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Filtro de Kalman adaptativo para sistemas em malha fechada / Adaptive Kalman filter for closed loop systems

Parra Muñoz, Miguel Enrique 20 November 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-22T18:17:53Z No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-04-17T22:48:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-17T22:48:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) Previous issue date: 2018-04-17 / Este documento mostra o trabalho realizado nos últimos quatro anos, na realização do doutorado onde foi desenvolvida uma técnica de adaptação do Filtro de Kalman para sistemas dinâmicos lineares, mediante a manipulação das variâncias nas perturbações e nos ruídos do sistema, o qual permite criar uma técnica de controle eficiente que é modificada de acordo com a perturbação entrante, mantendo estável o sistema e fazendo com que este possa continuar com a tarefa para a qual foi programada. É mostrada a eficiência da metodologia desenvolvida mediante simulação numérica para diferentes sistemas dinâmicos que estão sendo trabalhados no grupo de pesquisa, onde pode ser verificado que o filtro é mais reativo quando se têm perturbações grandes,fazendo as correções rápidamente e não usando muito os atuadores do sistema quando a perturbação é pequena, evitando desta maneira o desgaste dos mesmos, em todos os testes desenvolvidos foram obtidos resultados satisfatórios e melhores quando comparados com o uso de sistemas de controle que apresentam um Filtro de Kalman estacionário , analisa-se mostrando a implementação deste filtro numa bancada de dois tanques, gerando um sistema MIMO para testar a teoria aqui desenvolvida para tal classe de sistemas. / ThisdocumentshowstheworkcarriedoutoverthelastfouryearsinthePhDwhereaKalman Filter adaptation technique was developed for linear dynamic systems, by manipulating the variances in the disturbances and in the system noises, which allows to create a technique of efficient control that is modified according to the incoming perturbation, keeping the system stable and allowing it to continue with the task for which it was programmed, the efficiency ofthemethodologydevelopedusingnumericalsimulationfordifferentdynamicsystemsthat are being in the research group, where it can be verified that the filter is more reactive when therearestudiedinlargeperturbations,makingthecorrectionsinstantaneouslyandnotusing theactuatorsofthesystemwhenthedisturbanceissmall,thusavoidingthewearofthesame ones in all the developed tests were obtained results satisfactory and better when compared to the use of control systems that have a Stationary Kalman Filter, it is analyzed showing theimplementationofthisfilterinatwo-tankbench,generatinga MIMO systemtotestthe theory developed for this class of systems.
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Unscented kalman filtering on euclidean and riemannian manifolds / Filtragem de kalman unscented nas variedades euclideana e riemanniana

Menegaz, Henrique Marra Taira 26 June 2016 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-08-08T20:08:43Z No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMarraTairaMenegaz.pdf: 4698576 bytes, checksum: 0e95622bdc8a0e9ab76ddd058427d256 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-10-24T13:56:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMarraTairaMenegaz.pdf: 4698576 bytes, checksum: 0e95622bdc8a0e9ab76ddd058427d256 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-24T13:56:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMarraTairaMenegaz.pdf: 4698576 bytes, checksum: 0e95622bdc8a0e9ab76ddd058427d256 (MD5) / Nesta tese, nós estudamos com profundidade uma técnica cada vez mais popular conhecida como Filtro de Kalman Unscented (FKU). Consideremos tanto aspectos teóricos como práticos da filtragem Unscented. Na primeira parte deste trabalho, propomos uma sistematização da teoria de filtragem de Kalman Unscented. Nessa sistematização nós i) agrupamos todos os FKUs da literatura, ii) apresentamos correções para inconsistências teóricas detectadas, e iii) propomos uma ferramenta para a construção de novos FKU's de forma consistente. Essencialmente, essa sistematização é feita mediante a revisão dos conceitos de conjunto sigma (SS), Transformação Unscented (TU), Transformação Unscented Escalada (TUE), Transformação Unscented Raiz-Quadrada (TURQ), FKU, e Filtro de Kalman Unscented Raiz-Quadrada (FKURQ). Introduzimos FKUs tempo-contínuo e tempo-contínuo-discreto. Ilustramos os resultados em i) alguns exemplos analíticos e numéricos, e ii) um experimento prático que consiste em estimar a posição de uma válvula de aceleração eletrônica utilizando FKUs desenvolvidos neste trabalho; essa estimação da posição de válvula é também uma contribuição por si só desde um ponto de vista tecnológico. Na segunda parte, primeiro, nós i) revelamos inconsistência na teoria por trás dos FKUs e FKURQs para sistemas de quatérnios unitários da literatura — tais como definições de quatérnios aleatórios e de sistemas quaterniônicos com ruídos aditivos —, ii) propomos um FKU englobando todos esses FKU's, e iii) propomos um FKURQ com propriedades numéricas superiores a esses FKURQs. Segundo, propomos uma extensão de alguns resultados da literatura relativos a estatísticas em variedades Riemannianas. Terceiro, usamos esses resultados estatísticos para apresentar uma extensão para sistemas riemannianos da sistematização euclidiana desenvolvida na primeira parte. Nessa sistematização riemanniana, introduzimos i) sistemas riemannianos com ruídos aditivos; e versões riemannianas dos conceitos de SS, TU, TUE, TURQ, FKU, e FKURQ. Diversos novos FKUs são introduzidos. Depois, apresentamos formas fechadas para quase todas as operações contidas nos filtros riemannianos para sistemas de quatérnios unitários. Também introduzimos consistentes i) FKUs para sistemas de quatérnios unitários duais, e ii) FKUs tempo-contínuo e tempo-contínuo-discreto. __________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this thesis, we take an in-depth study of an increasingly popular estimation technique known as Unscented Kalman Filter (UKF). We consider theoretical and practical aspects of the unscented filtering. In the first part of this work, we propose a systematization of the Unscented Kalman filtering theory on Euclidean spaces. In this systematization, we i) gather all available UKF's in the literature, ii) present corrections to theoretical inconsistencies, and iii) provide a tool for the construction of new UKF's in a consistent way. Mainly, this systematization is done by revisiting the concepts of sigma set (SS), Unscented Transformation (UT), Scaled Unscented Transformation (SUT), Square-Root Unscented Transformation (SRUT), UKF, and Square-Root Unscented Kalman Filter (SRUKF). We introduce continuous-time and continuous-discrete-time UKF's. We illustrate the results in i) some analytical and numerical examples, and ii) a practical experiment consisting of estimating the position of an automotive electronic throttle valve using UKF's developed in this work; this valve's position estimation is also, from a technological perspective, a contribution on its own. In the second part, first, we i) unfold some consistence issues in the theory behind the UKF's and SRUKF's for unit quaternion systems of the literature—such as definitions of random quaternions and additive-noise quaternion systems—, ii) propose an UKF embodying all these UKF's, and iii) propose an SRUKF with better computational properties than all these SRUKF's. Second, we propose an extension of some results of the literature concerning statistics on Riemannian manifolds. Third, we use these statistical results to present an extension to Riemannian systems of the Euclidean systematization developed in the first part. In this Riemannian systematization, we propose i) additive-noise Riemannian systems; and ii) Riemannian versions of the concepts of SS, UT, SUT, SRUT, UKF, and SRUKF. Several new consistent UKF's are introduced. Afterwards, we present closed forms of almost all the operations contained in the Unscented-type Riemannian filters for unit quaternion systems. We also introduce consistent i) UKF's for systems of unit dual quaternions, and ii) continuous-time and continuous-discrete-time UKF's for Riemannian manifolds.
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Estudo do eletrocardiograma sob uma abordagem matemática. / Electrocardiogram evaluation under a mathematical approach.

Tito Coutinho Melco 10 November 2006 (has links)
O eletrocardiograma transMITe informações com relação à passagem do pulso elétrico pelo coração e, conseqüentemente, do funcionamento deste. Desde o início da sua utilização, possibilitada pelo trabalho de Willem Einthoven criando a primeira máquina capaz de medir o pulso elétrico de forma não invasiva e com sensibilidade forte o bastante para ser capaz de produzir um gráfico proveitoso, o eletrocardiograma é muito utilizado para avaliação clínica de pacientes. Entretanto a evolução das máquinas que o descrevem não foi muito além do que o elaborado por Einthoven no início do século 20. As máquinas capazes de captar o eletrocardiograma se tornaram menores (até portáteis para algumas aplicações), gráficos passaram a ser disponibilizados em telas de vídeo (ao invés das fitas de papel) e, como maior evolução, as máquinas que observam o eletrocardiograma passaram a conseguir captar a ocorrência de um ciclo cardíaco com alta confiabilidade e, atualmente, passaram a medir também o parâmetro ST com precisão deliMITada (necessitando ajuda do operador para ajuste em alguns casos). É baseado nestes fatos que esta dissertação procura estudar algoritmos matemáticos, de forma mais focada nos modelos do impulso elétrico durante os ciclos cardíacos, e avaliar suas capacidades de interpretar parâmetros do ciclo de ECG de forma precisa e rápida para que o médico tenha prontamente os dados necessários para realizar a avaliação clínica do paciente. Em primeira análise foram estudados os algoritmos para detecção do pulso de eletrocardiograma (detecção da onda R), em seguida feito o janelamento da curva de ECG a fim de separar os ciclos cardíacos. A partir deste ponto foram analisados os modelos matemáticos gerados por equações polinomiais, Transformada de Fourier e Transformada wavelet. E, com o intuito de filtrar ruídos e gerar derivações não medidas, foi implementado um filtro de kalman em um modelo vetorial do eletrocardiograma. Para avaliar os resultados obtidos foram utilizados requisitos de desempenho declarados pelo FDA norte americano e pela norma européia IEC60601-2-51. Essas análises foram feitas através da utilização dos algoritmos gerados nas curvas provindas do banco de dados do PhisioNet. O método polinomial não foi considerado interessante na medida em que não possibilita gerar uma equação para um ciclo cardíaco, mas sim várias equações (uma para cada ponto do ciclo). Os demais métodos apresentaram melhor eficiência na medida em que foram capazes de gerar parâmetros com significado físico e possibilitando melhor caracterização de pontos importantes da curva do eletrocardiograma. / The electrocardiogram gives information related to the passage of an electric pulse through the heart and, therefore, to his state function. Since the beginning of electrocardiogram utilization, thanks to the work of Willem Einthoven building the first machine capable of measuring the electric pulse non-invasively and with sensitivity enough to be able to provide a profitable graph, it is widely used for clinical evaluation of patients. However the evolution of the machines that describes the electrocardiogram hadn´t much more advances since the elaborated by Einthoven in the beginning of the 20th century. They become smaller (even portable for some applications), the graphs are now displayed in video screens (instead of the paper strip) and, taking place as the biggest evolutions, machines that observes the electrocardiogram became able to recognize a cardiac cycle with high reliability and, more recently, became able to measure the ST parameter with liMITed precision (it needs the help of the operator to set specific measuring points in some cases). It is based in these facts that this dissertation looks for analyzing mathematic algorithms, more specifically the mathematic models of the electric impulse during the cardiac cycles, and evaluate their capacities to expound ECG parameters in a fast and reliable way in order to the physician receive promptly the data needed for his clinical evaluation of the patient. For the first step were analyzed some algorithms for electrocardiogram pulse detection (detection of R wave), in the following step were done the windowing of the ECG wave in order to separate the cardiac cycles. In this step were analyzed the mathematic models generated by polynomial equations, Fourier Transform and Wavelet Transform. And, in order to filter noises and generate leads not measure, it was implemented a kalman´s filter at a vector model. To evaluate the obtained results were used the requirements of performance given by north-american FDA and by the European rule IEC60601-2-51. These evaluations were done by executing the generated algorithms in the waves supplied by the databank PhisioNet. The polynomial method weren´t considered interesting because it weren´t able to generate an equation for the cardiac cycle, but many equations (one for each point of the cycle). The other methods showed a better efficiency since they were capable of generate parameters with physical meaning and being able to do a better characterization of the important points of the electrocardiogram wave.
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[en] DETECTION OF TRELLIS-COBE MODULATED SIGNAL IN FREQUENCY NON-SELECTIVE FADING CHANNELS / [pt] DETEÇÃO DE SINAIS COM MODULAÇÃO CODIFICADA EM TRELIÇA EM CANAIS COM DESVANECIMENTO NÃO-SELETIVO EM FREQÜÊNCIA

TOMIE SUGAHARA 14 June 2006 (has links)
[pt] Este trabalho examina uma nova estratégia para detenção de Sinais TCM em presença de desvanecimento não-seletivo em freqüência. Esta estratégia faz uso de um conjunto de estimativas da distorção do canal, cada uma associada a um estado da treliça de decodificação, que são utilizadas simultaneamente no processo de decodificação. No método proposto, a cada intervalo de símbolo calcula-se uma estimativa de canal para cada percurso sobrevivente, usando os sinais associados a este percurso como decisões dos sinais transmitidos até então, juntamente com um algoritmo do tipo Filtro de Kalman. O método é descrito inicialmente para uso em sistemas sem intercalação- desintercalação. Uma versão modificada é proposta para permitir o uso da nova estratégia em associação com esquemas de intercalação-desintercalação. Resultados de desempenho obtidos, via simulação, com os métodos propostos são comparados com os resultados obtidos supondo- se o conhecimento ideal das distorções introduzidas pelo canal bem como os resultados apresentados na literatura, referentes a outros métodos de deteção. / [en] We look into a new strategy for detecting trellis-code modulated signal in the presence of frequency non- selective fading which makes simultaneous use in the decoding procedure of a set of channel distortion estimates, each one associated to a trellis state. During each symbol interval, based on a Kalman Filter-type algorithm, a distinct channel estimate is recursively generated for each survivor path using this path symbols as the truly transmitted symbols. A method is first proposed for use in non-interleaved systems. A modified version for interleaved systems. A modified version for interleaved systens is then presented. Performances are evaluated by computer simulations and comparisons mede to curves pertaining to other methods in the literature and to curves obteined under ideal channel state information assumption.
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Aplicação de redes neurais artificiais e filtro de Kalman para redução de ruídos em sinais de voz / Application of artificial neural networks and Kalman filtering for reduction of noise in speech signals

Selmini, Antonio Marcos 19 June 2001 (has links)
A filtragem, na sua forma mais geral, tem estado presente na vida do homem há muito tempo. Com o surgimento de novas tecnologias (surgimento da eletricidade e a sua evolução) e o desenvolvimento da computação, as técnicas de filtragem (separação) de sinais elétricos. Normalmente, os sistemas de comunicação (telefonia móvel e fixa, sinais recebidos de satélites e outros sistemas) contém sinais indesejáveis responsáveis pela degradação do sinal original. Dentro desse contexto, este projeto de pesquisa apresenta um estudo do algoritmo Filtro Duplo de Kalman Estendido, onde um filtro e Kalman e duas redes neurais são empregadas para a redução de ruídos em sinais de voz. O algoritmo estudado foi aplicado ao processamento de um sinal corrompido por dois tipos de ruídos diferentes: ruído branco e ruído gaussiano e ruído branco não estacionário, conseguindo-se bons resultados. Uma melhora sensível do sinal filtrado pode ser conseguida com técnicas de pré-filtragem do sinal. Neste trabalho foi utilizado o filtro de médias para a pré-filtragem, obtendo um sinal filtrado com ruído musical de baixa intensidade. / Filtering in it\'s most general kind has been present in men\'s life for a long time. With the appearance of new technologies (appearance of electricity and it\'s evolution) and the deyelopment of the computer science, the filtering techniques started to be widely used in engineering to the filtering (separation) of electric signals. Normally the communication systems (fixed and mobile telephony, signals sent from satellites and other systems) bring undesired results responsible for the degradation of the original signal. Within this context, this research project shows a study of the algorithm Dual Extended Kalman Filtering, in which a Kalman filter and two neural networks are used for the reduction of noise in speech signals. The algorithm studied was applied to the processing of a signal corrupted by two types of different noises: gaussian white noise and non stationary white noise obtaining good results. A significant improvement of the filtered noise can be obtained with techniques of pre-filtering of the signal. In this research the average filter for a pre-filtering was used, obtaining a filtered signal with musical noise oflow intensity.
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Aplicação de redes neurais artificiais e filtro de Kalman para redução de ruídos em sinais de voz / Application of artificial neural networks and Kalman filtering for reduction of noise in speech signals

Antonio Marcos Selmini 19 June 2001 (has links)
A filtragem, na sua forma mais geral, tem estado presente na vida do homem há muito tempo. Com o surgimento de novas tecnologias (surgimento da eletricidade e a sua evolução) e o desenvolvimento da computação, as técnicas de filtragem (separação) de sinais elétricos. Normalmente, os sistemas de comunicação (telefonia móvel e fixa, sinais recebidos de satélites e outros sistemas) contém sinais indesejáveis responsáveis pela degradação do sinal original. Dentro desse contexto, este projeto de pesquisa apresenta um estudo do algoritmo Filtro Duplo de Kalman Estendido, onde um filtro e Kalman e duas redes neurais são empregadas para a redução de ruídos em sinais de voz. O algoritmo estudado foi aplicado ao processamento de um sinal corrompido por dois tipos de ruídos diferentes: ruído branco e ruído gaussiano e ruído branco não estacionário, conseguindo-se bons resultados. Uma melhora sensível do sinal filtrado pode ser conseguida com técnicas de pré-filtragem do sinal. Neste trabalho foi utilizado o filtro de médias para a pré-filtragem, obtendo um sinal filtrado com ruído musical de baixa intensidade. / Filtering in it\'s most general kind has been present in men\'s life for a long time. With the appearance of new technologies (appearance of electricity and it\'s evolution) and the deyelopment of the computer science, the filtering techniques started to be widely used in engineering to the filtering (separation) of electric signals. Normally the communication systems (fixed and mobile telephony, signals sent from satellites and other systems) bring undesired results responsible for the degradation of the original signal. Within this context, this research project shows a study of the algorithm Dual Extended Kalman Filtering, in which a Kalman filter and two neural networks are used for the reduction of noise in speech signals. The algorithm studied was applied to the processing of a signal corrupted by two types of different noises: gaussian white noise and non stationary white noise obtaining good results. A significant improvement of the filtered noise can be obtained with techniques of pre-filtering of the signal. In this research the average filter for a pre-filtering was used, obtaining a filtered signal with musical noise oflow intensity.
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[en] A HYBRID APPROACH FOR SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING WITH SONAR BASED ROBOTS AND EXTENDED KALMAN FILTER / [pt] UMA ABORDAGEM HÍBRIDA PARA LOCALIZAÇÃO E MAPEAMENTO SIMULTÂNEOS PARA ROBÔS MÓVEIS COM SONARES ATRAVÉS DE FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO

ALAN PORTO BONTEMPO 18 January 2013 (has links)
[pt] Este trabalho aborda o problema da Localização e Mapeamento Simultâneos em ambientes estruturados, utilizando um robô móvel equipado com sonares, bússola eletrônica e encoders. Na modelagem sugerida há a construção do mapa do ambiente e a localização do robô de forma interativa. O método proposto, denominado de LMS-H (Localização e Mapeamento Simultâneos - Híbrido), faz uso de duas formas de representação do ambiente: Mapa de Ocupação em Grade e Representação Contínua. O Mapa de Ocupação em Grade divide o ambiente em pequenas partes iguais, classificando-as em ocupadas ou vazias. A Representação Contínua utiliza retas para representar os planos detectados no ambiente, formando um mapa em duas dimensões e cada reta do mapa é considerada um marco. Sempre que um plano é novamente detectado pelo robô a reta correspondente a ele é recalculada com os novos pontos obtidos e a posição do robô é atualizada via Filtro de Kalman Estendido. A eficácia do método foi comprovada através de seis estudos de caso: três em ambientes virtuais e três em ambientes reais. Os estudos de casos em ambientes reais foram realizados utilizando-se um protótipo feito sob a plataforma LEGO Mindstorms. Os resultados obtidos comprovaram a eficácia do método proposto. / [en] This work addresses the problem of Simultaneous Localization and Mapping in structured environments using a mobile robot equipped with sonar, electronic compass and encoders. In the proposed modeling there are the construction of the environment map and the robot localization interactively. The proposed method, called H-SLAM (Hybrid - Simultaneous Localization and Mapping), makes use kinds of environment representation: Occupancy Grid Map and Continuous Representation. The Occupancy Grid Map divides the environment into small equal parts, and classifies it as occupied or empty. The Continuous Representation uses lines to represent detected planes in the environment, forming a two-dimensional map. Each line of the map is considered a landmark. Every time a plan is redetected by the robot the corresponding line to it is rebuild with the new points obtained and the robot s position is updated through Extended Kalman Filter. The model effectiveness was proved with computer simulations in three virtual environments. Using a prototype developed with LEGO Mindstorms platform three other experiments were also performed in real environments. The results demonstrated the effectiveness of the proposed method.
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Estudo de estimadores de velocidade de motor de indução com observadores de estado e filtro de Kalman / Study of speed estimation of induction motor without state observer and Kalman filter

Maschio, Karinna Aiello Forgerini 13 December 2006 (has links)
Este trabalho apresenta através de simulação um estudo comparativo de estimadores de velocidade de motor de indução trifásico por meio de observadores de estado e da técnica do filtro de Kalman. É realizada uma análise comparativa de desempenho das estratégias de estimação determinísticas e estocásticas, com observadores adaptativos e estimadores baseados na teoria do filtro de Kalman estendido, respectivamente. A realização do trabalho visa a constatação dos procedimentos de elaboração, de operação e de aplicação destas técnicas de estimação usando um exemplo real com fins de ilustrar o ensino de controle e acionamento de máquinas elétricas. As simulações foram realizadas através do Matlab/Simulink com a utilização das ferramentas do Power System Blockset (PSB) e o algoritmo dos estimadores é escrito em programa Matlab e executado por uma função S-Function. Os resultados de simulação demonstram a eficiência de cada um dos estimadores propostos, no que se refere ao comportamento transitório, robustez a ruídos e variações nos parâmetros do motor. / This works presents through of the simulation a comparative study of the sensorless of speed estimation of induction three-phase motor using state observer and Kalman filter. A comparative analysis of the performance of the deterministic and stochastic estimation strategies using adaptive observers and estimators based on extended Kalman filter was realized. The work aims to verify the procedure of the elaboration, operation and application of such estimation techniques using a real example to illustrate the teaching of the control and driving of electric machines. The simulations where performed using Matlab/Simulink with Power System Blockset (PSB) toolboxes and the estimators are programmed as S-Function Matlab. The results indicate the effectiveness of the proposed estimators, according to the transient behavior, robustness to noise and ability to handle parametric variations.
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Filtros de Kalman no tempo e freqüência discretos combinados com subtração espectral / Kalman filters of time and frequency discrete combined with spectral subtraction

Silva, Leandro Aureliano da 20 July 2007 (has links)
Este trabalho tem a finalidade de apresentar e comparar técnicas de redução de ruído utilizando como critérios de avaliação a mínima distorção espectral e a redução de ruído, na reconstrução dos sinais de voz degradados por ruído. Para tanto, utilizou-se os filtros de Kalman de tempo discreto e de freqüência discreta em conjunto com a técnica de subtração espectral de potência. Os sinais utilizados foram contaminados por ruídos branco e colorido, e a avaliação do desempenho dos algoritmos foi realizada tendo-se como parâmetros a relação sinal/ruído segmentada (SNRseg) e a distância de Itakura-Saito (d(a,b)). Após o processamento, verificou-se que a técnica, proposta neste trabalho, de filtragem de Kalman no tempo em conjunto com a subtração espectral de potência, apresentou resultados um pouco melhores em relação à filtragem de Kalman na freqüência em conjunto com a subtração espectral de potência. / This work has as main objective to present and to compare techniques of noise reduction using as evaluation criterion the low spectral distortion and the noise reduction in the reconstruction of corrupted speech signals. For so much, it was used the Kalman\'s filters in the time and frequency domain together with the technique of power spectral subtraction. The used signals were corrupted by white and colored noises and the evaluation of effectiveness of the algorithms was accomplished using the segmental signal-to-noise ratio (SNRseg) and the Itakura-Saito distance (d(a,b)). After the processing, it was noticed that the Kalman filtering in the time together with power spectral subtraction presented better results than the Kalman filtering in the frequency together with power spectral subtraction.
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Filtragem de Kalman não linear com redes neurais embarcada em uma arquitetura reconfigurável para uso na tomografia de Raios-X para amostras da física de solos / Nonlinear Kalman filtering with neural network embedded in a reconfigurable architecture for use in X-ray tomography for samples of soil physics

Laia, Marcos Antonio de Matos 06 June 2013 (has links)
Estudar as propriedades físicas do solo envolve conhecer a umidade, o transporte de água e solutos, a densidade, a identificação da porosidade, o que é essencial para o crescimento de raízes das plantas. Para esses estudos, a tomografia de raios X tem se mostrado uma técnica útil. As imagens tomográficas são obtidas através de projeções (sinais) que são reconstruídos com algoritmos adequados. No processo de aquisição dessas projeções, podem surgir ruídos provenientes de diferentes fontes. O sinal tomográfico apresenta ruídos que possuem uma distribuição de Poisson gerada pela contagem de fótons, bem como o detector de fótons é influenciado por uma presença de ruído eletrônico com uma distribuição Gaussiana. Essas diferentes distribuições podem ser mapeadas com transformadas não lineares específicas que alteram uma distribuição Gaussiana para outros tipos de distribuições, como a de transformada de Anscombe (Poisson) ou transformada de Box-Muller (Uniforme), mas são aproximações que apresentam erros acumulativos. As transformadas podem ser então mapeadas por um sistema de redes neurais, o que garante um melhor resultado com o filtro de Kalman não linear em que os pesos da rede e as medidas das projeções são estimados em conjunto. Este trabalho apresenta uma nova solução com filtragem de Kalman descentralizada utilizando redes neurais artificiais embarcada em uma arquitetura reconfigurável com o intuito de obter se um valor ótimo de melhoria na relação Sinal/Ruído de projeções tomográficas e consequentemente nas imagens reconstruídas proporcionando melhorias para os métodos de análise dos físicos de solos agrícolas. / To study the physical properties of soil moisture involves knowing the transport of water and solutes, density, porosity identification, which is essential for the growth of plant roots. For these studies, X-ray tomography has been shown to be a useful technique. The tomographic images are obtained through projections (signals) that are reconstructed with appropriate algorithms. In the process of acquiring these projections, noise can arise from different sources. The tomographic signal is noisy which have a Poisson distribution generated by photon counting, and the photon detector is influenced by a presence of electronic noise with a Gaussian distribution. These different distributions can be mapped to specific nonlinear transformed altering a Gaussian distribution for other types of distributions, such as the Anscombe transform (Poisson) or Box-Muller transform (Uniform), but are approximations that have cumulative errors. Transforms can then be mapped by a neural network system, which ensures a better result with nonlinear Kalman filter in which the network weights and measures of the projections are estimated together. This work presents a new solution to the unscented Kalman filtering using artificial neural networks embedded in a reconfigurable architecture in order to obtain an optimum value of improvement in S/N ratio of tomographic projections and consequently the images reconstructed by providing improvements for the methods of physical parameters of the agricultural soils.

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