Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-19T11:42:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T21:33:44Z : No. of bitstreams: 1 179949.pdf: 111603845 bytes, checksum: b886141e491c6a4bcc486450433832c4 (MD5) / O presente trabalho visa propor uma arquitetura de sistema para processamento de sinais eletroencefalográficos (EEG), que utilize métodos e ferramentas de análise não-linear, tais como Transformada Wavelet e Redes Neurais Artificiais (RNAs), com o intuito de fazer-se a detecção e o reconhecimento de descargas epileptiformes do tipo Espícula-Onda (spikes), possivelmente presentes no sinal. O sistema baseado em computador proposto (SIDAPE) transforma os sinais de EEG através de Transformada Wavelet Rápida (FWT) e a representação resultante serve de entrada para um grupo de Redes Neurais Artificiais, as quais fazem a detecção e a classificação das Descargas Epileptiformes. Para o primeiro estágio do sistema desenvolveu-se uma metodologia no sentido de maximizar o aproveitamento da FWT na identificação das descargas epileptiformes do EEG. Assim, determinou-se que, em um conjunto de 47 wavelet kernel conhecidas, a função wavelet coiflet 1 é a que oferece a maior correlação morfológica com as espículas e, por conseqüência, maior grau de compactação na decomposição. Os resultados foram avaliados para a análise de janelas de 15s e o SIDAPE foi capaz de detectar espículas com 98,4% de especificidade, o que indica segurança quanto a detecções positivas.O sistema também apresentou 96,2% de acertos na classificação.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLAOB.pdf: 3255640 bytes, checksum: 0e7dcda9a09b00dc16ad6f6aaf332a4b (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / The amount of transmitted, stored and accessed information by computers have been growing exponentially on the last decades. Two factors have contributed to this effect, one is the appearing of the multimedia systems with its variety of applications. The other is all that fact that nowadays computers not only operate texts and numbers but sounds, images, movies and virtual reality. Inside this scenario of new reality, we can also find, the development and the growth of the internet availability (World Wide Web), an interactive and multimedia system based on information, making this information available for a great quantity of users, with stressed interactivity. This work shows the development of a system for digital images Compression with base on Huffman and Wavelets procedures of data storage and transmission in environments using digital images processing. It was developed on the C++ language under Windows environment. For results validation there were used standard images patterns of digital image Processing, as the Lena and Girl image, both on 128x128, 256x256 and 512x512 pixels resolutions, as well as tomographics images of soil and wood sample from tomograph of the Brazilian Agricultural Research Corporation. / A quantidade de informações armazenadas, transmitidas e manuseadas por computadores tem crescido exponencialmente nas últimas décadas. Dois fatores têm contribuído para este efeito, um deles é o surgimento dos sistemas de multimídia juntamente com suas numerosas aplicações. O outro é quanto ao fato de que atualmente computadores não operam apenas textos e números e sim sons, imagens, filmes e realidade virtual. Junto a este cenário de novas realidades também se encontra o desenvolvimento e a crescente disponibilidade da internet (World Wide Web), um sistema interativo e de multimídia baseado na informação, a qual fez com que informações estivessem à disposição de uma quantidade enorme de usuários, com interatividade acentuada. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema para Compressão de Imagens Digitais com base nos procedimentos de Huffman e Wavelets para armazenamento e transmissão de dados em ambientes que utilizam processamento digital de imagens. Foi desenvolvido na linguagem C++ sob o ambiente Windows. Para validação dos resultados foram utilizados padrões de imagens clássicas do Processamento Digital de Imagens, como a imagem Lena e a imagem Girl, ambas nas resoluções 128x128, 256x256 e 512x512 pixels, bem como imagens tomográficas de amostras de solo e madeira em resolução 128x128 pixels, obtidas a partir do uso do minitomógrafo dedicado à agricultura do Centro de Instrumentação da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.

CAPES / Estertores são sons respiratórios adventícios e descontínuos que ocorrem em patologias pulmonares. Parâmetros no domínio do tempo classificam os estertores como finos, médios e grossos, e podem ter polaridade positiva ou negativa. Este trabalho investiga métodos e ferramentas para caracterizar e classificar estertores. Amostras de sons respiratórios contendo estertores foram normalizadas e reamostradas em 8 kHz. Foram realizados diversos ensaios utilizando a transformada wavelet discreta (DWT) e a análise de discriminante linear (LDA), e avaliados com análise ROC. Um sistema de reconhecimento de padrões foi implementado com DWT, LDA e k-NN para classificar estertores finos, grossos e sons respiratórios normais. O ensaio com diferentes métodos de extensão de borda do sinal durante a decomposição DWT mostrou a influência nos resultados da caracterização. Os resultados indicam que os métodos ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD e PER são recomendados, enquanto que os métodos SP1 e ASYMW não são recomendados para a decomposição e caracterização de estertores, pois geram características diferentes nas sub-bandas mais altas. Outro ensaio mostrou que a caracterização dos estertores utilizando DWT pode ser feita utilizando-se algumas sub-bandas de decomposição (D3, D4 e D5, no caso de sinais amostrados em 8 kHz), reduzindo-se desta forma o esforço computacional. Outro sistema de classificação implementado utilizando DWT e LDA mostrou que os estertores podem ser classificados indicando a polaridade com elevado grau de acerto (AUC de até 0,9943 para Symlet 19). Dois ensaios foram realizados para seleção da wavelet-mãe que melhor caracterize estertores. O primeiro ensaio avaliou quantitativamente a semelhança entre o estertor e diversas wavelets-mães através do índice de correlação de Pearson. As wavelets-mães que resultaram uma forte correlação com o estertores, se mostrando mais indicadas para serem utilizadas, foram: Reverse Biorthogonal 3.7, Reverse Biorthogonal 5.5, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, Symlet 7 e Daubechies 7. O segundo ensaio selecionou a wavelet-mãe pela concentração de energia nas sub-bandas. Ensaios anteriores já mostravam que a energia dos estertores decompostos pela DWT se concentra em poucas sub-bandas, então foram selecionadas wavelets-mães que concentrassem maior porcentagem da energia em uma sub-banda específica, que foram: Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 e Symlet 12. O último ensaio realizado foi uma combinação de wavelets-mães para melhorar a separabilidade de estertores e sons respiratórios normais. O ensaio mostrou que um sistema de classificação utilizando DWT, LDA e um classificador linear pode separar totalmente as duas classes (índice AUC = 1) quando é utilizada a combinação de wavelets-mães para gerar o vetor de características dos sinais. / Crackles are adventitious and discontinuous breath sounds that occur in lung diseases. Time domain parameters classify the crackles as fine, medium, and coarse, and may have positive or negative polarity. This work investigates methods and tools to characterize and classify crackles. Samples of breath sounds containing crackles were normalized and resampled at 8 kHz. Several experiments using the discrete wavelet transform (DWT), linear discriminant analysis (LDA), and k-NN have been performed, and evaluated with ROC analysis. A pattern recognition system was implemented with DWT, LDA and k-NN to classify fine and coarse crackles, and normal breath sounds. The experiment with different signal border extension methods during DWT decomposition showed the influence on the results of the characterization. The results indicate that the methods ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD and PER are recommended, while SP1 and ASYMW methods are not recommended for the decomposition and characterization of crackles because they generate different characteristics in the higher subbands. Another experiment showed that the characterization of crackles using DWT can be made using certain decomposition subbands (D3, D4, and D5 with signal sampled at 8 kHz), thus reducing the computational effort. Another classification system implemented using LDA and DWT showed that crackles can be classified by their polarity indicating a high degree of accuracy (AUC rate up to 0.9943 for Symlet 19). Two experiments were conducted for mother-wavelet selection that best characterizes crackles. The first one quantitatively evaluated the similarity between the crackle and several mother-wavelets using Pearson's correlation coefficient. The mother-wavelet that resulted a strong correlation with the crackles, being most indicated for use were: Reverse Biorthogonal 3.7, 5.5 Biorthogonal Reverse, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, 7, and Symlet Daubechies 7. The second experiment selected mother-wavelets by the power concentration in subbands. Previous trials already shown that the energy of the crackles decomposed by DWT are concentrated in a few subbands, so mothers-wavelet that concentrate larger percentage of the energy in a specific subband were selected, which were Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 and Symlet 12. The final experiment performed was a combination of mother-wavelets to improve the separability of crackles and normal breath sounds. The experiment showed that a classification system using DWT, LDA, and a linear classifier may totally separate the two classes (AUC ratio = 1) when the combination of mother-wavelets to generate the feature vector of the signals is used.

CAPES / Estertores são sons respiratórios adventícios e descontínuos que ocorrem em patologias pulmonares. Parâmetros no domínio do tempo classificam os estertores como finos, médios e grossos, e podem ter polaridade positiva ou negativa. Este trabalho investiga métodos e ferramentas para caracterizar e classificar estertores. Amostras de sons respiratórios contendo estertores foram normalizadas e reamostradas em 8 kHz. Foram realizados diversos ensaios utilizando a transformada wavelet discreta (DWT) e a análise de discriminante linear (LDA), e avaliados com análise ROC. Um sistema de reconhecimento de padrões foi implementado com DWT, LDA e k-NN para classificar estertores finos, grossos e sons respiratórios normais. O ensaio com diferentes métodos de extensão de borda do sinal durante a decomposição DWT mostrou a influência nos resultados da caracterização. Os resultados indicam que os métodos ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD e PER são recomendados, enquanto que os métodos SP1 e ASYMW não são recomendados para a decomposição e caracterização de estertores, pois geram características diferentes nas sub-bandas mais altas. Outro ensaio mostrou que a caracterização dos estertores utilizando DWT pode ser feita utilizando-se algumas sub-bandas de decomposição (D3, D4 e D5, no caso de sinais amostrados em 8 kHz), reduzindo-se desta forma o esforço computacional. Outro sistema de classificação implementado utilizando DWT e LDA mostrou que os estertores podem ser classificados indicando a polaridade com elevado grau de acerto (AUC de até 0,9943 para Symlet 19). Dois ensaios foram realizados para seleção da wavelet-mãe que melhor caracterize estertores. O primeiro ensaio avaliou quantitativamente a semelhança entre o estertor e diversas wavelets-mães através do índice de correlação de Pearson. As wavelets-mães que resultaram uma forte correlação com o estertores, se mostrando mais indicadas para serem utilizadas, foram: Reverse Biorthogonal 3.7, Reverse Biorthogonal 5.5, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, Symlet 7 e Daubechies 7. O segundo ensaio selecionou a wavelet-mãe pela concentração de energia nas sub-bandas. Ensaios anteriores já mostravam que a energia dos estertores decompostos pela DWT se concentra em poucas sub-bandas, então foram selecionadas wavelets-mães que concentrassem maior porcentagem da energia em uma sub-banda específica, que foram: Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 e Symlet 12. O último ensaio realizado foi uma combinação de wavelets-mães para melhorar a separabilidade de estertores e sons respiratórios normais. O ensaio mostrou que um sistema de classificação utilizando DWT, LDA e um classificador linear pode separar totalmente as duas classes (índice AUC = 1) quando é utilizada a combinação de wavelets-mães para gerar o vetor de características dos sinais. / Crackles are adventitious and discontinuous breath sounds that occur in lung diseases. Time domain parameters classify the crackles as fine, medium, and coarse, and may have positive or negative polarity. This work investigates methods and tools to characterize and classify crackles. Samples of breath sounds containing crackles were normalized and resampled at 8 kHz. Several experiments using the discrete wavelet transform (DWT), linear discriminant analysis (LDA), and k-NN have been performed, and evaluated with ROC analysis. A pattern recognition system was implemented with DWT, LDA and k-NN to classify fine and coarse crackles, and normal breath sounds. The experiment with different signal border extension methods during DWT decomposition showed the influence on the results of the characterization. The results indicate that the methods ZPD, SP0, SYMH, SYMW, ASYMH, PPD and PER are recommended, while SP1 and ASYMW methods are not recommended for the decomposition and characterization of crackles because they generate different characteristics in the higher subbands. Another experiment showed that the characterization of crackles using DWT can be made using certain decomposition subbands (D3, D4, and D5 with signal sampled at 8 kHz), thus reducing the computational effort. Another classification system implemented using LDA and DWT showed that crackles can be classified by their polarity indicating a high degree of accuracy (AUC rate up to 0.9943 for Symlet 19). Two experiments were conducted for mother-wavelet selection that best characterizes crackles. The first one quantitatively evaluated the similarity between the crackle and several mother-wavelets using Pearson's correlation coefficient. The mother-wavelet that resulted a strong correlation with the crackles, being most indicated for use were: Reverse Biorthogonal 3.7, 5.5 Biorthogonal Reverse, Reverse Biorthogonal 3.5, Daubechies 5, Symlet 5, Daubechies 6, 7, and Symlet Daubechies 7. The second experiment selected mother-wavelets by the power concentration in subbands. Previous trials already shown that the energy of the crackles decomposed by DWT are concentrated in a few subbands, so mothers-wavelet that concentrate larger percentage of the energy in a specific subband were selected, which were Daubechies 7, Symlet 7, Coiflet 3 and Symlet 12. The final experiment performed was a combination of mother-wavelets to improve the separability of crackles and normal breath sounds. The experiment showed that a classification system using DWT, LDA, and a linear classifier may totally separate the two classes (AUC ratio = 1) when the combination of mother-wavelets to generate the feature vector of the signals is used.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2014-09-01T13:38:36Z No. of bitstreams: 1 2014_LucasAraujoPrataChrisostomo.pdf: 3097278 bytes, checksum: d76564773f12558cbcc6da41ab951070 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-09-29T11:49:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_LucasAraujoPrataChrisostomo.pdf: 3097278 bytes, checksum: d76564773f12558cbcc6da41ab951070 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-29T11:49:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_LucasAraujoPrataChrisostomo.pdf: 3097278 bytes, checksum: d76564773f12558cbcc6da41ab951070 (MD5) / O uso de filtros analógicos em um sistema de áudio em um aparelho auditivo de processamento tem algumas vantagens quando comparado com sistemas digitais, entre eles, a relação sinal-ruído (SNR) é maior nesse tipo de tratamento e pode até mesmo melhorar quando a função usada no filtro é o primeiro dos derivativos Gaussian. Além disso, com um sistema analógico, o consumo de bateria será mais baixo, então não há nenhuma necessidade de conversores analógico/digital (ADC) e digital/analógico (DAC). Este trabalho apresenta a concepção de um sistema analógico de baixa potência para aparelhos auditivos. Para provar a ideia, vários testes foram feitos, primeiro ao nível do sistema usando o programa MATLAB, SIMULINK ferramenta e todos os sinais presentes na ferramenta mencionada e, em seguida, no nível de circuito com a ferramenta de cadência para provar o real funcionamento do sistema. Com as aproximações numéricas, conseguiu-se uma função no domínio do tempo que representa o tipo de pulso usado. Com esta nova função, uma manipulação em Laplace domínio foi feito e com o método de Padé. Foi usado para obter a função de transferência. Finalmente, a função de transferência foi representada no espaço de estado, porque tem baixa sensibilidade para variações nos valores, além de um incrível dispersão e gama dinâmica. Através de circuitos de translineares, que foi desenvolvido neste trabalho, foi implementado o filtro. Em primeiro lugar era necessário encontrar uma base matemática para a função de filtro que poderia lidar com o sinal sonoro da melhor forma possível, testes foram feitos e após a definição da função, aproximações numéricas foram feitas no domínio do tempo e de Laplace para obter a função de transferência que foi implementada no espaço de estado [1]. Finalmente, esta representação foi aplicada no circuito e sistema de níveis através de um filtro de translineares. Idealmente, você quer obter um sistema analógico que lida com o som de um ambientes de ruído e amplificação de voz do presente, ser eliminada ou pelo menos minimizar tanto quanto possível. Como pode ser visto durante o trabalho, a resposta chegada foi muito perto o desejado-do uso de ferramentas, cuja confiabilidade goza de grande aceitação entre a comunidade científica, assim, validar a metodologia proposta. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The use of analog filters in a system for audio processing in a hearing aid has some advantages when compared with digital systems, among them, the signal-to-noise ratio (SNR) is greater in this type of treatment and can even improve when the function used in the filter is the first of the Gaussian derivative. In addition, with an analog system, the battery consumption will be lower, so there is no need for analog/digital converters (ADC) and digital/analog (DAC). This work present the design of a low power analog system for hearing aids. To prove the idea, several tests were made, first at system level using the program MATLAB, SIMULINK tool, and all signals present in the mentioned tool, then in the circuit level with the CADENCE tool to prove the real functioning of the system. With the numerical approximations, a function was achieved in the time domain that represents the type of pulse used. With this new function, a manipulation in the Laplace domain was made, and with the Padé method. It was used to obtain the transfer function. At last, the transfer function was represented in state space, because it has low sensitivity to variations in values, in addition to an amazing sparsity and dynamic range. Through translinear circuits, which was developed in this work, the filter was implemented. First of all it was necessary to find a mathematical basis for the filter function that could handle the audible signal the best way possible, tests were done and after the function definition, numerical approximations were made in the time domain and Laplace transform to obtain the transfer function that was implemented in the State space [1]. Finally, this representation was applied in circuit and system levels through a translinear filter. Ideally, you want to get an analog system that deals with the sound of a voice amplification and noise environments present, be eliminated or at least minimized as much as possible. As can be seen in the course of the work, the answer reached was very close to the desired-from the use of tools, whose reliability enjoys wide acceptance among the scientific community, thus validating the methodology proposed.

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T02:50:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge_Christian_M.pdf: 1384136 bytes, checksum: 21169a9d54dc981f5cfe38cdbaf733e5 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Nas redes de comunicações, a atual integração de vários tipos de serviços, cada qual com características estatísticas e requisitos de qualidade de serviço distintos, traz consigo a necessidade de esquemas eficientes de gerenciamento e controle de congestionamento do tráfego presente. Em pequenas escalas de tempo, os esquemas atuais podem ter sua eficiência reduzida devido à alta irregularidade do tráfego. Desta forma, neste presente trabalho, tendo como base à disciplina de escalonamento Generalized Processor Sharing (GPS), propõe-se um esquema de escalonamento de fluxos de dados que utiliza o expoente de Hölder pontual para caracterização local de cada fluxo. Para isso, propõe-se conjuntamente um estimador dinâmico destes expoentes e um preditor. Os expoentes de Hölder pontuais são estimados dinamicamente por meio do decaimento dos coeficientes wavelets em janelas de tempo. O preditor proposto possui características adaptativas e baseia-se no filtro de Kalman e no filtro de Mínimos Médios Quadrados Normalizado (Normalized Least-Mean-Square - NLMS). As avaliações realizadas mostram que este esquema de escalonamento contribui para o controle dinâmico preventivo no sentido de se obter uma menor perda de dados e um melhor uso da taxa de transmissão do enlace, em comparação com o GPS convencional / Abstract: Today network traffic is composed of many services with different statistical characteristics and quality of service requirements. This integration needs efficient traffic congestion control and management schemes. Dynamic and preventive schemes usually anticipate traffic conditions by means of a prediction process. Nevertheless, at fine-grained time scales, traffic exhibits strong irregularities and more complex scaling law that make this prediction process a non-trivial task. In this work we model network traffic flows as multifractal processes and introduce the pointwise Hölder exponent as an indicator of the local regularity degree. Also we propose a new traffic flow scheduling scheme based on the Generalized Processor Sharing (GPS) discipline that incorporate the pointwise Hölder exponent to locally characterize each data flow. For this end we explicitly present both dynamic pointwise Hölder exponent estimation and prediction mechanisms. The pointwise Hölder estimation is carried out dynamically based on the decay of the wavelet coefficients in the selected time windows. The proposed predictor is adaptive and implemented with both Kalman and Normalized Least Mean Squares (NLMS) filters. Experimental evaluations have validated the proposed scheduling scheme, resulting in low data loss rate and a better sharing of the network resources in comparison with the usual GPS scheme / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Nelson Luis Sadanha da Fonseca / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T04:44:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ostrowsky_LarissaOliveira_M.pdf: 1550430 bytes, checksum: 823c0f45a69f06a55a90d4abbffa7e24 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Uma característica importante do tráfego gerado pelo protocolo Internet Protocol (IP) é a existência de padrões scaling, que impactam significantemente o desempenho dos mecanismos de controle de tráfego e que, por isto vem sendo foco de atenção de diversas pesquisas. A natureza scaling do tráfego IP tem sido alvo de bastante polêmica. Em pequenas escalas de tempo o tráfego IP é altamente variável e a variabilidade difere da natureza fractal encontrada em grandes escalas de tempo, não existindo ainda um consenso em relação a natureza do tráfego IP nestas pequenas escalas de tempo. No presente estudo, foram revisadas as evidências da multifractalidade nas pequenas escalas de tempo, através da análise experimental de diversos traços de tráfego real. Constatou-se que não se pode generalizar a natureza dos fluxos do protocolo IP e do protocolo Transmission Control Protocol (TCP) como monofractal ou como multifractal, enquanto que a natureza do fluxo do protocolo User Datagram Protocol (UDP) é sempre multifractal. O crescente uso do protocolo UDP pelas emergentes aplicações que necessitam requisitos de tempo real altera consideravelmente a natureza scaling do tráfego IP, dado que este tipo de tráfego n¿ao reage a situações de congestionamento. Apesar de existirem diversos modelos para tráfego TCP, pouca atenção tem sido dada a modelagem de tráfego UDP. Outra contribuição desta dissertação é a proposta de um modelo de tráfego para fluxos UDP, desenvolvido a partir da caracterização das distribuições estatísticas de traços reais. Este modelo consegue reproduzir com precisão várias características do tráfego UDP real, inclusive a natureza scaling. O modelo foi validado via simulação e a precisão dos resultados do modelo para avaliar um sistema de filas foi comparada às precisões do Modelo Wavelet Multifractal (MWM) e do Modelo MAP Multifractal. Resultados indicam que o modelo proposto reproduz melhor a ocupação em uma fila para diferentes capacidades de armazenamento e taxas de serviço do que os outros modelos avaliados. A geração de traços sintéticos a partir do modelo adotado pode ser realizada em pequenos intervalos de tempo. Assim, o modelo proposto é adequado para o dimensionamento de recursos da rede e provisionamento de Qualidade de serviço / Abstract: An important characteristic of the traffic generated by IP protocol is the existence of scaling, since it has great impact on the performance of traffic control mechanism. Therefore, it has been the focus of attention in many researches. The scaling nature of IP traffic has generated lots of controversy. At small time scales the traffic is very irregular and the variability is different from that found in fractal nature at larges scales. There is no general agreement in relation to the nature of the traffic at these small time scales. In the present study, the evidences of multifractality at small time scales were revised via experimental analyses of several real traffic traces. It was concluded that is not possible to generalize that the nature of IP and TCP flows is either monofractal or multifractal, while the nature of the UDP flows is always multifractal. The increasing use of the UDP protocol by real time applications is changing substantially the scaling nature of IP traffic, since this type of traffic does not react to congestion situations. Although there are models for TCP traffic, not much attention has been given to the modeling of UDP flows. Another contribution of this dissertation is a proposition of UDP traffic model, developed from the characterization of the statistics distributions of real traces. This model can reproduce with precision several characteristics of UDP real traffic, including the scaling nature. The model was validated via simulation and the precision of results of the model was compared with the precisions of the MWM and MAP models. Results indicate that the proposed model better reproduces the queue occupation for different storage capacities and service rates then the others evaluated models. The generation of synthetic traces using the adopted model can be realized with low execution times. Thus, the proposed model is acceptable to the dimension of network resources measurement and to provide Quality of Service / Mestrado / Redes e Multimidia / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Euripedes Guilherme de Oliveira Nobrega / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-15T01:47:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Oliveira_AlexandreTomazati_M.pdf: 3226409 bytes, checksum: 06c44b66428a69ae6b8214fd07432ae6 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O eletrocardiograma (ECG) é uma ferramenta utilizada para o diagnóstico de cardiopatias e outras doenças. Este trabalho tem como objetivo a detecção do complexo QRS, com foco na onda R, que representa a contração dos ventrículos. Para isso, são apresentadas duas técnicas de processamento do sinal de ECG. A primeira utiliza o algoritmo proposto por Pan & Tompkins que consiste em um banco de filtros digitais. A segunda faz uso da transformada wavelet discreta, que permite a localização de características de sinais tanto no tempo quanto na frequência. É apresentado um comparativo da eficácia dos dois algoritmos com base na sua implementação através de FPGA, utilizando dois métodos, o processamento serial em microcontrolador programado em C e o paralelo inteiramente em VHDL, com o intuito de comparar os tempos de processamento. Os resultados sugerem que trabalhos futuros poderão ser baseados na investigação de outras famílias wavelets para a detecção do complexo QRS em sinais de ECG, bem como explorar outros métodos de implementação de filtros em FPGA. / Abstract: The electrocardiogram (ECG) is a tool used for diagnosis of diseases related to the heart. This work has the purpose of detecting QRS complex, focusing on the R wave, which represents the ventricles'contraction. It is presented two techniques of processing ECG signals. The first uses Pan & Tompkins algorithm based on digital filtering. The second uses the discrete wavelet transform, which represents the characteristics of the signal simultaneously in time and frequency. It is presented a comparison of the efficacy of both algorithms, which are implemented in FPGA, using serial processing based on a C programmed microcontroller, and parallel processing entirely in VHDL, with the purpose of comparing the time of processing. The results suggest that future work can be based on the investigation of other wavelets family for detecting QRS complex in ECG signals and other methods of implementing filters in FPGA. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Yuzo Iano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T10:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leite_RicardoBarroso_D.pdf: 5004138 bytes, checksum: d3b1d6c9ea113cae9462605ed91a70ca (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Muitas áreas de pesquisa utilizam imagens digitais e outros arranjos multidimensionais de dados, que para serem transmitidos e armazenados de forma mais eficiente passam por um processo de filtragem e compressão. A transformada wavelet isotrópica é tradicionalmente usada e considerada um método rápido e eficiente para compressão. Por agregar as vantagens de representação multirresolução e a localização dos contornos, as bandelets têm sido consideradas estado-da-arte em várias aplicações de processamento de imagens. Neste trabalho é apresentado um novo método para processamento e compressão de imagens baseado na transformada bandelet. Em nosso método, uma estimativa é feita de forma a reduzir o espaço de busca e tornar o processamento da imagem assintoticamente mais rápido. Os resultados mostram que pode ser feito um compromisso entre qualidade da imagem e tempo computacional, tornando o esquema mais atrativo para uma ampla gama de aplicações. Dentre as áreas beneficiadas por esse método estão transmissão de imagens e vídeo (TV digital e dispositivos móveis), imagens médicas e modelagem 3D / Abstract: Many research areas use digital images and other multi-dimensional arrays of data which to be transmitted and stored more efficiently pass through a filtering process and compression. The isotropic wavelet transform is traditionally used and considered a fast and efficient method for compression. By adding the advantages of multi-resolution representation and location of edges, the bandelets have been considered state of the art in several image processing applications. This work presents a new method for processing and compression based on bandelet transform images. In our method, an estimation is made to reduce the search space and make the image processing asymptotically faster. The results show that a compromise can be made between image quality and computational time, which makes it a more attractive scheme for a wide range of applications. Among the areas benefited by this method are image and video transmission (digital TV and mobile devices), medical imaging and 3D modeling / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Alberto Luiz Serpa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-23T13:16:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferlin_AmadeuSoares_M.pdf: 11538250 bytes, checksum: df676e0c073182186a89891ff432c041 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta dissertação discute aspectos do monitoramento do processo de soldagem por Friction Stir Welding (FSW) de chapas de alumínio utilizando acelerômetros fixados à superfície das chapas. Os sinais adquiridos durante o processo de soldagem foram processados utilizando dois métodos diferentes - a Transformada de Fourier de Tempo Curto (STFT) e a Transformada Wavelet - que foram capazes de detectar e localizar falhas criadas através da remoção de material nas chapas. A aplicação destas técnicas nos sinais adquiridos durante o processo de soldagem permitem a identificação de mudanças no comportamento destes sinais através de resultados gráficos contendo informações de frequência e de tempo. Através destas informações é possível determinar o momento em que as mudanças de comportamento ocorreram e, consequentemente, prever as posições correspondentes à ocorrência da falha no respectivo cordão da solda / Abstract: This dissertation discusses aspects of the Friction Stir Welding (FSW) process monitoring of aluminum plates using accelerometers attached to the plates surface. The signals acquired during the welding process were processed using two different methods - Short Time Fourier Transform (STFT) and Wavelet Transform - that were able to detect and locate failures created by removing material of the plates. The application of these techniques on the signals acquired during the welding process allows the identification of changes in the signals pattern by graphical results containing frequency and time information. Thus it is possible to determine the moment at which the changes in the behavior occurred and therefore predict the positions corresponding to the occurrence of the failure in the weld line / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica