Pun Chi Man. / "July 2002." / Thesis (Ph.D.)--Chinese University of Hong Kong, 2002. / Includes bibliographical references (p. 119-127). / Electronic reproduction. Hong Kong : Chinese University of Hong Kong, [2012] System requirements: Adobe Acrobat Reader. Available via World Wide Web. / Electronic reproduction. Ann Arbor, MI : ProQuest Information and Learning Company, [200-] System requirements: Adobe Acrobat Reader. Available via World Wide Web. / Mode of access: World Wide Web. / Abstracts in English and Chinese.

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Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5329_1.pdf: 5018376 bytes, checksum: 34f62583cadcdf315aec5c36cd236a0c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Banco de filtros e wavelets são ferramentas da Engenharia, definidas sobre o corpo dos complexos, com diversas aplicações. Esta dissertação introduz a teoria de banco de filtros e wavelets, definidas sobre corpos finitos, em estruturas cíclicas e não cíclicas. O problema de se definir banco de filtros de dois canais e decomposição em wavelets para corpos de característica dois foi resolvido, propiciando uma nova condição de reconstrução perfeita para esse tipo de estrutura. São apresentadas e sugeridas aplicações nas áreas de segurança de dados, códigos corretores de erros, multiplexação e espalhamento espectral para essas novas ferramentas

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:37:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5358_1.pdf: 2371419 bytes, checksum: 9e35f2575d714f7e248df41f035db1da (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Vários estudos já comprovaram que o potencial eólico brasileiro, principalmente no nordeste, onde os ventos têm uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco, pode contribuir significativamente para o suprimento de energia elétrica. O aproveitamento deste potencial eólico aumentaria a capacidade de geração e a diversificação da matriz energética nacional e, consequentemente, diminuiria os riscos de desabastecimento de energia elétrica. Entretanto, o uso das forças dos ventos para produção de energia produz alguns inconvenientes, tais como, a incertezas na geração e a dificuldade no planejamento e operação do sistema elétrico. Portanto, é imprescindível à aplicação de ferramentas ou técnicas capazes de predizer a energia a ser fornecida por estas fontes. No Brasil, os investimentos em fontes alternativas iniciaram-se de forma tímida e tardia, inclusive em geração eólica. Do ponto de vista de modelos de previsões de ventos e geração eólica, isto não é diferente. Sendo assim, este trabalho propõe e desenvolve vários modelos de previsões a partir de técnicas de Redes Neurais Artificiais; Análise de Multiresolução de sinais usando Transformada Wavelet; e Modelos Estatísticos. Os modelos aqui propostos foram ajustados para realizar previsões com horizontes variáveis de até vinte e quatro horas. Estes serviram para uma análise comparativa através dos resultados encontrados durante os testes dos mesmos, que ajudou a identificar as vantagens e desvantagens de cada técnica. Além disto, estes poderão ser implementados e desenvolvidos para operação, mitigando alguns dos inconvenientes da geração eólica de energia

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:05Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5616_1.pdf: 1821861 bytes, checksum: db782c77f5cdfb78835512d49e7f6892 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Com a sociedade globalizada e a evolução da informática, o conceito de horário comercial não é mais simples. Transações bancárias, negociações na bolsa de valores e compras pelo computador ocorrem em qualquer horário e as empresas precisam garantir a disponibilidade de seus serviços sempre. Para garantir o fornecimento ininterrupto de energia para estes sistemas de informações são utilizados grupos motorgerador (GMG) e uninterruptible power supply (UPS). Quando há dificuldade de acoplamento entre os dois equipamentos, na prática, os projetistas superdimensionam o GMG em relação ao UPS sem embasamento teórico para esta ação. Este estudo propõe apresentar a correlação entre os dados de placa desses equipamentos e o distúrbio de tensão entre eles para proporcionar uma maior segurança no dimensionamento de sistemas com UPS e GMG. A metodologia desse estudo propõe o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA s) para descrever esta correlação e transformada wavelet para destacar os distúrbios medidos e auxiliar na convergência da RNA em seu treinamento. Os resultados obtidos com as redes desenvolvidas neste trabalho sugerem que o menor distúrbio no sinal, obtido devido ao acoplamento de UPS e GMG, ocorrerá se as potências dos equipamentos (dados de placa) forem próximas, independente do nível de carregamento do sistema. À medida que esta relação se distancia do valor unitário, a perturbação aumenta e um UPS com potência menor que o GMG contribui mais com a distorção do sinal do que ao contrário

Orientador: Aledir Silveira Pereira / Banca: Roberto Marcondes Cesar Junior / Banca: Norian Marranghello / Resumo: O câncer de mama é uma das doenças que mais matam mulheres com idade acima de quarenta anos no Brasil atualmente. A fim de prevenir e tratar essa doença, o exame mais indicado é a análise de mamografias, imagens obtidas da mama fazendo uso de aplicações de raios-x, que podem indicar a presença ou não de tumores. Neste trabalho é apresentado um método para melhorar o contraste da imagem das mamas, classificando o formato de microcalcificações a fim de auxiliar médicos a decidir se este tumor é maligno. O método apresentado é baseado na transformada wavelet, que decompõe uma imagem em bandas de diferentes freqüências, permitindo a detecção destes objetos através da característica de freqüência deles. A utilização da família Symmlets gerou melhores resultados, tanto no realce da imagem de microcalcificações quanto na classificação das bordas desses objetos. / Abstract: Breast cancer is one of the diseases that kills most of women older than forty in Brazil nowadays. In order to prevent and treat it, the most appropriate exam is the analysis of mammograms, images obtained from the breast by applying x-rays on it, indicating whether or not tumors are present. In this work a method to enhance breast images is presented, classifying the format of microcalcifications in order to help doctors decide whether or not this tumor is malign. The proposed method is based on the wavelet transform, which decomposes an image into different frequency bands, allowing the detection of these elements by their frequency features. Utilization of the Symmlets family achieved the best results, on the microcalcification image enhancement and on the classification of the borders of these elements. / Mestre

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A dinâmica em meso-escala nos oceanos globais é dominada por sinais propagantes para oeste. Estudos pioneiros a utilizar medidas de altimetria por satélites associaram este sinal a ondas de Rossby longas do primeiro modo baroclínico. Com o recente aumento de resolução nos dados altimétricos, estudos mais recentes sugerem que vórtices de meso-escala não-lineares seriam os principais responsáveis pelo sinal propagante observado, em detrimento às ondas de Rossby. O objetivo do presente trabalho é identificar estruturas coerentes associadas a vórtices de meso-escala e distingui-las das ondas de Rossby longas do primeiro modo baroclínico. Mapas de anomalia da altura da superfície do mar (η) foram filtrados através da análise de ondaletas e um algoritmo de identificação e extração de estruturas vorticais. Os vórtices extraídos foram caracterizados através do ajuste de um paraboloide elíptico. O algoritmo demonstrou-se capaz de identificar e extrair as estruturas associadas a vórtices de meso-escala. Os resultados indicam predominância de anéis vorticais anti-ciclônicos. Os espectros de potência zonais-temporais de η indicam que a maior parte da variância distribui-se na região não-dispersiva do espectro teórico de ondas de Rossby lineares. A propagação observada nos componentes resultantes do filtro indicam coexistência de ondas de Rossby lineares e vórtices de meso-escala, comprovando assim a hipótese científica estabelecida para este trabalho. / The mesoscale dynamics in the global oceans is dominated by westward propagating signals. Pioneering studies using satellite altimetry measurements associated these observations with first-mode baroclinic Rossby waves. With the increase in altimetry data resolution, recent studies suggest that nonlinear mesoscale eddies are responsible for the westward propagating signal rather than Rossby waves. The objective of this study is to identify coherent structures associated with mesoscale eddies and distinguish them from long first-mode baroclinic Rossby waves. Sea surface height anomaly maps (η) were filtered throught wavelet analysis and an algorithm for identifying and extracting vortical structures. The extracted vortices were characterized by adjusting an elliptic paraboloid. The algorithm proved to be able to identify and extract the structures associated to mesoscale eddies. The results indicate a predominance of anti-cyclonic rings. Zonal-temporal power spectral density of η indicate that most of the variance is located at the non-dispersive region of the theoretical linear Rossby wave spectra. The observed propagation of the filtered components indicate coexistence of linear Rossby waves and mesoscale eddies, thus proving the scientific hypothesis of this study.

Esta tese introduz um conjunto de novos métodos para análise de formas bidimensionais (2D) dentro do contexto da resolução de problemas de visão computacional e analise de formas neurais ou neuromorfometria. Mais especificamente, este trabalho apresenta o desenvolvimento de conceitos e algoritmos para a representação e analise multi-escala de contornos de objetos em imagens digitais. Assim, o contorno dos objetos e representado por um sinal que assume valores complexos e que pode ser subseqüentemente analisado por uma transformada multi-escala. Nesse sentido, os desenvolvimentos apresentados nesta tese valeram-se matematicamente de ferramentas desenvolvidas na área de processamento de sinais e de imagens, bem como em outras áreas da matemática como a geometria diferencial. Técnicas de analise de contornos através da curvatura multi-escala e das transformadas de Gabor e em wavelets são introduzidas, incluindo algoritmos específicos para a detecção de vértices, caracterização de escalas naturais, analise fractal de curvas deterministicamente auto-similares e extração de vetores de características associadas a diferentes aspectos de formas como complexidade e retangularidade. Particularmente em relação aos métodos de analise multi-escala de curvatura, esta tese apresenta um novo esquema de estimação digital de curvatura baseado em propriedades da transformada de Fourier e novas abordagens para a prevenção a contração dos contornos devido a filtragem gaussiana. Esse novo esquema de estimação de curvatura foi testado exaustivamente, incluindo uma avaliação da precisão do método através de uma analise de erro entre valores da curvatura analítica e a estimada baseada em curvas B-splines. O novo esquema apresentou resultados encorajadores em todas as avaliações, corroborando sua eficiência. Em relação a parte especifica de analise de formas neurais, as contribuições desta tese residem em duas áreas. Inicialmente, novas medidas de formas, correspondentes as energias multi-escala, foram introduzidas para a caracterização e classificação automática de neurônios baseada na complexidade das formas; experimentos de classificação estatística de celulas ganglionares (gato) são relatados. Finalmente, descreve-se uma nova técnica para a criação semi-automática de dendrogramas, os quais são estruturas de dados abstratas que descrevem células neurais. Todas as técnicas foram extensivamente testadas em imagens reais e sintéticas e os respectivos resultados, que corroboram a eficiência dos algoritmos, são incluídos ao longo da tese / This thesis introduces a set of new methods for two-dimensional shape analysis for computer vision and neural shape analysis applications. More specifically, this work develops concepts and algorithms for multiscale contour representation and analysis of objects present in digital images. Therefore the object contour is represented by a complex-valued signal that can be subsequently analyzed by a multiscale transform. Different mathematical tools from signal and image processing fields, as well as differential geometry, underlie the developments in this work. Techniques for contour analysis through multi scale curvature and the Gabor and wavelet transforms are introduced. The new techniques include specific algorithms for comer detection, natural scales characterization, fractal analysis of self-similar curves and feature vector extraction associated with different shape aspects such as complexity and rectangularity. As far as the multiscale curvature analysis methods are concerned, this thesis presents a new framework for digital curvature estimation based on Fourier transform properties and new approaches for contour shrinking prevention due to Gaussian filtering. The new framework of curvature estimation has been extensively evaluated, including precision assessment of the error of the estimation based on B-spline curves. The new framework has performed successfully in all assessment experiments, which corroborates its efficiency. As far as the neural shape analysis is concerned, the contributions of this thesis are twofold. On one hand, some new shape measures, corresponding to the multiscale energies, have been devised for characterization and classification of neural cells based on shape complexity; statistical pattern recognition experiments using retinal ganglion cells (cat) are reported. On the other hand, a new technique for semi-automated dendrogram generation, i.e. abstract data structures that represent different neural cell features, is described. All the techniques have been extensively assessed using both real and computer-generated images and some of the respective results, which corroborate the robustness of the algorithms, are included throughout the thesis