Esta dissertação teve como objetivo analisar teórica e empiricamente o repasse das oscilações cambiais para os níveis de preços no Brasil, através da estimação do pass-through. O período analisado foi de 1994 a 2014, com foco no período de taxa de câmbio flexível. O pass-throughfoi estimado em duas abordagens distintas, através de um OLS em janelas fixas (rollingwindows) onde os parâmetros são fixos no tempo e através de um modelo com parâmetros variáveis no tempo, pelo Filtro de Kalman. Os resultados apresentaram evidências de uma queda do repasse com a adoção do regime de câmbio flutuante, um repasse cambial menor após apreciações do que após depreciações eque reações do IGP-DI do IPA são mais rápidas e intensas a choques da taxa de câmbio que o IPCA. / This dissertation analyzed theoretically and empirically the pass-through from exchange ratetoinflationin Brazil. The analyzed period extends from 1994 to 2014, focusing on the floating exchange rate regime. Two methodologies were employed: i) an OLS through rolling windowsin which the parameters are fixed in time and ii) aKalman filter, with varying-parameters. The results suggested a lower pass-through since the adoption of a floating exchange rate regime andalso a lower pass-through after an appreciation then after depreciations. In addition, responses of the IGP-DI and IPAfrom exchange rate shocks are faster and more intense thanthose of IPCA.

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.

Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2017-04-06T14:46:22Z No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2017-07-20T11:33:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-20T11:33:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF - Yang Medeiros Cardoso.pdf: 13425632 bytes, checksum: 72b354ab3844ba38f7747c1b7a2f9948 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Cardiac arrest is one of the most common causes of death in the world. Among the people who can be saved from this condition, most are in Ventricular Fibrillation or Pulseless Ventricular Tachycardia. Electrical defibrillation is the simplest and most important therapy in the treatment of these patients. The Automatic External Defibrillator is the device that can be used by laypersons with a minimum of training to perform defibrillation, reducing the waiting time of the first pulse application, which directly influenciate the success rate of this therapy. This work describes a way of using the Extended Kalman Filter (FKE) to correct ECG signals used by an Automatic External Defibrillator in the decision making of the defibrillatory pulse application in patients, as well as a proposed Defibrillator model describing the aspects of its operation. / A parada cardíaca é uma das causas mais comuns de morte no mundo. Dentre as pessoas que podem ser salvas dessa condição, a maioria encontra-se em Fibrilação Ventricular ou Taquicardia Ventricular sem pulso. A Desfibrilação Elétrica é a terapia mais simples e importante no tratamento desses pacientes. O Desfibrilador Externo Automático é o aparelho que pode ser utilizado por leigos com um mínimo de treinamento para efetuar a Desfibrilação, diminuindo o tempo de espera da aplicação do primeiro pulso, o que influencia diretamente na taxa de sucesso dessa terapia. Neste trabalho descreve-se uma forma de utilização do Filtro de Kalman Estendido (FKE) para corrigir sinais de ECG utilizados por um Desfibrilador Externo Automático na tomada de decisão da aplicação do pulso desfibrilatório em pacientes, bem como uma proposta modelo de Desfibrilador que descreve os aspectos principais do seu funcionamento.

A ascensão de um grande número de pessoas em países em desenvolvimento para a classe média, no inicio do século XXI, aliado ao movimento político para transferência de base energética para os biocombustíveis vêm aumentando a pressão sobre os preços das commodities agrícolas e apresentando novas oportunidades e cenários administrativos para os produtores agrícolas dessas commodities, em especial aquelas que podem se diversificar em muitos subprodutos para atender diferentes mercados, como o de alimentos, químico, têxtil e de energia. Nesse novo ambiente os produtores podem se beneficiar dividindo adequadamente a produção entre os diferentes subprodutos, definindo o melhor momento para a comercialização através de estoques, e ainda controlar sua exposição ao risco através de posições no mercado de derivativos. A literatura atual pouco aborda o tema da diversificação e seu impacto nas decisões de produção e comercialização agrícola e portanto essa tese tem o objetivo de propor um modelo de decisão fundado na teoria de seleção de portfólios capaz de decidir a divisão da produção entre diversos subprodutos, as proporções a serem estocadas e o momento mais adequado para a comercialização e por fim as posições em contratos futuros para fins de proteção ou hedge. Adicionalmente essa tese busca propor que esse modelo seja capaz de lidar com incerteza em parâmetros, em especial parâmetros que provocam alto impacto nos resultados, como é o caso dos retornos previstos no futuro. Como uma terceira contribuição, esse trabalho busca ainda propor um modelo de previsão de preços mais sofisticado que possa ser aplicado a commodities agrícolas, em especial um modelo híbrido ou hierárquico, composto de dois modelos, um primeiro modelo fundado sob a teoria de processos estocásticos e do Filtro de Kalman e um segundo modelo, para refinar os resultados do primeiro modelo de previsão, baseado na teoria de redes neurais, com a finalidade de considerar variáveis exógenas. O modelo híbrido de previsão de preços foi testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e indiano, gerando resultados promissores, enquanto o modelo de decisão de parâmetros de produção, comercialização, estocagem e hedge se mostrou uma ferramenta útil para suporte a decisão após ser testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e do mercado de milho, etanol e biodiesel norte-americano. / The rise of a large number of people in developing countries for the middle class at the beginning of the century, combined with the political movement to transfer the energy base for biofuels has been increasing pressure on prices of agricultural commodities and presenting new opportunities and administrative scenarios for agricultural producers of these commodities, especially those who may diversify into many products to meet different markets such as food, chemicals, textiles and energy. In this new environment producers can achieve benefits properly dividing production between different products, setting the best time to market through inventories, and still control their risk exposure through positions in the derivatives market. The literature poorly addresses the issue of diversification and its impact on agricultural production and commercialization decisions and therefore this thesis aims to propose a decision model based on the theory of portfolio selection able to decide the division of production between different products, the proportions to be stored and timing for marketing and finally the positions in futures contracts to hedge. Additionally this thesis attempts to propose that this model is capable of dealing with uncertainty in parameters, especially parameters that cause high impact on the results, as is the case of expected returns in the future. As a third contribution this paper seeks to also propose a model more sophisticated to forecast prices that can be applied to agricultural commodities, especially a hybrid or hierarchical model, composed of two models, a first one based on the theory of stochastic processes and Kalman filter and a second one to refine the results of the first prediction model, based on the theory of neural networks in order to consider the exogenous variables. The hybrid model for forecasting prices has been tested with real data from the Brazilian and Indian sugar ethanol market, generating promising results, while the decision model parameters of production, commercialization, storage and hedge proved a useful tool for decision support after being tested with real data from Brazilian sugar ethanol market and the corn, ethanol and biodiesel market in U.S.A.

Esse trabalho contempla o estudo sobre o estimador de mínimos quadrados obtido para sistemas lineares discretos sujeitos a ruídos aditivos e a ruídos multiplicativos em seus parâmetros. Supõe-se, adicionalmente, que os parâmetros do sistema estão sujeitos a saltos Markovianos, e que a cadeia de Markov não é conhecida. A solução do problema, sob essas hipóteses, é uma inovação apresentada nesse trabalho. Sob as mesmas hipóteses, o caso estacionário também foi contemplado, e o trabalho apresenta uma demonstração para a convergência da matriz de covariância dos erros do estimador a um valor estacionário, supondo-se estabilidade do sistema e ergodicidade da cadeia de Markov associada. Mostra-se, também, que existe uma única solução positiva semi-definida para a equação de Riccati estacionária e, ainda mais, que tal solução é o limite da matriz de covariância dos erros. A partir da introdução de uma hipótese adicional - de que os parâmetros do sistema estão sujeitos a incertezas na forma de politopos convexos - constrói-se um filtro linear dinâmico em que as iterações possuem estabilidade na média quadrática e que minimiza o limitante superior para o valor esperado do erro quadrático. Uma formulação do tipo LMI (Linear Matrix Inequalities) é proposta para a solução do problema. / This thesis deals with the linear filtering problem for discrete-time Markov jump linear systems with both additive and multiplicative noises. It is assumed that the values of the Markov chain are not available. This is the first time that a solution to the problem with these parameters is presented. By using some usual geometric arguments it is obtained a Kalman type filter conveniently implementable in a recurrence form. The stationary case is also studied and a proof for the convergence of the associated Lyapunov and Riccati like equations is presented. By adding an additional hypotesis - that the parameters of the systems are subject to convex polytopic uncertainties - it was designed a dynamic linear filter such that the closed loop system is mean square stable and minimizes an upper bound for the stationary expected value of the square error. A Linear Matrix Inequalities (LMI) formulation is proposed to solve the problem.

Neste trabalho técnicas de restauração de imagens aplicadas à filtragem de imagens médicas foram estudadas. Considera-se uma abordagem recursiva de filtragem e suas diversas implementações em duas dimensões. A implementação utilizada neste trabalho foi a do filtro de Kalman de atualização reduzida (RUKF). Na implementação do filtro de Kalman de atualização reduzida um quarto de plano (QP) foi tomado como região de suporte e um modelo autoregressivo bidimensional (AR 2-D) foi utilizado como modelo de imagem. Os parâmetros do modelo AR 2-D e a variância do ruído foram encontrados através de uma implementação do algoritmo de Levinson para duas dimensões baseada no algoritmo de Levinson em configuração multicanal. A ordem do modelo AR 2-D foi determinada pelo critério de informação de Akaike (AIC). Para análise de resultados o filtro de Kalman de atualização reduzida foi aplicado em uma imagem planar, considerada invariante no espaço e com ruído ele observação não estacionário, e os resultados comparados àqueles obtidos com o filtro de Wiener. / In this work image restoration techniques for the filtering of medicai images are studied. Emphasis is given to the recursive approach to image restoration and its different implementations are described. The implementation used in the restoration procedure is the reduced update Kalman filter (RUKF). In the implementation of the reduced update Kalman filter a quarter plane is adopted as the region of support and a 2-D autoregressive (AR) model is used as the image model. The parameters of the 2-D AR model and the variance of the driving noise are found by a 2-D implementation of the Levinson algorithm. The model order of the 2-D AR model is determined by the Akaike information criterion (AIC). For the analysis of the results, the reduced update Kalman filter is applied to a space invariant plane image with nonstationary noise. The results are compared to the results of the Wiener filter.

Esta dissertação apresenta novos resultados para a solução de problemas de implementação computacional na estimativa de sistemas singulares e sistemas Markovianos. São apresentados algoritmos alternativos para problemas de filtragem de maneira a minimizar problemas causados principalmente por erros de arredondamento e mal condicionamento de matrizes. O trabalho envolve basicamente algoritmos array e filtragem de informação para a estimativa de sistemas singulares nominais e robustos. Também é deduzido um algoritmo array para a filtragem de sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / This dissertation presents new results to solve computational implementation problems to estimate singular and Markovian systems. Alternative algorithms to handle computational filtering errors due rounding errors and ill-conditioned matrices are developed. This dissertation comprehends basically array algorithms and information filters for the estimate of nominal and robust singular systems. Also, it is developed an array algorithm for Markovian jump linear systems filtering.

Esta dissertação teve como objetivo analisar teórica e empiricamente o repasse das oscilações cambiais para os níveis de preços no Brasil, através da estimação do pass-through. O período analisado foi de 1994 a 2014, com foco no período de taxa de câmbio flexível. O pass-throughfoi estimado em duas abordagens distintas, através de um OLS em janelas fixas (rollingwindows) onde os parâmetros são fixos no tempo e através de um modelo com parâmetros variáveis no tempo, pelo Filtro de Kalman. Os resultados apresentaram evidências de uma queda do repasse com a adoção do regime de câmbio flutuante, um repasse cambial menor após apreciações do que após depreciações eque reações do IGP-DI do IPA são mais rápidas e intensas a choques da taxa de câmbio que o IPCA. / This dissertation analyzed theoretically and empirically the pass-through from exchange ratetoinflationin Brazil. The analyzed period extends from 1994 to 2014, focusing on the floating exchange rate regime. Two methodologies were employed: i) an OLS through rolling windowsin which the parameters are fixed in time and ii) aKalman filter, with varying-parameters. The results suggested a lower pass-through since the adoption of a floating exchange rate regime andalso a lower pass-through after an appreciation then after depreciations. In addition, responses of the IGP-DI and IPAfrom exchange rate shocks are faster and more intense thanthose of IPCA.

Este trabalho apresenta metodologias para a construção e a sintonia de estimadores de estados não-lineares visando aplicações práticas. O funcionamento de um estimador de estados não-linear está calcado em quatro etapas básicas: (a) sintonia; (b) predição; (c) atualização da matriz de covariância de estados; (d) filtragem e suavização dos estados. As principais contribuições deste trabalho para cada uma destas etapas podem ser resumidas como segue: (a) Sintonia. A sintonia adequada da matriz de covariância do ruído de processos é fundamental na aplicação dos estimadores de estado com modelos sujeitos a incertezas paramétricas e estruturais. Sendo assim, foi proposto um novo algoritmo para a sintonia desta matriz que considera dois novos métodos para a determinação da matriz de covariância dos parâmetros. Este algoritmo melhorou significativamente a precisão da estimação dos estados na presença dessas incertezas, com potencialidade para ser usado na atualização de modelos em linha em práticas industriais. (b) Predição. Uma das etapas mais importantes para a aplicação do estimador de estados é a formulação dos modelos usados. Desta forma, foi mostrado como a formulação do modelo a ser usada em um estimador de estados pode impactar na observabilidade do sistema e na sintonia das matrizes de covariância. Também são apresentadas as principais recomendações para formular um bom modelo. (c) Atualização da matriz de covariância dos estados. A robustez numérica das matrizes de covariância dos estados usadas em estimadores de estados sem e com restrições é ilustrada através de dois exemplos da engenharia química que apresentam multiplicidade de soluções. Mostrou-se que a melhor forma de atualizar os estados consiste na resolução de um problema de otimização sujeito a restrições onde as estimativas fisicamente inviáveis dos estados são evitadas. Este também preserva a gaussianidade dos ruídos evitando que estes sejam mal distribuídos. (d) Filtragem e suavização dos estados. Entre as formulações estudadas, observou-se também que a melhor relação entre a acuracidade das estimativas e a viabilidade de aplicação prática é obtida com a formulação do filtro de Kalman estendido sujeita a restrições (denominada Constrained Extended Kalman Filter - CEKF), uma vez que esta demanda menor esforço computacional que a estimação de horizonte móvel, apresentando um desempenho comparável exceto no caso de estimativas ruins da condição inicial dos estados. Como uma solução alternativa eficiente para a estimação de horizonte móvel neste último caso, foi proposto um novo estimador baseado na inclusão de uma estratégia de suavização na formulação do CEKF, referenciado como CEKF & Smoother (CEKF&S). / This work presents approaches to building and tuning nonlinear state estimators aiming practical applications. The implementation of a nonlinear state estimator is supported by four basic steps: (a) tuning; (b) forecast; (c) state covariance matrix update; (d) states filtering and smoothing. The main contributions of this work for each one of these stages can be summarized as follows: (a) Tuning. An appropriate choice of the process-noise covariance matrix is crucial in applying state estimators with models subjected to parametric and structural uncertainties. Thus, a new process-noise covariance matrix tuning algorithm is presented in this work which incorporates two new methods for the parameter covariance matrix computation. The algorithm has improved significantly the state estimation accuracy when the presence of such uncertainties, with potential to be applied in on-line model update in industrial practice. (b) Forecast. One of the most important stages in applying state estimators is the used model formulation. In this way, it has been shown that the model formulation to be used in state estimator can impact on the system observability and noisecovariance matrices tuning. In this work it is also presented the main recommendations to formulate an appropriated model. (c) State covariance matrix update. The numerical robustness of the state covariance matrices used in unconstrained and constrained state estimators is illustrated by two chemical engineering examples tending to multiple solutions. It has been shown that the best technique to update the states consists in solving an optimization problem subjected to constraints, since it prevents from physically unfeasible states. It also preserves the noise gaussianity preventing from bad noise distribution. (d) States filtering and smoothing. Among the studied formulations, it was also noticed that the better relationship between performance and practical application is obtained with an extended Kalman filter formulation subjected to constraints (called Constrained Extended Kalman Filter - CEKF) because it requires small computational effort than MHE with comparable performance, except in case of poor guesses of the initial state. As an efficient solution for moving horizon estimation in the last case, it was proposed a new estimator based on the addition of a smoother strategy into the CEKF formulation, referred as CEKF & Smoother (CEKF&S).

O presente trabalho trata do desenvolvimento de um sistema de sensoriamento de orientação utilizando sensores inerciais de baixo custo, de tecnologia MicroElectroMechanical Systems, MEMS, que apresentam altas taxas de ruído. Assim, é realizada a filtragem e fusão dos dados dos sensores para obtenção de uma estimativa confiável, com a aplicação do filtro de Kalman estendido. O sistema é utilizado para a navegação e controle em um veículo aquático de superfície autônomo. No desenvolvimento do trabalho são investigados os princípios da navegação inercial, da representação da orientação e os sistemas de coordenadas envolvidos, apresentando o método por ângulos de Euler, quatérnios e DCM e o procedimento de atualização conforme a variação da orientação. O sistema desenvolvido foi testado em bancada e em um barco com formato de trimarã construído no Laboratório de Controle e Eletrônica de Potência, na Escola de Engenharia de São Carlos, mostrando os resultados dos testes realizados navegando em uma represa, obtendo resultados satisfatórios para essa aplicação. É mostrado também o comportamento dinâmico dos veículos aquáticos de superfície através do estudo da dinâmica de corpos rígidos. / This work describes the development of an orientation sensing system composed of low cost inertial sensors with MicroElectroMechanical Systems (MEMS) technology, which presents high noise levels. Thus, filtering and sensor\'s measurements fusion is done in order to achieve a reliable estimation, trough an extended Kalman filter. The system is used for navigation and control of an autonomous aquatic surface vehicle. In this work, the principles of inertial navigation, orientation representation as well as the coordinate frames involved are investigated, presenting the methods trough Euler angles, quaternions and DCM, and the update proceeding according to the orientation changes. The developed system was tested in the lab and on a trimaran shaped vessel navigating on a dam, wich was developed in the Control and Power Electronics Laboratory at the São Carlos School of Engineering, achieving satisfactory results for this application. It is also shown the dynamic behavior of the surface aquatic vehicles, using rigid-body dynamics.