Submitted by Samira Prince (prince@ufpa.br) on 2012-08-28T14:54:01Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_InfluenciasFamiliasWavelets.pdf: 13148962 bytes, checksum: 8cc99d80429abe5dc9a0cdac2447d733 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Samira Prince(prince@ufpa.br) on 2012-08-28T14:54:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao_InfluenciasFamiliasWavelets.pdf: 13148962 bytes, checksum: 8cc99d80429abe5dc9a0cdac2447d733 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-08-28T14:54:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_InfluenciasFamiliasWavelets.pdf: 13148962 bytes, checksum: 8cc99d80429abe5dc9a0cdac2447d733 (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Previous issue date: 2011 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Essa dissertação tem por objetivo analisar a influência de famílias wavelets e suas ordens no desempenho de um algoritmo de localização de faltas a partir das ondas viajantes de dois terminais de uma linha de transmissão aérea. Tornou-se objetivo secundário a modelagem de um sistema elétrico de potência (SEP) para obtenção de um universo de faltas que validassem o localizador. Para isso, parte de um SEP da Eletrobrás-Eletronorte em 500/230 kV foi modelado no Alternative Transient Program (ATP) utilizando-se parâmetros reais. A Transformada Wavelet, via análise multiresolução (AMR), é empregada valendo-se de sua característica de localização temporal, permitindo caracterizações precisas de instantes de transitórios eletromagnéticos ocasionados por faltas, as quais geram ondas que ao se propagarem em direção aos terminais da linha contêm os tempos de propagação destas do local do defeito a tais terminais e podem ser convenientemente extraídos por tal transformada. Pela metodologia adotada no algoritmo, a diferença entre esses tempos determina com boa exatidão o local de ocorrência da falta sobre a linha. Entretanto, um dos agentes variantes do erro nessa estimação é a escolha da Wavelet usada na AMR dos sinais, sendo, portanto, a avaliação dessa escolha sobre o erro, objetivo principal do trabalho, justificada pela ainda inexistente fundamentação científica que garanta a escolha de uma wavelet ótima a uma certa aplicação. Dentre um leque de Wavelets discretas, obtiveram-se resultados adequados para 16 delas, havendo erros máximos inferiores aos 250 metros estipulados para a precisão. Duas Wavelets, a Db15 e a Sym17, sobressaíram-se ao errarem, respectivamente, 3,5 e 1,1 vezes menos que as demais. A metodologia empregada consta da: exportação dos dados das faltas do ATP para o MATLAB®; aplicação da transformação modal de Clarke; decomposição dos modos alfa e síntese dos níveis 1 de detalhes via AMR; cálculo de suas máximas magnitudes e determinação dos índices temporais; e por fim, a teoria das ondas viajantes equaciona e estima o local do defeito sobre a LT, sendo tudo isso programado no MATLAB e os erros de localização analisados estatisticamente no Microsoft Excell®. Ao final elaborou-se ainda uma GUI (Guide User Interface) para a Interface Homem-Máquina (IHM) do localizador, servindo também para análises gráficas de qualquer das contingências aplicadas ao SEP. Os resultados alcançados demonstram uma otimização de performance em razão da escolha da wavelet mais adequada ao algoritmo e norteiam para uma aplicação prática do localizador. / This dissertation objective to analyze the influence of wavelets families and their orders in the performance of a fault location algorithm through the traveling waves from two ends of an overhead transmission line. Then, a secondary objective is the modelling of an electric power system (EPS) to obtaining of a fault’s universe to validate the algorithm. For that, part of an EPS of the Eletrobrás-Eletronorte on 500/230 kV was modeled in Alternative Transient Program (ATP) using real parameters. The Wavelet Transform, through multiresolution analysis (MRA), it’s used because its time domain localization characteristic to allow characterizations of electromagnetic transitory moments caused by contingencies. The waves generated by faults traveling towards the line’s terminals containing the wave propagation times from defect point at the terminals and these times can be conveniently extracted for such transformed. By means of the methodology adopted in the algorithm, the difference between those times determines the fault occurrence place on the line with good accuracy. However, one of the error variant agents in the estimation it’s the selection of the wavelet used in MRA of the signals, therefore the evaluation of that choice upon those errors, the main objective of this work, it’s justified for the still inexistent scientific bases that assure the choice of a great wavelet to a certain application. Among a diversity of discrete wavelets, appropriated results were obtained for 16 of them with maximum errors smaller than 250 meters, stipulated precision adopted. Two wavelets, Db15 and Sym17, were more exact than the others, respectively, 3.5 and 1.1 times. The methodology to get those results consists of the: export of the fault data files from ATP for MATLAB®; application of the Clarke’s modal transformation of voltages; decomposition of alpha modes and synthesis of the levels 1 of details through AMR; calculation of their maximum magnitudes and time indexes determination; finally, the traveling waves theory is used to formulate the estimate equation of the contingency place on the line. All methodology was programmed in MATLAB and the errors’ statistical analysis was made in Microsoft Excell®. At the end, a GUI (Guide User Interface) for (Human Machine Interface) HMI of locator was elaborated, which is also a graphical analysis interface, no matter which the contingency applied to the EPS. The attained results demonstrate an improved performance in reason of the most appropriate wavelet selection to the algorithm and they suggest a practical application of the locator.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sandra Mara Torres Muller.pdf: 1594751 bytes, checksum: b3abd1c42aa0001991d29eefe9754019 (MD5) Previous issue date: 2006-04-03 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this work three incremental adaptation methods for the hidden Markov models (HMM) are studied and implemented, which are based on the Expectation-Maximization (EM), Segmental k-Means and Maximum a Posteriori (MAP) algorithms. These methods, already used in the speech recognition field, are applied here in the electrocardiogram (ECG) segmentation problem. For that, it was used an ECG analysis system able to segment and classify cardiac diseases, like premature ventricular contraction (PVC) and ischemia. The use of these methods allow us to adjust the models to the signal fluctuations commonly met during ambulatory recording. The methods can also be implemented for other kinds of biomedical signals, like electroencephalogram (EEG). / Neste trabalho foram estudadas e implementadas tr^es t¶ecnicas incrementais de adapta»c~ ao de modelos ocultos de Markov (HMM - Hidden Markov Model) baseadas nos algoritmos de treinamento, que s~ ao a esperan»ca da maximiza»c~ ao (expectation maximization - EM), a k-means segmental (segmental k-means) e a m¶aximo a posteriori (Maximum a Posteri- ori -MAP). Essas t¶ecnicas, muito utilizadas em reconhecimento de voz, s~ ao aqui usadas para sinais biom¶edicos, mais precisamente para sinal de eletrocardiograma (ECG). Para tal objetivo, utilizou-se uma plataforma, j¶ a desenvolvida, de segmenta» c~ ao e classi¯ca» c~ ao de ECG, al¶em de detec»c~ oes de anomalias card¶³acas como extra-s¶³stole ventricular (ESV) e isquemia do mioc¶ ardio. Nessa plataforma, os modelos de Markov são empregados na etapa de segmenta»c~ ao do sinal de ECG, tendo em vista a identi¯ca» c~ ao das formas de onda elementares que comp~oem um ciclo card¶³aco. O desenvolvimento dessas t¶ecnicas permite, uma vez que a plataforma esteja funcionando como sistema real, um ajuste aut^ onomo dos modelos µas varia» c~ oes do sinal de ECG ao longo do tempo, assim como a outras varia» c~ oes presentes em um sistema real. As t¶ecnicas foram avaliadas a partir de experimentos usando duas bases de sinais de ECG: QT database e European ST-T database. Os resultados con¯rmam o ganho de desempenho obtido com a adapta»c~ ao, permitindo uma modelagem do sinal ao longo do tempo mais apropriada. As t¶ecnicas desenvolvidas s~ ao indicadas tamb¶em para outros tipos de sinais biom¶edicos, como o sinal de eletroencefalograma (EEG), por exemplo.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-23T10:47:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 192952.pdf: 2184885 bytes, checksum: 972aba6ffe83d0b7ea54ce58393e5a13 (MD5) / O estagiamento do sono é uma tarefa fundamental no diagnóstico de vários distúrbios relacionados ao sono. Sua execução, no entanto, é um trabalho que requer um grande dispêndio temporal por parte do especialista. Para contornar este problema, vários sistemas de estagiamento automático do sono têm sido propostos. A detecção de padrões específicos de certos estágios do sono é uma etapa fundamental nesses sistemas. Desta forma, este trabalho apresenta a comparação de duas metodologias propostas para detecção de complexos K e fusos do sono em sinais de EEG, com o intuito de auxiliar o estagiamento automático do sono em humanos. A primeira abordagem diz respeito à detecção desses padrões por meio de redes neurais artificiais (RNA), enquanto que a segunda trata de identificar tais padrões por meio da análise de variáveis canônicas (AVC). As duas metodologias, no entanto, são bastante similares e ambas fazem uso da transformada de Fourier e da transformada wavelet durante a extração dos parâmetros que compõem o vetor de características dos sinais de EEG, os quais servem de entrada para as RNA e AVC. Para averiguar qual a metodologia mais adequada em se tratando de discriminar complexos K e fusos do sono arquitetou-se um procedimento de testes para cada método utilizado. O método baseado em RNA obteve uma sensibilidade de 78,94%, e especificidade de 98,28%. Já a metodologia fundamentada em AVC alcançou valores de 66,79% e 98,33% para sensibilidade e especificidade, respectivamente.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-23T22:20:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 258148.pdf: 3827003 bytes, checksum: be410cb703d11a70dde06764f7c3879b (MD5) / Este trabalho consiste na análise da corrente de partida do motor de indução para a detecção de falhas nas barras do rotor. Esta análise difere da grande maioria dos métodos atualmente empregados, pois a máquina não precisa operar nas condições nominais de carga. Com isso, algumas desvantagens relativas às metodologias largamente utilizadas, como escorregamento inconstante e baixa relação sinal/ruído são eliminadas. A metodologia consiste em extrair o sinal fundamental da corrente de partida e analisar o restante do sinal utilizando a transformada wavelet. Foram utilizados três motores de indução com polaridades diferentes para a avaliação da metodologia proposta. Os resultados mostraram que é possível detectar falhas nas barras do rotor. Pode-se observar que o sinal decomposto pela transformada wavelet apresenta variações significativas na presença de falhas em pelo menos uma barra do rotor. A necessidade de se variar os parâmetros de convergência do sistema de extração da fundamental bem como a localização variável das falhas na decomposição wavelet ainda impede a aplicação da metodologia proposta em larga escala.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T10:14:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 276062.pdf: 2021277 bytes, checksum: f869a34271a14cd372cc3f0791f8cf33 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2009 / Bibliografia: f. 81-86 / As doenças cardíacas são a principal causa de morte no mundo. A vida sedentária e a alimentação deficiente da maioria da população fazem com que as pessoas estejam com sua saúde cardíaca debilitada. Por isso, detectar automaticamente e de forma eficaz as / Heart diseases are leading causes of deaths worldwide. Sedentary lifestyle and poor diet of most of the population means that people should be careful about their heart health. Therefore, the automatic and effective detection of heart arrhythmias represen

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2009 / Bibliografia: f. 47-52 / Uma das questões mais importantes na interface de computador-cérebro é a análise de padrões cerebrais, geralmente representados por sinais elétricos. Este trabalho tem como objetivo introduzir uma ferramenta de mineração de dados para sinais de EEG, anali / One of the most important issues in brain-computer interface (BCI) is the analysis of patterns in brain states generally represented by electrical signals. The main objective of this work is to present an exploratory approach on electroencephalographic (E

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2011 / Bibliografia: f.184-191 / A acirrada competição entre os diferentes fabricantes na indústria automotiva e as leis cada vez mais restringentes no tocante a emissão de poluentes faz com que se desenvolvam motores mais econômicos e eficientes. Tais ganhos são fomentados pela eletrôni / The high competition among the wide range of manufacturers and the tighter exhaust emission laws force the engine projects to be more fuel economic and efficient. This benefits are based on the on-board electronic. Engine control that has been made by mec

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2013-07-15T23:54:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 221780.pdf: 3152800 bytes, checksum: 6dd4383737719e3d9a001aa344f81546 (MD5) / O quadro hipoglicêmico se origina a partir de reduções exarcebadas na taxa de glicose sangüínea, causando inclusive a morte caso não revertido a tempo. Esta tese objetiva o processamento do ECG durante hipoglicemia, visando testar a viabilidade de um detetor de hipoglicemia baseado neste sinal fisiológico. Assim, foi desenvolvido um algoritmo para a análise da repolarização ventricular baseado em transformada wavelet e procedeu-se à caracterização do ECG com o quadro hipoglicêmico, buscando distinguir hipoglicemia e normoglicemia. A metodologia desenvolvida se provou capaz de lidar com os desafios do processamento de ECG, tais como detecção do ponto J e delimitação dos limites da onda T. Para a análise, cerca de 17 variáveis foram identificadas no sinal não-promediado: fatores temporais, amplitudes e medidas morfológicas (como simetrias e áreas). Sinais de ECG simulados; coletados durante o exercício físico; e obtidos em um teste de estresse insulínico foram usados para refinamento do algoritmo. Na caracterização da hipoglicemia foram utilizados dados de 4 indivíduos diabéticos (2M e 2F) idades de 46,5±1,51 anos (média ± DP) obtidos em um grampeamento de glicose com o registro simultâneo do ECG em aparelho Holter (8 derivações, 16 horas de registro em média). Verificaram-se as mesmas alterações na repolarização ventricular descritas na literatura: notadamente o achatamento da onda T e mudanças na sua simetria. Variáveis redundantes foram descartadas: das 17 originais, 7 representaram 96,37% de toda variação registrada e 12 totalizaram 99,97%. A análise linear de discriminantes gerou modelos capazes de distinguir batimentos registrados em hipoglicemia ou normoglicemia. Sensibilidade de 68,7 % e especificidade de 73,10% foram obtidas analizando-se todos os indivíduos da amostra. A análise individual, contudo, registrou valores de até 98,8% e 91,20% de especificidade e sensibilidade, respectivamente. Acredita-se que tal variação é devida ao diferente grau de resposta contrarregulatória entre os indivíduos da amostra. Hypoglycaemia arises from unusually high falls at blood glucose (BG) rate, leading to death if not reversed in time. This thesis uses ECG signal processing in files recorded during hypoglycaemia episodes, aiming to assess the feasibility of an ECG-based hypoglycaemia detector. Firstly, we developed an wavelet-based algorithm for analysis of ventricular repolarisation. Further on, we established the characterization of ECG during hypoglycaemia, planning to distinguish between hypoglycaemia and normoglycaemia. The developed algorithm was able to overcome the challenges on ECG processing, notably J Point detection and assessment of T wave limits. From analysis, 17 variables were extracted from nonaveraged ECG signal: temporal information, wave amplitude and morphological measurements (areas and symmetry). Simulated ECGs; signals recorded during physical exercise; and data acquired in an Insulin Stress Test as well were used to refine processing. Data from 4 diabetic subjects (2M and 2F) age 46.5 ± 1.51 years (mean ± SD) were recorded in a glucose clamping procedure, ECGs were recorded simultaneously on a Holter device (8 leads, 16-hour files on average). Flattening of T wave and symmetry changes were common during hypoglycaemia, similar findings to those reported in medical literature. To avoid variable redundancy, a factor analysis was done: from the 17 originally evaluated parameters, 7 described 96.37% of the total variance showed in the ECG signals and 12 hold 99,97% of the total information. Linear discriminant analysis was able to single out hypoglycaemic from normoglycaemic heart beats. We registered an overall sensibility of 68.7% and specificity of 73.10%. These values were further improved in an individual analysis, up to 98.8% speci-ficity and 91.2% sensibility. We believe these differences between individual and overall analyses are due to differences in the magnitude of the counterregulatory responses among our sample individuals.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. / Made available in DSpace on 2012-10-21T01:11:57Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Por muitas razões, o processo de destilação é a mais importante técnica de separação na indústria de processos químicos em todo o mundo. No entanto, a implementação do controle industrial é dificultada por se não linear, não-estacionário, interativo, e ainda sujeito a restrições e perturbações. Muitos dos modernos métodos de controle são baseados em modelos não-lineares multivariáveis. Os modelos não-lineares precisam ser mais rigorosos e com maiores exigências computacionais na medida em que aumenta a complexidade do processo. As redes neurais são uma alternativa para a modelagem destes processos na medida em que não se necessita um conhecimento a priori do processo. As redes neurais são capazes de encontrar correlação nos problemas complexos e não-lineares, processam a informação rapidamente e podem ser usadas para reduzir o esforço para o desenvolvimento de um modelo para controle. A utilização de uma rede neural para simplificar a modelagem fenomenológica de uma coluna de destilação é apresentada. A rede neural aqui utilizada apresenta uma modificação para melhorar a sua capacidade de generalização. A rede exibe uma performance superior quando comparada com redes feedforward e de base radial na identificação de processos fortemente não-lineares. O caso estudado é uma coluna de destilação com 12 m de altura e 30 pratos, que separa hidrocarbonetos em processo contínuo. Um procedimento sistemático em três etapas é desenvolvido. O primeiro consiste na coleção de dados e eleição das variáveis mais importantes do processo. A aquisição de dados foi feita usando um simulador rigoroso, numa periodicidade compatível com o que poderia ser feito num processo real. A seguir, entradas são informadas à rede no processo de treinamento. A terceira etapa é a validação do modelo testando-o com um novo grupo de dados. O presente trabalho analisa a rede para um número crescente de entradas e saídas possível de ser calculado; a qualidade e quantidade do grupo de dados de treinamento e previsão; o número máximo de passos possíveis de serem preditos pela rede; e finalmente a melhor topologia. A rede ainda é testada para uma série de variáveis de entrada. A performance da rede é testada para determinar os melhores parâmetros livres a serem usados. A qualidade do modelo depende no sucesso de cada uma destas três etapas.Aparte servir como um preditor, a rede neural provê informação sobre a relevância de cada variável. A maioria das predições forneceu coeficientes de correlação acima de 99%, mostrando que a rede pode ser usada em controle e ainda como um sensor por software.