Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.

Príons são patógenos infecciosos que causam um grupo de doenças neurodegenerativas fatais. A proteína normal, PrP celular, denominada PrPC, é convertida em PrPSc, isoforma anormal e patogênica de PrP, através de um processo no qual uma porção de -hélice da estrutura é reenovelada em folhas . A conversão de PrPC em PrPSc ocorre por um mecanismo auto-catalítico. Para um melhor entendimento do mecanismo de propagação dos príons, têm sido propostos vários modelos matemáticos. Nesse trabalho, estudamos o tempo de incubação de algumas doenças causadas por príons: Encefalopatia Espongiforme Bovina (BSE), ou mal da vaca louca; doença variante de Creutzfeldt-Jakob (vCJD), que afeta humanos, através da exposição ao agente de BSE; e Scrapie murina, uma infecção priônica experimental em camundongos. A distribuição de probabilidades da duração do período de incubação foi suposta ser lognormal, modelo este extensamente aceito em doenças infecciosas. Os objetivos desse trabalho foram esclarecer aspectos obscuros sobre a cinética de replicação priônica e o mecanismo de toxicidade das doenças priônicas, através de comparação dos resultados de simulações computacionais com os perfis de distribuição de tempos de incubação de BSE, vCJD e Scrapie murina. Foram realizadas simulações computacionais, utilizando o Método Monte Carlo Dinâmico (MCD) e o modelo Difusão Limitada à Agregação. Primeiramente, estudamos o modelo de Eigen (1996), através de simulações computacionais usando o MCD, para verificar quais termos são importantes para a cinética priônica. De posse desse resultado, partimos então para o estudo sobre a toxicidade das doenças priônicas, usando o modelo DLA e o método MCD: considerando que PrPC se converte em PrPSc quando existe contato (auto-catálise); e PrPCs são livres e podem se movimentar por uma rede, enquanto PrPScs, ou agregados de PrPScs são fixos. Confirmamos a suspeita de Eigen de que o termo mais importante nas equações de cinética priônica é o termo de Michaelis-Menten, ou termo auto-catalítico. Os resultados obtidos através das simulações MCD e modelo DLA foram comparados com os perfis de distribuições de tempos dessas doenças (BSE, vCJD e Scrapie murina). Conseguimos o ajuste de diferentes perfis de distribuição de tempos de incubação para algumas doenças priônicas, lognormal para BSE e vCJD, e lognormal com segundo pico para Scrapie murina. A auto-catálise é o mecanismo mais importante na cinética priônica, a conversão espontânea de PrPC em PrPSc pode ser negligenciada. A partir do modelo DLA, fica reforçada a hipótese de que para BSE e vCJD, doenças priônicas de ocorrência natural, a toxicidade é causada, principalmente, pela formação das placas amilóides. Para Scrapie murina, uma infecção experimentalmente induzida, a toxicidade é, possivelmente, causada por dois mecanismos: formação das placas amilóides e depleção de PrPC. Apenas com a mudança dos parâmetros iniciais e finais, conseguimos ajustar as distribuições de tempos de incubação das três doenças priônicas estudadas, apesar de o modelo ser bastante simples. A lognormalidade, de acordo com o modelo, é resultado do processo difusivo. As concentrações de PrPC devem ser baixas, menores que 1% e o número de PrPScs deve ser menor que 10 para que a lognormalidade ocorra sem a depleção de PrPC. / Prions are infectious agents responsible for a group of fatal neurodegenerative disorders. A pathogenic isoform of the prion protein (PrPSc) generated by a posttranslational process involving the conversion of alpha helices into beta sheets of the normal cellular prion protein (PrPC) is believed to be the main component of these infectious agents. The conversion of a normal PrPC into an abnormal isoform PrPSc, kinetically follows through an autocatalytic process. For better understanding of this kind of abnormal protein propagation, many analytical models have been proposed. Thus, we studied, using the Monte Carlo method, the distribution of the incubation periods in some of these neurodegenerative disorders, such as: bovine spongiform encephalopathy well known as mad cow disease (BSE), Variant Creutzfeldt Jakob disease (vCJD) and murine scrapie, an experimental murine prionic disease. The distribution of the incubation times of these diseases were considered lognormal. The aim of this study was to investigate some aspects of toxicity and replication of the prionic diseases, by comparing the results of computational simulations with the incubation times of BSE, vCJD and murine scrapie, previously established. Computational simulations, using a Dynamical Monte Carlo method (DMC) and the diffusion limited aggregation model (DLA), were worked out. At first, we evaluate the Eigen model through computational simulations using the DMC to verify the essential parameters in the kinetic of the prionic diseases. Following the results, we studied the toxicity of the prionic diseases using the DMC and the DLA model; by considering that PrPC converting in PrPSc just when exists contact (autocatalysis) and free PrPCs are allowed to diffuse randomly to their nearest neighbour sites in a square lattice, while isolated PrPScs or aggregate of PrPScs are fixed. Confirming the Eigen suspicion, the most important parameter in the equation of the prionic kinetic is the Michaelis Menten term (or the autocatalytic term). The results obtained through simulations using DMC and DLA model were compared with the time distribution profiles of the prionic diseases already established (BSE, vCJD and murine Scrapie). We get the fitting in different profiles of the distribution of the incubation periods (lognormal to BSE and vCJD and lognormal with a second peak to murine scrapie). It is concluded that autocatalysis is an essential mechanism for the prionic kinetics and the spontaneous conversion of PrPC in PrPSc can be neglected. Starting from the DLA model, is reinforced that the hypothesis for BSE and vCJD, prionic diseases of natural occurrence, the toxicity is caused, mainly, by the formation of amyloid plaques. For Scrapie murina, an experimentally induced infection, the toxicity is, possibly, caused by two mechanisms: formation of amyloid plaques and depletion of PrPC. Just with the change of the initial and final parameters, we fitted all studied prionic diseases, in spite of the model to be quite simple. The lognormality from the model, is resulting of a diffusive process. Concentrations of PrPC should be low, smaller than 1% and the number of PrPScs should be smaller than 10 for the lognormality take place without the depletion of PrPC.

Príons são patógenos infecciosos que causam um grupo de doenças neurodegenerativas fatais. A proteína normal, PrP celular, denominada PrPC, é convertida em PrPSc, isoforma anormal e patogênica de PrP, através de um processo no qual uma porção de -hélice da estrutura é reenovelada em folhas . A conversão de PrPC em PrPSc ocorre por um mecanismo auto-catalítico. Para um melhor entendimento do mecanismo de propagação dos príons, têm sido propostos vários modelos matemáticos. Nesse trabalho, estudamos o tempo de incubação de algumas doenças causadas por príons: Encefalopatia Espongiforme Bovina (BSE), ou mal da vaca louca; doença variante de Creutzfeldt-Jakob (vCJD), que afeta humanos, através da exposição ao agente de BSE; e Scrapie murina, uma infecção priônica experimental em camundongos. A distribuição de probabilidades da duração do período de incubação foi suposta ser lognormal, modelo este extensamente aceito em doenças infecciosas. Os objetivos desse trabalho foram esclarecer aspectos obscuros sobre a cinética de replicação priônica e o mecanismo de toxicidade das doenças priônicas, através de comparação dos resultados de simulações computacionais com os perfis de distribuição de tempos de incubação de BSE, vCJD e Scrapie murina. Foram realizadas simulações computacionais, utilizando o Método Monte Carlo Dinâmico (MCD) e o modelo Difusão Limitada à Agregação. Primeiramente, estudamos o modelo de Eigen (1996), através de simulações computacionais usando o MCD, para verificar quais termos são importantes para a cinética priônica. De posse desse resultado, partimos então para o estudo sobre a toxicidade das doenças priônicas, usando o modelo DLA e o método MCD: considerando que PrPC se converte em PrPSc quando existe contato (auto-catálise); e PrPCs são livres e podem se movimentar por uma rede, enquanto PrPScs, ou agregados de PrPScs são fixos. Confirmamos a suspeita de Eigen de que o termo mais importante nas equações de cinética priônica é o termo de Michaelis-Menten, ou termo auto-catalítico. Os resultados obtidos através das simulações MCD e modelo DLA foram comparados com os perfis de distribuições de tempos dessas doenças (BSE, vCJD e Scrapie murina). Conseguimos o ajuste de diferentes perfis de distribuição de tempos de incubação para algumas doenças priônicas, lognormal para BSE e vCJD, e lognormal com segundo pico para Scrapie murina. A auto-catálise é o mecanismo mais importante na cinética priônica, a conversão espontânea de PrPC em PrPSc pode ser negligenciada. A partir do modelo DLA, fica reforçada a hipótese de que para BSE e vCJD, doenças priônicas de ocorrência natural, a toxicidade é causada, principalmente, pela formação das placas amilóides. Para Scrapie murina, uma infecção experimentalmente induzida, a toxicidade é, possivelmente, causada por dois mecanismos: formação das placas amilóides e depleção de PrPC. Apenas com a mudança dos parâmetros iniciais e finais, conseguimos ajustar as distribuições de tempos de incubação das três doenças priônicas estudadas, apesar de o modelo ser bastante simples. A lognormalidade, de acordo com o modelo, é resultado do processo difusivo. As concentrações de PrPC devem ser baixas, menores que 1% e o número de PrPScs deve ser menor que 10 para que a lognormalidade ocorra sem a depleção de PrPC. / Prions are infectious agents responsible for a group of fatal neurodegenerative disorders. A pathogenic isoform of the prion protein (PrPSc) generated by a posttranslational process involving the conversion of alpha helices into beta sheets of the normal cellular prion protein (PrPC) is believed to be the main component of these infectious agents. The conversion of a normal PrPC into an abnormal isoform PrPSc, kinetically follows through an autocatalytic process. For better understanding of this kind of abnormal protein propagation, many analytical models have been proposed. Thus, we studied, using the Monte Carlo method, the distribution of the incubation periods in some of these neurodegenerative disorders, such as: bovine spongiform encephalopathy well known as mad cow disease (BSE), Variant Creutzfeldt Jakob disease (vCJD) and murine scrapie, an experimental murine prionic disease. The distribution of the incubation times of these diseases were considered lognormal. The aim of this study was to investigate some aspects of toxicity and replication of the prionic diseases, by comparing the results of computational simulations with the incubation times of BSE, vCJD and murine scrapie, previously established. Computational simulations, using a Dynamical Monte Carlo method (DMC) and the diffusion limited aggregation model (DLA), were worked out. At first, we evaluate the Eigen model through computational simulations using the DMC to verify the essential parameters in the kinetic of the prionic diseases. Following the results, we studied the toxicity of the prionic diseases using the DMC and the DLA model; by considering that PrPC converting in PrPSc just when exists contact (autocatalysis) and free PrPCs are allowed to diffuse randomly to their nearest neighbour sites in a square lattice, while isolated PrPScs or aggregate of PrPScs are fixed. Confirming the Eigen suspicion, the most important parameter in the equation of the prionic kinetic is the Michaelis Menten term (or the autocatalytic term). The results obtained through simulations using DMC and DLA model were compared with the time distribution profiles of the prionic diseases already established (BSE, vCJD and murine Scrapie). We get the fitting in different profiles of the distribution of the incubation periods (lognormal to BSE and vCJD and lognormal with a second peak to murine scrapie). It is concluded that autocatalysis is an essential mechanism for the prionic kinetics and the spontaneous conversion of PrPC in PrPSc can be neglected. Starting from the DLA model, is reinforced that the hypothesis for BSE and vCJD, prionic diseases of natural occurrence, the toxicity is caused, mainly, by the formation of amyloid plaques. For Scrapie murina, an experimentally induced infection, the toxicity is, possibly, caused by two mechanisms: formation of amyloid plaques and depletion of PrPC. Just with the change of the initial and final parameters, we fitted all studied prionic diseases, in spite of the model to be quite simple. The lognormality from the model, is resulting of a diffusive process. Concentrations of PrPC should be low, smaller than 1% and the number of PrPScs should be smaller than 10 for the lognormality take place without the depletion of PrPC.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6424.pdf: 5426262 bytes, checksum: 82bb9386f85845b0d3db787265ea8236 (MD5) Previous issue date: 2014-11-21 / The Generalized Normal (GN) and Generalized lognormal (logGN) distributions are flexible for accommodating features present in the data that are not captured by traditional distribution, such as the normal and the lognormal ones, respectively. These distributions are considered to be tools for the reduction of outliers and for the obtention of robust estimates. However, computational problems have always been the major obstacle to obtain the effective use of these distributions. This paper proposes the Bayesian reference analysis methodology to estimate the GN and logGN. The reference prior for a possible order of the model parameters is obtained. It is shown that the reference prior leads to a proper posterior distribution for all the proposed model. The development of Monte Carlo Markov Chain (MCMC) is considered for inference purposes. To detect possible influential observations in the models considered, the Bayesian method of influence analysis on a case based on the Kullback-Leibler divergence is used. In addition, a scale mixture of uniform representation of the GN and logGN distributions are exploited, as an alternative method in order, to allow the development of efficient Gibbs sampling algorithms. Simulation studies were performed to analyze the frequentist properties of the estimation procedures. Real data applications demonstrate the use of the proposed models. / As distribuições normal generalizada (NG) e lognormal generalizada (logNG) são flexíveis por acomodarem características presentes nos dados que não são capturadas por distribuições tradicionais, como a normal e a lognormal, respectivamente. Essas distribuições são consideradas ferramentas para reduzir as observações aberrantes e obter estimativas robustas. Entretanto o maior obstáculo para a utilização eficiente dessas distribuições tem sido os problemas computacionais. Este trabalho propõe a metodologia da análise de referência Bayesiana para estimar os parâmetros dos modelos NG e logNG. A função a priori de referência para uma possível ordem dos parâmetros do modelo é obtida. Mostra-se que a função a priori de referência conduz a uma distribuição a posteriori própria, em todos os modelos propostos. Para fins de inferência, é considerado o desenvolvimento de métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Para detectar possíveis observações influentes nos modelos considerados, é utilizado o método Bayesiano de análise de influência caso a caso, baseado na divergência de Kullback-Leibler. Além disso, uma representação de mistura de escala uniforme para as distribuições NG e logNG é utilizada, como um método alternativo, para permitir o desenvolvimento de algoritmos de amostrador de Gibbs. Estudos de simulação foram desenvolvidos para analisar as propriedades frequentistas dos processos de estimação. Aplicações a conjuntos de dados reais mostraram a aplicabilidade dos modelos propostos.

Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-08-12T11:54:08Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Isabela, verifique que no resumo há algumas palavras unidas. on 2016-08-15T13:06:32Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-08-15T13:57:16Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: separar palavras no resumo e palavras-chave on 2016-08-16T11:34:37Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2016-12-19T13:07:02Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Rejected by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br), reason: Consertar palavras unidas no resumo on 2017-02-03T12:27:10Z (GMT) / Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-02-03T12:51:52Z No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-02-03T12:54:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-03T12:54:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 thiagocampospaschoalin.pdf: 3743029 bytes, checksum: f4b20678855edee77ec6c63903785d60 (MD5) Previous issue date: 2016-03-15 / Esta dissertação apresenta técnicas de processamento de sinais a fim de realizar a Estimação da energia, utilizando calorimetria de altas energias. O CERN, um dos mais importantes centros de pesquisa de física de partículas, possui o acelerador de partículas LHC, onde está inserido o ATLAS. O TileCal, importante calorímetro integrante do ATLAS, possui diversos canais de leitura, operando com altas taxas de eventos. A reconstrução da energia das partículas que interagem com este calorímetro é realizada através da estimação da amplitude do sinal gerado nos canais do mesmo. Por este motivo, a modelagem correta do ruído é importante para se desenvolver técnicas de estimação eficientes. Com o aumento da luminosidade (número de partículas que incidem no detector por unidade de tempo) no TileCal, altera-se o modelo do ruído, o que faz com que as técnicas de estimação utilizadas anteriormente apresentem uma queda de desempenho. Com a modelagem deste novo ruído como sendo uma Distribuição Lognormal, torna possível o desenvolvimento de uma nova técnica de estimação utilizando Estimadores de Máxima Verossimilhança (do inglês Maximum Likelihood Estimator MLE), aprimorando a estimação dos parâmetros e levando à uma reconstrução da energia do sinal de forma mais correta. Uma nova forma de análise da qualidade da estimação é também apresentada, se mostrando bastante eficiente e útil em ambientes de alta luminosidade. A comparação entre o método utilizado pelo CERN e o novo método desenvolvido mostrou que a solução proposta é superior em desempenho, sendo adequado o seu uso no novo cenário de alta luminosidade no qual o TileCal estará sujeito a partir de 2018. / This paper presents signal processing techniques that performs signal detection and energy estimation using calorimetry high energies. The CERN, one of the most important physics particles research center, has the LHC, that contains the ATLAS. The TileCal, important device of the ATLAS calorimeter, is the component that involves a lot of parallel channels working, involving high event rates. The reconstruction of the signal energy that interact with this calorimeter is performed through estimation of the amplitude of signal generated by this calorimter. So, accurate noise modeling is important to develop efficient estimation techniques. With high brightness in TileCal, the noise model modifies, which leads a performance drop of estimation techniques used previously. Modelling this new noise as a lognormal distribution allows the development of a new estimation technique using the MLE (Maximum Like lihood Estimation), improving parameter sestimation and leading to a more accurately reconstruction of the signal energy. A new method to analise the estimation quality is presented, wich is very effective and useful in high brightness enviroment conditions. The comparison between the method used by CERN and the new method developed revealed that the proposed solution is superior and is suitable to use in this kind of ambient that TileCal will be working from 2018.