[pt] Entender a formação da estrutura a termo da taxa de juros é de suma importância para a autoridade monetária e demais agentes do mercado. No presente trabalho, replicamos o modelo proposto por Adrian, Crump e Moench (2013) para decompor a curva de juros brasileira e criar séries históricas para as expectativas das taxas de juros futuras, e para os prêmios de risco variantes no tempo. Este modelo gaussiano afim de 5 fatores latentes estima a curva de juros brasileira a partir de um método por mínimos quadrados ordinários em três etapas e obtém a precificação neutra ao risco. Por fim, apesar de a literatura empírica de macroeconomia e finanças reconhecer as limitações dos modelos gaussianos afins, nossas previsões fora da amostra apresentaram resultados ligeiramente superiores ao modelo de random walk. / [en] Understanding the term structure of interest rate has an important role as a tool for the monetary authority and other market players. In the present work, we replicate the model proposed by Adrian, Crump and Moench (2013) to decompose the Brazilian yield curve and create historical series for expectations of future interest rates, and for time-varying risk premiums. This five-factor Gaussian model estimates the Brazilian yield curve using a three-step ordinary least squares method and obtains riskneutral pricing. Finally, although the empirical macroeconomics and finance literature recognizes the limitations of Affine models, our out-of-sample estimations showed results slightly superior to the random walk model.

Neste trabalho propomos uma abordagem Bayesiana não-paramétrica para a modelagem de dados com comportamento extremo. Tratamos o parâmetro de locação μ da distribuição generalizada de valor extremo como uma função aleatória e assumimos um processo Gaussiano para tal função (Rasmussem & Williams 2006). Esta situação leva à intratabilidade analítica da distribuição a posteriori de alta dimensão. Para lidar com este problema fazemos uso do método Hamiltoniano de Monte Carlo em variedade Riemanniana que permite a simulação de valores da distribuição a posteriori com forma complexa e estrutura de correlação incomum (Calderhead & Girolami 2011). Além disso, propomos um modelo de série temporal autoregressivo de ordem p, assumindo a distribuição generalizada de valor extremo para o ruído e determinamos a respectiva matriz de informação de Fisher. No decorrer de todo o trabalho, estudamos a qualidade do algoritmo em suas variantes através de simulações computacionais e apresentamos vários exemplos com dados reais e simulados. / In this work we propose a Bayesian nonparametric approach for modeling extreme value data. We treat the location parameter μ of the generalized extreme value distribution as a random function following a Gaussian process model (Rasmussem & Williams 2006). This configuration leads to no closed-form expressions for the highdimensional posterior distribution. To tackle this problem we use the Riemannian Manifold Hamiltonian Monte Carlo algorithm which allows samples from the posterior distribution with complex form and non-usual correlation structure (Calderhead & Girolami 2011). Moreover, we propose an autoregressive time series model assuming the generalized extreme value distribution for the noise and obtained its Fisher information matrix. Throughout this work we employ some computational simulation studies to assess the performance of the algorithm in its variants and show many examples with simulated and real data-sets.

Localization is one of the fundamental components of autonomous vehicles by enabling tasks as overtaking, lane keeping and self-navigation. Urban canyons and bad weather interfere with the reception of GPS satellite signal which prohibits the exclusive use of such technology for vehicle localization in urban places. Alternatively, map-aided localization methods have been employed to enable position estimation without the dependence on GPS devices. In this solution, the vehicle position is given as the place that best matches the sensor measurement to the environment map. Before building the maps, feature sof the environment must be extracted from sensor measurements. In vehicle localization, curbs and road markings have been extensively employed as mapping features. However, most of the urban mapping methods rely on a street free of obstacles or require repetitive measurements of the same place to avoid occlusions. The construction of an accurate representation of the environment is necessary for a proper match of sensor measurements to the map during localization. To prevent the necessity of a manual process to remove occluding obstacles and unobserved areas, a vehicle localization method that supports maps built from partial observations of the environment is proposed. In this localization system,maps are formed by curb and road markings extracted from multilayer laser sensor measurements. Curb structures are detected even in the presence of vehicles that occlude the roadsides, thanks to the use of robust regression. Road markings detector employs Otsu thresholding to analyze infrared remittance data which makes the method insensitive to illumination. Detected road features are stored in two map representations: occupancy grid map (OGM) and Gaussian process occupancy map (GPOM). The first approach is a popular map structure that represents the environment through fine-grained grids. The second approach is a continuous representation that can estimate the occupancy of unseen areas. The Monte Carlo localization (MCL) method was adapted to support the obtained maps of the urban environment. In this sense, vehicle localization was tested in an MCL that supports OGM and an MCL that supports GPOM. Precisely, for MCL based on GPOM, a new measurement likelihood based on multivariate normal probability density function is formulated. Experiments were performed in real urban environments. Maps were built using sparse laser data to verify there ronstruction of non-observed areas. The localization system was evaluated by comparing the results with a high precision GPS device. Results were also compared with localization based on OGM. / No contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.

Made available in DSpace on 2009-11-18T19:01:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004 / A Física e a Administração concentram suas pesquisas sobre fenômenos que, de certa forma, se assemelham, fazendo com que nos questionemos a respeito da grande integral do universo a que estamos submetidos. Em uma exploração por analogias, aproxima-se aqui o mundo organizacional ao dos sistemas UnIVerSaIS, instáveis e não-integráveis, onde a flecha do tempo é quem determina a evolução dos mesmos. Mostra-se que na Administração, como na Física, tudo parece convergir na direção de um inesgotável repertório de bifurcações e possibilidades para o destino mercadológico de produtos, serviços e marcas ao longo de um continuum. Para amenizar os efeitos dessas incertezas, é buscada uma simplificação desses complexos sistemas sociais através de uma proposta de modelo baseado em fatores consagrados pela literatura da gestão empresarial como norteadores das escolhas dos consumidores; um processo gaussiano da 'percepção do valor', que pode servir de ferramenta nas decisões estratégicas e gerenciais dentro das empresas. / The physical and the administration sciences focus their researches on phenomenum wich, in some ways, can have similarities, making us to question and ask about the great convergence ofthe systems in the Universe under which we are submitted. Exploring by analogues, this research tries to make sense to put together the organizational and physical systems, unstables and not integratable, moving forward by the time's arrow, that determines the evolution ofthose. In the Administration, as in the Physics, everything seems to converge at the direction of an inexhaustible collection of forks and possibilities, if considering the destiny of products, services and labels during the human history. To soften the effects of those uncertanties, it is fetched a simplification of these complex social systems across a proposal of a model to be constructed and tested, based in some factors established by business management's literature as the guiders of the consumers's choices; a gaussian process of the 'insight value', that can be useful as a tool for the strategic and business managing decisions beyond the companies.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:15:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Anne Luise Kruger.pdf: 3331342 bytes, checksum: f90ffb5e34c66b8e268f864d4f6dab4e (MD5) Previous issue date: 2013-02-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The magneto-optical traps cool and trap atoms in a given region, forming clouds of cold atoms. As the setting of the trap, clouds can be obtained in different geometries such as spherical or ring-shaped. Traps have a wide range of applications, such as building atomic clocks, to obtain the Bose-Einstein condensate and the study of collisions, wherein the ring geometry is interesting to study in low dimensions. The learning of the trap parameters implies in its characterization and thus the appropriate parameters allow to optimize the trap and improve the performance of it s. The objective of our work is to study the behavior of the motion of atoms and the forces that act upon them by varying some parameters of the trap, such as the magnetic field gradient, the detuning between the laser frequency and the atomic transition, the intensity of the laser beams and also the intensity beams profile of the beams. By using the integration method of Runge-Kutta, we present simulations of the trajectory of a trapped atom and the radius of the orbit varying the same parameters of the trap mentioned above. One can find in literature a description of the force exertd on the trapped atoms with Gaussian profile laser beams in the traditional configuration and also with a small misalignment. From the deduction of the force on the trapped atoms with laser beams of Gaussian profile, we present some considerations to find the force acting on the atoms with Gaussian beam profile and simulations in this new configuration. Thus, the possibility of trapping atoms with other intensity beam profiles can be tested. / As armadilhas magneto-ópticas resfriam e aprisionam átomos em uma determinada região, formando nuvens de átomos frios. Conforme a configuração da armadilha, pode-se obter nuvens em diferentes geometrias, como esféricas ou em forma de anel. As armadilhas tem uma grande gama de aplicações, como a construção de relógios atômicos, a obtenção do condensado de Bose-Einstein e o estudo de colisões, no qual a geometria em anel se torna interessante para o estudo em baixas dimensões. Para conhecer os parâmetros da armadilha é necessário fazer sua caracterização. Parâmetros adequados permitem otimizar a armadilha e melhorar a performance da mesma. O objetivo de nosso trabalho é estudar o comportamento do movimento dos átomos e das forças que atuam sobre eles ao variar alguns parâmetros da armadilha, como por exemplo o gradiente de campo magnético, a dessintonia entre a frequência do laser e da transição atômica, a intensidade dos feixes laser e o perfil de intensidade dos feixes. Utilizando o método de integração de Runge- Kutta, apresentaremos simulações da trajetória de um átomo aprisionado e o raio da órbita variando os mesmos parâmetros da armadilha anteriormente citados. Na literatura encontra-se a descrição da força exercida sobre os átomos aprisionados com feixes laser de perfil gaussiano na configuração tradicional e também com um pequeno desalinhamento. A partir da dedução da força sobre os átomos aprisionados com feixes laser de perfil gaussiano, apresentaremos algumas considerações feitas para encontrar a força que atua sobre os átomos com feixes de perfil não gaussiano e simulações realizadas nesta nova consideração. Desta forma, poderá se verificar se existe a possibilidade de aprisionar átomos com feixes de outros perfis de intensidade.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-04-21T14:21:51Z No. of bitstreams: 1 GERALDO BEZERRA LIMA JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014..pdf: 4130681 bytes, checksum: 7aa2b6dbcd9d18892be46ec5c14536b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-21T14:21:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GERALDO BEZERRA LIMA JÚNIOR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2014..pdf: 4130681 bytes, checksum: 7aa2b6dbcd9d18892be46ec5c14536b6 (MD5) Previous issue date: 2014-09-02 / Nos dias atuais a confiabilidade e a continuidade no fornecimento de energia elétrica são cada vez mais exigidos. Os para-raios tem uma importante função neste processo que é de proteger os demais equipamentos integrantes da rede elétrica de sobretensões atmosféricas e de manobra. Quando falham, normalmente provocam o desligamento de linhas de transmissão ou de transformadores, penalizando severamente a concessionária pela indisponibilidade ou por multas impostas pela agência reguladora. Como todo equipamento importante para o sistema elétrico, os para-raios necessitam de técnicas eficazes de monitoramento. Na literatura e na indústria podem ser encontradas diversas técnicas, procedimentos ou equipamentos destinados ao seu monitoramento. Todos os procedimentos ou equipamentos possuem suas limitações, vantagens e desvantagens, sejam elas técnicas, econômicas ou operacionais. Visando suplantar algumas das limitações existentes nas técnicas e procedimentos normalmente empregados no setor elétrico, encontrase proposto neste trabalho uma metodologia de análise da condição operacional de para-raios em campo, com base em medições da corrente de fuga total. Com esta metodologia pretende-se minimizar as dificuldades operacionais relacionadas às atividades de monitoramento, uma vez que será medida apenas a corrente de fuga total, diferentemente de técnicas e procedimentos usuais que requerem também a medição da tensão aplicada. Um banco de dados de correntes de fuga foi obtido com medições realizadas em 05 (cinco) subestações. As medições foram agrupadas por modelo/fabricante e tempo de operação dos para-raios. O instrumento de medição utilizado é composto de um amperímetro do tipo alicate e um osciloscópio digital portátil. O processo de medição em campo mostrou-se efetivo e prático devido à facilidade de manuseio do instrumento utilizado. Ensaios em laboratório foram realizados para avaliação da metodologia e dos instrumentos de medição. A partir da base de dados produzida, foi possível com emprego de técnicas de processamento de sinais e estatística, observar o comportamento gaussiano dos dados e o crescimento do valor médio da componente de 3ª harmônica da corrente total em função do tempo de operação, evidenciando, assim, a correlação entre a elevação da corrente de fuga e a diminuição da vida útil dos para-raios. / Nowadays the reliability and continuity in the electricity supply are increasingly required. The surge arresters has an important function in this process, which is to protect the other utility equipment against lightning and switching surges. When they fail, usually causing the shutdown of transmission lines or transformers, severely penalizing the power utility for the unavailability or regulator fines. As any important equipment for the electrical system, surge arresters need effective monitoring techniques. In the literature and industry several techniques, procedures or equipment for their monitoring can be found. All procedures or devices have their limitations, advantages and disadvantages, whether technical, economic or operational. Aiming to overcome some of the limitations in existing techniques and procedures commonly employed in the electrical industry, a methodology for analyzing the surge arrester operational condition based on measurements of total leakage current is proposed in this paper. With this methodology is intended to minimize operational difficulties associated with monitoring activities, since it will only measure the total leakage current unlike the usual techniques and procedures, which require the measurement of the applied voltage, too. A database of leakage currents with measurements performed in five (05) power substations was obtained. Measurements were grouped by arresters model/manufacturer and operation time. The measuring instrument used consists of a clamp type ammeter and a portable digital oscilloscope. The process of field measurement was effective and practical due to the ease of handling of the used instrument. Laboratory tests were performed to evaluate the methodology and measuring instruments. From the database produced, it was possible through the use of techniques of signal processing and statistical observe the Gaussian behavior of the data and the average increase of the 3rd harmonic component of the total current as a function of operating time, which highlights thus, the correlation between the increase of the leakage current and the decrease of the lifetime of the surge arrester.

Localization is one of the fundamental components of autonomous vehicles by enabling tasks as overtaking, lane keeping and self-navigation. Urban canyons and bad weather interfere with the reception of GPS satellite signal which prohibits the exclusive use of such technology for vehicle localization in urban places. Alternatively, map-aided localization methods have been employed to enable position estimation without the dependence on GPS devices. In this solution, the vehicle position is given as the place that best matches the sensor measurement to the environment map. Before building the maps, feature sof the environment must be extracted from sensor measurements. In vehicle localization, curbs and road markings have been extensively employed as mapping features. However, most of the urban mapping methods rely on a street free of obstacles or require repetitive measurements of the same place to avoid occlusions. The construction of an accurate representation of the environment is necessary for a proper match of sensor measurements to the map during localization. To prevent the necessity of a manual process to remove occluding obstacles and unobserved areas, a vehicle localization method that supports maps built from partial observations of the environment is proposed. In this localization system,maps are formed by curb and road markings extracted from multilayer laser sensor measurements. Curb structures are detected even in the presence of vehicles that occlude the roadsides, thanks to the use of robust regression. Road markings detector employs Otsu thresholding to analyze infrared remittance data which makes the method insensitive to illumination. Detected road features are stored in two map representations: occupancy grid map (OGM) and Gaussian process occupancy map (GPOM). The first approach is a popular map structure that represents the environment through fine-grained grids. The second approach is a continuous representation that can estimate the occupancy of unseen areas. The Monte Carlo localization (MCL) method was adapted to support the obtained maps of the urban environment. In this sense, vehicle localization was tested in an MCL that supports OGM and an MCL that supports GPOM. Precisely, for MCL based on GPOM, a new measurement likelihood based on multivariate normal probability density function is formulated. Experiments were performed in real urban environments. Maps were built using sparse laser data to verify there ronstruction of non-observed areas. The localization system was evaluated by comparing the results with a high precision GPS device. Results were also compared with localization based on OGM. / No contexto de veículos autônomos, a localização é um dos componentes fundamentais, pois possibilita tarefas como ultrapassagem, direção assistida e navegação autônoma. A presença de edifícios e o mau tempo interferem na recepção do sinal de GPS que consequentemente dificulta o uso de tal tecnologia para a localização de veículos dentro das cidades. Alternativamente, a localização com suporte aos mapas vem sendo empregada para estimar a posição sem a dependência do GPS. Nesta solução, a posição do veículo é dada pela região em que ocorre a melhor correspondência entre o mapa do ambiente e a leitura do sensor. Antes da criação dos mapas, características dos ambientes devem ser extraídas a partir das leituras dos sensores. Dessa forma, guias e sinalizações horizontais têm sido largamente utilizados para o mapeamento. Entretanto, métodos de mapeamento urbano geralmente necessitam de repetidas leituras do mesmo lugar para compensar as oclusões. A construção de representações precisas dos ambientes é essencial para uma adequada associação dos dados dos sensores como mapa durante a localização. De forma a evitar a necessidade de um processo manual para remover obstáculos que causam oclusão e áreas não observadas, propõe-se um método de localização de veículos com suporte aos mapas construídos a partir de observações parciais do ambiente. No sistema de localização proposto, os mapas são construídos a partir de guias e sinalizações horizontais extraídas a partir de leituras de um sensor multicamadas. As guias podem ser detectadas mesmo na presença de veículos que obstruem a percepção das ruas, por meio do uso de regressão robusta. Na detecção de sinalizações horizontais é empregado o método de limiarização por Otsu que analisa dados de reflexão infravermelho, o que torna o método insensível à variação de luminosidade. Dois tipos de mapas são empregados para a representação das guias e das sinalizações horizontais: mapa de grade de ocupação (OGM) e mapa de ocupação por processo Gaussiano (GPOM). O OGM é uma estrutura que representa o ambiente por meio de uma grade reticulada. OGPOM é uma representação contínua que possibilita a estimação de áreas não observadas. O método de localização por Monte Carlo (MCL) foi adaptado para suportar os mapas construídos. Dessa forma, a localização de veículos foi testada em MCL com suporte ao OGM e MCL com suporte ao GPOM. No caso do MCL baseado em GPOM, um novo modelo de verossimilhança baseado em função densidade probabilidade de distribuição multi-normal é proposto. Experimentos foram realizados em ambientes urbanos reais. Mapas do ambiente foram gerados a partir de dados de laser esparsos de forma a verificar a reconstrução de áreas não observadas. O sistema de localização foi avaliado por meio da comparação das posições estimadas comum GPS de alta precisão. Comparou-se também o MCL baseado em OGM com o MCL baseado em GPOM, de forma a verificar qual abordagem apresenta melhores resultados.

Neste trabalho propomos uma abordagem Bayesiana não-paramétrica para a modelagem de dados com comportamento extremo. Tratamos o parâmetro de locação μ da distribuição generalizada de valor extremo como uma função aleatória e assumimos um processo Gaussiano para tal função (Rasmussem & Williams 2006). Esta situação leva à intratabilidade analítica da distribuição a posteriori de alta dimensão. Para lidar com este problema fazemos uso do método Hamiltoniano de Monte Carlo em variedade Riemanniana que permite a simulação de valores da distribuição a posteriori com forma complexa e estrutura de correlação incomum (Calderhead & Girolami 2011). Além disso, propomos um modelo de série temporal autoregressivo de ordem p, assumindo a distribuição generalizada de valor extremo para o ruído e determinamos a respectiva matriz de informação de Fisher. No decorrer de todo o trabalho, estudamos a qualidade do algoritmo em suas variantes através de simulações computacionais e apresentamos vários exemplos com dados reais e simulados. / In this work we propose a Bayesian nonparametric approach for modeling extreme value data. We treat the location parameter μ of the generalized extreme value distribution as a random function following a Gaussian process model (Rasmussem & Williams 2006). This configuration leads to no closed-form expressions for the highdimensional posterior distribution. To tackle this problem we use the Riemannian Manifold Hamiltonian Monte Carlo algorithm which allows samples from the posterior distribution with complex form and non-usual correlation structure (Calderhead & Girolami 2011). Moreover, we propose an autoregressive time series model assuming the generalized extreme value distribution for the noise and obtained its Fisher information matrix. Throughout this work we employ some computational simulation studies to assess the performance of the algorithm in its variants and show many examples with simulated and real data-sets.

En esta tesis se aborda la eliminaci'on de ruido impulsivo, gaussiano y speckle en im'agenes a color y en escala de gises. Como caso particular se puede mencionar la eliminaci'on de ruido en im'agenes m'edicas. Algunos m'etodos de filtrado son costosos computacionalmente y m'as a'un, si las im'agenes son de gran tama¿no. Con el fin de reducir el coste computacional de dichos m'etodos, en esta tesis se utiliza hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU con procesadores multicore y GPUs con procesadores manycore.En las implementaciones paralelas en CUDA, se configuran algunas caracter'¿sticas con la finalidad de optimizar el procesamiento de la aplicaci'on en las GPUs. Esta tesis estudia por un lado, el rendimiento computacional obtenido en el proceso de eliminaci'on de ruido impulsivo y uniforme. Por otro lado, se eval'ua la calidad despu'es de realizar el proceso de filtrado. El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelizaci'on de los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la imagen filtrada, primero se detectan los p'¿xeles corruptos y luego son filtrados solo los p'¿xeles que se han detectado como corruptos. Por lo que respecta a la eliminaci'on de ruido gaussiano y speckle, el an'alisis del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso. Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uniforme en las im'agenes, y sus implementaciones secuenciales y paralelas se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecuci'on (speedup) y eficiencia en tres equipos de c'omputo de altas prestaciones. Los resultados han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen considerablemente los tiempos de ejecuci'on secuenciales. Finalmente, en esta tesis se propone un m'etodo para reducir eficientemente el ruido en las im'agenes sin tener informaci'on inicial del tipo de ruido contenido en ellas. I / Sánchez Cervantes, MG. (2013). Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28854