Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-03-19Bitstream added on 2014-12-02T11:21:15Z : No. of bitstreams: 1 000791829.pdf: 2079650 bytes, checksum: fae4cab983c9a9aa111182dd921df9cc (MD5) / Os gráficos de controle propostos por Shewhart supõem que as medidas da característica de qualidade são independentes e identicamente distribuídas e a média do processo não muda até a ocorrência de uma causa especial que a desloca de seu valor alvo. Nesta Tese são consideradas duas situações distintas da estabelecidas por Shewhart: (1) a média do processo apresenta um movimento oscilatório que independe da causa especial, isto é, a causa especial desloca a média do processo sem alterar o seu movimento oscilatório, (2) as observações dentro dos subgrupos racionais são dependentes. Tanto a dependência das observações quanto o movimento oscilatório da média do processo são descritas por um modelo AR(1). Para um melhor uso do gráfico de X no controle de médias que oscilam são sugeridas amostras com itens igualmente espaçados, segundo o instante em que são produzidos e retirados da linha de produção. Para um melhor uso do gráfico de X no controle de processos que geram observações autocorrelacionadas são sugeridas amostras com itens advindos de diferentes subgrupos racionais. Os esquemas propostos de formação das amostras melhoram o desempenho dos gráficos de X / Control charts proposed by Shewhart assume that the measures of the quality characteristic are independent and identically distributed and the mean of the process does not change until the occurrence of a special cause that moves the mean from its target value. In this thesis are considered two different situations of established by Shewhart: (1) the process mean has an oscillatory behavior that is independent of the special cause, or, the special cause shifts the process mean without altering its oscillatory behavior, (2) observations within the rational subgroups are dependent. Both, the dependence of observations and oscillatory behavior of the process mean are described by an AR (1) model. For better use of the X control chart to control wandering process, this study suggested samples with equally spaced items according to the instant they are produced and selected from the production line. Moreover, for control process, which the observations are autocorrelated, this study suggested samples with observations coming from different rational subgroups. The proposed samples schemes improve the performance of X control charts

Orientador: Antonio Fernando Branco Costa / Coorientadora: Marcela Aparecida Guerreiro Machado / Banca: Fernando Augusto Silva Marins / Banca: José Luiz Contador / Banca: Linda Lee Ho / Banca: Roberto da Costa Quinino / Resumo : Os gráficos de controle propostos por Shewhart supõem que as medidas da característica de qualidade são independentes e identicamente distribuídas e a média do processo não muda até a ocorrência de uma causa especial que a desloca de seu valor alvo. Nesta Tese são consideradas duas situações distintas da estabelecidas por Shewhart: (1) a média do processo apresenta um movimento oscilatório que independe da causa especial, isto é, a causa especial desloca a média do processo sem alterar o seu movimento oscilatório, (2) as observações dentro dos subgrupos racionais são dependentes. Tanto a dependência das observações quanto o movimento oscilatório da média do processo são descritas por um modelo AR(1). Para um melhor uso do gráfico de X no controle de médias que oscilam são sugeridas amostras com itens igualmente espaçados, segundo o instante em que são produzidos e retirados da linha de produção. Para um melhor uso do gráfico de X no controle de processos que geram observações autocorrelacionadas são sugeridas amostras com itens advindos de diferentes subgrupos racionais. Os esquemas propostos de formação das amostras melhoram o desempenho dos gráficos de X / Abstract: Control charts proposed by Shewhart assume that the measures of the quality characteristic are independent and identically distributed and the mean of the process does not change until the occurrence of a special cause that moves the mean from its target value. In this thesis are considered two different situations of established by Shewhart: (1) the process mean has an oscillatory behavior that is independent of the special cause, or, the special cause shifts the process mean without altering its oscillatory behavior, (2) observations within the rational subgroups are dependent. Both, the dependence of observations and oscillatory behavior of the process mean are described by an AR (1) model. For better use of the X control chart to control wandering process, this study suggested samples with equally spaced items according to the instant they are produced and selected from the production line. Moreover, for control process, which the observations are autocorrelated, this study suggested samples with observations coming from different rational subgroups. The proposed samples schemes improve the performance of X control charts / Doutor

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Em estudos ecológicos é importante entender os processos que determinam a distribuição dos organismos. O estudo da distribuição de animais com alta capacidade de locomoção é um desafio para pesquisadores em todo o mundo. Modelos de uso de habitat são ferramentas poderosas para entender as relações entre animais e o ambiente. Com o desenvolvimento dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG ou GIS, em inglês), modelos de uso de habitat são utilizados nas análises de dados ecológicos. Entretanto, modelos de uso de habitat frequentemente sofrem com especificações inapropriadas. Especificamente, o pressuposto de independência, que é importante para modelos estatísticos, pode ser violado quando as observações são coletadas no espaço. A Autocorrelação Espacial (SAC) é um problema em estudos ecológicos e deve ser considerada e corrigida. Nesta tese, modelos generalizados lineares com autovetores espaciais foram usados para investigar o uso de habitat dos cetáceos em relação a variáveis fisiográficas, oceanográficas e antrópicas em Cabo Frio, RJ, Brasil, especificamente: baleia-de-Bryde, Balaenoptera edeni (Capítulo 1); golfinho nariz-de-garrafa, Tursiops truncatus (Capítulo 2); Misticetos e odontocetos em geral (Capítulo 3). A baleia-de-Bryde foi influenciada pela Temperatura Superficial do Mar Minima e Máxima, no qual a faixa de temperatura mais usada pela baleia condiz com a faixa de ocorrência de sardinha-verdadeira, Sardinella brasiliensis, durante a desova (22 a 28C). Para o golfinho nariz-de-garrafa o melhor modelo indicou que estes eram encontrados em Temperatura Superficial do Mar baixas, com alta variabilidade e altas concentrações de clorofila. Tanto misticetos quanto os odontocetos usam em proporções similares as áreas contidas em Unidades de Conservação (UCs) quanto as áreas não são parte de UCs. Os misticetos ocorreram com maior frequência mais afastados da costa, em baixas temperaturas superficiais do mar e com altos valores de variabilidade para a temperatura. Os odontocetos usaram duas áreas preferencialmente: as áreas com as menores profundidades dentro da área de estudo e nas maiores profundidade. Eles usaram também habitats com águas frias e com alta concentração de clorofila. Tanto os misticetos quanto os odontocetos foram encontrados com mais frequência em distâncias de até 5km das embarcações de turismo e mergulho. Identificar habitats críticos para os cetáceos é um primeiro passo crucial em direção a sua conservação / A major problem in ecological studies is the understanding of what factors drive animals distribution. Studies investigating the distribution of high mobility animals is a challenge for scientists all over the world. In that sense, habitat use models are powerful toolsto understand relationship between animals and their environment. With Geographical Information System (GIS) development, habitat use models have been used in ecological studies. However, habitat use models, in several times, are built with misspecification, such as the independence assumption, that must be corrected. Spatial autocorrelation is a common problem in ecological studies. In this thesis, generalized linear models with spatial eigenvectors were used to investigate habitat use in cetaceans using physiographic, oceanographic and anthropogenic co-variates in Cabo Frio, RJ, Brazil, specifically: Brydes whale, Balaenoptera edeni (Chapter 1); bottlenose dolphins, Tursiops truncatus (Chapter 2); Misticetes and odontocetes (Chapter 3). Brydes whale was influenced by sea surface temperature minimum and maximum, in which the most common used strip correlates with Sardinella brasiliensis habitat use during reproduction periods (22 to 28C). For common bottlenose dolphin, the best model indicated they were more frequently found in low sea surface temperature, with high standard deviation and high chlorophyl concentration. Both misticetes and odontocetes used in similar proportion the Conservation Unit areas and non- Conservation Unit areas. Misticetes occurred more often more distant from coast, in low sea surface temperature with high standard deviation. Odontocetes used areas with lowest and highest depths. They also used cold waters and with high chlorophyll concentration. Both misticetes and odontocetes were found more frequently up to 5km from tour and scuba dive boats. Identifying critical habitats for cetaceans is a first crucial step towards their conservation

A presente pesquisa aborda a utilização de gráficos de controle em processo produtivo com variáveis autocorrelacionadas. Tem como objetivo verificar a estabilidade do processo de lingotamento contínuo na fabricação de tarugos por gráficos de controle aplicados aos resíduos oriundos da previsão dos modelos matemáticos por meio da modelagem linear e/ou não linear. Primeiramente, é observada a existência de correlação entre os dados, utilizandose, então, a Análise de Componentes Principais. Com os dados livres de correlação, testa-se a autocorrelação nas Componentes Principais. A partir desse instante, são aplicados os modelos ARIMA, para encontrar os resíduos nos quais será testada a presença de volatilidade, podendo-se aplicar os modelos ARCH e/ou GARCH. Para exemplificar a metodologia utilizada na pesquisa, foi realizado um estudo de caso em uma empresa do RS, na célula da aciaria, especificamente na máquina de lingotamento contínuo onde são fabricados os tarugos para o Aço DIN20MnCr5, seção quadrada 240 mm. Foi possível a avaliação da estabilidade do processo para as variáveis originais por meio do gráfico . Posteriormente, os dados foram decompostos em Componentes Principais, avaliados por meio dos gráficos de controle e EWMA, indicando as componentes com maior instabilidade e as variáveis com maior influência dentro do novo conjunto de dados. Identificado o conjunto de variáveis, essas foram modeladas, utilizando-se a metodologia de modelos lineares e não lineares para encontrar os resíduos e assim construir os gráficos. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitar a compreeensão do comportamento das variáveis e auxiliar na monitoração do processo, e, além disso, mostrar as variáveis que contribuem para que o sistema esteja instável e ocasione a produção de sucata para o aço estudado. / This research addresses the use of control charts in the production process with autocorrelated variables. It aims to determine the stability of the continuous casting process in the manufacture of billets through control charts applied to the residues that come from prediction (of waste) from of mathematical models, by means of (modeling) linear and/or nonlinear modelling. First, it is observed existence of correlation among data, then using Principal Component Analysis. With correlation-free data, the autocorrelation is tested in the Principal Components. From that moment ARIMA models are applied to find residues in which will be tested the presence of volatility maybe applying ARCH and/or GARCH models. To illustrate the methodology used in the survey was conducted a case study at the in a Steel Plant in the State of RS, in the Aciaria cell, specifically in the continuous casting machine where steel billets DIN20MnCr5 square section 240mm are manufactured. It was possible to evaluate the stability of the process for original variables through the graph . Subsequently, data were broken down into Principal Components, evaluated by means of control charts and EWMA, indicating the components with higher instability and variables with greater influence within the new data set. Identied the set of variables, they were modeled using the methodology of linear and nonlinear models to find the residues and thus construct the graphs. Mathematical models were found capable of representing the production process, allowing understanding the variables behavior and assisting in process monitoring; showing the variables that contribute to the system is unstable and causes the scrap production for the steel studied.

Conhecer a distribuição geográfica das espécies é primordial para a tomada de ações efetivas de conservação. Modelos de ocupação são ferramentas importantes para estimar a distribuição das espécies, especialmente quando as informações são incompletas, como é o caso de muitas espécies ameaçadas ou em áreas ainda insuficientemente amostradas. O objetivo deste estudo é ampliar e refinar o conhecimento sobre a distribuição geográfica da toninha, Pontoporia blainvillei, um pequeno cetáceo ameaçado de extinção restrito às águas costeiras do Atlântico Sul ocidental, através de modelos de ocupação. Foram realizadas amostragens aéreas com 4 observadores independentes, em 2058 sítios de 4x4km na distribuição da espécie no Brasil. Foram utilizadas cinco covariáveis de detecção (transparência da água, escala Beaufort, reflexo solar, posição dos amostradores e número de amostradores) e três covariáveis de ocupação (batimetria, temperatura média e produtividade primária) com índices de correlação de Pearson menor que 0,7. Todas as covariáveis contínuas foram estandardizadas com média zero e desvio padrão igual a um. Os modelos de ocupação com autocorrealação espacial foram estimados com Inferência Bayesiana utilizando priors ‘vagos’ (média zero e variância 1.0E6). Em apenas 75 sítios foram detectadas toninhas. A probabilidade de detecção média foi de 0.23 (CRI 0.006 a 0.51), onde as covariáveis Beaufort (efeito negativo), reflexo solar (efeito negativo) e transparência da água (efeito positivo) apresentaram efeitos significativos. A média estimada de ocupação foi de 0,066 (CRI 0,01 a 0,31). As covariáveis batimetria e a temperatura média apresentaram efeitos positivos e negativos sobre o processo de ocupação, respectivamente. Espacialmente o modelo prevê três áreas com altas probabilidades de ocupação aparentemente disjuntas: a) costa norte do Rio de Janeiro; b) costas norte de 3 Santa catarina até São Paulo; c) costa do Rio Grande do Sul. Assim, agregamos importantes informações para a conservação da espécie e realização de novos estudos, apontando onde podemos encontrar maiores probabilidade de ocupação na costa do Brasil e covariáveis que determinam a ocupação e a detecção da espécie. / Knowing the geographic distribution of a species is essential for taking effective conservation actions. Occupation Models are important tools for estimating species distribution, especially when information is incomplete, as is the case with many endangered species or in under-sampled areas. The aim of this study is to expand and refine the knowledge about the geographic distribution of the franciscana, Pontoporia blainvillei, a threatened small cetacean restricted to the coastal waters of the western South Atlantic, through Occupation Models. Aerial samplings were carried out with 4 independent observers, in 2058 sites of 4x4km across the distribution of the species in Brazilian waters. Five detection covariates were used (water transparency, Beaufort scale, solar reflectance, observer position and number of observers) and three covariates of occupation (bathymetry, mean temperature and primary productivity) with Pearson correlation indices less than 0.7. All continuous covariates were standardized with mean zero and standard deviation equal to one. Occupancy Models with spatial autocorrection were estimated using Bayesian Inference using 'vague' priors (zero mean and variance 1.0E6). Franciscana was detected only in 75 sites. The average detection probability 4 was 0.23 (CRI 0.006 to 0.51), where Beaufort (negative effect), solar reflex (negative effect) and water transparency (positive effect) covariables had significant effects. The estimated mean occupancy was 0.066 (CRI 0.01 to 0.31). The bathymetry and the mean temperature covariables had positive and negative effects on the occupation process, respectively. Spatially the model predicts three apparently disjunct areas with high probability of occupation: a) north coast of Rio de Janeiro; b) north coasts of Santa Catarina to São Paulo; c) coast of Rio Grande do Sul. Thus, we add important information for the conservation of species and new studies, pointing out where we can find greater likelihood of occupation on the coast of Brazil and covariates that determine the occupation and the detection of the species.

A presente pesquisa aborda a utilização de gráficos de controle em processo produtivo com variáveis autocorrelacionadas. Tem como objetivo verificar a estabilidade do processo de lingotamento contínuo na fabricação de tarugos por gráficos de controle aplicados aos resíduos oriundos da previsão dos modelos matemáticos por meio da modelagem linear e/ou não linear. Primeiramente, é observada a existência de correlação entre os dados, utilizandose, então, a Análise de Componentes Principais. Com os dados livres de correlação, testa-se a autocorrelação nas Componentes Principais. A partir desse instante, são aplicados os modelos ARIMA, para encontrar os resíduos nos quais será testada a presença de volatilidade, podendo-se aplicar os modelos ARCH e/ou GARCH. Para exemplificar a metodologia utilizada na pesquisa, foi realizado um estudo de caso em uma empresa do RS, na célula da aciaria, especificamente na máquina de lingotamento contínuo onde são fabricados os tarugos para o Aço DIN20MnCr5, seção quadrada 240 mm. Foi possível a avaliação da estabilidade do processo para as variáveis originais por meio do gráfico . Posteriormente, os dados foram decompostos em Componentes Principais, avaliados por meio dos gráficos de controle e EWMA, indicando as componentes com maior instabilidade e as variáveis com maior influência dentro do novo conjunto de dados. Identificado o conjunto de variáveis, essas foram modeladas, utilizando-se a metodologia de modelos lineares e não lineares para encontrar os resíduos e assim construir os gráficos. Os modelos matemáticos encontrados foram capazes de representar os processos produtivos, possibilitar a compreeensão do comportamento das variáveis e auxiliar na monitoração do processo, e, além disso, mostrar as variáveis que contribuem para que o sistema esteja instável e ocasione a produção de sucata para o aço estudado. / This research addresses the use of control charts in the production process with autocorrelated variables. It aims to determine the stability of the continuous casting process in the manufacture of billets through control charts applied to the residues that come from prediction (of waste) from of mathematical models, by means of (modeling) linear and/or nonlinear modelling. First, it is observed existence of correlation among data, then using Principal Component Analysis. With correlation-free data, the autocorrelation is tested in the Principal Components. From that moment ARIMA models are applied to find residues in which will be tested the presence of volatility maybe applying ARCH and/or GARCH models. To illustrate the methodology used in the survey was conducted a case study at the in a Steel Plant in the State of RS, in the Aciaria cell, specifically in the continuous casting machine where steel billets DIN20MnCr5 square section 240mm are manufactured. It was possible to evaluate the stability of the process for original variables through the graph . Subsequently, data were broken down into Principal Components, evaluated by means of control charts and EWMA, indicating the components with higher instability and variables with greater influence within the new data set. Identied the set of variables, they were modeled using the methodology of linear and nonlinear models to find the residues and thus construct the graphs. Mathematical models were found capable of representing the production process, allowing understanding the variables behavior and assisting in process monitoring; showing the variables that contribute to the system is unstable and causes the scrap production for the steel studied.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:23:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Everton.pdf: 4714138 bytes, checksum: a59b9d4eb09d8201b1cddd3c78f52e24 (MD5) Previous issue date: 2012-12-01 / This paper aimed to present methods to be applied in the area of spatial statistics on soybean yield and agrometeorological factors in Western Paraná state. The data used, related to crop years from 2000/2001 to 2007/2008, are the following variables: soybean yield (t ha-1) and agrometeorological factors, such as rainfall (mm), average temperature (oC) and solar global radiation average (W m-2). In the first phase,it was used indices of spatial autocorrelation (Moran Global and Local) and presented multiple spatial regression models, with performance evaluations. The estimation of parameters occurred when using the Maximum Likelihood method and the performance evaluation of the models was based on the coefficient of determination (R2), the maximum value of the function of the logarithm of the maximum value of the likelihood function logarithm and the Bayesian information criterion of Schwarz. In a second step, cluster analysis was performed using spatial statistical multivariate associations, seeking to identify the same set of variables, but with a larger number of crop years. Finally, the data from one crop year were utilized in an approach based on fuzzy clustering, through the Fuzzy C-Means algorithm and the similarity measure by defining an index for this purpose. The first phase of the study showed the correlation between spatial autocorrelation and soybean yield and agrometeorological elements, through the analysis of spatial area, using techniques such as index Global Moran's I and Local univariate and bivariate and significance tests. It was possible to demonstrate, through the performance indicators used, that the SAR and CAR models offered better results than the classical multiple regression model. In the second phase, it was possible to present the formation of groups of cities using the similarities of the variables under analysis. Cluster analysis is a useful tool for better management of production activities in agriculture, since, with the grouping, it was possible to establish similarities parameters that provide better management of production processes that bring quantitative and qualitatively better, results sought by the farmer. In the final step, through the use of Fuzzy C-Means algorithm, it was possible to form groups of cities of similar soybean yield using the method of decision by the Higher Degree of Relevance (MDMGP) and Method of Decision Threshold by β (β CDM). Subsequently, identification of the adequate number of clusters was obtained using modified partition entropy. To measure the degree of similarity of each cluster, a Cluster Similarity Index (ISCl) was designed and used, which considers the degree of relevance of each city within the group to which it belongs. Within the perspective of this study, the method used was adequate, allowing to identify clusters of cities with degrees of similarities in the order of 60 to 78%. / Este trabalho apresenta métodos para serem aplicados na estatística espacial de área na produtividade da soja e fatores agrometeorológicos na região oeste do estado do Paraná. Os dados utilizados estão relacionados aos anos-safra de 2000/2001 a 2007/2008, sendo as variáveis: produtividade da soja (t ha-1) e agrometeorológicas, tais como precipitação pluvial (mm), temperatura média (oC) e radiação solar global média (W m-2). Em uma primeira fase foram utilizados índices de autocorrelação espacial (Moran Global e Local) e apresentados modelos de regressão espacial múltipla, com avaliações de desempenho. A estimativa dos parâmetros dos modelos ajustados se deu pelo uso do método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função do máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz. Em uma segunda etapa foram realizadas análises de agrupamento espacial por meio da estatística multivariada, buscando identificar associações no mesmo conjunto de variáveis, porém com um número maior de anos-safra. Finalmente, os dados de um ano-safra foram aplicados em uma abordagem baseada em agrupamento difuso, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, tendo a similaridade medida pela definição de um índice com este objetivo. O estudo da primeira fase permitiu verificar a correlação e a autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado e os testes de significância. Foi possível demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica. Na segunda fase, foi possível apresentar a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para uma melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível se estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para uma melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor. Na etapa final, por meio do algoritmo Fuzzy c-Means, foi possível a formação de grupos de municípios similares à produtividade de soja, utilizando o Método de Decisão pelo Maior Grau de Pertinência (MDMGP) e o Método de Decisão pelo Limiar β (MDL β). Posteriormente, a identificação do número adequado de agrupamentos foi obtida utilizando a Entropia de Partição Modificada. Para mensurar o nível de similaridade de cada agrupamento, foi criado e utilizado um Índice de Similaridade de Clusters (ISCl), que considera o grau de pertinência de cada município dentro do agrupamento a que pertence. Dentro das perspectivas deste estudo, o método empregado se mostrou adequado, permitindo identificar agrupamentos de municípios com graus de similaridades da ordem de 60 a 78%. espacial

Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde das Wirken von Autokorrelation auf das Verhalten von Materialflusssystemen anhand von Realdaten analysiert. Hintergrund waren theoretische Untersuchungen, die einen deutlichen Einfluss von abhängigen Ereignissen auf die Leistung von Materialflusssystemen erkennen lassen. Mit Hilfe der Projektpartner konnte eine große Menge von Echtdaten zusammengetragen werden. Insgesamt wurden 52 Datensätze auf zeitliche Abhängigkeiten der Ereignisse untersucht. Dabei bestätigte sich die Vermutung, dass Autokorrelation durch z. B. Batchbildung oder Prioritätsregeln allgegenwärtig in Erscheinung tritt. In ca. 95 % aller Datensätze konnte signifikant Autokorrelation nachgewiesen werden. Im Rahmen der Untersuchung konnten eine Reihe unterschiedlicher Korrelationsstrukturen nachgewiesen werden. Diese unterschieden sich sowohl in der Stärke, in der Ausprägung (positiv oder negativ) als auch im Abklingverhalten. Der größte Einfluss auf das Systemverhalten geht von der Stärke und der Ausprägung der Autokorrelationskoefizienten aus. Im Rahmen des Projektes konnten unterschiedliche Verfahren zur Erzeugung autokorrelierter Ereignisse identifiziert und bewertet werden. Beispielhaft zu erwähnen ist die TES-Methode, der Minification- bzw. Maxification-Ansatz oder spezielle Markov-Ketten. Als am besten geeignet hat sich der sog. ARTA-Ansatz herausgestellt. Der ARTA-Ansatz wurde in einer Java-basierenden Software-Bibliothek namens „JARTA“ umgesetzt. Diese ist frei verfügbar sowie variabel und einfach einsetzbar. Durch das Forschungsvorhaben wurde das Bewusstsein um das Auftreten und Wirken von Autokorrelation in logistischen Systemen geschärft. Projektpartner bestätigen, dass durch gezielte Untersuchung auf Abhängigkeiten Fehler bei der Systementwicklung und beim Systembetrieb verringert werden konnten.

Pseudorandom sequences have many applications in fields such as wireless communication, cryptography and built-in self test of integrated circuits. Maximal length sequences (m-sequences) are commonly employed pseudorandom sequences because they have ideal randomness properties like balance, run and autocorrelation. However, the linear complexity of m-sequences is poor. This thesis considers the use of one-dimensional Cellular Automata (CA) to generate pseudorandom sequences that have high linear complexity and good randomness. The properties of these sequences are compared with those of the corresponding m-sequences to determine their suitability. / Graduate

This thesis discusses the inverse problem associated with the propagation of field autocorrelation of light through a highly scattering object like tissue. In the first part of the thesis we consider the mathematical issues involved in inverting boundary measurements made from diffuse propagation of light through highly scattering objects for their optical and mechanical properties. We present the convergence analysis of the Gauss-Newton algorithm for the recovery of object properties applicable for both diffuse correlation tomography (DCT) and diffuse optical tomography (DOT). En route to this, we establish the existence of solution and Frechet differentiability of the forward propagation equation. The two cases of the delta source and the Gaussian source illuminations are considered separately and the smoothness of solution of the forward equation in these cases is established. Considering DCT as an example, we establish the feasibility of recovering the particle diffusion coefficient (DB ) through minimizing the data-model mismatch of the field autocorrelation at the boundary using the Gauss-Newton algorithm. Some numerical examples validating the theoretical results are also presented. In the second part of the thesis, we reconstruct optical absorption coefficient, µa, and particle diffusion coefficient, DB , from simulated measurements which are integrals of a quantity computed from the measured intensity and intensity autocorrelation g2(τ ) at the boundary. We also recovered the mean square displacement (MSD) distribution of particles in an inhomogeneous object from the sampled g2(τ ) measured on the boundary. From the MSD, we compute the storage and loss moduli distributions in the object. We have devised computationally easy methods to construct the sensitivity matrices which are used in the iterative reconstruction algorithms for recovering these parameters from these measurements. The results of reconstruction of inhomogeneities in µa, DB , MSD and the visco-elastic parameters, which are presented, show forth reasonably good positional and quantitative accuracy. Finally we introduce a self regularized pseudo-dynamic scheme to solve the above inverse problem, which has certain advantages over the usual minimization method employing a variant of the Newton algorithm. The computational difficulties involved in the inversion of ill-conditioned matrices arising in the nonlinear inverse DCT problem are avoided by introducing artificial dynamics and considering the solution to be the steady-state response (if it exists) of the artificially evolving dynamical system, represented by ordinary differential equations (ODE) in pseudo-time. We show that the asymptotic solution obtained through the pseudo-time marching converges to the optimal solution which minimizes a mean-square error functional, provided the Hessian of the forward equation is positive definite in the neighborhood of this optimal solution. The superior noise tolerance and regularization-insensitive nature of pseudo-dynamic strategy are proven through numerical simulations in the context of DCT.