Fundação do Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (FAPEAM) / Nesta dissertação de mestrado é apresentada uma proposta de um método simples de compressão de dados sem perda para Redes de Sensores sem Fio (RSSF). Este método é baseado numa codificação Huffman convencional aplicada a um conjunto de amostras de parâmetros monitorados que possuam uma forte correlação temporal, fazendo com que seja gerado um dicionário Huffman a partir dessas probabilidades e que possam ser utilizadas em outros conjuntos de parâmetros de mesma característica. Os resultados de simulação usando temperatura e umidade relativa mostram que este método supera alguns dos mais populares mecanismos de compressão projetados especificamente para RSSF. / In this masters thesis we present a lightweight lossless data compression method for wireless sensor networks(WSN). This method is based on a conventional Huffman coding applied to a sample set of monitored parameters that have a strong temporal correlation, so that a Huffman dictionary is generated from these probabilities, and which may be used in other sets of parameters with same characteristic. Simulations results using temperature and relative humidity measurements show that the proposed method outperforms popular compression mechanisms designed specifically for wireless sensor networks.

O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de tomografia por Ressonância Magnética, para uso em diagnósticos médicos. Ele foi baseado em subsistemas disponíveis comercialmente, tais como os utilizados em equipamentos de imagens de RM comerciais. As principais contribuições deste projeto foram: o desenvolvimento de circuitos eletrônicos complementares e \"software\", necessários para tomar o \"hardware\" adquirido em um Tomógrafo de Ressonância Magnética para diagnósticos médicos. Isso não inclui somente o projeto de complexos programas necessários para gerar os pulsos de RF, formas de onda dos gradientes, sistema de aquisição de dados e as seqüências de pulsos necessárias para o completo sincronismo, mas também o desenvolvimento de uma interface amigável para realizar: a entrada de informações do paciente; a seleção das técnicas de imagem e o \"software\" interativo para visualização e seleção de planos. Um novo algoritmo de compressão de dados, para reduzir o armazenamento necessário de dados de imagens de RM, sem perda de informação foi também apresentado e implementado. Uma comparação com outras implementações de compressão de uso geral foi apresentada para mostrar uma performance superior na taxa de compressão e tempo de execução. / The present work describes the development of a Magnetic Resonance Tomography system to be used for medical diagnostics. It is based on commercially available subsystems such as used as in commercial MRI equipments. The main contributions to the project were: the development of fill up electronics and software needed to turn the acquired hardware into a MR Tomography for medical diagnostics. This includes not only the design of complex software needed to generate the used RF pulses, gradient waveforms, data acquisition system and the desired pulse sequences to synchronize all, but also the development of a user friendly interface to do: the entrance of patient\'s information; the selection of MR imaging techniques and interactive software for image viewing and planes selection. A new data compression algorithm to reduce the storage requirement of raw MR image data without information losses is also presented and implemented. A comparison with others general purpose compression implementations is presented to show the superior performance in the compression rate and execution time.

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T03:46:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Araujo_AndreFilgueirasde_M.pdf: 3583920 bytes, checksum: afbfc9cf561651fe74a6a3d075474fc8 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal a elaboração de um novo algoritmo responsável por tornar mais eficiente a estimação de movimento do codec Dirac. A estimação de movimento é uma etapa crítica à codificação de vídeo, na qual se encontra a maior parte do seu processamento. O codec Dirac, recentemente lançado, tem como base técnicas diferentes das habitualmente utilizadas nos codecs mais comuns (como os da linha MPEG). O Dirac objetiva alcançar eficiência comparável aos melhores codecs da atualidade (notadamente o H.264/AVC). Desta forma, este trabalho apresenta inicialmente estudos comparativos visando à avaliação de métodos de estado da arte de estimação de movimento e do codec Dirac, estudos que fornecem a base de conhecimento para o algoritmo que é proposto na sequência. A proposta consiste no algoritmo Modified Hierarchical Enhanced Adaptive Rood Pattern Search (MHEARPS). Este apresenta desempenho superior aos outros algoritmos de relevância em todos os casos analisados, provendo em média complexidade 79% menor mantendo a qualidade de reconstrução. / Abstract: The main purpose of this work is to design a new algorithm which enhance motion estimation in Dirac video codec. Motion estimation is a critical stage in video coding, in which most of the processing lies. Dirac codec, recently released, is based on techniques different from the usually employed (as in MPEG-based codecs). Dirac video codec aims at achieving efficiency comparable to the best codecs (such as H.264/AVC). This work initially presents comparative studies of state-of-the-art motion estimation techniques and Dirac codec which support the conception of the algorithm which is proposed in the sequel. The proposal consists in the algorithm Modified Hierarchical Enhaced Adaptive Rood Pattern Search (MHEARPS). This presents superior performance when compared to other relevant algorithms in every analysed case, providing on average 79% less computations with similar video reconstruction quality. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Celio Pasquini, Mario Cesar Ugulino de Araujo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-09T13:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DantasFilho_HeronidesAdonias_D.pdf: 2337564 bytes, checksum: b5a44bf3eec3ce95ab683c5b2621b012 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Neste trabalho foram desenvolvidas e aplicadas técnicas de seleção de amostras e de variáveis espectrais para calibração multivariada a partir do Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS). Também foi utilizada a transformada wavelet para resolver problemas de redução de ruído associado a dados de espectroscopia NIR (Infravermelho Próximo), na construção de modelos de calibração multivariada baseados em Regressão Linear Múltipla (MLR) para estimativa de parâmetros de qualidade de óleo diesel combustível e também de madeira de eucalipto. Os espectros NIR de transmitância para óleo diesel e de reflectância para madeira de eucalipto foram registrados empregando-se um equipamento NIR-Bomem com detector de Arseneto de Gálio e Índio. Para a aplicação em óleo diesel, foram estudadas as regiões espectrais: 850 - 1.100 nm, 1.100 - 1.570 nm e 1.570 - 2.500 nm. Para as amostras de madeira de eucalipto foi empregada a região de 1.100 - 2.500 nm. Os resultados do uso de técnicas de seleção de variáveis e amostras por MLR comprovaram sua simplicidade frente os modelos de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) que empregam toda a região espectral e transformação em variáveis latentes e são mais complexos de interpretar. O emprego de seleção de amostras demonstrou ainda a possibilidade de procedimentos de recalibrações e transferência de calibração que utilizam um número reduzido de amostras, sem a perda significativa da capacidade preditiva dos modelos MLR. O uso de filtragem wavelet também teve sua eficiência comprovada tanto no contexto da calibração multivariada quanto na filtragem de espectros NIR a partir de varreduras individuais. Na maioria dos casos de que trata esta tese e por conseqüência das técnicas quimiométricas empregadas, melhorias quanto à minimização do erro (RMSEP) associado à quantificação dos parâmetros de qualidade, bem como redução do tempo empregado na aquisição de varreduras de espectros NIR foram as principais contribuições fornecidas / Abstract: This work describes two techniques for spectral variable and sample selection based on the Successive Projections Algorithm (SPA), aiming the construction of multivariate regression models. Also, the wavelet transform was employed to solve problems related to noise reduction associated with spectroscopic data in the near infrared spectral region (NIR), and employed in the construction of multivariate calibration models based in Linear Multiple Regression (LMR) to estimate the quality parameters of diesel fuel and eucalyptus wood. The NIR transmission spectra for diesel samples and the reflectance spectra obtained for wood samples were acquired by using a NIR-Bomen equipment with AsGaIn detector. For application in diesel, the following spectral regions have been investigated: 850 - 1100 nm, 1100 - 1570 nm and 1570 - 2500 nm. For wood samples the spectral region employed was from 1100 - 2500 nm. The results obtained by using the variable selection techniques and LMR demonstrate their simplicity when compared with its counterpart Partial Least Square (PLS) which employs full spectral region and latent variables, being, therefore, more difficult to be interpreted. The use of wavelet filtering also demonstrates its efficiency both for multivariate calibration and NIR spectral data filtering. In most of the cases approached in this work, and inconsequence for the chemometric techniques employed, improvements in the error (RMSEP) associated with the quality parameters as well a decrease in the analysis time were the main achievements of this work / Doutorado / Quimica Analitica / Doutor em Ciências

Orientador: Jesus Enrique Garcia / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-15T18:18:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yaginuma_KarinaYuriko_M.pdf: 793513 bytes, checksum: 80908040b7ddf985dbe851b78dc4f279 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Nesta dissertação e proposta uma metodologia de compressão de dados usando Modelos de Markov Mínimos (MMM). Para tal fim estudamos cadeias de Markov de alcance variavel (VLMC, Variable Length Markov Chains) e MMM. Apresentamos entao uma aplicacão dos MMM a dados linguísticos. Paralelamente estudamos o princípio MDL (Minimum Description Length) e o problema de compressão de dados. Propomos uma metodologia de compressao de dados utilizando MMM e apresentamos um algoritmo próprio para compressao usando MMM. Comparamos mediante simulacão e aplicacao a dados reais as características da compressao de dados utilizando as cadeias completas de Markov, VLMC e MMM / Abstract: In this dissertation we propose a methodology for data compression using Minimal Markov Models (MMM). To this end we study Variable Length Markov Chains (VLMC) and MMM. Then present an application of MMM to linguistic data. In parallel we studied the MDL principle (Minimum Description Length) and the problem of data compression. We propose a method of data compression using MMM and present an algorithm suitable for compression using MMM. Compared through simulation and application to real data characteristics of data compression using the complete Markov chains, VLMC and MMM / Mestrado / Probabilidade e Estatistica / Mestre em Estatística

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-11T18:00:15Z No. of bitstreams: 1 ederbarbozakapisch.pdf: 4847277 bytes, checksum: 139f0b67e25b637befdb231fd5402b98 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-17T15:19:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ederbarbozakapisch.pdf: 4847277 bytes, checksum: 139f0b67e25b637befdb231fd5402b98 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-17T15:19:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ederbarbozakapisch.pdf: 4847277 bytes, checksum: 139f0b67e25b637befdb231fd5402b98 (MD5) Previous issue date: 2015-03-18 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A presente dissertação apresenta a implementação de um Sistema de Detecção e Compressão de Distúrbios Elétricos (SDCDE), com foco nas implementações baseadas em plataforma FPGA (Field-Programmable Gate Array). Inicialmente são abordados os algoritmos de compressão e detecção. Posteriormente são mostradas as sínteses na FPGA e um protótipo desenvolvido para testes. O sistema proposto é voltado para aplicações em Sistemas Elétricos de Potência (SEPs) e prevê a aquisição e o armazenamento dos distúrbios comumente encontrados nesse campo. A partir dos dados armazenados, é possível reconstruir inteiramente o sinal registrado, para possíveis análises de oscilográfia. O processo de compressão passa por três estágios: detecção de novidade, compressão com perdas, utilizando a Transformada Wavelet Discreta (DWT), e a Compressão em termos de bit. Esses três níveis de compressão permitem uma otimização do espaço de memória utilizado e garantem que longos períodos de registros possam ser armazenados em um cartão de memória. A abordagem das sínteses em FPGA visa avaliar, dentre outros fatores, o consumo de recursos de hardware utilizado, através da implementação de um processador embarcado, criado e idealizado para aplicações de Processamento Digital de Sinais (DSP). A partir do protótipo desenvolvido, alguns resultados de sínteses e estudos de casos com testes executados em ambientes reais, são apresentados. / This dissertation presents the implementation of a System of Detection and Compression of Electrical Disturbances (SDCDE), focusing on implementations based on FPGA platform (Field-Programmable Gate Array). Initially are discussed compression and detection algorithms. Subsequently the synthesis in FPGA and a prototype that was developed for testing are shown. The proposed system is aimed at applications in Electric Power Systems (SEPs) and provides for the acquisition and storage of the disturbances commonly found in this field. From the data stored, the recorded signal can be fully reconstructed for possible oscillographic analysis. The compression process involves three stages: novelty detection, lossy compression, using the Discrete Wavelet Transform (DWT), and a bit-level compression. These three levels of compression allow an optimization of used memory space and they ensure that long periods of records can be stored on a memory card. The approach of the synthesis on FPGA aims to evaluate, among other factors, the usage of hardware resources, through the implementation of an embedded processor, created and designed for digital signal processing applications. From the prototype developed, some results of synthesis and case studies with tests performed in real environments are presented.

Orientador: Gustavo Fraidenraich / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T03:16:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FloresRodriguez_AndreaCarolina_M.pdf: 1415054 bytes, checksum: 6b986968e8d7ec4e6459e4cea044d379 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A compressão dos dados de consumo residencial de energia elétrica registrados torna-se extremadamente necessária em Smart Metering, a fim de resolver o problema de grandes volumes de dados gerados pelos medidores. A principal contribuição desta tese é a proposta de um esquema de representação teórica da informação registrada na forma mais compacta, sugerindo uma forma de atingir o limite fundamental de compressão estabelecido pela entropia da fonte sobre qualquer técnica de compressão disponibilizada no medidor. A proposta consiste na transformação de codificação dos dados, baseado no processamento por segmentação: no tempo em taxas de registros de 1/900 Hz a 1 Hz, e nos valores de consumo residencial de energia elétrica. Este último subdividido em uma compressão por amplitude mudando sua granularidade e compressão dos dados digitais para representar o consumo com o menor número de bits possíveis usando: PCM-Huffman, DPCM-Huffman e codificação de entropia supondo diferentes ordens de distribuição da fonte. O esquema é aplicado sobre dados modelados por cadeias de Markov não homogêneas para as atividades dos membros da casa que influenciam no consumo elétrico e dados reais disponibilizados publicamente. A avaliação do esquema é feita analisando o compromisso da compressão entre as altas taxas de registro, distorção resultante da digitalização dos dados, e exploração da correlação entre amostras consecutivas. Vários exemplos numéricos são apresentados ilustrando a eficiência dos limites de compressão. Os resultados revelam que os melhores esquemas de compressão de dados são encontrados explorando a correlação entre as amostras / Abstract: Data compression of recorded residential electricity consumption becomes extremely necessary on Smart Metering, in order to solve the problem of large volumes of data generated by meters. The main contribution of this thesis is to propose a scheme of theoretical representation of recorded information in the most compact form, which suggests a way to reach the fundamental limit of compression set by the entropy of the source, of any compression technique available in the meter. The proposal consists in the transformation of data encoding, based on the processing by segmentation: in time by registration rate from 1/900 Hz to 1 Hz, and in the values of residential electricity consumption. The latter is subdivided into compression: by amplitude changing their regularity, and digital data compression to represent consumption as few bits as possible. It is using PCM-Huffman, DPCM-Huffman and entropy encoding by assuming different orders of the source. The scheme is applied to modeled data by inhomogeneous Markov chains to create the activities of household members that influence electricity consumption, and real data publicly available. The assessment scheme is made by analyzing the trade off of compression between high registration rates, the distortion resulting from the digitization of data, and analyzing the correlation of consecutive samples. Several examples are presented to illustrate the efficiency of the compression limits. The analysis reveals that better data compression schemes can be found by exploring the correlation among the samples / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestra em Engenharia Elétrica

Orientador: Jesus Enrique Garcia / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-19T15:10:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Viola_MarcioLuisLanfredi_D.pdf: 951071 bytes, checksum: 87d2c8b2501105bc64aab5e92c769ea4 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Nesta tese abordamos o problema estatístico de seleção de um modelo Markoviano de ordem finita que se ajuste bem a um conjunto de dados em duas situações diferentes. Em relação ao primeiro caso, propomos uma metodologia para a estimação de uma árvore de contextos utilizando-se amostras independentes sendo que a maioria delas são provenientes de um mesmo processo de Markov de memória variável finita e as demais provêm de um outro processo Markoviano de memória variável finita. O método proposto é baseado na taxa de entropia relativa simetrizada como uma medida de similaridade. Além disso, o conceito de ponto de ruptura assintótico foi adaptado ao nosso problema de seleção a fim de mostrar que o procedimento proposto, nesta tese, é robusto. Em relação ao segundo problema, considerando um processo de Markov multivariado de ordem finita, propomos uma metodologia consistente que fornece a partição mais fina das coordenadas do processo de forma que os seus elementos sejam condionalmente independentes. O método obtido é baseado no BIC (Critério de Informação Bayesiano). Porém, quando o número de coordenadas do processo cresce, o custo computacional do critério BIC torna-se excessivo. Neste caso, propomos um algoritmo mais eficiente do ponto de vista computacional e a sua consistência é demonstrada. A eficiência das metodologias propostas foi estudada através de simulações e elas foram aplicadas em dados linguísticos / Abstract: This work related two statistical problems involving the selection of a Markovian model of finite order. Firstly, we propose a procedure to choose a context tree from independent samples, with more than half of them being realizations of the same finite memory Markovian processes with finite alphabet with law P. Our model selection strategy is based on estimating relative entropies to select a subset of samples that are realizations of the same law. We define the asymptotic breakdown point for a model selection procedure, and show the asymptotic breakdown point for our procedure. Moreover, we study the robust procedure by simulations and it is applied to linguistic data. The aim of other problem is to develop a consistent methodology for obtain the finner partitions of the coordinates of an multivariate Markovian stationary process such that their elements are conditionally independents. The proposed method is establishment by Bayesian information criterion (BIC). However, when the number of the coordinates of process increases, the computing of criterion BIC becomes excessive. In this case, we propose an algorithm more efficient and the its consistency is demonstrated. It is tested by simulations and applied to linguistic data / Doutorado / Estatistica / Doutor em Estatística

Modern semiconductor design methods makes it possible to design increasingly complex system-on-a-chips (SOCs). Testing such SOCs becomes highly expensive due to the rapidly increasing test data volumes with longer test times as a result. Several approaches exist to compress the test stimuli and where hardware is added for decompression. This master’s thesis presents a test data compression method based on a modified facsimile code. An embedded processor on the SOC is used to decompress and apply the data to the cores of the SOC. The use of already existing hardware reduces the need of additional hardware. Test data may be rearranged in some manners which will affect the compression ratio. Several modifications are discussed and tested. To be realistic a decompressing algorithm has to be able to run on a system with limited resources. With an assembler implementation it is shown that the proposed method can be effectively realized in such environments. Experimental results where the proposed method is applied to benchmark circuits show that the method compares well with similar methods. A method of including the response vector is also presented. This approach makes it possible to abort a test as soon as an error is discovered, still compressing the data used. To correctly compare the test response with the expected one the data needs to include don’t care bits. The technique uses a mask vector to mark the don’t care bits. The test vector, response vector and mask vector is merged in four different ways to find the most optimal way.

In this thesis work a part of the video coding standard H.264 has been implemented. The part of the video coder that is used to code the I-frames has been implemented to see how well suited it is for regular image coding. The big difference versus other image coding standards, such as JPEG and JPEG2000, is that this video coder uses both a predictor and a transform to compress the I-frames, while JPEG and JPEG2000 only use a transform. Since the prediction error is sent instead of the actual pixel values, a lot of the values are zero or close to zero before the transformation and quantization. The method is much like a video encoder but the difference is that blocks of an image are predicted instead of frames in a video sequence. / I det här examensarbetet har en del av videokodningsstandarden H.264 implementerats. Den del av videokodaren som används för att koda s.k. I-bilder har implementerats för att testa hur bra den fungerar för ren stillbildskodning. Den stora skillnaden mot andra stillbildskodningsmetoder, såsom JPEG och JPEG2000, är att denna videokodaren använder både en prediktor och en transform för att komprimera stillbilderna, till skillnad från JPEG och JPEG2000 som bara använder en transform. Eftersom prediktionsfelen skickas istället för själva pixelvärdena så är många värden lika med noll eller nära noll redan innan transformationen och kvantiseringen. Metoden liknar alltså till mycket en ren videokodare, med skillnaden att man predikterar block i en bild istället för bilder i en videosekvens.