluated for the success rate and operating time performance indices for extensive simulations of internal faults, external faults, CT saturations, crosscountry faults and transformer energizations in the absence and presence of fault, and its performance was compared to that of a classical differential protection scheme. The proposed method was very fast, reducing the protection operation time from a few milliseconds to some microseconds, reliable, safe, simple (only two differential functions), immune to noise and presented a low computational burden when implemented in a digital signal processor for real-time application purposes. The results obtained revealed the advantages of use of the wavelet transform in the differential protection in relation to conventional protection, and criteria required in protection systems, such as reliability, safety and speed, have been adequately met.

Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-05-02T22:45:42Z No. of bitstreams: 1 JessikaFonsecaFernandes_DISSERT.pdf: 1169604 bytes, checksum: 88c31a572a86241efaffed09af838ffb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-05-07T21:22:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 JessikaFonsecaFernandes_DISSERT.pdf: 1169604 bytes, checksum: 88c31a572a86241efaffed09af838ffb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T21:22:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JessikaFonsecaFernandes_DISSERT.pdf: 1169604 bytes, checksum: 88c31a572a86241efaffed09af838ffb (MD5) Previous issue date: 2017-12-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Transformador de potência é um dos principais ativos do sistema elétrico, o qual é responsável pela interligação de redes elétricas em diferentes níveis de tensão. A proteção desse ativo deve atuar de forma rápida e eficiente para casos de falta interna ao transformador, pois dependendo da severidade da falta pode levar à perda do ativo. A principal função de proteção utilizada em transformadores de potência é a proteção diferencial, por ser uma função rápida e seletiva. Entretanto, essa função de proteção pode atuar indevidamente em casos de energização de transformadores, assim como diante de faltas externas na presença de distorções na forma de onda da corrente devido à saturação dos transformadores de corrente. Outro problema, é a não atuação da proteção diferencial para casos de falta interna nos enrolamentos do transformador envolvendo poucas espiras. Portanto, neste trabalho propõe-se uma alternativa para melhorar a proteção diferencial de transformadores usando a combinação de algoritmos de aprendizado de máquina e a transformada wavelet. O método proposto recria a função diferencial usando um detector de distúrbios, por meio das energias dos coeficientes wavelet, o qual habilita as funções diferenciais neuro-wavelet de fase e sequência negativa, que são baseadas em máquinas de vetor de suporte. O método proposto conta ainda com um classificador de falta interna, também baseado em máquinas de vetor de suporte, para realizar a classificação do tipo de falta e auxiliar na lógica de trip do relé. O método proposto atuou em 100% dos casos de falta interna, não atuou para energização de transformadores e faltas externas nos casos avaliados. Quando comparado com o método convencional, obteve um tempo médio de operação superior. Além disso, o esquema de proteção diferencial proposto pode funcionar em conjunto com as demais proteções do sistema enviando sinais de alerta, como por exemplo, para condições de falta externa ao transformador, tornando, assim a proteção mais confiável e inteligente. / Power transformer is one of the main equipment of the electrical system which is responsible for the interconnection of electrical networks at different voltage levels. The protection of this equipment must work quickly and efficiently in cases of internal fault in the transformer, because depending on the severity of the fault can lead to the loss of the transformer. The differential function has been widely used in protection for power transformer, because it is a quick and selective function. However, this protection functionmay work unduly in cases of transformers energizing, as well as external faults with distortions in the current waveform due the saturation of the current transformers. Another problem it is no sensitivity for cases of internal fault in the transformer windings involving few turns. Therefore, this work proposes an alternative to improve the differential protection of transformers using the combination of Machine Learning Algorithms and the wavelet transform. The proposed method recreates the differential function using a disturbance detector, by means of the energies of the wavelet coefficients, which enables the phase and negative sequence neuro-wavelet differential functions, which are based on support vector machines. The proposed method also has an internal fault classifier, also based on support vector machines, to perform fault type classification and assist in the relay trip logic. The proposed method send trip signal in 100% of the evaluated internal fault cases, providing no trip to energization of transformers and external faults. The proposed differential protection scheme can work in conjunction with other system protections by sending warning signals, for example in external fault conditions of the transformer, so it is doing the protection more reliable and intelligent.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2015-10-01T13:21:43Z No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_DISSERT.pdf: 23036779 bytes, checksum: a7e3d6bc86f0611a2e27faca2dc99a1e (MD5) / Approved for entry into archive by Elisangela Moura (lilaalves@gmail.com) on 2015-10-01T13:35:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_DISSERT.pdf: 23036779 bytes, checksum: a7e3d6bc86f0611a2e27faca2dc99a1e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-01T13:35:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodrigoPradoDeMedeiros_DISSERT.pdf: 23036779 bytes, checksum: a7e3d6bc86f0611a2e27faca2dc99a1e (MD5) Previous issue date: 2014-05-26 / Cerca de 10% das faltas envolvendo o sistema el?trico ocorrem em transformadores de pot?ncia. Portanto, a prote??o aplicada aos transformadores de pot?ncia ? essencial para garantir o funcionamento cont?nuo desse dispositivo e a efici?ncia do sistema el?trico. Dentre as fun??es de prote??o aplicadas em transformadores, a prote??o diferencial aparece como um dos principais esquemas, apresentando confi?vel discrimina??o entre faltas internas e faltas externas ou condi??es de carregamento nominal do sistema. Por?m, a principal dificuldade dos m?todos de prote??o convencional consiste na demora para detec??o dos eventos. Contudo, faltas internas, faltas externas e os demais eventos apresentam transit?rios, podendo ser apropriadamente analisados pela transformada wavelet. Neste trabalho ? proposto o desenvolvimento de um esquema de prote??o diferencial de transformadores baseado na transformada wavelet para detec??o e identifica??o de faltas externas, faltas internas e energiza??o do transformador usando a energia dos coeficientes wavelets das correntes diferenciais. Os resultados revelam as vantagens da utiliza??o da transformada wavelet na prote??o diferencial em rela??o ? prote??o convencional, uma vez que ela prov? confiabilidade e rapidez na detec??o desses eventos. / About 10% of faults involving the electrical system occurs in power transformers. Therefore, the protection applied to the power transformers is essential to ensure the continuous operation of this device and the efficiency of the electrical system. Among the protection functions applied to power transformers, the differential protection appears as one of the main schemes, presenting reliable discrimination between internal faults and external faults or inrush currents. However, when using the low frequency components of the differential currents flowing through the transformer, the main difficulty of the conventional methods of differential protection is the delay for detection of the events. However, internal faults, external faults and other disturbances related to the transformer operation present transient and can be appropriately detected by the wavelet transform. In this paper is proposed the development of a wavelet-based differential protection for detection and identification of external faults to the transformer, internal faults, and transformer energizing by using the wavelet coefficient energy of the differential currents. The obtained results reveal the advantages of using of the wavelet transform in the differential protection compared to conventional protection, since it provides reliability and speed in detection of these events.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-04-15T20:05:31Z No. of bitstreams: 1 DenisKeutonAlves_DISSERT.pdf: 1354473 bytes, checksum: 0f20fcd2caa18ee04e30be7d88ad506e (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-19T22:47:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DenisKeutonAlves_DISSERT.pdf: 1354473 bytes, checksum: 0f20fcd2caa18ee04e30be7d88ad506e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-19T22:47:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DenisKeutonAlves_DISSERT.pdf: 1354473 bytes, checksum: 0f20fcd2caa18ee04e30be7d88ad506e (MD5) Previous issue date: 2015-06-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / A monitora??o das grandezas el?tricas em sistemas el?tricos de pot?ncia tem como objetivo promover a confiabilidade, bem como a qualidade da energia el?trica distribu?da. Diante disso, prop?e-se nessa disserta??o um estudo sobre uma nova teoria de pot?ncia baseada na transformada wavelet para estima??o em tempo real dos valores RMS da tens?o e corrente e alguns valores de pot?ncias, tais como: pot?ncia ativa, pot?ncia reativa, pot?ncia aparente e fator de pot?ncia. A estima??o adequada dos valores RMS e das pot?ncias s?o importante para diversas aplica??es, como por exemplo: projetos e an?lise de sistemas de energia, dispositivos de compensa??o para melhorar a qualidade da energia el?trica e instrumentos de medi??o de energia. Os resultados de simula??o e experimentais obtidos pelo m?todo proposto baseado na transformada wavelet discreta redundanteforam comparados por meio do padr?o IEEE 1459-2010 e por um oscilosc?pio comercial, respectivamente, apresentando resultados equivalentes. O m?todo proposto apresentou bom desempenho para wavelets m?es curtas, o que torna vi?vel para aplica??es em tempo real. / The goal of the power monitoring in electrical power systems is to promote the reliablility as well as the quality of electrical power.Therefore, this dissertation proposes a new theory of power based on wavelet transform for real-time estimation of RMS voltages and currents, and some power amounts, such as active power, reactive power, apparent power, and power factor. The appropriate estimation the of RMS and power values is important for many applications, such as: design and analysis of power systems, compensation devices for improving power quality, and instruments for energy measuring. Simulation and experimental results obtained through the proposed MaximalOverlap Discrete Wavelet Transform-based method were compared with the IEEE Standard 1459-2010 and the commercial oscilloscope, respectively, presenting equivalent results. The proposed method presented good performance for compact mother wavelet, which is in accordance with real-time applications.