Em um contexto atual de busca pelo desenvolvimento sustentável, surge a necessidade de alteração de mentalidades e práticas. A Produção mais Limpa figura como um dos exemplos de iniciativa compatível com essa demanda. Seu objetivo é que sejam considerados previamente os efeitos negativos dos processos produtivos, fazendo com que seja reduzido o desperdício e a geração de poluentes. Mesmo estando de acordo com as aspirações atuais de busca por uma produção industrial mais sustentável, sua disseminação não ocorreu de forma satisfatória. Esta dissertação visa contribuir para a compreensão das barreiras para a aplicação da Produção mais Limpa, bem como identificar quais fatores devem estar presentes para que se atinja o sucesso na sua adoção, possibilitando a geração de uma proposta de framework. Para atingir os objetivos propostos um instrumento de pesquisa foi criado com base na literatura e entrevistas com profissionais. Com esse instrumento foi executada uma survey com profissionais que possuem envolvimento com a temática de Produção mais Limpa, atingindo-se um total de 185 respondentes. A partir dos resultados da análise de componentes principais, ficou evidenciado que os fatores mais cruciais dizem respeito à organização, estando relacionados com a visão, a cultura, o planejamento estratégico e os subsídios para a implantação da Produção mais Limpa, que constituíram na primeira e segunda componentes da análise. No caso das barreiras, destaca-se a existência de uma visão e cultura organizacional inadequadas (primeira componente), seguido da falta de apoio externo (segunda componente). Também foram encontrados indícios de que pode haver uma má compreensão do conceito de Produção mais Limpa, além de uma educação ambiental inadequada. Ao analisarem-se as medidas que podem ser tomadas para que a Produção mais Limpa tenha sua aplicação de forma mais efetiva, percebe-se que o principal é o reposicionamento do ambiente externo como um forte incentivador da aplicação da Produção mais Limpa, abandonando a posição de destaque ao serem observadas as barreiras. / In t In the present context of pursuit for sustainable development, the need to alter mentalities and practices arises. Cleaner Production is an example of initiative compatible with this demand. Cleaner Production aims at considering beforehand negative effects of the productive process, reducing wastes and pollutant generation. This concept is aligned with current aspirations of pursuing for a more sustainable industrial production, but its dissemination did not occur in a satisfactory way. This dissertation seeks to contribute for comprehension of barriers to Cleaner Production application, as well as identify critical success factors that exist to achieve success in its adoption, making possible the conception of a framework proposal. To reach the proposed objectives a research instrument was created based on literature and interviews with professionals. With this instrument a survey was performed with professionals that work with Cleaner Production; a total of 185 responses were obtained. Results of the Principal Component Analysis made evident that critical factors are related with organization aspects, such as vision, culture, strategic planning and subsides for Cleaner Production implementation, that composed the first and second components. Regarding the barriers, it was emphasized the existence of an inadequate organizational vision and culture (first component), followed by lack of external support (second component). It was also found evidences that a mistaken comprehension of the Cleaner Production concept might exist, as well as an inappropriate environmental education. Considering measures that might be taken in order to disseminate Cleaner Production more effectively, it was noticed that is important to repositioning the external environment, making it a strong support in Cleaner Production applications, leaving behind a position of highlight when barriers are observed.

A presente dissertação propõe novas abordagens para seleção de variáveis com vistas à formação de grupos representativos de observações. Para tanto, sugere um novo índice de importância das variáveis apoiado nos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (APC), o qual é integrado a uma sistemática do tipo forward para seleção de variáveis. A qualidade dos agrupamentos formados é medida através do Silhouette Index. Um estudo de simulação é projetado para avaliar a robustez e o desempenho da sistemática proposta em dados com diferentes níveis de correlação, ruído e número de observações a serem clusterizadas. Na sequência, é apresentada uma versão modificada da sistemática original, a qual utiliza funções kernel para remapeamento dos dados com vistas ao incremento da qualidade de clusterização e redução das variáveis retidas para formação dos agrupamentos. A versão modificada é aplicada em 3 bancos de dados da indústria química, aumentando a qualidade da clusterização medida pelo SI médio em 150% e utilizando em torno de 6% das variáveis originais. / This thesis proposes new approaches for variable selection aimed at forming representative groups of observations. For that matter, we suggest a new variable importance index based on parameters derived from the Principal Component Analysis (PCA), which is integrated to a forward procedure for variable selection. The quality of clustering procedure is assessed by the Silhouette Index. A simulation study is designed to evaluate the robustness of the proposed method on different levels of variable correlation, noise and number of observations to be clustered. Next, we modify the original method by remapping observations through kernel functions tailored to improving the clustering quality and reducing the retained variables. The modified version is applied to 3 databases related to chemical processes, increasing the quality of clustering measured by SI on average 150%, while using around 6% of the original variables.

A economia mundial passou por grandes transformações no último século, as quais incluiram períodos de crescimento sustentado seguidos por outros de estagnação, governos alternando estratégias de liberalização de mercado com políticas de protecionismo comercial e instabilidade nos mercados, dentre outros. Figurando como auxiliar na compreensão de problemas econômicos e sociais de forma sistêmica, a análise de indicadores de desempenho é capaz de gerar informações relevantes a respeito de padrões de comportamento e tendências, além de orientar políticas e estratégias para incremento de resultados econômicos e sociais. Indicadores que descrevem as principais dimensões econômicas de um país podem ser utilizados como norteadores na elaboração e monitoramento de políticas de desenvolvimento e crescimento desses países. Neste sentido, esta dissertação utiliza dados do Banco Mundial para aplicar e avaliar sistemáticas de agrupamento de países com características similares em termos dos indicadores que os descrevem. Para tanto, integra técnicas de clusterização (hierárquicas e não-hierárquicas), seleção de variáveis (por meio da técnica “leave one variable out at a time”) e redução dimensional (através da Análise de Componentes Principais) com vistas à formação de agrupamentos consistentes de países. A qualidade dos clusters gerados é avaliada pelos índices Silhouette, Calinski-Harabasz e Davies-Bouldin. Os resultados se mostraram satisfatórios quanto à representatividade dos indicadores destacados e qualidade da clusterização gerada. / The world economy faced transformations in the last century. Periods of sustained growth followed by others of stagnation, governments alternating strategies of market liberalization with policies of commercial protectionism, and instability in markets, among others. As an aid to understand economic and social problems in a systemic way, the analysis of performance indicators generates relevant information about patterns, behavior and trends, as well as guiding policies and strategies to increase results in economy and social issues. Indicators describing main economic dimensions of a country can be used guiding principles in the development and monitoring of development and growth policies of these countries. In this way, this dissertation uses data from World Bank to elaborate a system of grouping countries with similar characteristics in terms of the indicators that describe them. To do so, it integrates clustering techniques (hierarchical and non-hierarchical), selection of variables (through the "leave one variable out at a time" technique) and dimensional reduction (appling Principal Component Analysis). The generated clusters quality is evaluated by the Silhouette Index, Calinski-Harabasz and Davies-Bouldin indexes. The results were satisfactory regarding the representativity of the highlighted indicators and the generated a good clustering quality.

A obtenção de previsões com maior acuracidade é uma necessidade constantemente requerida, em tempos onde há imensa disponibilidade de dados e recursos computacionais cada dia mais eficientes. Tais critérios possibilitaram o desenvolvimento de muitas técnicas de previsão individual ou de métodos de combinação que são considerados eficientes no intuito de reduzir erros. O desenvolvimento de novas técnicas, por sua vez, promove questionamentos quanto à identificação de quantas ou quais técnicas de previsão individual combinar. A literatura não é unânime ao tentar responder a estes questionamentos e indica a importância da correlação entre os erros de previsão na precisão da combinação. Posto isso, esta tese apresenta uma alternativa aos métodos atuais de combinar previsões, contemplando a correlação entre os erros de previsão, além de propor uma forma de identificar técnicas de previsão que sejam distintas quanto à modelagem de características da série de dados. Para identificar grupos de técnicas de previsão individual que sejam similares, utilizou-se a Análise de Agrupamentos em erros gerados por 15 técnicas de previsão que modelaram uma mesma série de dados real com tendência e sazonalidade. O resultado indicou a formação de 3 agrupamentos. Como alternativa aos métodos atuais de combinar previsão e selecionar a quantidade adequada de técnicas, utilizou-se a Análise de Componentes Principais. O método proposto mostrou-se viável quando comparado com outros métodos de combinação e quando submetido à modelagem de séries com maior variabilidade. / The obtaining of more accurate forecasts is a necessity often required in times where there is a huge availability of data and computing resources becoming more efficient every day. These criteria allowed the development of many individual forecasting techniques or combination methods that are considered efficient in order to reduce errors. The development of new techniques, in turn, promotes questioning as the identification of how many or which techniques to combine individual forecasts. The literature is not unanimous when trying to answer these questions and indicates the importance of the correlation between forecast errors on the accuracy of the combination. That said, this presents an alternative to current methods of combining forecasts, considering the correlation between forecast errors, and propose a way to identify predictive techniques that are different about the modeling features of the data series. To identify groups of individual forecasting techniques that are similar, it was used the cluster analysis on errors generated by 15 forecasting techniques that shaped the same series of real data with trend and seasonality. The result indicated the formation of 3 clusters. As an alternative to current methods of combining forecasting and selecting the appropriate amount of techniques, it was used the Principal Component Analysis. The proposed method has proved feasible when compared to other methods of combining and when subjected to modeling of series with greater variability.

Submitted by ANDRÉ CACERES CARRILHO null (carrilho.acc@gmail.com) on 2016-04-01T02:33:57Z No. of bitstreams: 1 d_carrilho_ac.pdf: 6862099 bytes, checksum: fa858752c5f46a9fc8acf83fee1ed2cc (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-04-05T13:36:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carrilho_ac_me_prud.pdf: 6862099 bytes, checksum: fa858752c5f46a9fc8acf83fee1ed2cc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-05T13:36:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carrilho_ac_me_prud.pdf: 6862099 bytes, checksum: fa858752c5f46a9fc8acf83fee1ed2cc (MD5) Previous issue date: 2016-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As nuvens de pontos provindas de Sistemas de Varredura a LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation) Aerotransportados (SVLA) representam a superfície com um grande detalhamento, sendo registrada a vegetação e as feições antrópicas, como edificações e rodovias, por exemplo. A automação da tarefa de classificação da nuvem de pontos é importante para a redução de custos em aplicações práticas relacionadas a atividades de mapeamento. Esta dissertação tem por objetivo principal o estudo, implementação e avaliação de técnicas de processamento e análise de imagens visando a classificação da nuvem de pontos LiDAR (Light Detection and Ranging), e a obtenção, de forma automática, do MDT (Modelo Digital do Terreno) e dos pontos pertencentes a edificações e vegetação. Inicialmente são apresentados os conceitos necessários para o entendimento do método proposto, o qual é detalhado na sequência, assim como os conjuntos de dados utilizados para as avaliações. Além da revisão conceitual sobre tópicos como Morfologia Matemática, Análise de Componentes Principais e algoritmo RANSAC, estudou-se a necessidade de redução da quantidade de iterações do RANSAC e uma alternativa para obtenção de alguns dos parâmetros do método a priori. Foram realizados experimentos sobre a escolha do interpolador (para a geração da grade regular) e para a seleção da forma e dimensão do elemento estruturante (usado nas operações morfológicas). A classificação final foi avaliada em termos de completeza e nível de acerto, calculadas com relação a referências geradas manualmente. / The point clouds acquired by ALS (Airborne LASER Scanning) systems represent the surface with great level of detail, recording both natural vegetation and anthropic features, such as buildings and roads, for example. The automation’s task of point clouds classification is important to reduce costs in practical applications related to mapping activities and production. This work is primarily focused in the study, implementation and evaluation of image processing and analysis techniques, aiming the automatic cloud point classification, generation of the DTM (Digital Terrain Model) and the detection of roof plane and vegetation points. Besides the conceptual review about Mathematical Morphology, Principal Component Analysis and RANSAC (Random Sample Consensus), it was studied the need to reduce the quantity of iterations and an alternative to obtain some of the parameters required by RANSAC algorithm considering one preliminary classification based on Principal Component Analysis. Some experiments were conducted in order to select both the interpolation method (to generate the grid) and the shape and size of the structuring element (used in the morphological operations). The final classification was evaluated in terms of completeness and correctness, computed with respect to a manually generated reference.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-08-20Bitstream added on 2014-06-13T20:03:34Z : No. of bitstreams: 1 martel_jhi_dr_jabo.pdf: 1142341 bytes, checksum: d5876bdaae6caa03d42f9ab8eff903df (MD5) / A pupunheira tem um potencial econômico e social muito grande, sendo a palmeira mais importante na América pré-colombiana, constituindo junto com o milho e a mandioca, a base da alimentação dos povos primitivos. Os principais produtos extraídos são o palmito e os frutos para o consumo humano direto, alimento animal, farinhas para consumo humano e óleo vegetal. Os objetivos do presente trabalho foram de utilizar uma lista de descritores morfológicos recomendada, para discriminar primeiramente as raças Pará e Putumayo e após sua validação estatística, verificar também a existência da raça Solimões, que até hoje tem sido negada. Foram aplicadas técnicas estatísticas univariadas e multivariadas na tentativa de discriminar as raças. Dos 42 descritores iniciais, 25 apresentaram diferenças significativas entre as raças e 15 tiveram aproximação normal. A análise discriminante mostrou que a raça Pará possuía 15% das plantas mal classificadas e Putumayo 14%, já com a seleção de desenvolmer para componentes principais, as percentagens foram 9 e 19%, respectivamente, para as duas raças. A população de Manacapuru, não formou grupo nas duas primeiras análises de agrupamento e nem com componentes principais. As três análises em conjunto, conseguiram discriminar as raças Pará, Putumayo e Solimões, sendo os descritores mais importantes nesta discriminação e classificação das raças: número de espigas por cacho, comprimento da ráquis, peso dos frutos, espessura das cascas, facilidade para descascar os frutos, peso das cascas, sabor dos frutos, espessura da polpa, distância morfológica dos frutos e peso das sementes. / The peach palm has a economic and social potential very great being the palm most important in the América pre-Colombian, contribuiting together with the maize and the cassava in the indenous feeds. The target of the present work was: to use a morphological descriptor list recommended, to discriminate between two landraces and descriptors validation , to verify the existence of solimoes landraces. Univariated and multivariated statistical techniques were used to attemp discriminate the landraces. Form fort yone initial descriptors, twenty five had presented significant difference between the landraces and fifteen had presented normal approach. The discriminant analysis have showed that Pará landrace possessed fifteen percent of the plant badly c1assified and Putumayo about fourteen percent to it. In the analysis of principal component, the percentages were nine and nineteen percent, respectively, for the two landraces. Manacapuru population did not form c1usterin in the two first one analysis of and nor with principal components. Three joint analysis in the set had obtained to discriminate the Pará, Putumayo and Solimoes landraces and the discrimnant analysis with three landraces, c1assified Manacapuru of the Putumayo landrace inside. The most important descriptors in the discrimination between landraces were: numbers of ears per raceme, raquis length, fruit weight, thickness of fruits bark, facility to peel fruits, weight of fruit bark, fruit flavor, pulp thickness, morphological distance between fruits and seed weight.

A economia mundial passou por grandes transformações no último século, as quais incluiram períodos de crescimento sustentado seguidos por outros de estagnação, governos alternando estratégias de liberalização de mercado com políticas de protecionismo comercial e instabilidade nos mercados, dentre outros. Figurando como auxiliar na compreensão de problemas econômicos e sociais de forma sistêmica, a análise de indicadores de desempenho é capaz de gerar informações relevantes a respeito de padrões de comportamento e tendências, além de orientar políticas e estratégias para incremento de resultados econômicos e sociais. Indicadores que descrevem as principais dimensões econômicas de um país podem ser utilizados como norteadores na elaboração e monitoramento de políticas de desenvolvimento e crescimento desses países. Neste sentido, esta dissertação utiliza dados do Banco Mundial para aplicar e avaliar sistemáticas de agrupamento de países com características similares em termos dos indicadores que os descrevem. Para tanto, integra técnicas de clusterização (hierárquicas e não-hierárquicas), seleção de variáveis (por meio da técnica “leave one variable out at a time”) e redução dimensional (através da Análise de Componentes Principais) com vistas à formação de agrupamentos consistentes de países. A qualidade dos clusters gerados é avaliada pelos índices Silhouette, Calinski-Harabasz e Davies-Bouldin. Os resultados se mostraram satisfatórios quanto à representatividade dos indicadores destacados e qualidade da clusterização gerada. / The world economy faced transformations in the last century. Periods of sustained growth followed by others of stagnation, governments alternating strategies of market liberalization with policies of commercial protectionism, and instability in markets, among others. As an aid to understand economic and social problems in a systemic way, the analysis of performance indicators generates relevant information about patterns, behavior and trends, as well as guiding policies and strategies to increase results in economy and social issues. Indicators describing main economic dimensions of a country can be used guiding principles in the development and monitoring of development and growth policies of these countries. In this way, this dissertation uses data from World Bank to elaborate a system of grouping countries with similar characteristics in terms of the indicators that describe them. To do so, it integrates clustering techniques (hierarchical and non-hierarchical), selection of variables (through the "leave one variable out at a time" technique) and dimensional reduction (appling Principal Component Analysis). The generated clusters quality is evaluated by the Silhouette Index, Calinski-Harabasz and Davies-Bouldin indexes. The results were satisfactory regarding the representativity of the highlighted indicators and the generated a good clustering quality.

A presente dissertação propõe novas abordagens para seleção de variáveis com vistas à formação de grupos representativos de observações. Para tanto, sugere um novo índice de importância das variáveis apoiado nos parâmetros oriundos da Análise de Componentes Principais (APC), o qual é integrado a uma sistemática do tipo forward para seleção de variáveis. A qualidade dos agrupamentos formados é medida através do Silhouette Index. Um estudo de simulação é projetado para avaliar a robustez e o desempenho da sistemática proposta em dados com diferentes níveis de correlação, ruído e número de observações a serem clusterizadas. Na sequência, é apresentada uma versão modificada da sistemática original, a qual utiliza funções kernel para remapeamento dos dados com vistas ao incremento da qualidade de clusterização e redução das variáveis retidas para formação dos agrupamentos. A versão modificada é aplicada em 3 bancos de dados da indústria química, aumentando a qualidade da clusterização medida pelo SI médio em 150% e utilizando em torno de 6% das variáveis originais. / This thesis proposes new approaches for variable selection aimed at forming representative groups of observations. For that matter, we suggest a new variable importance index based on parameters derived from the Principal Component Analysis (PCA), which is integrated to a forward procedure for variable selection. The quality of clustering procedure is assessed by the Silhouette Index. A simulation study is designed to evaluate the robustness of the proposed method on different levels of variable correlation, noise and number of observations to be clustered. Next, we modify the original method by remapping observations through kernel functions tailored to improving the clustering quality and reducing the retained variables. The modified version is applied to 3 databases related to chemical processes, increasing the quality of clustering measured by SI on average 150%, while using around 6% of the original variables.

Em um contexto atual de busca pelo desenvolvimento sustentável, surge a necessidade de alteração de mentalidades e práticas. A Produção mais Limpa figura como um dos exemplos de iniciativa compatível com essa demanda. Seu objetivo é que sejam considerados previamente os efeitos negativos dos processos produtivos, fazendo com que seja reduzido o desperdício e a geração de poluentes. Mesmo estando de acordo com as aspirações atuais de busca por uma produção industrial mais sustentável, sua disseminação não ocorreu de forma satisfatória. Esta dissertação visa contribuir para a compreensão das barreiras para a aplicação da Produção mais Limpa, bem como identificar quais fatores devem estar presentes para que se atinja o sucesso na sua adoção, possibilitando a geração de uma proposta de framework. Para atingir os objetivos propostos um instrumento de pesquisa foi criado com base na literatura e entrevistas com profissionais. Com esse instrumento foi executada uma survey com profissionais que possuem envolvimento com a temática de Produção mais Limpa, atingindo-se um total de 185 respondentes. A partir dos resultados da análise de componentes principais, ficou evidenciado que os fatores mais cruciais dizem respeito à organização, estando relacionados com a visão, a cultura, o planejamento estratégico e os subsídios para a implantação da Produção mais Limpa, que constituíram na primeira e segunda componentes da análise. No caso das barreiras, destaca-se a existência de uma visão e cultura organizacional inadequadas (primeira componente), seguido da falta de apoio externo (segunda componente). Também foram encontrados indícios de que pode haver uma má compreensão do conceito de Produção mais Limpa, além de uma educação ambiental inadequada. Ao analisarem-se as medidas que podem ser tomadas para que a Produção mais Limpa tenha sua aplicação de forma mais efetiva, percebe-se que o principal é o reposicionamento do ambiente externo como um forte incentivador da aplicação da Produção mais Limpa, abandonando a posição de destaque ao serem observadas as barreiras. / In t In the present context of pursuit for sustainable development, the need to alter mentalities and practices arises. Cleaner Production is an example of initiative compatible with this demand. Cleaner Production aims at considering beforehand negative effects of the productive process, reducing wastes and pollutant generation. This concept is aligned with current aspirations of pursuing for a more sustainable industrial production, but its dissemination did not occur in a satisfactory way. This dissertation seeks to contribute for comprehension of barriers to Cleaner Production application, as well as identify critical success factors that exist to achieve success in its adoption, making possible the conception of a framework proposal. To reach the proposed objectives a research instrument was created based on literature and interviews with professionals. With this instrument a survey was performed with professionals that work with Cleaner Production; a total of 185 responses were obtained. Results of the Principal Component Analysis made evident that critical factors are related with organization aspects, such as vision, culture, strategic planning and subsides for Cleaner Production implementation, that composed the first and second components. Regarding the barriers, it was emphasized the existence of an inadequate organizational vision and culture (first component), followed by lack of external support (second component). It was also found evidences that a mistaken comprehension of the Cleaner Production concept might exist, as well as an inappropriate environmental education. Considering measures that might be taken in order to disseminate Cleaner Production more effectively, it was noticed that is important to repositioning the external environment, making it a strong support in Cleaner Production applications, leaving behind a position of highlight when barriers are observed.

The event related potential (ERP) technique is enjoying widespread application in neurophysiological research due to its fine temporal resolution. Of relevance to this study are ERPs related to voluntary movements. The precision with which movement related processes could be recorded using the ERP technique was demonstrated by Gilden, Vaughan and Costa (1966) and Kutas and Donchin (1974, 1977, and 1980) who found that the readiness potential (RP) immediately preceding hand movement was larger over the hemisphere contralateral to the responding hand. Given that left hemisphere controls right hand movements and vice versa, their findings confirmed that the lateralized readiness potential (LRP) is an index of motor preparation. It has been well established that electrodes from the left precentral site (C3) and from the right precentral site (C4) can capture LRPs, and that the motor cortex is the major generator of this component. In the speech domain, researchers recording ERPs related to motor preparation have often considered pre-determined electrode sites (e.g., F3, F4, C3, C4, Cz) assuming that their proximity to motor areas on the cortex enables capturing of specific activity from those areas [F3 close to Broca’s area, Cz close to Supplementary motor area (SMA), C3 to left motor strip, C4 to right motor strip]. A consistent finding has been that the RP preceding speech is greatest at the central electrode sites, which has been attributed to SMA and motor cortex activity. Studying speech production related ERPs at predetermined set of electrodes might not suffice for two reasons: (1) unlike simple finger movement, speaking is a fine motor skill requiring coordination of multiple systems (e.g., respiratory system, phonatory system, articulatory system) and muscles, and (2) the far-field nature of the ERP recording technique often results in spatial and temporal overlap of components. To overcome these challenges, this study considered multichannel recordings and principal component analysis (PCA). Twenty three healthy participants completed a simple hand motor task (pressing a button with the right index finger and another button using the left index finger based on the color of a stimulus frame displayed on a computer screen), and a speech task (saying “pool” or withholding the response based on the color of the frame). The purpose of including a hand motor task was to verify that neural activity specific to motor preparation was detectable in participants when a well-established condition for the elicitation of LRPs was utilized. Both stimulus-locked and response-locked ERPs from 21 right handed participants (11 females and 10 males) were studied. Interhemispheric difference wave analysis and PCA revealed left hemisphere lateralization of the potential (i.e., the LRP) immediately preceding right hand movements, similar to previous studies. The LRP specific to left hand movements (non-dominant hand), however, showed bihemispheric distribution. Results from the speech motor task confirmed that overlapping components affect interpretation of ERPs related to speech production if just central electrode sites are considered. Two ERP components emerged from the multichannel PCA as distinguishing between the speaking and no speaking condition: a posterior negative component and a left lateralized positive component. The morphology of the posterior negative component and significant moderate correlation of its amplitude with the mean reaction time suggest that this component is a possible index of speech motor preparation. Further research is required to determine whether the left-lateralized component reflects a process mediated by the speech dominant hemisphere (left). In addition to demonstrating the usefulness of multichannel recordings and PCA in ERP investigations, the study provides several methodological guidelines for capturing ERPs related to speech production.