L'évaluation des tensions musculaires chez l'Homme dans les sciences du mouvement et les études posturales présente un grand intérêt pour le sport, la santé ou encore l'ergonomie. La biomécanique s'intéresse tout particulièrement à ces problèmes utilise la cinématique inverse pour recalculer, à partir de mesures physiques externes, les tensions musculaires internes. Le verrou scientifique principal de cette technique est la redondance musculaire, propre au vivant. En effet les actionneurs (muscles) sont plus nombreux que les degrés de liberté à contrôler. Les problèmes de cinématique inverse sont sous-déterminés, ils présentent plus d'inconnues que d'équations, et nécessitent l'usage de procédures d'optimisation. Dans ce contexte l'usage de l'électromyographie (EMG), signal électro-physiologique mesurable à la surface de la peau et témoin de l'activité musculaire, peut donner une idée de l'activité des muscles sous-jacents. La connaissance de l'activité des muscles permettrait d'introduire de l'information supplémentaire dans cette méthodologie inverse afin d'améliorer l'estimation des tensions musculaires réelles au cours de mouvements ou dans une posture donnée. De plus certaines applications ne permettent pas ou peu l'enregistrement de forces ou positions articulaires externes qui nécessitent un appareillage conséquent et rendent difficile l'étude de situations de la vie courante. L'électromyographie est dans un tel contexte une mesure non-invasive et peu encombrante, facilement réalisable. Elle a cependant elle aussi ses propres verrous scientifiques. L'EMG de surface sur de petits muscles très rapprochés comme les nombreux muscles des avant-bras peut être sujette à ce qui est communément appelé « cross-talk » ; la contamination croisée des voies. Ce cross-talk est le résultat de la propagation des signaux musculaires sur plusieurs voies simultanément, si bien qu'il est compliqué d'associer l'activité d'un muscle à une unique voie EMG. Le traitement numérique du signal dispose d'outils permettant, dans certaines conditions, de retrouver des sources inconnues mélangées sur plusieurs capteurs. Ainsi la séparation de sources peut être utilisée sur des signaux EMG afin de retrouver de meilleures estimations des signaux sources reflétant plus fidèlement l'activité de muscles sans l'effet du cross-talk. Ce travail de thèse montre dans un premier temps l'intérêt de l'EMG dans l'étude de l'utilisation d'un prototype d'interface homme-machine novateur. L'EMG permet en particulier de mettre en évidence la présence forte de cocontraction musculaire permettant de stabiliser les articulations pour permettre un contrôle précis du dispositif. En outre des perspectives d'analyse plus fines seraient envisageables en utilisant des techniques de séparation de sources performantes en électromyographie. Dans un second temps l'accent est mis sur l'étude des conditions expérimentales précises permettant l'utilisation des techniques de séparation de sources en contexte linéaire instantané en électromyographie de surface. L'hypothèse d'instantanéité du mélange des sources en particulier est étudiée et sa validité est vérifiée sur des signaux réels. Enfin une solution d'amélioration de la robustesse de la séparation de sources à l'hypothèse de l'instantanéité est proposée. Celle-ci repose sur la factorisation en matrices non-négatives (NMF) des enveloppes des signaux EMG. / Evaluation of muscle tensions in movement and gait sciences is of great interest in the fields of sports, health or ergonomics. Biomechanics in particular has been looking forward to solving these problems and developed the use of inverse kinematics to compute internal muscle tensions from external physical measures. Muscular redundancy remains however a complex issue, there are more muscles than degrees of freedom and thus more unknown variables which makes inverse kinematics an under-determined problem needing optimization techniques to be solved. In this context using electromyography (EMG), an electro-physiological signal that can be measured on the skin surface, gives an idea of underlying muscle activities. Knowing muscle activities could be additional information to feed the optimization procedures with and could help improving accuracy of estimated muscle tensions during real gestures or gait situation. There are even situations in which measuring external physical variables like forces, positions or accelerations is not feasible because it might require equipment incompatible with the object of the study. It is often the case in ergonomics when equipping the object of the study with sensors is either too expensive or physically too cumbersome. In such cases EMG can become very handy as a non-invasive measure that does not require the environment to be equipped with other sensors. EMG however has its own limits, surface EMG on small and closely located muscles like muscles of the forearm can be subject to “cross-talk”. Cross-talk is the cross contamination of several sensors it is the result of signal propagation of more than one muscle on one sensor. In presence of cross-talk it is not possible to associate an EMG sensor with a given muscle. There are signal processing techniques dealing with this kind of problem. Source separation techniques allow estimation of unknown sources from several sensors recording mixtures of these sources. Applying source separation techniques on EMG can provide EMG source estimations reflecting individual muscle activities without the effect of cross-talk. First the benefits of using surface EMG during an ergonomics study of an innovative human-computer interface are shown. EMG pointed out a relatively high level of muscle co-contraction that can be explained by the need to stabilize the joints for a more accurate control of the device. It seems legitimate to think that using source separation techniques would provide signals that better represent single muscle activities and these would improve the quality of this study. Then the precise experimental conditions for linear instantaneous source separation techniques to work are studied. Validity of the instantaneity hypothesis in particular is tested on real surface EMG signals and its strong dependency on relative sensor locations is shown. Finally a method to improve robustness of linear instantaneous source separation versus instantaneity hypothesis is proposed. This method relies on non-negative matrix factorization of EMG signal envelopes.

Submitted by Jesiel Ferreira Gomes (jesielgomes@ufcg.edu.br) on 2018-04-20T20:53:07Z No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-20T20:53:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SHIRLENE KELLY SANTOS CARMO – TESE (PPGEQ) 2015.pdf: 3441674 bytes, checksum: 2a66c0c04d01e56f10189d8b206ebc1c (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / Capes / Grande parte das indústrias apresenta complexidade no que diz respeito ao seu modo de operação. A fim de reduzir os problemas relacionados ao forte acoplamento existente nesses processos, a busca pela incorporação de dispositivos de inteligência artificial vem apresentando uma tendência crescente nos últimos anos. Devido à complexidade de operação e controle em processos multivariáveis, o diagnóstico e monitoramento de falhas nos processos tornaram-se cada vez mais difícil, com isso a aplicação destes dispositivos tem alcançado resultados satisfatórios em relação aos procedimentos executados com operadores humanos. A análise de componentes independentes (ICA) é uma técnica de separação de sinais que se baseia no uso de estatísticas de ordem superior para estimar cada uma das fontes desconhecidas por meio da observação de diversas misturas geradas a partir destas fontes. Embora sejam encontrados trabalhos recentes sobre a utilização do ICA em processos industriais, apenas dois trabalhos até o presente momento, foram aplicados em processos envolvendo colunas de destilação. O presente trabalho tem como objetivo propor uma estratégia de controle a uma coluna de destilação de alta pureza. A estratégia é baseada na técnica de separação de sinais ICA, tornando as malhas de controle desacopladas e facilitando assim o desempenho do controle. O desempenho do sistema de controle utilizando a técnica apresentou excelentes resultados em relação a uma estrutura convencional sem desacoplamento. As estruturas de controle foram implementadas em ambiente Aspen Plus DynamicsTM e Simulink/ Matlab®. O processo foi estruturado em ambiente Aspen Plus Dynamics™ e os controladores foram implementados no Simulink. / Much of the industry presents complexity with regard to its mode of operation. In order to reduce the problems related to existing strong engagement in these processes, the search for the incorporation of artificial intelligence devices has shown an increasing trend in recent years. Due to the complexity of operation and control in multivariate processes, the diagnosis and fault monitoring in the processes have become increasingly difficult, thus the application of these devices has achieved satisfactory results in relation to procedures performed with human operators. The independent component analysis (ICA) is a signal separation technique that is based on the use of higher order statistics to estimate each of the unknown source by observing various mixtures generated from these sources. Although found recent work on the use of the ICA in industrial processes, only two studies to date, have been applied in cases involving distillation columns. This paper aims to propose a control strategy to a high purity distillation column. The strategy is based on the ICA signal separation technique, making decoupled control loops, thus facilitating control performance. The performance of the control system using the technique showed excellent results compared to a conventional structure without decoupling. The control structures have been implemented in Aspen Plus Dynamics™ and Simulink / Matlab® environment. The process was structured environment Aspen Plus Dynamics™ and the controls were implemented in Simulink.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsabelleMC.pdf: 1004057 bytes, checksum: b47eb9a45b0341f4dca9a97680f4953d (MD5) Previous issue date: 2006-07-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm implementation will be made through FF standard function blocks, with on-line training through OPC (OLE for Process Control), and embedded technology in a DSP (Digital Signal Processor) that interacts with the fieldbus devices. The technique ICA (Independent Component Analysis), that explores the possibility of separating mixed signals based on the fact that they are statistically independent, was chosen to this Blind Source Separation (BSS) process. The algorithm and its implementations will be Presented, as well as the results / Este trabalho prop?e o desenvolvimento de um sistema de filtragem composto por um algoritmo inteligente, capaz de separar informa??o e ru?dos provenientes de sensores de campo interligados por uma rede Foundation Fieldbus (FF). A implementa??o do algoritmo ser? feita tanto em blocos funcionais padr?o da pr?pria rede FF, com treinamento on-line via OPC (OLE for Process Control), como em tecnologia embarcada em um DSP (Digital Signal Processor) que interage com os dispositivos fieldbus. A t?cnica ICA (Independent Component Analysis), que explora a possibilidade de separar uma mistura de sinais baseando-se no fato de que eles s?o estatisticamente independentes, foi escolhida para realizar este processo de separa??o cega de fontes (Blind Source Separation - BSS). O algoritmo e suas implementa??es ser?o apresentados, bem como os resultados obtidos

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / FAPEG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás / FAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Compressores herméticos alternativos são objetos de estudos de vários pesquisadores na busca do entendimento e redução do ruído. A análise de componentes independentes apresenta-se como uma atrativa ferramenta na identificação das fontes, com pouca ou nenhuma informação sobre as fontes e como são misturadas. Inicia-se o estudo e compreensão da ferramenta, e utilizam-se sinais conhecidos para reconhecer o processo e suas características. Dentre as técnicas analisadas observa-se que sinais de característica impulsiva são melhores recuperados com técnicas no domínio do tempo, enquanto sinais com característica harmônica apresentam melhor identificação no domínio da frequência, ainda alguns algoritmos destacam-se frente a outros e a adição da fonte de ruído melhora o índice de performance. Ao aplicar a técnica nos compressores verifica-se limitação às baixas frequências, região onde a diferença de fase entre os sinais é mínima e há correlação na sincronização dos sinais. Constatam-se duas componentes identificadas: desbalanceamento na frequência de 60 Hz e pulsação do gás nas regiões próximas a 500 Hz, para as três pressões de alimentação analisadas, vazio, 20 e 60 psi, relata-se que a pulsação do gás é melhor identifica para a pressão mais alta, enquanto na menor pressão há dificuldades em relacionar as componentes recuperadas com a fonte. Por fim, aliado ao método de elementos finitos estimam-se as contribuições das fontes recuperadas no nível de potência sonora do compressor. / Reciprocating hermetic compressors have been studied in several research programs aiming to noise reduction and understanding. The analysis of independent components is an important tool to allow identification of noise sources even without better information about their origin or how they had been mixed. The first stage of the present study is the tool understanding using known signal in order to figure out how the process is performed and its characteristics. Among the analyzed techniques, it was possible to observe that impulsive signals had been better recovered by time-domain techniques, while the harmonic signals had been better recovered by frequency-domain techniques. In addition, some algorithm stood out than other ones and extra noise source have improved performance results. When applying those mentioned techniques on the compressors, a limitation has been noticed in lower frequencies, because there is no phase difference between the analyzed signals and there is some correlation in signals syncing. Two components can be clearly identified, which are unbalanced forces at 60 Hz and gas pulsation for frequencies close to 500 Hz. The system has been tested on three different pressure levels: without any charge, 20 psi, and 60 psi. It has been found out that the gas pulsation can be better identified for the highest pressure level , while there is less correlation between the component and the signal for the lowest pressure level. Finally, the power pressure level contributions of recovered sources are estimated by a finite element method. / Tese (Doutorado)

Nas últimas duas décadas, estudos empíricos em finanças têm utilizado o método de estudo de eventos para detectar retornos anormais no entorno de eventos que, teoricamente, deveriam ser incorporados instantaneamente no preço dos títulos. O método de estudo de eventos, a partir da década de 90, com a massificação das planilhas eletrônicas e dos pacotes estatísticos, se popularizou no meio acadêmico brasileiro, sendo um dos principais métodos de pesquisa em finanças com ênfase em mercado de capitais ou finanças corporativas. Apesar da eficácia do método em detectar a anormalidade dos retornos, comprovada em diversos estudos empíricos, acredita-se que o método seja pouco eficiente em determinar a verdadeira amplitude do retorno anormal, uma vez que são necessários pressupostos estatísticos e argumentos econômico-financeiros que podem não ser válidos. O fato de que cada modelo apresenta um desempenho diferente de captura dos retornos anormais contribui com a tese de que os modelos utilizados atualmente não conseguem filtrar totalmente o retorno anormal da série normal. Portanto, este estudo teve como objetivo principal testar a aplicabilidade do método de Análise de Componentes Independentes - ICA - em detectar retornos anormais em séries temporais e comparar o seu desempenho com os modelos geradores de retornos anormais mais utilizados em testes empíricos. Com este objetivo, foram realizadas milhares de simulações envolvendo parâmetros semelhantes aos do mercado de ações brasileiro, com o uso de algoritmos de simulação elaborados exclusivamente para esta finalidade. Os resultados sugerem que o método ICA é capaz de detectar anormalidades em séries temporais, fornecendo, desta forma, a descoberta do real impacto do retorno anormal nos elementos da amostra, necessitando apenas de uma modelagem prévia em função do tamanho da amostra e sua variância. / In the last two decades financial empiric studies have used the event study method to detect abnormal return on events that in theory should be instantly incorporated on securities price. This method became popular to Brazilian academic environment through the intensification usage of electronic worksheet and statistic packages in the 90`s turning into one of the main research methods for financial studies with emphasis on stock market and corporative financing. Despite the efficiency of the method in detecting abnormalities it`s believed that it`s least effective on establishing the real amplitude of the abnormal return considering that statistics presupposed and economic and financial arguments may not be valid. The fact that each model shows a different performance on capturing abnormal returns contributes to the idea that today`s models can`t completely filter the abnormal return on a normal series. Therefore this study has as a main objective to test the applicability of the Independent Component Analysis method – ICA – in detecting abnormal returns in time series and comparing its performance against abnormal return generating models more used on empiric tests. With this objective, thousands of simulations involving parameters similar to the Brazilian stock market with the usage of simulation algorisms elaborated exclusively for this purpose. The results suggest that ICA method is capable of detecting abnormalities in time series supplying in this form a discovery on the real impact of abnormal return on sample elements needing only a previous molding due to the size of its sample and variance.

Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Romis Ribeiro de Faissol Attux / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T23:03:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Duarte_LeonardoTomazeli_M.pdf: 2778720 bytes, checksum: ff42018b4aa2d824cd1f001655a42ddf (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: O presente trabalho tem como objetivo a realização de um estudo sobre o problema de separação cega de fontes. Em uma primeira parte, considera-se o caso clássico em que o sistema misturador é de natureza linear. Na seqüência, a extensão ao caso não-linear é tratada. Em particular, enfatizamos uma importante classe de modelos não-lineares, os modelos com não-linearidade posterior (PNL). Com o intuito de contornar uma dificuldade relacionada à convergência para mínimos locais no treinamento de sistemas separadores PNL, uma nova técnica é proposta. Tal solução se baseia no uso de um algoritmo evolutivo na etapa de treinamento e de um estimador de entropia baseado em estatísticas de ordem. A eficácia do algoritmo proposto é verificada através de simulações em diferentes cenários / Abstract: The aim of this work is to study the problem of blind source separation (BSS). In a first part, the classical case in which the mixture system is of linear nature is considered. Afterwards, the nonlinear extension of the BSS problem is addressed. In special, an important class of nonlinear models, the post-nonlinear (PNL) models, is emphasized. In order to overcome a problem related to the convergence to local minima in the training of a PNL separating system, a novel technique is proposed. The bases of such solution are the application of an evolutionary algorithm in the training stage and the use of an entropy estimator based on order statistics. The efficacy of the proposal is attested by simulations conducted in different scenarios / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

This work presents a methodology to extract and evaluate signals in functional magnetic resonance imaging (fMRI) in the temporal dimension. It is assumed that it is possible to separate the signals from brain activations of a given protocol of other signals such as breathing, heartbeat, involuntary eye movements, and others. This paper proposes a methodological way, get through simulated and controlled measure the efficiency of the Model of Independent Component Analysis (ACI) for fMRI images to separate these signals experiments. To validate the experiments it was necessary to generate simulated data. The data generated were formed for three (3) signs that did not have a Gaussian distribution, in an array of temporal dimension 80 x 80 x 64. Within this set of signs have been added three (3) signal blocks of size 5 x 5 x 64 that simulated activations of FRH protocols. After this process, an array of mixture was added so that the signals could not be identified. Only after the data gave mixed-if the process of completing the pre-processing with the bleaching and centering of the variables to the model following ACI was performed to separate the signals that were mixed, thereby finding the estimated component signals. Different amounts of Gaussian signals were added until no more would be possible to extract the component which would correspond to a signal FRH testing the theory that ACI has efficiency in extracting components of non-Gaussian data. The model was run in real signals, where a volunteer performing a hearing protocol, the results data of each slice extracted resonance are evident throughout this work, in some slices was possible to extract the expected component with a degree of correlation between the acceptable component and signal protocol FRH, as in other slices could not perform the extraction of these signals. As a final result a statistical correlation map for each slice resulting from the estimated component and the raw data was generated, the signals were evaluated on the assumption of acceptance only to greater than 0.72 correlation with statistical significance at 95% confidence. / Este trabalho apresenta uma metodologia para extrair e avaliar sinais em imagens de ressonância magnética funcional (fMRI) na dimensão temporal. Assume-se que é possível separar os sinais de ativações cerebrais de um determinado protocolo dos demais sinais como respiração, batimentos cardíacos, movimentos involuntários dos olhos e outros. Este trabalho propõe de forma metodológica, buscar através de experimentos simulados e controlados medir a eficiência do Modelo de Análise de Componentes Independentes (ACI) em imagens de fMRI para separar esses sinais. Para validar os experimentos foi necessário gerar dados simulados. Os dados gerados foram formados por 3 (três) sinais que não possuíam distribuição gaussiana, em uma matriz temporal de dimensão 80 x 80 x 64. Dentro desse conjunto de sinais foram adicionados 3 (três) blocos de sinais de dimensão 5 x 5 x 64 que simulavam ativações de protocolos da FRH. Após esse processo uma matriz de mistura foi adicionada para que os sinais não pudessem ser identificados. Somente após os dados misturados deu-se o processo da realização do pré-processamento, com a centralização e o branqueamento das variáveis, para que na sequência o modelo de ACI fosse executado para separar os sinais que estavam misturados, encontrando assim as componentes estimadas dos sinais. Foram adicionadas diferentes quantidades de sinais gaussianos, até que não mais fosse possível extrair a componente que teria um sinal que correspondesse a FRH, testando a teoria de que ACI tem eficiência em extrair componentes de dados não gaussianas. O modelo foi executado em sinais reais, onde um voluntário executava um protocolo auditivo, os dados dos resultados de cada fatia extraída da ressonância estão evidenciados ao longo deste trabalho, em algumas fatias foi possível extrair a componente esperada com um grau de correlação aceitável entre a componente e o sinal do protocolo da FRH, já em outras fatias não foi possível realizar a extração desses sinais. Como resultado final foi gerado um mapa estatístico de correlação para cada fatia, resultante entre a componente estimada e os dados brutos, os sinais foram avaliados sobre a hipótese de aceitação apenas para correlação maior que 0,72 com significância estatística de 95% de confiança.

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T16:56:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Suyama_Ricardo_D.pdf: 28793623 bytes, checksum: cf06bdad425402b4624bbd169bfad249 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O problema de separação cega de fontes (BSS - Blind Source Separation) vem despertando o interesse de um número crescente de pesquisadores. Esse destaque é devido, em grande parte, à formulação abrangente do problema, que torna possível o uso das técnicas desenvolvidas no contexto de BSS nas mais diversas áreas de aplicação. O presente trabalho tem como objetivo propor novos métodos de solução do problema de separação cega de fontes, nos casos de mistura convolutiva e mistura não-linear. Para o primeiro caso propomos um método baseado em predição não-linear, cujo intuito é eliminar o caráter convolutivo da mistura e, dessa forma, separar os sinais utilizando ferramentas bem estabelecidas no contexto de misturas lineares sem memória. No contexto de misturas não-lineares, propomos uma nova metodologia para separação de sinais em um modelo específico de mistura denominado modelo com não-linearidade posterior (PNL - Post Nonlinear ). Com o intuito de minimizar problemas de convergência para mínimos locais no processo de adaptação do sistema separador, o método proposto emprega um algoritmo evolutivo como ferramenta de otimização, e utiliza um estimador de entropia baseado em estatísticas de ordem para avaliar a função custo. A eficácia de ambos os métodos é verificada através de simulações em diferentes cenários / Abstract: The problem of blind source separation (BSS) has attracted the attention of agrowing number of researchers, mostly due to its potential applications in a significant number of different areas. The objective of the present work is to propose new methods to solve the problem of BSS in the cases of convolutive mixtures and nonlinear mixtures. For the first case, we propose a new method based on nonlinear prediction filters. The nonlinear structure is employed to eliminate the convolutive character of the mixture, hence converting the problem into an instantaneous mixture, to which several well established tools may be used to recover the sources. In the context of nonlinear mixtures, we present a new methodology for signal separation in the so-called post-nonlinear mixing models (PNL). In order to avoid convergence to local minima, the proposed method uses an evolutionary algorithm to perform the optimization of the separating system. In addition to that, we employ an entropy estimator based on order-statistics to evaluate the cost function. The effectiveness of both methods is assessed through simulations in different scenarios / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucio Flavio de Albuquerque Campos.pdf: 558329 bytes, checksum: 1be43a8cd03ed147f8b5187d7e538e5a (MD5) Previous issue date: 2006-03-24 / We propose a method for discrimination and classification of mammograms with benign, malignant and normal tissues using independent component analysis and neural networks. The method was tested for a mammogram set from MIAS database, and multilayer perceptron. The method obtained a success rate of 97.83% , with 97.5% of specificity and 98% of sensitivity. / Neste trabalho, propomos um método para discriminação e classificação de mamogramas, com diagnóstico maligno, benigno e normal, usando análise de componentes independentes e redes neurais. O método foi testado com mamogramas da MIAS database, e com redes perceptron multicamadas. O método obteve uma taxa de sucesso média de 97.83%, com 97.5% de especificidade, e 98% de sensibilidade.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Magno.pdf: 663844 bytes, checksum: a783e1b5874266e0e7bca44dc3f315ae (MD5) Previous issue date: 2007-03-20 / Redundancy is an old issue in data compression research. Compression methods that use statistics have been heavily influenced by neuroscience research. In this work, we propose an image compression system based on the efficient coding concept derived from neural information processing models. The system performance is compared with discrete cosine transform (DCT) and principal components analysis (PCA) results at several compression ratios (CR). Evaluation through both objective measurements and visual inspection showed that the proposed system is more robust to distortions such as blocking artifacts than DCT and PCA. / A redundância é um assunto antigo em pesquisa sobre compressão de dados. Os métodos de compressão de dados que usam estatísticas foram recentemente influenciados pelas pesquisas em neurociência. Neste trabalho, propomos um sistema de compressão de imagem baseado no conceito de codificação eficiente derivado dos modelos de processamento da informação neural. O desempenho do sistema é comparado aos resultados da transformada discreta cosseno (DCT) e análise de componentes principais (PCA) com a mesma taxa de compressão (CR). A avaliação através das medidas objetiva e visual mostrou que o sistema proposto apresentou menos distorções, tais como artefatos de blocos do que a DCT e PCA.