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.

Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

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.

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.

O objetivo desta dissertação será analisar a dinâmica do processo de integração financeira entre o mercado acionário brasileiro e o norte americano. Buscaremos identificar a relação de interdependência entre os dois mercados acionários ao longo do tempo por meio de testes de cointegração, e de causalidade de Granger com rolling windows, e através de um modelo de correção de erros estimado por meio do filtro de Kalman. Por fim, verificaremos se as séries temporais obtidas nos procedimentos iterativos possuem relação com a volatilidade ou quantidade de negócios dos contratos analisados. Evidenciamos nesta dissertação que a relação de integração financeira observada apresenta caráter variável ao longo do tempo. Isso vale tanto para a relação de cointegração, quanto para a relação de causalidade de Granger entre as séries temporais observadas. Evidenciamos também que a volatilidade das séries apresenta uma relação positiva e significativa com a relação de cointegração observada através dos testes de cointegração por meio de rolling windows. / The aim of this dissertation is to analyze the dynamics of financial integration between the Brazilian and the North American stock market. We will seek to identify the interdependence relationship between the two stock markets over time using rolling cointegration tests, rolling Granger causality tests, and estimating an error correction model using Kalman filter. Finally, we look if the time series obtained in the iterative procedures are related to volatility or quantity of trades from the contracts. We show in this dissertation that the financial integration relationship observed has a time varying character over time. This goes for both the cointegration relationship, and for the Granger causality relationship between the observed time series. We show also that the volatility of the time series has a positive and significant relationship with the cointegration relationship observed through the rolling cointegration tests.

Orientador: Lee Luan Ling / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T02:50:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge_Christian_M.pdf: 1384136 bytes, checksum: 21169a9d54dc981f5cfe38cdbaf733e5 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Nas redes de comunicações, a atual integração de vários tipos de serviços, cada qual com características estatísticas e requisitos de qualidade de serviço distintos, traz consigo a necessidade de esquemas eficientes de gerenciamento e controle de congestionamento do tráfego presente. Em pequenas escalas de tempo, os esquemas atuais podem ter sua eficiência reduzida devido à alta irregularidade do tráfego. Desta forma, neste presente trabalho, tendo como base à disciplina de escalonamento Generalized Processor Sharing (GPS), propõe-se um esquema de escalonamento de fluxos de dados que utiliza o expoente de Hölder pontual para caracterização local de cada fluxo. Para isso, propõe-se conjuntamente um estimador dinâmico destes expoentes e um preditor. Os expoentes de Hölder pontuais são estimados dinamicamente por meio do decaimento dos coeficientes wavelets em janelas de tempo. O preditor proposto possui características adaptativas e baseia-se no filtro de Kalman e no filtro de Mínimos Médios Quadrados Normalizado (Normalized Least-Mean-Square - NLMS). As avaliações realizadas mostram que este esquema de escalonamento contribui para o controle dinâmico preventivo no sentido de se obter uma menor perda de dados e um melhor uso da taxa de transmissão do enlace, em comparação com o GPS convencional / Abstract: Today network traffic is composed of many services with different statistical characteristics and quality of service requirements. This integration needs efficient traffic congestion control and management schemes. Dynamic and preventive schemes usually anticipate traffic conditions by means of a prediction process. Nevertheless, at fine-grained time scales, traffic exhibits strong irregularities and more complex scaling law that make this prediction process a non-trivial task. In this work we model network traffic flows as multifractal processes and introduce the pointwise Hölder exponent as an indicator of the local regularity degree. Also we propose a new traffic flow scheduling scheme based on the Generalized Processor Sharing (GPS) discipline that incorporate the pointwise Hölder exponent to locally characterize each data flow. For this end we explicitly present both dynamic pointwise Hölder exponent estimation and prediction mechanisms. The pointwise Hölder estimation is carried out dynamically based on the decay of the wavelet coefficients in the selected time windows. The proposed predictor is adaptive and implemented with both Kalman and Normalized Least Mean Squares (NLMS) filters. Experimental evaluations have validated the proposed scheduling scheme, resulting in low data loss rate and a better sharing of the network resources in comparison with the usual GPS scheme / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

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.

Esta Tese explora o Processo de Cox quando sua intensidade pertence a uma família de difusões afim. A forma da funçâo densidade de Probabilidade do Processo de Cox é obtida quando a intensidade é descrita por uma difusão fim d-dimensional arbitrária. Analisa-se também o acoplamento e convergência para o Processo de Cox com intensidade afim. Para ilustrar assume-se que a intensidade do Processo é governada por uma difusão de Feller e resultados mais detalhados são obtidos. Adicionalmente, os parâmetros da intensidade do Processo são estimados por meio do Filtro de Kalman conjugado com o estimador de Quase-Máxima Verossimilhança. / This Thesis deals with the Cox Process when its intensity belongs to a family of affine diffusions. The form of the probability density function of the Cox process is obtained when the density is described by an arbitrary d-dimensional affine diffusion. Coupling and convergence results are also addressed for a general Cox process with affine intensity. We adopted the Feller diffusion for driving the underlying intensity of the Cox Process to illustrate our results. Additionally the parameters of the underlying intensity processes are estimated by means of the Kalman Filter in conjunction with Quasi-Maximum Likelihood estimation.

Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Arthur de Miranda Neto / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T02:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodriguezRuiz_MariaFernanda_M.pdf: 8751418 bytes, checksum: adc682edc93b0bb96046bdc3bde2c72e (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Os veiculos autônomos são uma realidade, mas seu desenvolvimento requer a altos custos. No entanto, a fim de fortalecer os avanços na robótica móvel, há um grande esforço no desenvolvimento de aplicações de baixo custo orientadas aos veículos autônomos, sendo o estudo de métodos de localização uma das áreas de maior interesse, a fim de uma navegação segura. Esta dissertação de mestrado propõe um método de localização híbrida, composto por sensores proprioceptivos e exteroceptivos, e informações adicionais como mapas digitais e reconhecimento de objetos chave, para melhorar a estimação da posição de um veículo terrestre. O sistema está baseado nas informações de posicionamento obtidas por um GPS de baixo custo e também em informações obtidas pelo método de localização referenciada, baseada em um conjunto de dados geográficos disponíveis em uma base de dados que compõe o mapa digital. A técnica de fusão de dados selecionada é baseada no filtro de Kalman estendido (EKF), que combina as informações de diferentes sistemas a fim de aumentar a robustez do sistema de localização. O desempenho do método de localização proposto é verificado através de uma plataforma de localização composta por ferramentas como um servidor de mapas baseado em OpenStreetMap e uma outra de simulação composta por ferramentas como ROS e Gazebo, que inclui um veículo terrestre com sensores embarcados, um mapa digital e objetos chave. A arquitetura selecionada é de fácil adequação para a realização de testes, já que permite simular objetos e sensores bem próximos à realidade / Abstract: The autonomous vehicles are a reality, but its development is equivalent to high costs. However, in order to strengthen the advances in mobile robotics, there is a large effort in developing low cost oriented applications to autonomous vehicles, with the study of methods of finding the area of most interest in relation to the fact achieve a navigation secure. This dissertation proposes a method of hybrid location consists of proprioceptive and exteroceptive sensors, and additional information such as digital maps and recognition of key objects, to improve the estimation of a land vehicle position. The system is based on the positioning information via GPS low cost, and information obtained by the method referenced location, based on a set of available spatial data in a database comprising the digital map. The fusion technique selected data is based on the extended Kalman filter (EKF) that combines the information of different systems in order to increase the robustness of the location system. The performance of the proposed method of location is verified through a location platform consists of a server tools like maps based on OpenStreetMap and another comprising simulation tools such as ROS and Gazebo, which includes a ground vehicle with embedded sensors, a map digital and key objects. The selected architecture is easily suitability for testing, since it allows you to simulate objects and sensors very close to reality / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestra em Engenharia Mecânica

[pt] O objetivo desta tese é o de apresentar e investigar a metodologia de Durbin e Koopman (DK) usada para estimar o espaço de estado de modelos de séries temporais não- Gaussianos, dentro do contexto de modelos estruturais. A abordagem de DK está baseada na avaliação da verossimilhança usando uma eficiente simulação de Monte Carlo, por meio de amostragem por importância e técnicas de redução de variância, tais como variáveis antitéticas e variáveis de controle. Ela também integra conhecidas técnicas existentes no caso Gaussiano tais como o Filtro de Kalman Siavizado e o algoritmo de simulação suavizada. Uma vez que os hiperparâmetros do modelo são estimados, o estado, que contém as componentes do modelo, é estimado pela avaliação da moda a posteriori. Propomos então aproximações para avaliar a média e a variância da distribuição preditiva. São consideradas aplicações usando o modelo de Poisson. / [en] The aim of this thesis is to present and investigate the methodology of Durbin and Koopman (DK) used to estimate non-Gaussian state space time series models, within the context of structural models. DK`s approach is based on evaluating the likelihood using efficient Monte Carlo simulation, by means of importance sampling and variance- reduction techniques, such as antithetic variables and control variables. It also contents known existent techniques for the Gaussian case as the Kalman Filter smoother Simulation algorithm. Once the model hyperparameters are estimated, the state, which encapsulates the model`s components, is estimated by evaluating its posterior mode. Proposals are approximated to evaluate mean and variance for the predictive distribution. Applications are considered using the Poisson model.