MADEIRO, J. P. V. Sistema automático para análise de variabilidade da freqüencia cardíaca. 2007. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T16:34:48Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-05T19:51:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T19:51:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_jpvmadeiro.pdf: 3277264 bytes, checksum: a1bfac9d9679f19a97ce8696acad8204 (MD5) Previous issue date: 2007-10 / This dissertation describes a system for analysis of heart rate variability through metrics on time and frequency domain and by non-linear methodology, which is initiated by the process of segmentation of the QRS complex of the electrocardiogram signal. The motivation for this work is the analysis of the influence from the algorithms of beat segmentation and selection of valid cardiac cycles for the variability analysis, which were developed in the research process, over the computation of the metrics. After determining the intervals between QRS complexes (RR), the cardiac cycles with ectopic beats, resultant of arrhythmic events or detection fails (false-positive or false negative) are excluded. Then, the available metrics of heart rate variability found on literature are computed over the time series of intervals between normal beats (NN): on time domain (statistical and geometrical methods), on frequency domain (VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency and HF – High Frequency) and by non-linear methodology (Poincaré plot). The QRS detection and segmentation results are validated through simulation tests over exams from Arrhythmia Database and QT database of the MIT-BIH database. The manual annotations of the QRS fiducial points and QRS onset and offset are compared with the automatic detections. The results related to heart rate variability metrics are validated through the manual selection of beats, and consequently of the intervals between them, pertaining to exams selected from Arrhythmia Database and the computation of the referred metrics over them, comparing with those ones automatically generated by the proposed method. The system, which provides averages of positive predictivity as 99.35% and sensitivity as 99.02%, and averages of deviations between automatic and manual analysis of heart rate variability metrics varying from 0.05% to 5.24%, can be carried into several platforms, making possible its production in commercial scale. / Esta dissertação descreve um sistema de analise da variabilidade da frequêcia cardíaca através de métricas no domínio do tempo, da freqüência e por método não-linear a partir do processo de segmentação do complexo QRS do sinal eletrocardiograma. O trabalho é motivado pela influência dos algoritmos de segmentação de batimentos e de seleção dos ciclos cardíacos válidos para análise da variabilidade, esenvolvidos para este fim, na determinação das métricas de interesse. Após a determinação dos intervalos entre os complexos QRS (RR), são excluídos os ciclos cardíacos com batimentos ectópicos, resultantes de arritmia ou de falhas de detecção (falso-positivo ou falso-negativo). Em seguida, sobre a série temporal de intervalos entre batimentos normais NN são calculadas as métricas de variabilidade da freqüência cardíaca disponíveis na literatura: no domínio do tempo (métodos estatísticos e geométricos), no domínio da freqüência (componentes VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency e HF - High Frequency) e por método não-linear (mapa de Poincaré). Os resultados de deteccão e segmentacão do QRS são validados através de testes experimentais sobre exames das bases Arrhythmia Database e QT database do MIT-BIH, em que as marcações manuais dos picos e das bordas dos batimentos são comparadas com as detecções automáticas. Os resultados obtidos quanto as métricas de variabilidade são validados através da seleção manual de batimentos e, por conseguinte, dos intervalos entre os mesmos, a partir de exames selecionados da base Arrhythmia Database por cardiologistas do Hospital Universitário Walter Cantidio (HUWC), e do cálculo das referidas métricas, comparando-se com aquelas geradas automaticamente pelo método proposto. O sistema, que apresenta taxas médias de99,35% de preditividade positiva e 99,02% de sensibilidade, para detecção do QRS, e médias de erros entre a análise automática e a análise manual das métricas de variabilidade variando entre 0,05% e 5,24%, pode ser embutido em diversas plataformas, viabilizando sua producão em escala comercial.

PAULA JÚNIOR, I. C. Abordagem wavelet para detecção de cantos em formas. 2007. 129 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-04T15:44:07Z No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T19:03:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T19:03:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_dis_iapaulajúnior.pdf: 2537159 bytes, checksum: 24050fd5dcb9d110574b600b5d6389d7 (MD5) Previous issue date: 2007-03-26 / Shape analysis plays an important role in computer vision and image processing applications and shape representation is the first step towards it. The current dissertation discusses a set of techniques available in the literature in order to generate an adequate shape representation based on corners. The proposed approach provides an non-decimated wavelet decomposition of the represented contour by curvature and angulation signals in order to represent the shape using the most relevant contour points without requiring any user intervention. The adopted methodology presents promising results and it uses a set of tools, with little highlight in the literature, and it eliminates the redundant shape features in order to accomplish the suitable representation of the original shape. A novel evaluation measure, concerning the reconstruction error, is also presented to confirm that the proposed algorithm achieves its goal and outperforms other corner detectors used for tests and comparison. / A análise de formas representa um papel importante em aplicações de visão computacional e processamento de imagens, e a representação da forma é o primeiro passo para esta análise. Esta presente dissertação discute e aborda um conjunto de técnicas disponíveis na literatura para a geração de uma representação adequada de formas baseada em cantos. A abordagem proposta provê uma decomposição wavelet não-decimada do contorno representado pelo sinal de angulação e curvatura afim de representar uma forma por seus pontos mais relevantes sem requerer intervenção do usuário. A metodologia adotada apresenta resultados promissores, faz uso de ferramentas disponíveis na literatura e elimina características redundantes da forma com o intuito de alcançar uma representação que mantenha uma reconstrução adequada da forma original. Uma nova medida de avaliação, sob o aspecto do erro obtido na reconstrução, também é apresentada de modo a confirmar que o algoritmo proposto realiza com sucesso a sua meta e supera os detectores de cantos utilizados para testes e comparações.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-10T19:59:26Z No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-15T19:19:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T19:19:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) Previous issue date: 2018-05-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Nesta dissertação, é proposto um conversor analógico-digital cujo processo de amostragem é baseado em propriedades da transformada wavelet. Tais propriedades permitem identificar características de interesse do sinal—especificamente, a localização de seus pontos críticos e a descrição da morfologia nos trechos entre esses pontos—, e assim representá-lo, em vez de aplicar a amostragem uniforme e limitada pelo critério de Nyquist. A primeira parte deste trabalho apresenta a implementação do conversor em nível de sistema para diferentes resoluções e bases e escalas da transformada wavelet. Para validar o algoritmo de amostragem, é proposto também um algoritmo de reconstrução polinomial do sinal. Os resultados mostram que a identificação de pontos críticos e a estimativa da morfologia do sinal são realizadas com sucesso, tendo sido possível recuperar o sinal de entrada com alta correlação e baixo erro RMS entre os sinais original e reconstruído. A segunda parte deste texto apresenta o desenvolvimento em nível de circuito. A transformada wavelet é implementada por filtros wavelet analógicos, que são testados utilizando-se duas aproximações diferentes para sua resposta em frequência. Os resultados de simulações para variadas escalas permitem identificar os pontos críticos do sinal. / This manuscript presents the project of an analog-to-digital converter with a wavelet-based sampling scheme. Instead of sampling a signal with uniformly spaced samples and in a frequency limited by Nyquist's criteria, the proposed ADC represents an input signal based on its characteristics speci cally, the critical points localization and the estimation of the signal's morphology around these points. The rst part of this work contains the system-level development, where the sampling algorithm is proposed as well as a polynomial reconstruction algorithm. Tests are run for di erent resolutions and wavelet bases and scales. The results show that the system successfully localizes the critical points and estimates the morphology of the signal, with high correlation and low RMS error values observed between the reconstructed signal and the input. The second part of this work contains the circuit-level development, where the wavelet transform is implemented with analog wavelet lters. The transfer functions of these lters are obtained by applying two di erent approximation methods. The results across scales show the critical points' localization.

o exame para o diagnóstico de doenças da laringe é usualmente realizado através da videolaringoscopia e videoestroboscopia. A maioria das doenças na laringe provoca mudanças na voz do paciente. Diversos índices têm sido propostos para avaliar quantitativamente a qualidade da voz. Também foram propostos vários métodos para classificação automática de patologias da laringe utilizando apenas a voz do paciente. Este trabalho apresenta a aplicação da Transformada Wavelet Packet e do algoritmo Best Basis [COI92] para a classificação automática de vozes em patológicas ou normais. Os resultados obtidos mostraram que é possível classificar a voz utilizando esta Transformada. Tem-se como principal conclusão que um classificador linear pode ser obtido ao se empregar a Transformada Wavelet Packet como extrator de características. O classificador é linear baseado na existência ou não de nós na decomposição da Transformada Wavelet Packet. A função Wavelet que apresentou os melhores resultados foi a sym1et5 e a melhor função custo foi a entropia. Este classificador linear separa vozes normais de vozes patológicas com um erro de classificação de 23,07% para falsos positivos e de 14,58%para falsos negativos.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-11T18:07:58Z No. of bitstreams: 1 2018_ErwinUlisesLopezPalechor.pdf: 44320468 bytes, checksum: e738a87a5dd443849b94a38424429409 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-14T19:20:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_ErwinUlisesLopezPalechor.pdf: 44320468 bytes, checksum: e738a87a5dd443849b94a38424429409 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-14T19:20:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_ErwinUlisesLopezPalechor.pdf: 44320468 bytes, checksum: e738a87a5dd443849b94a38424429409 (MD5) Previous issue date: 2018-06-05 / O objetivo de identificação de danos é a descrição de um modelo estrutural existente, com base em dados obtidos experimentalmente (resposta dinâmica ou estática). Muitas vezes é desejável detectar irregularidades ou alterações da resposta da estrutura, considerando propriedades que foram alteradas pelo dano. Dessa forma, esta pesquisa está direcionada à aplicação do método de identificação baseado na análise das propriedades dinâmicas de vigas metálicas em escala real, submetidas à ação de uma massa móvel adicional que gera uma mudança progressiva das frequências naturais devido ao diferente posicionamento desta. No entanto, a presença de um pequeno dano pode não ser tão evidente. Sendo assim, faz-se necessário uso das Transformadas de Wavelet para auxiliar no processo de localização de danos ou possieis mudanças na rigidez da estrutura. O método proposto foi desenvolvido de forma experimental e numérica. Na análise experimental foram testadas vigas (perfis-I) de aço biapoiadas, submetidas à ação de cargas móveis adicionais e com danos induzidos nos flanges dos perfis. Na análise numérica, as mesmas vigas utilizadas na análise experimental foram modeladas no ANSYS, Foi desenvolvida uma análise modal prévia para verificar a eficácia do método e uma análise transiente, reproduzindo as condições reais dos ensaios experimentais. O sinal temporal e as frequências naturais obtidas foram processadas através do software MATLAB, para posteriormente aplicar o método de correção de frequências, interpolação e finalmente a aplicação das Transformadas Discretas de Wavelet. Os resultados obtidos mostraram que o método apresenta um bom comportamento para danos localizados no trecho central da viga, sendo capaz de identificar os danos localizados nesta região. O método mostra ruídos indesejáveis nos pontos de apoio das vigas examinadas. Portanto, o uso de massas adicionais associadas às Transformadas de Wavelet mostra-se promissor no processo de detecção e monitoramento dos danos em estruturas. / The damage identification process is usually done from the responses obtained experimentally (dynamic or static) considering properties that have been changed by the damage. Thus, this research is directed to the application of the identification method based on the analysis of the dynamic properties of steel beams in a real scale, submitted to the action of a moving additional mass that generates progressive change of the natural frequencies due to the different positioning of this mass. However, the presence of minor damage may not be so obvious. Thus, it is necessary to use the Wavelet Transform to help in the process of damage identification, or possible stiffness changes of the structure. The proposed method was developed experimentally and numerically. In the experimental analysis, simply supported steel beams (I-profiles) were tested, subjected to the action of an additional rove mass and induced damage to the flange of the profiles. In the numerical analysis, the same beams used in the experimental analysis were modeled in ANSYS program. A previous modal analysis and a transient analysis were developed. The temporal signal and the natural frequencies obtained from the modeling were processed through MATLAB to later apply the method of frequency correction, interpolation and finally apply the Wavelet Discrete Transform. The results showed that the method presents a good behavior for localized damages in the central area of the beam span, being able to identify the localized damages in this region. The method shows undesirable noise next to the supporting points of the beam. Therefore, the use of additional masses associated with wavelet transformations is promising in the detection and monitoring of structural damage.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The analysis of network traffic is a key area for the management of fault-tolerant systems, since anomalies in network traffic can affect the availability and quality of service (QoS). Intrusion detection systems in computer networks are used to analyze network traffic in order to detect attacks and anomalies. The analysis based on anomalies allows attacks detection by analyzing the behavior of the traffic network. This work proposes an intrusion detection tool to quickly and effectively detect anomalies in computer networks generated by denial of service (DoS). The detection algorithm is based on the two-dimensional wavelet transform (2D Wavelet), a derived method of signal analysis. The wavelet transform is a mathematical tool with low computational cost that explores the existing information present in the input samples according to the different levels of the transformation. The proposed algorithm detects anomalies directly based on the wavelet coefficients, considering threshold techniques. This operation does not require the reconstruction of the original signal. Experiments were performed using two databases: a synthetic (DARPA) and another one from data collected at the Federal University of Santa Maria (UFSM), allowing analysis of the intrusion detection tool under different scenarios. The wavelets considered for the tests were all from the orthonormal family of Daubechies: Haar (Db1), Db2, Db4 and Db8 (with 1, 2, 4 and 8 null vanishing moments respectively). For the DARPA database we obtained a detection rate up to 100% using the Daubechies wavelet transform Db4, considering normalized wavelet coefficients. For the database collected at UFSM the detection rate was 95%, again considering Db4 wavelet transform with normalized wavelet coefficients. / A análise de tráfego de rede é uma área fundamental no gerenciamento de sistemas tolerantes a falhas, pois anomalias no tráfego de rede podem afetar a disponibilidade e a qualidade do serviço (QoS). Sistemas detectores de intrusão em redes de computadores são utilizados para analisar o tráfego de rede com o objetivo de detectar ataques ou anomalias. A análise baseada em anomalias permite detectar ataques através da análise do comportamento do tráfego de rede. Este trabalho propõe uma ferramenta de detecção de intrusão rápida e eficaz para detectar anomalias em redes de computadores geradas por ataques de negação de serviço (DoS). O algoritmo de detecção é baseado na transformada Wavelet bidimensional (Wavelet 2D), um método derivado da análise de sinais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática de baixo custo computacional, que explora as informações presentes nas amostras de entrada ao longo dos diversos níveis da transformação. O algoritmo proposto detecta anomalias diretamente nos coeficientes wavelets através de técnicas de corte, não necessitando da reconstrução do sinal original. Foram realizados experimentos utilizando duas bases de dados: uma sintética (DARPA), e outra coletada na instituição de ensino (UFSM), permitindo a análise da ferramenta de detecção de intrusão sob diferentes cenários. As famílias wavelets utilizadas nos testes foram as wavelets ortonormais de Daubechies: Haar (Db1), Db2, Db4 e Db8 (com 1, 2, 4 e 8 momentos nulos respectivamente). Para a base de dados DARPA obteve-se uma taxa de detecção de ataques DoS de até 100% utilizando a wavelet de Daubechies Db4 com os coeficientes wavelets normalizados, e de 95% para a base de dados da UFSM com a wavelet de Daubechies Db4 com os coeficientes wavelets normalizados.

Orientador: José Roberto Campanha / Banca: Roberto Eugenio Lagos Mônaco / Banca: Robson Pederiva / Resumo: O estudo de vibrações diz respeito aos movimentos oscilatórios de corpos e às forças que lhes são associadas. Todos os corpos dotados de massa e elasticidade são capazes de vibrar. Deste modo, a maior parte das máquinas e estruturas estão sujeitas a certos graus de vibração A maioria das atividades humanas envolve alguma forma de vibração. O estudo do comportamento dinâmico dessas oscilações mecânicas é o objetivo deste trabalho e para isto propomos um sistema de massas concentradas e com dois graus de liberdade. O sistema será excitado por forças externas, entre elas ondas de terremoto. Com simulações numéricas estudamos o sistema, usando a transformada rápida de Fourier, transformada wavelet. / Abstract: The study of vibration concerns oscillatory movement of bodies and the forces they are associated. All bodies that have mass and elasticity are able to vibrate. Thus, most of the machines and structures are subject to certain degrees of vibration most human activities involve some form of vibration. The study of the dynamic behavior of these mechanical oscillations is the objective of this work and to propose that a system of weights and concentrated with two degrees of freedom. The system will be excited by external forces, including waves of earthquake. With numerical simulations studied the system, using the fast Fourier transform, wavelet transform. / Mestre

O presente trabalho apresenta um resumo da fisiologia de produção da voz humana, das patologias mais comuns da laringe e seus principais efeitos sobre o som fonado, e apresenta diversos métodos quantitativos de avaliação do som de vozes patológicas. É então proposto um novo método de avaliação da soprosidade da voz, baseado na Transformada Wavelet Discreta (DWT) através da análise multi-resolução, usando como base ortogonal de decomposição a base Haar. São feitas duas aquisições por dois diferentes procedimentos, dos sinais de voz de 64 pacientes. É mostrado que é possível se obter um índice acústico para a característica soprosidade da voz por intermédio da DWT. Este índice é estatisticamente correlacionado com dois outros índices existentes para soprosidade, para ambos os procedimentos de aquisição O método serve tanto para auxílio ao diagnóstico como acompanhamento dos resultados obtido por um tratamento. / This work shows a brief review of human voice production physiology, including the most common larynx pathologies and its effects in the voice quality, and the maio methods of pathologic quantitative vocal fold assessment. lt is proposed a novel method of breathiness of voice characteristic evaluation, based on the Discrete Wavelet Transform, using the orthonormal Haar basis as a reconstruction basis. Two procedures of data acquisition were used for the 64 subjects voice signals. Results are obtained and statistically compared with the ones obtained by classical methods, for both acquisition procedures. This method can be an auxiliary tool for the diagnosis as well as an assessment of a specific treatment.

o exame para o diagnóstico de doenças da laringe é usualmente realizado através da videolaringoscopia e videoestroboscopia. A maioria das doenças na laringe provoca mudanças na voz do paciente. Diversos índices têm sido propostos para avaliar quantitativamente a qualidade da voz. Também foram propostos vários métodos para classificação automática de patologias da laringe utilizando apenas a voz do paciente. Este trabalho apresenta a aplicação da Transformada Wavelet Packet e do algoritmo Best Basis [COI92] para a classificação automática de vozes em patológicas ou normais. Os resultados obtidos mostraram que é possível classificar a voz utilizando esta Transformada. Tem-se como principal conclusão que um classificador linear pode ser obtido ao se empregar a Transformada Wavelet Packet como extrator de características. O classificador é linear baseado na existência ou não de nós na decomposição da Transformada Wavelet Packet. A função Wavelet que apresentou os melhores resultados foi a sym1et5 e a melhor função custo foi a entropia. Este classificador linear separa vozes normais de vozes patológicas com um erro de classificação de 23,07% para falsos positivos e de 14,58%para falsos negativos.

O presente trabalho de pesquisa trata da elaboração de um esquema classificador automático para massas nodulares identificadas em imagens mamográficas digitalizadas, com base na técnica da transformada wavelet. Esse classificador é parte integrante de um esquema computadorizado para auxílio ao diagnóstico (CAD, de \"computer-aided diagnosis\") em mamografia, que utiliza técnicas de processamento de imagens digitais para identificar, realçar e classificar estruturas de interesse clínico. Utilizou-se também um classificador de distâncias mínimas para distribuir as imagens em suas respectivas classes. Os resultados mostraram que o classificador é capaz de diferenciar com mais de 90% de acerto entre nódulos suspeitos e não suspeito. / This work performs an automatic classifier scheme addressed to nodular masses detected in digitalized mammographic images, based on the wavelet transform technique. This classifier is part of a computer-aided diagnosis (CAD) scheme in mammography, wich uses digital image processing techniques in order to detect, enchance and classify structures of clinical interest. Also a minimum distances classifier was used in order to distribute the images to their respective classes. Results show that this classifier is capable of differentiating suspect from non-suspect nodules with more than 90% of accuracy.