Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Maxwell Borges de Sousa.pdf: 1084993 bytes, checksum: 17b2b4e74064d8f28393d8a5d69dbff6 (MD5) Previous issue date: 2005-07-12 / Signal processing techniques have been used to estimate fault location in medium and high voltage transmission lines, taking into account information obtained from travelling waves, generated at the moment of the fault. The main problem is to find the second reverse travelling wave that reflects on the fault point and returns to the measurement point from diferent fault angles and submitted to many signals related to the disturbance but not correlated to the desired signal. Several methods have been proposed in the literature. This work shows an alternative method based on the e±cient coding, through Independent Component Analysis. Results obtained using a real power system model indicated that the proposed methodology is promising in the location of faults, from diferent fault angles and submitted to many signals related to the disturbance but not correlated to the desired signal. / Técnicas de processamento de sinais têm sido usadas para estimar a localização de faltas em linhas de média e alta tensão, a partir de informações obtidas das ondas viajantes geradas no momento em que ocorre uma falta. O principal problema é encontrar a segunda onda viajante reversa que reflete no ponto de falta e retorna ao ponto de medição, a partir de diferentes ângulos de faltas e sujeitas a vários sinais de perturbação não-correlacionados com o sinal desejado. Vários métodos têm sido propostos na literatura. Este trabalho mostra um método alternativo baseado na codificação eficiente, através da utilização da Análise de Componentes Independentes (ICA). Resultados obtidos com a simulação de um sistema real indicam que a metodologia proposta é uma ferramenta promissora na localização de faltas, a partir de diferentes ângulos de incidência e sujeitas a distúrbios não-correlacionados com o sinal desejado.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aurea Celeste da Costa Ribeiro.pdf: 590401 bytes, checksum: 1ec80bb8ac1a3e674ff49966fa9b383c (MD5) Previous issue date: 2009-06-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Diabetes is a disease caused by the pancreas failing to produce insulin. It is incurable and its treatment is based on a diet, exercise and drugs. The costs for diagnosis and human resources for it have become high and ine±cient. Computer- aided design (CAD) systems are essential to solve this problem. Our study proposes a CAD system based on the one-class support vector machine (SVM) method and the eficient coding with independent component analysis (ICA) to classify a patient's data set in diabetics or non-diabetics. First, the classification tests were done using both non-invasive and invasive characteristics of the disease. Then, we made one test without the invasive characteristics: plasma glucose concentration and 2-Hour serum insulin (mu U/ml), which use blood samples. We have obtained an accuracy of 99.84% and 99.28%, respectively. Other tests were made without the invasive characteristics, also excluding one non-invasive characteristic at a time, to observe the influence of each one in the final results. / Diabetes é uma doença causada pela falência do pâncreas em produzir insulina, é incurável e seu tratamento é baseado em dietas, exercícios e remédios. Os custos com o tratamento, diagnóstico na população e combate da doença tornam-se cada vez mais altos. Sistemas de auxíio ao diagnóstico da doença são uma das soluções para ajudar na diminuição dos custos com a doença. Nosso método propõe um sistema de auxílio de diagnóstico baseado nas máquinas de vetor de suporte para uma classe e na codificação eficiente através da análise de componentes independentes para classificar uma base de dados de pacientes em diabéticos e não-diabéticos. Primeiramente, foram feitos testes de classificação com as características não- invasivas e invasivas da base de dados juntas. Em seguida, fizemos um teste sem as características invasivas da base de dados, que são glicose e insulina em jejum, que são feitas com a coleta sanguínea. Obteve-se uma taxa de acurácia de 99,84% e 99,28%, respectivamente. Outros testes foram feitos sem as características invasivas, tirando uma característica não-invasiva por vez, com o fim de observar a influência de cada uma no resultado final.