Resumo: Este trabalho tem como objetivo estudar a solucao do ajustamento paramet r ico pelo metodo de minimos quadrados e os problemas que podem ocor rer na busca dessa solucao quanto a estabilidade. Foram feitas as comparacoes de cinco metodos de solucao para sistema de equacoes lineares redundantes, mostrando as vantangens e desvantagens de cada um atraves de testes. Quando as equacoes re s idua is sao nao- l ineares , sao ut i l izados dois metodos para obter a solucao, um com caracter ist icas de conve rgenc ia local e outro com caracter is t ica de convergencia global, e no final e fei ta a apl icacao em um exemplo prat ico da Geodesia p a r a mostrar essas caracter is t icas. Na conclusao sao comentados os resultados e feita as recomendacoes sobre os metodos a serem utilizados em determinados tipo de problemas.

No ajuste de um modelo de regressão pelo método;:) dos mínimos quadrados, é importante destacar a influência que cada valor observado tem sobre seu respectivo valor ajustado. A matriz de projeção, conhecida como “Hat-MatrixU”, contém estas informações e, juntamente com a análise dos resíduos estudentizados, fornece subsídios para determinar a existência de pontos influentes e/ou discrepantes (HOAGLH & WELSCH, 1978). Com a finalidade de detectar tais pontos em um modelo de regressão, foram propostas nos últimos anos, várias medidas de diagnóstico. As principais são apresentadas e discutidas no texto. Apesenta-se ainda um procedimento, gráfico, denominado gráfico L-R ("Leverage-Residual PIot'), de utilidade para determinar a causa da influência de uma observação através da análise dos elementos da diagonal da matriz de projeção, dos resíduos, e do efeito combinado destas duas medidas (GRAY, 1986) Para ilustração, tornou-se um exemplo com dados reais, na área de agronomia. Além disso desenvolveu-se um programa em linguagem TURBO- BASIC, utilizável em microcomputadores compatíveis ao padrão IBM-PC/XT, que proporciona as soluções desejáveis neste estudo. O método dói matriz de projeção mostrou-se eficiente na determinação de pontos influentes e/ou discrepantes. Das medidas de diagnóstico, a estatística D de COOK foi a que revelou melhores resultados. / When a least-squares fitting procedure is done it seems to be of some importance to know the influence that a y observed value could have on the y fitted datum. Such an information may be obtained from a projection matrix, the well know"Hat-Matrix", and also from the studentized residuals wich provides the identification of possible unusual data points (HOAGLIN & WELSCH, 1978). Here, a considerable number of statistics proposed for the study of outliers and the influence of observations in regression analysis is presented and discussed. The L-R plot (Leverage-Residual Plot) graphical display is also included in order to find the relative cause of influence, its residuals or their combined effects (GRAY, 1986). Finally, a real data example from agronomical sciences is studied through a computing program specially developed. It is also observed the efficiency of the"Hat-Matrix"to detect influent values and that of the Cook's D Statistcs as a diagnostic measure

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T12:40:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Resende_LeonardoSilva_D.pdf: 6844098 bytes, checksum: 54a6329546fa66be62ec51e729f1457e (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A técnica de incorporar restrições lineares tem proporcionado à filtragem transversal FIR adaptativa uma maior aplicabilidade na área de processamento temporal e espacial de sinais. As restrições são utilizadas para conferir ao filtro características de resposta condicionadas ao sinal que se quer realçar ou anular no processamento, suprindo o sinal de referência necessário à teoria de Wiener. Tipicamente, esta técnica vem sendo empregada em antenas adaptativas para privilegiar um sinal numa determinada região de direção e freqüência, minimizando ruído e interferências com diferentes características espaciais e temporais. Neste trabalho de tese propomos um algoritmo recursivo de mínimos quadrados para filtragem adaptativa espacial/temporal com restrições lineares. O algoritmo é rápido por empregar a técnica FLS (Fast Least-Square) no cálculo do ganho de adaptação, mantendo a complexidade computacional proporcional ao número de parâmetros adaptados na estrutura, e robusto a erros de precisão numérica finita. Na verdade, a abordagem pode ser vista como a contrapartida de mínimos quadrados da técnica do gradiente estocástico proposta por Frost. Com isso, as propriedades clássicas de melhor desempenho em termos de taxa de convergência e precisão do critério de mínimos quadrados são preservadas no processo de minimização restrita. Este trabalho traz também outras duas contribuições relacionadas à aplicação do algoritmo FLS a um custo computacional reduzido: i) Filtragem adaptativa de fase linear; e ii) Implementação adaptativa do método de análise espectral por variância mínima. No decorrer do trabalho, algumas diretrizes envolvendo o uso de restrições e do algoritmo proposto são identificadas, e fazem parte do plano de pesquisa ao qual pretendemos dar prosseguimento / Abstract: The technique of incorporating linear constraints to adaptive FIR transversal filtering has increased its applicability in the field of signal spatiaJ/temporalprocessing.The constraints are used to confer the fllter a response characteristic conditioned to the signal which is to be enhanced or annihilated in the processing, supplying the necessary reference signal to Wiener theory. Typically, this technique has been employed in adaptive antennas to enhance a signal in a given range of direction and frequency, minimizing noise and interference with different spatial and temporal characteristics. In this thesis we propose a recursive Least-Square (LS) algorithm for linearly-constrained spatial temporal adaptive flltering. It is fast, because it uses the Fast Least-Square (FLS) technique in the calculation of the adaptation gain, keeping a computational complexity proportional to the number of adapted parameters in the structure, and it is robust with respect to fmite numerical precision errors. In fact, the approach can be viewed as the LS version of the Frost technique, based on stochastic gradient. Thereby, the c1assicalproperties of better performarice in terms of rate of convergence and accuracy of the LS criterion are preserved in the constrained minimization process. This work also presents two other contributions regarding the application of the FLS algorithm with reduced computational cost: i) Linear phase adaptive filtering; and ii) Adaptive implementation of the minimum-variancespectral analysismethod. During the work, some directions involving the usage of constraints together with the proposed algorithm have been identified and incorporated in the research subject to be further explored. / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Evandro Conforti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:27:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vivacqua_RafaelPeixotoDerenzi_M.pdf: 1201927 bytes, checksum: 0badc50e8e4e055634d222d678b4f67c (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientadores: Roy Edward Bruns, Ieda Spacino Scarminio / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T18:33:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Talhavini_IdelazilCristinadoNascimento_D.pdf: 4334682 bytes, checksum: 5320890521e30ac6ceac26b7f1f67bf4 (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Orientador : Basilio E. A. Milani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-18T04:50:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Taneguti_LuizaYoko_M.pdf: 4470688 bytes, checksum: 8f68d6fa0e51c215924c77cb8a2e9693 (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: Este trabalho trata da solução numérica de problemas de mínimos quadrados lineares para identificação adaptativa de sistemas variantes no tempo. AIgoritmos recursivos tradicionais utilizando as equações normais e ponderação exponencial dos dados são analisados e suas deficiências numéricas, na solução de problemas de mínimos quadrados mal condicionados, são explicitadas. É proposto um novo algoritmo recursivo utilizando fatorações ortogonais QR e janela móvel de dados, numericamente estável, particularmente recomendado para solução computacional de problemas inerentemente mal condicionados. Resultados de simulação significativos são apresentados, ilustrando o desempenho dos seguintes algoritmos na identificação de um modelo ARMA: equações normais com ponderação exponencial de dados, fatoração QR com ponderação exponencial de dados, equaçôes normais com janela móvel de dados e o algoritmo proposto utilizando fatoração QR com janela móvel de dados / Abstract:This work deals with the numerical solution of linear least-squares problems for adaptive identification of time-varying systems. Traditional recursive algorithms using normal equations and exponential data weighting are analysed and their numerical drawbacks for solution of ill-conditioned least-squares problems are pointed out. It is proposed a new recursive algorithm using orthogonal QR factorizations with sliding window on the data, numerically stable, being particularly recommended for solution of ill-conditioned problems. Significative simulation results are presented, illustrating the performance of the following algorithms identifying an ARMA model : normal equations with exponential data weighting, QR factorization with exponential data weighting, normal equations with sliding data window and the proposed algorithm using QR factorizations with sliding data window / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Adalberto Jose Rosa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-18T11:22:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vieira_PauloMarcosFernandes_M.pdf: 5828516 bytes, checksum: e01650eda59c49543656952dbb922554 (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: A análise automatizada de testes de pressão em poços de petróleo tem como objetivo obter os parâmetros da formação através da utilização de técnicas de regressão não linear aplicadas aos dados de pressão de fundo versus tempo obtidos durante o período do teste. Neste trabalho foram analisadas e comparadas as performances de vários métodos de regressão não linear aplicados a dados de testes de pressão. Alguns dos métodos considerados baseiam-se na minimização da norma L2, tais como: mínimos quadrados e decomposição em valores singulares. Outros minimizam a norma L1, como mínimos valores absolutos (MVA), mínimos valores absolutos modificado (MVAM), método combinado MVAM-MVA e o método de Nelder-Mead. Uma nova função penalidade foi proposta para o caso de otimização restrita em métodos que se baseiam na resolução de sistemas de equações lineares quadrados. Além disso, para métodos que se baseiam na solução de sistemas de equações lineares sobredeterminados, para os quais não se aplicam as funções penalidade convencionais, foram propostas mudanças nos domínios dos parâmetros com o objetivo de restringir a minimização a regiões física e matematicamente possíveis. Concluiu-se que o método de mínimos valores absolutos modificado (MV AM) e o método combinado (MVAM-MVA) tem melhor desempenho do que os demais no que se refere ao número de iterações, à. convergência a partir de estimativas iniciais pobres ou à. robustez em relação a regiões onde o problema físico-matemático é mal posto. Dois modelos de reservatório foram analisados: reservatório homogêneo infinito e reservatório de dupla porosidade infinito. Foram comparados os resultados das regressões efetuadas com dados de pressão, com dados da derivada logarítmica da pressão e com o conjunto desses dados. Concluiu-se que o uso do conjunto de dados de pressão e de derivada torna os métodos mais robustos. Diversos exemplos utilizando dados sintéticos ou reais foram discutidos neste trabalho / Abstract: The objective of an automated well test analysis is to obtain íormation parameters by using nonlinear regression techniques applied to bottom hole pressure versus time data collected during the test period. In this work several nonlinear regression methods were analysed and their performances compared. Some of the methods considered are based on the L2-norm minimization, as the least squares and the singular value decomposition. Other methods minimize the Ll-norm, such as the least absolute values (LAV), modified least absolute values (MLAV), the combination (MLAV-LAV) and the Nelder-Mead's method. A new form of penalty-function was proposed to constrain the optimization in methods based on the solution of squared linear systems of equations. For methods based on the solution of over determined linear systems of equations, for which conventional penality-functions can not be applied, changes in the domains of the unknown parameters were proposed in order to restrict the minimization to feasible (physically and mathematically) regions. The modified least absolute values (MLAV) and the combined method (MLAVLA V) presented the best performance among alll methods considered in the study, concerning number of iterations, convergence from poor initial estimates or robustness with respect to infeasible regions. Two reservoir models were analysed: infinite homogeneous reservoir and infinite double-porosity reservoir. The results of the nonlinear para.meter estimation using either pressure data, pressure derivative or pressure and derivative data were compared. The use of both pressure and derivative as the model function yielded better performance than using I only pressure or pressure derivative data. Various examples with synthetic and field data were discussed. / Mestrado / Mestre em Engenharia de Petróleo

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-19T07:52:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coradine_LuisClaudius_D.pdf: 7635443 bytes, checksum: cd77112aa6fb0605b14de16a267c9fb6 (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: A filtragem adaptativa utilizando estruturas na forma em cascata FIR se mostra mais eficaz do que na forma direta (transversal), quando se quer obter os polos de um modelo autoregressivo, estimando-se diretamente os zeros do preditor adaptativo, a partir dos parâmetros desse filtro, pela solução de equações de segundo grau. Este trabalho propõe uma técnica de filtragem adaptativa combinando o uso dos algoritmos dos mínimos quadrados recursivos em conjunto com estruturas na forma em cascata FIR. A abordagem consiste em transladar a original estrutura em cascata para uma configuração direta multidimensional FIR, de modo a atualizar os coeficientes do filtro através de um algoritmo dos mínimos quadrados rápido proposto, FLS-MD. A aplicação do algoritmo em cascata é de extrema importância em situações onde os parâmetros de interesse são os zeros dos filtros, como em predição de voz, detecção de freqüências, etc. Nesse sentido, esse algoritmo é proposto para estimação dos parâmetros LSP (Line Spectrum Pairs), utilizados em análise e modelagem de voz. A partir do estudo das relações entre os parâmetros LSP e a predição linear, chega-se a uma estrutura e mostra-se que o algoritmo multidimensional pode ser usado para adaptar seus coeficientes. Simulações são feitas com sinais de voz digitalizados. Também, no caso de detecção de freqüências, simulações mostram o bom desempenho da técnica proposta. A análise de convergência é feita a partir da relação entre as curvas de erro da estrutura proposta e da estrutura transversal, utilizando a seguir a técnica da equação diferencial associada (ODE) / Abstract: Adaptive filtering, using FIR cascade form, is more efficient than the direct (transversal) form when the poles of an autoregressive model are to be obtained, because it directly estimates the adaptive predictor zeros from the filter parameters by the solution of a second degree equation. This work proposes an adaptive filtering technique that combines the recursive least square algorithms and the FIR cascade form structures. The approach consists in translating the original structure in cascade form to a FIR multidimensional direct configuration, in such a way to update the filter coefficients by using the proposed fast least square multidimensional algorithm, FLS-MD. The application of this algorithm is very important in situations where the parameters of interest are the zeros of the filters, as in speech prediction, frequency detection, etc. In this way, this algorithm may be applied to estimate the LSP (Line Spectrum Pairs) parameters, used in speech analysis and speech modeling. From the study of the relation between the LSP parameters and the linear prediction, a structure is reached where the multidimensional algorithm can be used to adapt its coefficients. Simulations are carried out with digital speech signal. In the case of frequency detection, simulations also show a good performance of the proposed technique. The convergence analysis is made from the relation between the error surface of the proposed structure and the transversal structure, using the associated differential equation technique (DDE) / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Submitted by ANA KARLA PEREIRA RODRIGUES (anakarla_@hotmail.com) on 2017-09-08T12:22:35Z No. of bitstreams: 1 QUADRADOS LATINOS E QUADRADOS MÁGICOS UMA PROPOSTA DIDÁTICA.pdf: 24072473 bytes, checksum: 1d47842f904bd89accec69224c2a3c26 (MD5) / Approved for entry into archive by Fernando Souza (fernandoafsou@gmail.com) on 2017-09-08T13:27:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 QUADRADOS LATINOS E QUADRADOS MÁGICOS UMA PROPOSTA DIDÁTICA.pdf: 24072473 bytes, checksum: 1d47842f904bd89accec69224c2a3c26 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-08T13:27:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 QUADRADOS LATINOS E QUADRADOS MÁGICOS UMA PROPOSTA DIDÁTICA.pdf: 24072473 bytes, checksum: 1d47842f904bd89accec69224c2a3c26 (MD5) Previous issue date: 2017-03-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work we study the Latin Squares and the Magic Squares. We explore the mathematical teory and, above all, we study the link between theses objects. We bring the necessary information to support the teacher in the usage of Latin Squares and Magic Squares as content. Our goal is to discuss the usage of games and challenges like didatic tools, and to find a proposal to applicate him in the classroom. / Neste trabalho fizemos uma pesquisa bibliográfica sobre os Quadrados Latinos e os Quadrados Magicos. Mostramos a teoria matematica envolvida e, sobretudo, estudamos a ligação entre esses objetos. Trouxemos as informações necessárias para subsidiar o professor a usar Quadrados Mágicos e Quadrados Latinos como con- teúdos. Nosso objetivo é discutir o uso de jogos e passatempos como ferramenta didática e chegar a uma proposta para utilização desses objetos em sala de aula.

Este trabalho investiga a aplicação do Filtrode Kalman a sistemas de posicionamento no mar, necessários aos trabalhos de prospecção e produção de petróleo em águas profundas.Inicialmente é apresentado um resumo dos sistemas de rádio posicionamento, citando-se os principais sensores aplicáveis, com especial ênfase ao sistema ARGO. Com a finalidade de informação, é apresentado a seguir um resumo dos atuais procedimentos de posicionamento no mar utilizados pela Petrobrás. Posteriormente são apresentados os algoritmos de estimação considerados, a saber, Filtro de Kalman e Método dos M1nimos Quadrados. Técnicas de particionamento das equações do Filtro de Kalman, para redução do tempo de processamento e adequação com o arranjo de sensores, são também apresentadas. No penúl tim';o cap1 tulo apresentamos um resumo teórico do algoritmo do Filtro de Kalman para o movimento uniforme de um m6vel em um referencial plano. gráficos, Finalmente referentes às são mostrados implementações dos os resultados algoritmos de estimação anteriormente citados, das estimativas e simulações dos estados referentes a posição e erros oriundos de medidas de'; distância, com conclusões.de velocidade,comentár ios e conclusões.