Thesis (Ph. D.)--Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, 2005. / Tentzeris, Manos, Committee Chair ; Laskar, Joy, Committee Member ; Peterson, Andrew, Committee Member ; Papapolymerou, Ioannis, Committee Member ; Sotiropoulos, Fotis, Committee Member. Vita. Includes bibliographical references.

Thesis (Ph.D.)--Ohio University, November, 2004. / Title from PDF t.p. Includes bibliographical references (p. 168-177)

Thesis (Ph. D.)--University of Missouri-Columbia, 2000. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 202-221). Also available on the Internet.

Thesis (MSc (Mathematics))--University of Stellenbosch, 2009. / Wavelet decomposition techniques have grown over the last two decades into a powerful tool in signal analysis. Similarly, spline functions have enjoyed a sustained high popularity in the approximation of data. In this thesis, we study the cardinal B-spline wavelet construction procedure based on quasiinterpolation and local linear projection, before specialising to the cubic B-spline on a bounded interval. First, we present some fundamental results on cardinal B-splines, which are piecewise polynomials with uniformly spaced breakpoints at the dyadic points Z/2r, for r ∈ Z. We start our wavelet decomposition method with a quasi-interpolation operator Qm,r mapping, for every integer r, real-valued functions on R into Sr m where Sr m is the space of cardinal splines of order m, such that the polynomial reproduction property Qm,rp = p, p ∈ m−1, r ∈ Z is satisfied. We then give the explicit construction of Qm,r. We next introduce, in Chapter 3, a local linear projection operator sequence {Pm,r : r ∈ Z}, with Pm,r : Sr+1 m → Sr m , r ∈ Z, in terms of a Laurent polynomial m solution of minimally length which satisfies a certain Bezout identity based on the refinement mask symbol Am, which we give explicitly. With such a linear projection operator sequence, we define, in Chapter 4, the error space sequence Wr m = {f − Pm,rf : f ∈ Sr+1 m }. We then show by solving a certain Bezout identity that there exists a finitely supported function m ∈ S1 m such that, for every r ∈ Z, the integer shift sequence { m(2 · −j)} spans the linear space Wr m . According to our definition, we then call m the mth order cardinal B-spline wavelet. The wavelet decomposition algorithm based on the quasi-interpolation operator Qm,r, the local linear projection operator Pm,r, and the wavelet m, is then based on finite sequences, and is shown to possess, for a given signal f, the essential property of yielding relatively small wavelet coefficients in regions where the support interval of m(2r · −j) overlaps with a Cm-smooth region of f. Finally, in Chapter 5, we explicitly construct minimally supported cubic B-spline wavelets on a bounded interval [0, n]. We also develop a corresponding explicit decomposition algorithm for a signal f on a bounded interval. ii Throughout Chapters 2 to 5, numerical examples are provided to graphically illustrate the theoretical results.

La modélisation numérique via la méthode des éléments finis utilise classiquement des fonctions de forme polynomiale qui de par leur régularité représentent difficilement des évolutions singulières telles que celles observées dans les phénomènes de localisation en mécanique. Pour pallier cette difficulté, ces travaux de thèse ont eu pour objectif de proposer un nouveau support d'approximation adaptatif couplant la méthode de représentation par ondelettes à la méthode des éléments finis classique. Dans le domaine du traitement du signal, la méthode des ondelettes montre un réel potentiel pour traiter les phénomènes singuliers. L'étude porte sur la création d'un support de discrétisation hybride, associant une interpolation polynomiale et une interpolation en ondelettes exprimée via la fonction d'échelle de l'ondelette de Daubechies. Ce couplage permet de représenter la partie régulière de la réponse via le support polynomial et les éventuelles singularités à l'aide du support en ondelettes. L'adaptation du support hybride est effectuée via l'apport multirésolution, qui ajuste le support en fonction de l'importance des singularités observées. Une méthodologie de détection et d'enrichissement automatique est réalisée ayant pour objectif d'obtenir le support optimum. L'ondelette de Daubechies n'étant connue qu'en des points discrets, une méthode d'intégration particulière est proposée. Une modification de l'interpolation naturellement non nodale de l'ondelette est également introduite, de manière à pouvoir imposer des conditions limites classiques nodales. Une illustration de la méthode et de son implémentation informatique est présentée via une étude académique 1D. / The numerical modelling with the finite element method conventionally uses functions of polynomial form which, by their regularity, hardly represent singular evolutions such as those observed in the phenomena of localization in mechanics. To solve the issue, the aim of this thesis was to propose a new adaptive approximation support coupling the wavelet representation with the classical finite element method. In the field of signal processing, the wavelet method shows a real capacity to treat singular phenomena. This research study deals with the creation of a hybrid discretisation support, including a polynomial interpolation and a wavelet interpolation formulated with the scaling function of the Daubechies wavelet. The regular part of the solution is represented with the polynomial support and the singularities are visualised with the wavelet support. The adaptation of the hybrid support is carried out with the multiresolution contribution, which adjusts the support according to the importance of observed singularities. An automatic detection and enrichment method is carried out in order to obtain the optimum support. The Daubechies wavelet being known only in discrete points, a particular integration method is proposed. A modification of the not nodal naturally interpolated wavelet interpolation is also introduced, in order to impose classical nodal boundary conditions. An illustration of the method and its computer implementation is presented via a 1D academic study.

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.

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