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A presente dissertação examina um método de determinação da conectividade cerebral cujo uso vem se tornando popular nos últimos anos, o partial direct coherence (PDC), que se destaca dentre outros métodos por possibilitar a verificação das relações imediatas de sinais multivariados. Este método representa a conectividade cerebral no domínio da frequência e tem íntima relação com a noção de \"causalidade\" de Granger (GRANGER, 1969), que possibilita quantificar a influência mútua entre séries temporais observadas. De um ponto de vista computacional, o referido método faz uso de modelos de séries temporais que hoje têm implementação bastante eficiente em termos de algoritmos off-line, mas cujo sucesso depende da presunção de estacionariedade dos dados, fato que é somente verdadeiro em trechos relativamente curtos de sinais de origem cerebral, como no caso do EEG (Eletroencefalograma). O objetivo deste trabalho é criar um sistema que calcule o PDC, continuamente, em tempo real e que possua a mesma precisão do método off-line, além de ser uma plataforma de estudos para implementações e testes de métodos de determinação da conectividade neural em tempo real. A plataforma desenvolvida é modular, incentivando futuros trabalhos na mesma, e mostrouse eficaz quanto a precisão numérica dos resultados do cálculo do PDC. As características de tempo real foram atingidas com algumas restrições, que dependem da configuração do usuário e do número de canais que um sinal possui. / This thesis examines a method of determination of brain connectivity whose use becomes popular in recent years, the partial direct coherence (PDC) that stands out in comparison with other methods for making possible the verification of immediate relations of multivariate signal. This method represents the brain connectivity in the frequency domain and has a close relationship with the notion of Granger causality (GRANGER, 1969) that makes it possible to quantify the mutual influence between observed time series. From a computational perspective, the above method makes use of time series models, which today has very efficient implementation in terms of off-line algorithm, but whose success depends on presume that the data is stationary, a fact that is only true in relatively short stretches of cerebral signals, especially in the case of EEG. The objective of this thesis is to create a system that calculates the PDC continuously and in real time maintaining the same precision of the off-line method. Furthermore being a research platform for implementations and tests of new methods for determining neural connectivity in real time. The developed platform is modular encouraging future work on it, and was effective in the numerical accuracy of the PDC calculation results. The real time characteristics were achieved with some restrictions that depend of the user configuration and the number of channels that the signal has.

Made available in DSpace on 2016-04-04T18:31:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tiago Trevisani Ganselli.pdf: 2054440 bytes, checksum: 19be2b4fac5342b6227e8ce56bfbc1f2 (MD5) Previous issue date: 2014-12-11 / It is known that the need for devices with higher processing capacities and low power consumption is increasing, making algorithm optimization necessary to allow the maximum utilization of the application s resources. In this work, the Matrix Method was implemented in embedded systems to solve Fuzzy calculations, allowing the decision-making process to be included in several applications. Code was developed for Scilab, Arduino, and the embedded Linux distribution OpenWRT, being tested in real devices through the comparison with the original Matrix Method algorithm implementation and the case study of the MAC anomaly in IEEE 802.11 networks. Results show that the Matrix Method is compatible for use in embedded systems, and the analysis and specific configuration of each application are necessary for the best performance to be achieved. Conclusion shows that the balance between the decision-making and the result precision is essential to lower resource consumption to the maximum. It is expected that other studies make use of the created algorithms, assisting the decision-making process in embedded systems for the countless emerging applications. / Com a crescente necessidade de dispositivos com maior capacidade de processamento e menor consumo energ?tico faz-se necess?rio o uso de algoritmos otimizados, permitindo o m?ximo aproveitamento dos recursos dispon?veis na aplica??o. Neste trabalho foi realizada a implementa??o do M?todo Matricial para execu??o de c?lculos usando L?gica Nebulosa em dispositivos embarcados, tornando poss?vel a tomada de decis?o local nas mais diversas aplica??es. Foram desenvolvidos c?digos para o Scilab, Arduino e para a distribui??o de Linux embarcado OpenWRT, que foram testados em dispositivos reais atrav?s da compara??o com o c?digo original do M?todo Matricial e com o estudo de caso da Anomalia da MAC em redes IEEE 802.11. Os resultados obtidos indicam que o M?todo Matricial ? compat?vel com o uso em sistemas embarcados, sendo necess?ria a an?lise e configura??o espec?fica de cada aplica??o para que o melhor desempenho seja alcan?ado. Concluiu-se que o balanceamento entre a tomada de decis?o e a precis?o do resultado ? essencial para realizar o c?lculo com o menor consumo de recursos poss?vel. Espera-se que outros trabalhos fa?am uso dos algoritmos criados, a fim de auxiliar na tomada de decis?o em dispositivos embarcados nas in?meras aplica??es emergentes.

A presente dissertação examina um método de determinação da conectividade cerebral cujo uso vem se tornando popular nos últimos anos, o partial direct coherence (PDC), que se destaca dentre outros métodos por possibilitar a verificação das relações imediatas de sinais multivariados. Este método representa a conectividade cerebral no domínio da frequência e tem íntima relação com a noção de \"causalidade\" de Granger (GRANGER, 1969), que possibilita quantificar a influência mútua entre séries temporais observadas. De um ponto de vista computacional, o referido método faz uso de modelos de séries temporais que hoje têm implementação bastante eficiente em termos de algoritmos off-line, mas cujo sucesso depende da presunção de estacionariedade dos dados, fato que é somente verdadeiro em trechos relativamente curtos de sinais de origem cerebral, como no caso do EEG (Eletroencefalograma). O objetivo deste trabalho é criar um sistema que calcule o PDC, continuamente, em tempo real e que possua a mesma precisão do método off-line, além de ser uma plataforma de estudos para implementações e testes de métodos de determinação da conectividade neural em tempo real. A plataforma desenvolvida é modular, incentivando futuros trabalhos na mesma, e mostrouse eficaz quanto a precisão numérica dos resultados do cálculo do PDC. As características de tempo real foram atingidas com algumas restrições, que dependem da configuração do usuário e do número de canais que um sinal possui. / This thesis examines a method of determination of brain connectivity whose use becomes popular in recent years, the partial direct coherence (PDC) that stands out in comparison with other methods for making possible the verification of immediate relations of multivariate signal. This method represents the brain connectivity in the frequency domain and has a close relationship with the notion of Granger causality (GRANGER, 1969) that makes it possible to quantify the mutual influence between observed time series. From a computational perspective, the above method makes use of time series models, which today has very efficient implementation in terms of off-line algorithm, but whose success depends on presume that the data is stationary, a fact that is only true in relatively short stretches of cerebral signals, especially in the case of EEG. The objective of this thesis is to create a system that calculates the PDC continuously and in real time maintaining the same precision of the off-line method. Furthermore being a research platform for implementations and tests of new methods for determining neural connectivity in real time. The developed platform is modular encouraging future work on it, and was effective in the numerical accuracy of the PDC calculation results. The real time characteristics were achieved with some restrictions that depend of the user configuration and the number of channels that the signal has.