Orientador: Prof. Dr. Ricardo Suyama / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2016. / O problema de separação cega de fontes no contexto de misturas subparametrizadas tem sido investigado por meio de abordagens que exploram diferentes características dos sinais de interesse, dentre as quais se destaca a esparsidade. Mesmo que os sinais de interesse não sejam originalmente esparsos, é possível, em algumas aplicações, que estes sejam modificados a fim de apresentar um maior grau de esparsidade, e assim facilitar o processo de separação dos sinais. No presente trabalho, comparamos o desempenho de diferentes técnicas de estimação dos sinais de áudio, no contexto de misturas sub-parametrizadas, considerando que os mesmos tenham sido esparsificados antes do processo de mistura. Os resultados obtidos estendem análises preliminares realizadas, e indicam que este préprocessamento traz ganhos efetivos para o processo de estimação dos sinais. Além disso, distintos estudos foram unificados e uma nova proposta estabelecida, obtendo-se um resultado de estimação considerável no âmbito perceptual, segundo análises realizadas. / The blind source separation problem have been investigated through approaches that explore specific characteristics of the signals of interest, among which stands out the sparsity. Even if the original sources aren¿t sparse, some modifications can be done to rebuild signal with greater degree of sparsity, making the separation process easier. In this work we compare the performance of different estimation methods of audio signals, in the underdetermined context, considering that they have been sparsified before the mixing process. The results extend preliminary studies and show that this process may increase the performance of the estimation process. In addition to that, different studies were merged and a new proposal was established, which results are remarkable according to the perceptual analysis.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-16T13:58:48Z No. of bitstreams: 1 STEFANI SILVA PIRES - DISSERTAÇÃO PGCC 2010..pdf: 819684 bytes, checksum: 625f468cb174d699bf5b98131d1adf61 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T13:58:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 STEFANI SILVA PIRES - DISSERTAÇÃO PGCC 2010..pdf: 819684 bytes, checksum: 625f468cb174d699bf5b98131d1adf61 (MD5) Previous issue date: 2010-08-19 / Este trabalho apresenta uma técnica de análise de causa-raiz para sistemas elétricos de potência. A análise de causa-raiz é uma forma de auxiliar o operador na compreensão da ocorrênciadefalha,interpretandoasocorrênciascomefeito"cascata"entreoselementosda rede. A técnica proposta utiliza o raciocínio baseado em regras, onde regras parametrizadas constroem um modelo de propagação com os diagnósticos de uma ocorrência de falha. A técnica permite apontar o elemento causador da ocorrência, e detalhar a sua propagação para os demais elementos em um modelo de causa-efeito. A utilização de regras parametrizadas traz grandes vantagens ao processo, permitindo que a técnica seja adaptável a alterações na topologia do sistema, e contribuindo para sua escalabilidade. Um estudo de caso foi elaborado para sua avaliação, no contexto da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF), onde foi desenvolvido um protótipo que implementa a técnica, e levantados um conjunto de regras parametrizadas e um conjunto de cenários de falha utilizando uma ferramenta de simulação de um ambiente real, o Simulop. Utilizamos também na avaliação, um conjunto de regressões, que são dados históricos armazenados pela CHESF. As regressões foramimportantesnaprimeirafasededefiniçãodatécnica,masapresentamproblemascomo afaltadedados,ecomportamentosinesperadosdosistema,ondeamargemdeacertodatécnica foi de 74%. Para o conjunto de cenários levantados com oSimulop, a técnica proposta conseguiu realizar com sucesso o processo de análise de causa-raiz, identificando a causaraiz da ocorrência em 100% dos cenários de falha, e detalhando sua propagação para todos os outros elementos da rede envolvidos em 89% dos cenários, onde a margem de erro é composta de cenários cuja propagação foi identificada apenas parcialmente, devido à falta de regras que contemplassem os cenários. Dessa forma, a técnica proposta se mostrou uma abordagem viável para a análise de causa-raiz em sistemas elétricos. A margem de acerto reduzida nas regressões, indica que, para ser aplicada em um ambiente operacional real, faz-se necessária a elaboração de um conjunto de regras mais abrangente e que possa contornar esses problemas. / This paper presents a root cause analysis technique for electric power systems. The root cause analysis is a way to assist the operator in understanding the occurrence of failure, interpreting the events cascade occurrences. The proposed technique uses a rule based reasoning, where parameterized rules construct a propagation model with diagnosis of an occurrence of failure. The technique allows to point out the element that causes the occurrence, and detailing its propagation to other elements in a cause and effect model. The use of parameterized rules brings major benefits to the process, allowing the technique to be adaptable to changes in system topology, and contributing to its scalability A case study was prepared for evaluation in the context of the Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (CHESF). We developed a prototype that implements the technique, and raised a set of parameterized rules and a set of failure scenarios using a tool to simulate a real environment, the Simulop. We also used in the evaluation process, a set of regressions, which are historical data stored by CHESF. The regressions were important in the first phase of the technique, but they have problems such as lack of data, and unexpected behavior of the system, where the accuracy of the technique was 74%. For the set of scenarios created with Simulop, the proposed technique has achieved success in the root cause analysis process, identifying the root cause of the occurrence in 100% of failure scenarios, and detailing their propagation to all other equipments involved in 89% of scenarios, where the margin of error is composed of scenarios whose propagation has been identified only in part due to the lack of rules that contemplate these scenarios. Thus, the proposed technique proved to be a viable approach to root cause analysis in electrical systems. The reduced margin of success in the regressions , indicates that, to be applied to an operational environment, it is necessary to elaborate a comprehensive set of rules that can deal these problems.