Este trabalho envolve o emprego de recentes tecnologias ligadas a promissora área de Inteligência Computacional e a tradicional área de Processamento de Sinais Digitais. Tem por objetivo o desenvolvimento de uma aplicação especifica na área de Processamento de Voz: o reconhecimento de locutor. Inúmeras aplicações, ligadas principalmente a segurança e controle, são possíveis a partir do domínio da tecnologia de reconhecimento de locutor, tanto no que diz respeito a identificação quanto a verificação de diferentes locutores. O processo de reconhecimento de locutor pode ser dividido em duas grandes fases: extração das características básicas do sinal de voz e classificação. Na fase de extração, procurou-se aplicar os mais recentes avanços na área de Processamento Digital de Sinais ao problema proposto. Neste contexto, foram utilizadas a frequência fundamental e as frequências formantes como parâmetros que identificam o locutor. O primeiro foi obtido através do use da autocorrelação e o segundo foi obtido através da transformada de Fourier. Estes parâmetros foram extraídos na porção da fala onde o trato vocal apresenta uma coarticulação entre dois sons vocálicos. Esta abordagem visa extrair as características desta mudança do aparato vocal. Existem dois tipos de reconhecimento de locutor: identificação (busca-se reconhecer o locutor em uma população) e verificação (busca-se verificar se a identidade alegada é verdadeira). O processo de reconhecimento de locutor é dividido em duas grandes fases: extração das características (envolve aquisição, pré-processamento e extração dos parâmetros característicos do sinal) e classificação (envolve a classificação do sinal amostrado na identificação/verificação do locutor ou não). São apresentadas diversas técnicas para representação do sinal, como analise espectral, medidas de energia, autocorrelação, LPC (Linear Predictive Coding), entre outras. Também são abordadas técnicas para extração de características do sinal, como a frequência fundamental e as frequências formantes. Na fase de classificação, pode-se utilizar diversos métodos convencionais: Cadeias de Markov, Distância Euclidiana, entre outros. Além destes, existem as Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são consideradas poderosos classificadores. As RNAs já vêm sendo utilizadas em problemas que envolvem classificações de sinais de voz. Neste trabalho serão estudados os modelos mais utilizados para o problema de reconhecimento de locutor. Assim, o tema principal da Dissertação de Mestrado deste autor é a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando Redes Neurais Artificiais para classificação do locutor. Neste trabalho tamb6m é apresentada uma abordagem para a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando as técnicas convencionais para o processo de classificação do locutor. As técnicas utilizadas são Dynamic Time Warping (DTW) e Vector Quantization (VQ). / This work deals with the application of recent technologies related to the promising research domain of Intelligent Computing (IC) and to the traditional Digital Signal Processing area. This work aims to apply both technologies in a Voice Processing specific application which is the speaker recognition task. Many security control applications can be supported by speaker recognition technology, both in identification and verification of different speakers. The speaker recognition process can be divided into two main phases: basic characteristics extraction from the voice signal and classification. In the extraction phase, one proposed goal was the application of recent advances in DSP theory to the problem approached in this work. In this context, the fundamental frequency and the formant frequencies were employed as parameters to identify the speaker. The first one was obtained through the use of autocorrelation and the second ones were obtained through Fourier transform. These parameters were extracted from the portion of speech where the vocal tract presents a coarticulation between two voiced sounds. This approach is used to extract the characteristics of this apparatus vocal changing. In this work, the Multi-Layer Perceptron (MLP) ANN architecture was investigated in conjunction with the backpropagation learning algorithm. In this sense, some main characteristics extracted from the signal (voice) were used as input parameters to the ANN used. The output of MLP, trained previously with the speakers features, returns the authenticity of that signal. Tests were performed with 10 different male speakers, whose age were in the range from 18 to 24 years. The results are very promising. In this work it is also presented an approach to implement a speaker recognition system by applying conventional methods to the speaker classification process. The methods used are Dynamic Time Warping (DTW) and Vector Quantization (VQ).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-29Bitstream added on 2014-06-13T19:08:09Z : No. of bitstreams: 1 spadotto_mm_me_bauru.pdf: 1459647 bytes, checksum: c67d870286e648ad917f7e25b8b18d56 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A necessidade de aplicação de novos equipamentos em ambientes cada vez mais agressivos demandou a busca por novos produtos capazes de suportar altas temperaturas, inertes às corroções químicas e com alta rigidez mecânica. O avanço tecnógico na produção de materiais cerâmicos tornou possível o emprego de processos de fabricação que antes eram somente empregados em metais. Dentre os processos de usinagem de cerâmicas avançadas, a retificação é o mais utilizado devido às maiores taxas de remoção diferentemente do brunimento e das limitações geométricas do processo de lapidação. A rugosidade é um do parâmetros de saída do processo de retificação que influi, dentre outros fatores, na qualidade do deslizamento entre estruturas, podendo gerar aquecimento. Além disso, o desgaste da ferramenta de corte gerado durante o processo está associado aos custos fixos e a problemas relacionados com o acabamento superficial bem como a danos estruturais. Essas duas variáveis, rugosidade e desgaste, são objetos de estudos de muitos pesquisadores. Entretanto, o controle automático tem sido uma difícil tarefa de ser realizada devido às variações de parâmetros ocorridas no processo. Dessa maneira, o presente trabalho tem por objetivo aplicar a lógica ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) na estimação da rogosidade e do desgaste da ferramenta de corte no processo de retificação plana de cerâmicas avançadas. A ferramenta de corte aplicada para retificar os corpos-de-prova de alumina (96%) foi um rebolo diamantado. A partir do processamento digital dos sinais de emissão acústica e potência média de corte foram calculadas as estatísticas: média, desvio padrão, potência máxima, DPO e DPKS. As estatísticas foram aplicadas com entradas de duas redes ANFIS, uma estimando valores de rugosidade e outra estimando valores de desgaste... / The need for implementation of new equipaments in an increasingly agressive environmentl demanded a search for new products capable of withstanding high temperatures, inert to chemical corrosion and high mechanical stiffeness. Technological advances in the production of ceramic materials have become possible with the employment of manufacturing processes that previously were only employed in metals. Among the advanced ceramics machining processes, the grinding process is the most used, because of higher removal rates in constrast with the honing process and geometric limitations of lapping process. The surface reoughness is one of the output parameters of grinding process that affects, among other factors, the quality of sliding between structures that may generate heat. Moreover, the wear of the cutting tool generated during the process is associated with fixed costs and problems related to suface finishing as well as structural damages. These two variables, surface roughness and wear, have been studied by many researchers; however, the automatic control has been a difficult task to be carry out due to parameters variations occurring in the process. Hence, this work aims to apply logic ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) in the estimation of surface roughness and wear of the cutting tool in the tangential griding process of advanced ceramics. The cutting tools used to grind workpieces of alumina (96%) was a diamond grinding wheel. From the digital processing of acoustic emission and average cutting power signals some statistics were calculated: mean, standard deviation, maximum power, DPO and DPKS. The statistics were applied as inputs of two ANFIS networks estimating surface roughess and wear values. The results had demonstrated that the statistics associated with the ANFIS network can be used in the estimation of surface roughness and wear. However, the wear ANFIS network... (Complete abstract click electronic access below)

Este trabalho propõe um algoritmo rápido para segmentação de partes móveis em vídeo, tendo como base a detecção de volumes fechados no espaço tridimensional. O vídeo de entrada é pré-processado com um algoritmo de detecção de bordas baseado em linhas de nível para produzir os objetos. Os objetos detectados são agrupados utilizando uma combinação dos métodos de mean shift clustering e meta-agrupamento. Para diminuir o tempo de computação, somente alguns objetos e quadros são utilizados no agrupamento. Uma vez que a forma de detecção garante que os objetos persistem com o mesmo rótulo em múltiplos quadros, a seleção de quadros impacta pouco no resultado final. Dependendo da aplicação desejada os grupos podem ser refinados em uma etapa de pós-processamento. / This work presents a very fast algorithm to segmentation of moving parts in a video, based on detection of surfaces of the scene with closed contours. The input video is preprocessed with an edge detection algorithm based on level lines to produce the objects. The detected objects are clustered using a combination of mean shift clustering and ensemble clustering. In order decrease even more the computation time required, two methods can be used combined: object filtering by size and selecting only a few frames of the video. Since the detected objects are coherent in time, frame skipping does not affect the final result. Depending on the application the detected clusters can be refined using post processing steps.

abstract: Advancements in mobile technologies have significantly enhanced the capabilities of mobile devices to serve as powerful platforms for sensing, processing, and visualization. Surges in the sensing technology and the abundance of data have enabled the use of these portable devices for real-time data analysis and decision-making in digital signal processing (DSP) applications. Most of the current efforts in DSP education focus on building tools to facilitate understanding of the mathematical principles. However, there is a disconnect between real-world data processing problems and the material presented in a DSP course. Sophisticated mobile interfaces and apps can potentially play a crucial role in providing a hands-on-experience with modern DSP applications to students. In this work, a new paradigm of DSP learning is explored by building an interactive easy-to-use health monitoring application for use in DSP courses. This is motivated by the increasing commercial interest in employing mobile phones for real-time health monitoring tasks. The idea is to exploit the computational abilities of the Android platform to build m-Health modules with sensor interfaces. In particular, appropriate sensing modalities have been identified, and a suite of software functionalities have been developed. Within the existing framework of the AJDSP app, a graphical programming environment, interfaces to on-board and external sensor hardware have also been developed to acquire and process physiological data. The set of sensor signals that can be monitored include electrocardiogram (ECG), photoplethysmogram (PPG), accelerometer signal, and galvanic skin response (GSR). The proposed m-Health modules can be used to estimate parameters such as heart rate, oxygen saturation, step count, and heart rate variability. A set of laboratory exercises have been designed to demonstrate the use of these modules in DSP courses. The app was evaluated through several workshops involving graduate and undergraduate students in signal processing majors at Arizona State University. The usefulness of the software modules in enhancing student understanding of signals, sensors and DSP systems were analyzed. Student opinions about the app and the proposed m-health modules evidenced the merits of integrating tools for mobile sensing and processing in a DSP curriculum, and familiarizing students with challenges in modern data-driven applications. / Dissertation/Thesis / M.S. Electrical Engineering 2013

Existe hoje uma grande diversidade de técnicas modernas na física médica que são fundamentadas na tecnologia de ressonância magnética nuclear. Dentre estas, a espectroscopia por ressonância magnética é utilizada para medir a concentração de determinados metabólitos no paciente, permitindo o diagnóstico de doenças através de anormalidades no resultado. Dadas as limitações experimentais para melhorar a aquisição do sinal, seja na parte instrumental ou ainda pela necessidade de minimizar o tempo total dos exames, a utilização de técnicas de processamento de sinais apresenta soluções para a melhor visualização e manipulação do sinal estudado. Dentre estas, está o uso de filtros para atenuar os impactos do ruído nos dados amostrados. Recentemente, diversas áreas que necessitam de processamento de sinais têm explorado implementações de filtros que utilizam a transformada wavelet, apresentando resultados promissores com esta nova abordagem. Partindo de estudos prévios na área de espectroscopia por ressonância magnética, implementamos neste trabalho filtros com transformada wavelet, utilizando a metodologia Wavelet Shrinkage Denoising (WSD). A etapa de maior importância deste procedimento é o cálculo do limiar, isto é, o valor a partir do qual os coeficientes devem ser considerados uma representação de ruído (e portanto atenuados); além do método descrito anteriormente na literatura, foram desenvolvidas neste trabalho outras duas novas formas para este cálculo, totalizando três filtros. O primeiro método utiliza a estimativa de risco não-enviesada de Stein (SURE), o segundo uma estimativa do desvio padrão característico do ruído, calculado em uma porção sem picos do espectro, e o terceiro, por fim, introduz informação do sinal à etapa de limiarização, utilizando um procedimento de fitting para estimar regiões do espectro a serem preservadas. A performance destes filtros foi comparada entre si, e também com um método de referência utilizando a transformada de Fourier, primeiro em sinais simulados, e em seguida em sinais in vivo experimentais. Os resultados apresentam uma grande melhora na performance anteriormente documentada, com proposições de novas formas de explorar o potencial de filtros baseados em transformada wavelet. / Many of today techniques in medical physics are based on nuclear magnetic resonance technology. Among these, magnetic resonance spectroscopy is used to measure the concentration of certain metabolites in the patient, allowing the diagnosis of diseases through abnormalities in the results. Given the experimental limitations to improve the quality of the acquired signal, either by instrumental methods or due to the need to minimize the total time elapsed on exams, employing signal processing techniques presents solutions for best visualization and manipulation of the studied signal. Among these, there is the development of filters to mitigate the impacts of noise on the sampled data. Recently, several areas that require signal processing have explored filter implementations that use the wavelet transform, presenting promising results with this new approach. Based on previous studies in the area of magnetic resonance spectroscopy, we implemented wavelet transform filters using the Wavelet Shrinkage Denoising (WSD) methodology. A crucial step in this procedure is the calculation of the threshold, as this value establishes which coefficients are to be considered a noise representation (and therefore attenuated); in addition to the method described previously in the literature, two other new proceedures were developed in this work, totaling three filters. The first method uses the Stein unbiased risk estimator (SURE), the second an estimate of the characteristic standard deviation of the noise, calculated in a portion without peaks of the spectrum, and the third, finally, inputs information from the signal at the thresholding using a fitting procedure to estimate regions of the spectrum that must be preserved. The performance of these filters was compared between each other, and also to a reference method using the Fourier transform, first on simulated signals, and then on experimental in vivo signals. Results show a great improvement compared to performance previously documented, bringing new ways to explore the potential of filters based on wavelet transform.

Este trabalho envolve o emprego de recentes tecnologias ligadas a promissora área de Inteligência Computacional e a tradicional área de Processamento de Sinais Digitais. Tem por objetivo o desenvolvimento de uma aplicação especifica na área de Processamento de Voz: o reconhecimento de locutor. Inúmeras aplicações, ligadas principalmente a segurança e controle, são possíveis a partir do domínio da tecnologia de reconhecimento de locutor, tanto no que diz respeito a identificação quanto a verificação de diferentes locutores. O processo de reconhecimento de locutor pode ser dividido em duas grandes fases: extração das características básicas do sinal de voz e classificação. Na fase de extração, procurou-se aplicar os mais recentes avanços na área de Processamento Digital de Sinais ao problema proposto. Neste contexto, foram utilizadas a frequência fundamental e as frequências formantes como parâmetros que identificam o locutor. O primeiro foi obtido através do use da autocorrelação e o segundo foi obtido através da transformada de Fourier. Estes parâmetros foram extraídos na porção da fala onde o trato vocal apresenta uma coarticulação entre dois sons vocálicos. Esta abordagem visa extrair as características desta mudança do aparato vocal. Existem dois tipos de reconhecimento de locutor: identificação (busca-se reconhecer o locutor em uma população) e verificação (busca-se verificar se a identidade alegada é verdadeira). O processo de reconhecimento de locutor é dividido em duas grandes fases: extração das características (envolve aquisição, pré-processamento e extração dos parâmetros característicos do sinal) e classificação (envolve a classificação do sinal amostrado na identificação/verificação do locutor ou não). São apresentadas diversas técnicas para representação do sinal, como analise espectral, medidas de energia, autocorrelação, LPC (Linear Predictive Coding), entre outras. Também são abordadas técnicas para extração de características do sinal, como a frequência fundamental e as frequências formantes. Na fase de classificação, pode-se utilizar diversos métodos convencionais: Cadeias de Markov, Distância Euclidiana, entre outros. Além destes, existem as Redes Neurais Artificiais (RNAs) que são consideradas poderosos classificadores. As RNAs já vêm sendo utilizadas em problemas que envolvem classificações de sinais de voz. Neste trabalho serão estudados os modelos mais utilizados para o problema de reconhecimento de locutor. Assim, o tema principal da Dissertação de Mestrado deste autor é a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando Redes Neurais Artificiais para classificação do locutor. Neste trabalho tamb6m é apresentada uma abordagem para a implementação de um sistema de reconhecimento de locutor utilizando as técnicas convencionais para o processo de classificação do locutor. As técnicas utilizadas são Dynamic Time Warping (DTW) e Vector Quantization (VQ). / This work deals with the application of recent technologies related to the promising research domain of Intelligent Computing (IC) and to the traditional Digital Signal Processing area. This work aims to apply both technologies in a Voice Processing specific application which is the speaker recognition task. Many security control applications can be supported by speaker recognition technology, both in identification and verification of different speakers. The speaker recognition process can be divided into two main phases: basic characteristics extraction from the voice signal and classification. In the extraction phase, one proposed goal was the application of recent advances in DSP theory to the problem approached in this work. In this context, the fundamental frequency and the formant frequencies were employed as parameters to identify the speaker. The first one was obtained through the use of autocorrelation and the second ones were obtained through Fourier transform. These parameters were extracted from the portion of speech where the vocal tract presents a coarticulation between two voiced sounds. This approach is used to extract the characteristics of this apparatus vocal changing. In this work, the Multi-Layer Perceptron (MLP) ANN architecture was investigated in conjunction with the backpropagation learning algorithm. In this sense, some main characteristics extracted from the signal (voice) were used as input parameters to the ANN used. The output of MLP, trained previously with the speakers features, returns the authenticity of that signal. Tests were performed with 10 different male speakers, whose age were in the range from 18 to 24 years. The results are very promising. In this work it is also presented an approach to implement a speaker recognition system by applying conventional methods to the speaker classification process. The methods used are Dynamic Time Warping (DTW) and Vector Quantization (VQ).

Este trabalho propõe um algoritmo rápido para segmentação de partes móveis em vídeo, tendo como base a detecção de volumes fechados no espaço tridimensional. O vídeo de entrada é pré-processado com um algoritmo de detecção de bordas baseado em linhas de nível para produzir os objetos. Os objetos detectados são agrupados utilizando uma combinação dos métodos de mean shift clustering e meta-agrupamento. Para diminuir o tempo de computação, somente alguns objetos e quadros são utilizados no agrupamento. Uma vez que a forma de detecção garante que os objetos persistem com o mesmo rótulo em múltiplos quadros, a seleção de quadros impacta pouco no resultado final. Dependendo da aplicação desejada os grupos podem ser refinados em uma etapa de pós-processamento. / This work presents a very fast algorithm to segmentation of moving parts in a video, based on detection of surfaces of the scene with closed contours. The input video is preprocessed with an edge detection algorithm based on level lines to produce the objects. The detected objects are clustered using a combination of mean shift clustering and ensemble clustering. In order decrease even more the computation time required, two methods can be used combined: object filtering by size and selecting only a few frames of the video. Since the detected objects are coherent in time, frame skipping does not affect the final result. Depending on the application the detected clusters can be refined using post processing steps.

Orientadores: João Baptista Tadanobu Yabu-uti, Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T06:55:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_CarlosRobertodoNascimento_M.pdf: 1033726 bytes, checksum: 1f87381d74a3e8cd3f4aec2d731d2044 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Este trabalho apresenta uma nova abordagem para autenticação biométrica de usuários baseada em seu ritmo de digitação em teclados numéricos. A metodologia proposta é de baixo custo, nãointrusiva e pode ser aplicada tanto a um mecanismo de login em controle de acesso a áreas restritas como na melhoria do nível de segurança em transações bancárias. Inicialmente, o usuário indica a conta a ser acessada por meio de uma cadeia de caracteres digitada que é monitorada em tempo real pelo sistema. Simultaneamente, são capturados os tempos de pressionamento e soltura das teclas. Quatro características são extraídas do sinal: Código ASCII (American Standard Code for lnformation lnterchange) da tecla, duas latências e uma duração associada com a tecla. Alguns experimentos foram feitos usando amostras reais de usuários autênticos e impostores e um classificador de padrões baseado na estimação da máxima verossimilhança. Alguns aspectos experimentais foram analisados para verificar os seus impactos nos resultados. Estes aspectos são as características extraídas do sinal, a informação alvo, o conjunto de treinamento usado na obtenção dos modelos dos usuários, a precisão do tempo de captura das entradas, o mecanismo de adaptação do modelo e, finalmente, a técnica de obtenção do limiar ótimo para cada usuário. Esta nova abordagem traz melhorias ao processo de autenticação pois permite que a senha não seja mais segredo, assim como oferece uma opção para autenticação biométrica em dispositivos móveis, como celulares / Abstract: This work presents a new approach for biometric user authentication based on keystroke dynamics in numerical keyboards. The methodology proposed is low cost, unintrusive and could be applied in a login mechanism of access control to restricted area andJor to improve the security level in Automatic Teller Machines (ATM). Initially, the user indicates the account to be accessed by typing the target string that is monitored in real time by the system. Simultaneously, the times of key pressed and key released are captured. Four features are extracted from this input: The key ASCII code, two associated latencies and key durations, and some experiments using samples for genuines and impostors users were performed using a pattern classification technique based on the maximum likelihood estimation. Some experimental aspects had been analyzed to verify its impacts in the results. These aspects are the sets of features extracted from the signal, the set of training samples used to obtain the models, the time precisions where captures the inputs, the adaptation mechanism of the model and, finally, the technique to attainment of the excellent threshold for each user. This new approach brings improvements to the process of user authentication since it allows the password not to be a secret anymore, as well as it allows to include biometric authentication in mobile devices, such as cell phones / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Dalton Soares Arantes, Fabbryccio Akkazzha Chaves Machado Cardoso / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T22:53:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lopes_EstevanMarcelo_D.pdf: 5306029 bytes, checksum: 54cf032312d831b7efe9975406e1a28d (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta tese propõe o emprego da equalização concorrente, pós- e pré-FFT, em sistemas OFDM. O objetivo é minimizar o uso das subportadoras pilotos e do prefixo cíclico sem que ocorra prejuízo no desempenho do sistema OFDM. A meta com esta iniciativa é aumentar a vazão dos dados e a área de cobertura de transmissão, quando comparado ao sistema convencional de estimação do canal assistido por pilotos e prefixo cíclico suficiente para evitar a interferência entre os símbolos. Duas propostas empregando a equalização concorrente são abordadas. A primeira proposta aplica o conceito da equalização concorrente a um banco de equalizadores no domínio da frequência, denominado de pós-FFT. O algoritmo proposto pode ser considerado semi-cego, porque utiliza a informação das subportadoras pilotos na inicialização, mantendo-se cego durante sua operação. Para suportar a equalização concorrente, o sistema deve prover pilotos apenas no primeiro símbolo de um super quadro, de modo a permitir que o algoritmo se inicialize quando o receptor for ligado ou quando a equalização for perdida. Nos demais símbolos do super quadro as subportadoras pilotos são destinadas ao transporte de informação visando o aumento da vazão do sistema. A outra proposta, realizada no domínio temporal e denominada de pré-FFT, é responsável pela mitigação da interferência entre os símbolos. A vantagem de realizar a equalização pré-FFT é melhorar o desempenho do sistema OFDM quando o espalhamento do canal é maior que o prefixo cíclico. O objetivo é empregar um algoritmo de adaptação para os coeficientes do equalizador pré-FFT, que retropropague o gradiente estocástico do erro medido na frequência para o tempo. Essa estratégia possibilita empregar informações previamente conhecidas sobre a constelação do sinal nas subportadoras, para se minimizar funções de custo associada aos parâmetros do equalizador. Além disso, é proposto um esquema para que os algoritmos CMA e SDD atuem de modo concorrente no processo de equalização / Abstract: This thesis proposes the use of concurrent post- and pre-FFT equalization in OFDM systems. The objective is to improve the OFDM system design by increasing data throughput without performance loss, when compared with pilot based conventional channel estimation techniques and sufficient cyclic prefix system. Two approaches of concurrent equalization are studied. The first exploits the concurrent equalization concept to develop an efficient post-FFT equalizer bank. The algorithm can be considered semi-blind because it uses channel information, obtained from pilot subcarriers, to initialize and to supervise the equalizer bank when pilots are presented, otherwise remaining blind during the equalization process. To support such concurrent equalization, the system should provide pilot subcarriers only in the first symbol of each OFDM super-frame, al-lowing algorithm initialization when the receiver is turned on. In the remaining super-frame symbols, pilot subcarriers can be suppressed to increase the overall system throughput. The second approach proposes a concurrent pre-FFT algorithm to be used with time domain equalizers. This strategy has the capability to mitigate the inter symbol interference and to minimize the cyclic prefix. The objective is to realize this task using an LMS-like algorithm to adapt the pre-FFT equalizer coefficients. The stochastic gradient based on the error signal for each subcarrier in the frequency domain is back-propagated to adapt the filter coefficients in the time domain. This strategy allows the use of a priori information about the subcarrier signal constellation to minimize cost functions such as the CMA and SDD. Moreover, we propose a scheme to use CMA- and SDD-like algorithms in a concurrent mode / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientadores: Romis Ribeiro de Faissol Attux, Jayme Garcia Arnal Barbedo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T22:20:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tavares_TiagoFernandes_D.pdf: 1120771 bytes, checksum: ed9f8638420c133746a78e2b50451082 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta tese descreve investigações sobre a aplicação de modelos computacionais para o ritmo na interatividade homem-computador. São propostos um modelo para transcrição musical semi-automática, um modelo para transcrição automática e duas interfaces para expressão musical, todos baseados em conceitos ligados a ritmo. Este estudo, inédito, evidencia a importância do uso de conhecimentos especialistas em sistemas de recuperação de informações musicais, uma vez que são possibilitados não somente sistemas mais eficazes como também novas maneiras de interagir musicalmente com o computador / Abstract: This thesis describes investigations towards the use of computational models for rhythm in the context of human-machine interactions. I propose a model for semiautomatic musical transcription, a model for automatic musical transcription and two interfaces for musical expression, all of them based in concepts related to rhythm. This novel study highlights the importance of using domain-specic knowledge in music information retrieval systems, as it allows not only more accurate systems to be built, but also the development of new ways of musically interacting with computers / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica