A distribuição de sinais de tempo é um fator essencial em muitas aplicações de engenharia como, por exemplo, redes de telecomunicações, circuitos digitais integrados e sistemas de automação. Nas últimas décadas essa tarefa foi realizada, predominantemente, com redes mestre-escravo nas quais existem osciladores de referência que distribuem o sinal de tempo para osciladores escravos (PLLs) construídos para extrair a base de tempo a partir do sinal da linha. Recentemente, entretanto, o surgimento de redes de comunicação wire-less com conectividade dinâmica e o aumento dos tamanhos e das freqüências de operação dos circuitos digitais integrados indicam a necessidade de utilização de estratégias de distribuição de sinais de tempo baseadas em redes mutuamente conectadas. Nesse trabalho são estudadas redes mutuamente conectadas de PLLs para a determinação de condições para a obtenção do sincronismo de redes desse tipo em função dos parâmetros individuais dos nós e da conectividade da rede. Determinou-se também, através de simulações numéricas, a validade dos resultados analíticos obtidos. Finalmente foi estabelecido um método, baseado em algoritmos evolutivos, para a otimização dos parâmetros da rede considerando objetivos de robustez e capacidade de rejeição de ruídos na rede. / Clock-distribution is an essential feature in many engineering applications as, for example, telecommunications networks and digital integrated circuits. In the last few decades this problem was predominantly addressed using master-slave strategies. In this type of strategy there are precise reference oscillators in the network called masters and their signals are distributed in the network, other oscillators called slaves (PLLs) extract the time basis from the line signals. Recently the development of wireless communication networks and the increasing size of digital integrated circuits and their rising operation frequencies indicate the need for the use of mutually-connected networks for the issue of clock-distribution. In this work mutually-connected networks of PLLs are studied in order to obtain conditions for the acquisition of a synchronous state for the network concerning the node parameters and the connection pattern of the network. Furthermore, numerical experiments were conducted to validate analytic results. Finally, a method is proposed, based on evolutionary algorithms, for the optimization of the network parameters considering the robustness and the ability to reject noise in the network as objectives.

O jitter de fase é um fenômeno inerente nos sistemas elétricos. O crescente interesse pelo jitter deve-se à degradação que causa em sistemas de transmissão de alta velocidade. Seus efeitos fazem-se sentir ao afetar o processo de recuperação de dados, causando aumento na taxa de erros por bit. Neste trabalho, o jitter é modelado como uma perturbação periódica e seu efeito na operação de PLLs é analisado. Deduzimos uma fórmula para o cálculo da amplitude do jitter envolvendo somente os parâmetros do PLL e do jitter e identificamos as regiões do espaço de parâmetros com os comportamentos dinâmicos do PLL. / Phase jitter or timing jitter is an inherent phenomenum on electrical systems. Jitter growing interest is due to degradation it causes in high-speed transmission systems. It affects the data recovering process and it causes an increase in the bit error rate. In this work, jitter is modelled as a periodic perturbation and its effects in the operation of a PLL are analysed. We deduce a formula that measures jitter amplitude by PLL and jitter parameters and we identify the regions of parameter space according to the system dynamical behaviour.

Objetivos: Estudos clássicos mostraram que, na locomoção de vertebrados, a transição entre os tipos de passada ocorre justamente quando se inicia um aumento na demanda energética. Uma vez que o movimento muscular é realizado sob controle do sistema nervoso central, é este que determina o tipo de passada a ser utilizada. Portanto, essa estrutura consegue traduzir eventos mecânicos ligados a esses conceitos e, mais do que isso, consegue operar o sistema de modo a mantê-lo num ótimo de demanda. Nossa abordagem pretende criar um mapeamento, no sistema nervoso central, das aferências e eferências de um sistema mecânico de maneira a se modelar uma rede de controle motor. Com isso, estabelece-se um modelo cânon para encontrar a região de operação que minimiza a geração de entropia no sistema mecânico. Métodos: Modelos matemáticos para o funcionamento de músculos esqueléticos e tendões, acoplados em um sistema pendular e suas aferências, fusos e corpos tendinosos de Golgi, foram desenvolvidos e validados como plataforma biomecânica. Essas aferências foram então utilizadas como entradas para outro modelo descrevendo Redes Neurais Biológicas (BNNs, do inglês), o qual gera as eferências que são, então, utilizadas como sinais de controle para acionamento dos músculos. Todos os modelos foram baseados em equações diferenciais (ODEs), e sua resolução numérica realizada em ambiente Simulink. Resultados: A rede neural de controle proposta mostrou-se capaz de operar o sistema biomecânico levando-o a oscilar de forma similar a passadas, tendo como entrada sinais das fibras tipo Ib e Ia. Medidas de otimização baseadas no cálculo da geração de entalpia nos músculos mostraram que a rede é capaz de operar a maquinaria mecânica em regiões de melhor relação geração de entalpia por velocidade ou distância percorrida. Conclusões: Os resultados teóricos desse trabalho fornecem algumas questões experimentais interessantes, como relações entre perfil de ativação muscular e escala biológica, além de embasar a visão de que existem arquiteturas neurais básicas envolvidas no controle dos processos biológicos. / Objectives: Classical studies showed that the transition among gait patterns, in vertebrate locomotion, occur when there is an increase in energetic demand. Since the muscular movement is performed under central nervous system control, it is this one that determines the gait pattern in the end. Therefore, this structure is able to translate mechanical events related to force/energy and more, it is capable to operate the whole system in such a way to put it in a demand optimum. Our approach aims to create a central nervous system mapping of the afferences and efferences present in a mechanical system to create a motor control network model, and then, find the operation range that minimizes the entropy generation of the mechanical system. Methods: Mathematical models of working skeletal muscles and tendons, linked to a pendulum system, and their a afferences (i.e., spindles and Golgi tendon organs) were developed and validated as a biomechanical platform. These afferences were used as inputs to another model describing a Biological Neural Network that generate the efferences used as inputs to muscle control. All models were explicited as differential equations and numerically solved in the Simulink environment. Results: The proposed neural network was able to control the biomechanical system, driving it to oscillate similarly to a gait, autonomously, using signals from Ib and Ia fibers as inputs. Optimization measures based in muscular enthalpy generation calculations pointed out that the network is capable to operate the biomechanical machinery in regions of best enthalpy generation by velocity or distance relations. Conclusions: The theoretical results of this work present some interesting experimental questions about possible relations between muscle activation patterns and biological scaling. It also gives support to the idea that exist some basic neural architecture involved in the control of biological mechanical processes in vertebrates.

O Reconhecimento de faces consiste em, a partir de uma imagem, identificar ou verificar um ou mais indivíduos através de um banco de dados de faces. O reconhecimento de faces é uma tarefa de grande interesse, principalmente pelo grande número de possíveis aplicações. Dessa forma, existem diversos métodos para lidar com o problema. No entanto, apesar da maioria dos métodos conseguirem bons resultados em ambientes controlados, quando há variações de iluminação, pose ou expressão facial, esse desempenho é reduzido. Buscando lidar com as dificuldades existentes, este trabalho propõe um método para o reconhecimento de faces utilizando os conjuntos-K. Os conjuntos-K são modelos conexionistas baseados em populações de neurônios, concebidos através de estudos e análises do sistema olfativo animal. Estes modelos apresentam estrutura e comportamento biologicamente mais plausíveis que os modelos tradicionais de redes neurais. Os conjuntos-K vêm sendo usados em diversas tarefas de aprendizado de máquina, apresentando bons resultados principalmente na resolução de problemas complexos ou com ruídos. Devido ao grande potencial dos conjuntos-K para reconhecimento de padrões em ambientes complexos e ruidosos, é levantada a hipótese de que um método baseado nos conjuntos-K alcance um melhor desempenho que os métodos existentes na literatura. O método proposto foi avaliado utilizando dois bancos de dados, AT&T e Yale B, o primeiro com pequenas variações em relação a pose e expressão facial e o segundo com grandes variações de iluminação fornecendo um cenário mais complexo. Os resultados mostraram que o método proposto consegue um desempenho equivalente ou um pouco inferior que os outros métodos avaliados para o primeiro banco de dados. Porém, para o segundo banco de dados, que fornece o cenário mais complexo, o método proposto supera os demais métodos. / Face recognition consists of, from a picture, identifying or checking one or more individuals through a face database. Face recognition is an interesting task mainly because of the large number of possible applications. This way, there are various methods to deal with the problem. However, although most methods achieve good results in controlled environments, when there are lighting, pose or facial expression variations, this performance is reduced. Seeking to deal with the existing difficulties, this work proposes a method for recognizing faces using K-sets. The K-sets are connectionist models based on neuron populations, designed from studies and analyses of the animal olfactory system. These models present more biologically plausible structure and behavior than traditional neural network models. K-sets have been used in various machine learning tasks with good results, mainly in the resolution of complex or noisy problems. Due to the great potential of K-sets for pattern recognition in complex and noisy environments, a hypothesis is raised that a method based on K-sets achieves a better performance than existing methods. The proposed method was evaluated using two databases, AT&T and Yale B, the first with small variations of pose and facial expressions and the second with large variations in illumination providing a more complex scenario. The results show that the proposed method achieve an equivalent or slightly lower performance than the other methods evaluated for the first database. However, for the second database, which provides the more complex scenario, the proposed method outperforms the other methods.

No que segue, propõe-se uma classe de sistemas robóticos multi-corpos, cujos corpos componentes estão fisicamente acoplados através de juntas rotativas ativas. Os sistemas da classe considerada possuem mobilidade irrestrita no espaço plano uma vez que propulsores distribuídos ao longo dos corpos do sistema. A modelagem dinâmica destes sistemas é apresentada sob as abordagens Hamiltoniana e Lagrangiana da mecânica analítica. A descrição destes métodos de modelagem, assim como os modelos por eles obtidos, é realizada com ênfase na interpretação geométrica da matemática envolvida. Alguns exemplos de parametrizações do espaço de fase do sistema são discutidos e exemplos de modelagem em função destas parametrizações são obtidos. Ademais, alguns critérios de análise de controlabilidade não-linear são revisados e aplicados aos modelos do sistema com a estrutura de entradas considerada. Alguns casos de estabilização da classe de sistemas são também discutidos. Resultados de simulação de estabilização são obtidos para sistemas através de estudos de casos. Sistemas completamente controlados no espaço de estados podem ser linearizados através de uma técnica de linearização por realimentação e estabilizados com uma realimentação de estados. Para os sistemas cuja controlabilidade é deficiente, propõe-se a modificação de um método de controle de sistemas sub-atuados e uma lei de controle por realimentação é obtida pela teoria de estabilidade de Lyapunov. A classe de sistemas aqui discutida possui grande potencial de aplicação nos ambientes espacial e submarino. / In the following, a class of multi-body robotic systems is proposed in which its system component bodies are physically coupled by active rotating joints. The systems belonging to the proposed class have unrestricted mobility on the plane since thrusters are distributed along the system. System dynamical modeling is obtained through the analytic mechanical Hamiltonian and Lagrangian methods. The presentation of these methods, as well as the dynamical models obtained by them, is realized with an emphasis in the geometrical interpretation of the corresponding mathematics. A few different system phase space parameterizations approaches are discussed and modeling examples are presented under these parameterizations. Additionally, some nonlinear controllability analysis criteria are reviewed and applied to system dynamical models composed by the input structure mentioned above. A few stabilization case studies for the class of systems are also discussed and simulation results are presented. Totally controlled systems in the phase space can be linearized by feedback linearization techniques and stabilized through a state feedback. For partially controllable systems a modification of a stabilization method for under-actuated systems is proposed which renders feedback control via Lypunov stability theory. The class of systems discussed has great potential for space and underwater applications.

Neste trabalho reunimos alguns resultados afirmativos relacionados ao closing lemma de classe C^r em variedades bidimensionais compactas. / In this work we present some partial results corcerning closing lemma for smooth flows on compact bidimensional manifolds.

O principal objetivo desta tese é estudar os difeomorfismos planares que satisfazem as hipóteses da Versão Modificada da Conjectura Discreta de Markus-Yamabe. Para estes difeomorfismos, definimos um conceito construtivo de número de rotação. Além disto, exibimos um contra-exemplo para a Versão Modificada da Conjectura Discreta de Markus-Yamabe que apresenta uma intersecção homoclínica transversal e implica a existência de infinitos pontos periódicos hiperbólicos / The main goal of this thesis is to study the plane diffeomorphisms satisfying the hypothesis of the Modified Version of the Discrete Conjecture of Markus-Yamabe. For these diffeomorphisms, we define a constructive concept of rotation number. Moreover, we present a counter-example to the Modified Version of the Discrete Markus-Yamabe Conjecture which exhibits a transversal homoclinic intersection, implying the existence of infinitely many hyperbolic periodic points

Orientador: Ali Messaoudi / Banca: Eduardo Garibaldi / Banca: Sylvain Philippe Pierre Bonnot / Banca: Paulo Ricardo da Silva / Banca: Márcio Ricardo Alves Gouveia / Resumo: Neste trabalho, definimos a máquina de somar estocástica relacionada à base de Fibonacci e a uma sequência de probabilidades (Pi) i>1. Obtemos uma cadeia de Markov cujo estados são o conjunto dos inteiros não-negativos. Estudamos propriedades probabilísticas dessa cadeia, como transiência e recorrência. Mostramos também que o espectro associado a essa cadeia de Markov está relacionado ao conjunto de Julia fibrado de uma classe de endomorfismos em C 2. Além disso, estudamos propriedades dinâmicas e topológicas de uma classe de endomorfismos de C 2 (ou R 2). Precisamente, as aplicações consideradas são fn(x, y) = ( x y+ cn, x), onde cn E2 C (ou cn E R), para todo n>0 / Abstract: In this work we define a stochastic adding machine associated to the Fibonacci baseand to a probabilities sequence (Pi) i>1. We obtain a Markov chain whose states are the set of nonnegative integers. We study probabilistic properties of this chain, such as transience and recurrence. We also prove that the spectrum associated to this Markov chain is connected to the filled Julia sets for a class of endomorphisms in C 2. Furthermore, we study topological and dynamical properties of a class of endomorphisms of C 2 (or R 2). Precisely, the considered maps are fn(x, y) = (x y + cn, x), where cn 2 C (or cn E R), for all n>0 / Doutor

In this thesis, we present a dynamical systems analysis of models of movement coordination, namely the Haken-Kelso-Bunz (HKB) model and the Jirsa-Kelso excitator (JKE). The dynamical properties of the models that can describe various phenomena in discrete and rhythmic movements have been explored in the models' parameter space. The dynamics of amplitude-phase approximation of the single HKB oscillator has been investigated. Furthermore, an approximated version of the scaled JKE system has been proposed and analysed. The canard phenomena in the JKE system has been analysed. A combination of slow-fast analysis, projection onto the Poincare sphere and blow-up method has been suggested to explain the dynamical mechanisms organising the canard cycles in JKE system, which have been shown to have different properties comparing to the classical canards known for the equivalent FitzHugh-Nagumo (FHN) model. Different approaches to de fining the maximal canard periodic solution have been presented and compared. The model of two HKB oscillators coupled by a neurologically motivated function, involving the effect of time-delay and weighted self- and mutual-feedback, has been analysed. The periodic regimes of the model have been shown to capture well the frequency-induced drop of oscillation amplitude and loss of anti-phase stability that have been experimentally observed in many rhythmic movements and by which the development of the HKB model has been inspired. The model has also been demonstrated to support a dynamic regime of stationary bistability with the absence of periodic regimes that can be used to describe discrete movement behaviours.

Orientador: Juliano Antonio de Oliveira / Banca: Edson Denis Leonel / Banca: Tiago Pereira da Silva / Resumo: Neste trabalho estudamos o decaimento das órbitas para os pontos fixos em bifurcações distintas em mapeamentos unidimensionais não lineares discretos. Consideramos o mapa Gauss, analisamos o diagrama de órbitas e estudamos o decaimento das trajetórias para o ponto de equilíbrio nas bifurcações tangente e de duplicação de período. Encontramos analítica e numericamente o conjunto de expoentes críticos que descrevem propriedades de escala nas bifurcações e próximos delas. Estes expoentes caracterizam o tipo de bifurcação do problema. Estudamos, também, eventos chamados crises de fronteiras, que ocorrem a partir de determinado valor do parâmetro de controle $\nu$. Estendemos nossos estudos considerando o mapa Hassell e introduzimos uma perturbação no problema. Assim como no mapa Gauss, analisamos nestes sistemas o diagrama de órbitas, os decaimentos das trajetórias para os pontos fixos nas bifurcações transcríticas e investigamos analítica e numericamente para determinar os expoentes críticos destas bifurcações. Com o intuito de investigar os efeitos da perturbação paramétrica introduzida ao mapa Hassell, construímos e analisamos as trajetórias no espaço de parâmetros. Utilizamos, como ferramentas, as órbitas superestáveis e extremas. Nas duas classes de mapas (Gauss e Hassell), caracterizamos o caos via expoentes de Lyapunov. Mostramos, também que, quando obtidos os expoentes críticos e utilizando transformações de escalas apropriadas nos eixos coordenados, todas as curvas de de... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work we study the decay of the orbits to the xed points in di erent bifurcations of nonlinear discrete one-dimensional mappings. We consider the Gauss map and analyze the orbit diagram to study the convergence of the trajectories to the equilibrium point at the fold and ip bifurcation. We nd numerically and analytically the set of critical exponents that describe some scaling properties at the bifurcations and near them. These critical exponents can also characterize which types of bifurcations that arises from the problem in question. We also study particular events called boundary crisis that occur from above a speci c value of the control parameter . We continue the studies considering the Hassell map and its perturbed version. Just like in the Gauss map, we analyze the orbit diagrams within these systems, as well as the convergence of the orbits to the xed points at the transcritical bifurcations, while also investigating numerically and analytically to determine the speci c critical exponents of those bifurcations. With parametric perturbation added to the Hassell map, we build and analyze the trajectories on the parameter space. We apply, as tools, the superstable and extreme orbits. In the two classes of the maps (Gauss and Hassell), we quantify the chaos by Lyapunov exponents. After the critical exponents are obtained, using convenient scale transformations in the coordinate axes we show that all the curves of decay to the xed points are collapsed into a univ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre