CAPES / O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma nova técnica de instrumentação para estudo dos diferentes tipos de andaduras realizadas por equinos, utilizando sistemas baseados na tecnologia de sensoriamento ótico quase-distribuído, redes de Bragg em fibra ótica-FBG. Essa técnica poderá ser usada como ferramenta auxiliar de diagnóstico precoce de lesões relacionadas ao sistema locomotor do cavalo, principalmente na porção distal do dígito, uma das causas mais comuns de aposentadoria destes quando atletas. São apresentadas, portanto, duas técnicas de instrumentação in vivo: a primeira t´técnica consiste na fixação de FBGs sem encapsulamento, diretamente na parede dorsal do casco em cada um dos membros de três cavalos atletas em treinamento; a segunda técnica apresentada ´e o desenvolvimento de um protótipo sensor com formato de ferradura encapsulado em material compósito reforçado com fibra de carbono, este método foi utilizado na instrumentação de dois equinos também em fase de treinamento. O primeiro método permite avaliar o comportamento do casco em diferentes fases da passada, durante as andaduras passo e trote. A segunda técnica, com o elemento sensor encapsulado, permite avaliar diferentes tipos de andadura, como passo, trote e galope sob condições de treinamento. Estas duas técnicas de instrumentação, utilizando sensores FBGs, se mostram promissoras para o estudo clínico e biomecânico de equinos, em avaliações m´médicas ou até mesmo durante treinamentos ou competições. / The main goal of this paper is to study the viability of the application of the system based on the optic sensing almost distribute (Fiber Bragg Gratings-FBG) technology, to study different kinds of equine gaits and how it is a possible helpful tool to early diagnose of injuries related to the locomotor system of the horse, mainly the distal part of the digit, which is one of the most common reasons for retire of athlete horses. Two different technics are presented in vivo: The first one consists in the attachment of the FBGs without encapsulation, directly on the wall of the hoof of each member of three athlete horses during training; the second technic presented, is the development of a prototype sensor with the same form of a horse shoe, encapsulated in a composite material reinforced with Carbon Fiber, this method was used in two horses during training as well. The first method allowed evaluate the behavior of the hoof in different phases of the horse gaits, such as walk and trot. The second technic, with the sensor element now encapsulated, allowed to evaluate different types of equine gaits, like walk, trot and run under training conditions. Both of the instrumentation using FGBs sensors technics were considered promising to clinical and biomechanics equine study in the medical evaluations or even during training or competition.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4541.pdf: 1339407 bytes, checksum: be0e2f3bb86e7d6b4c8d03f4f20214ef (MD5) Previous issue date: 2012-06-19 / Universidade Federal de Minas Gerais / Machine Translation (MT) is one of the classic Natural Language Processing (NLP) applications. The state-of-the-art in MT is represented by statistical methods that aim to learn all necessary linguistic knowledge automatically through large collections of texts (corpora). However, while the quality of statistical MT systems had improved, nowadays these advances are not significant. For this reason, research in the area have sought to involve more explicit linguistic knowledge in these systems. One issue that purely statistical MT systems have is the lack of correct treatment of syntactic phenomena. Thus, one of the research directions when trying to incorporate linguistic knowledge in those systems is through the addition of syntactic rules. To accomplish this, many methods and formalisms with this goal in mind are studied. This text presents the investigation of methods which aim to advance the state-of-the-art in statistical MT through models that consider syntactic information. The methods and formalisms studied are those used to deal with tree languages, mainly Tree Substitution Grammars (TSGs) and Tree-to-String (TTS) Transducers. From this work, a greater understanding was obtained about the studied formalisms and their behavior when used in NLP applications. / A Tradução Automática (Machine Translation - MT) é uma das aplicações clássicas dentro do Processamento da Língua Natural (Natural Language Processing - NLP). O estado-da-arte em MT é representado por métodos estatísticos, que buscam aprender o conhecimento linguístico necessário de forma automática por meio de grandes coleções de textos (os corpora). Entretanto, ainda que se tenha avançado bastante em relação à qualidade de sistemas estatísticos de MT, hoje em dia esses avanços não estão sendo significativos. Por conta disso, as pesquisas na área têm buscado formas de envolver mais conhecimento linguístico explícito nesses sistemas. Um dos problemas que não é bem resolvido por sistemas de MT puramente estatísticos é o correto tratamento de fenômenos sintáticos. Assim, uma das direções que as pesquisas tomam na hora de incorporar conhecimento linguístico a esses sistemas é através da adição de regras sintáticas. Para isso, uma série de métodos e formalismos foram e são estudados até hoje. Esse texto apresenta a investigação de métodos que se utilizam de informação sintática na tentativa de avançar no estado-da-arte da MT estatística. Foram utilizados métodos e formalismos que lidam com linguagens de a´rvores, em especial as Gramáticas de Substituição de Árvores (Tree Substitution Grammars - TSGs) e os Transdutores Árvore-para-String (Tree-to-String - TTS). Desta investigação, obteve-se maior entendimento sobre os formalismos estudados e seu comportamento em aplicações de NLP.

A gestão de laboratório tornou-se essencial em razão da preocupação com a saúde e com o meio ambiente. Conhecer todos os processos e atividades desenvolvidas nessas unidades e adotar bons indicadores para avaliar o desempenho, facilitam o controle interno do laboratório. O uso combinado dos indicadores com as ferramentas de gestão como Gestão da Qualidade Total, Redesenho de Processos, Normas ISO, Pensamento Lean e Gestão do Erro, poderão propiciar uma melhora significativa na eficiência. Esse trabalho de Engenharia Biomédica, com linha de pesquisa em Engenharia Clínica e Gestão, tem como objetivo selecionar e avaliar indicadores que facilitem o controle interno de laboratórios e provoquem seu uso pelos tomadores de decisão e todos da Engenharia Clínica. O controle interno permite detectar desvios e realizar correções no desempenho das rotinas, prestando assim um serviço com confiabilidade nos resultados das pesquisas e laudo de testes e exames. A metodologia constou em selecionar um conjunto de indicadores a partir das rotinas utilizadas em laboratório clínico, por dispor de maior experiência e publicações na área de gestão. Este conjunto de indicadores foi aplicado em dois perfis de laboratórios: em um estrato, laboratórios que influenciam diretamente a saúde e em outro estrato, laboratórios que, o resultado de suas pesquisas possa alterar o meio ambiente e, dessa forma, impactar indiretamente a saúde humana. Sustentado em trabalhos da literatura especializada de autores conceituados, selecionou-se 30 indicadores contemplando uma Avaliação Prévia e as categorias de Indicadores de Liderança, de Responsabilidade Pública, de Planejamento Estratégico, de Operacionalização Estratégica e dos Grupos de Usuários. Os indicadores buscaram explorar a rotina das atividades e o envolvimento dos participantes e usuários na gestão de laboratórios universitários de Odontologia, Nutrição e Farmacologia (laboratórios com influência direta sobre a saúde) e laboratórios universitários de Veterinária, Agronomia e Zootecnia (laboratórios com influência indireta sobre a saúde). Para cada Indicador foram delineadas três opções de respostas que permitisse analisar a existência da prática, da rotina, sua intensidade e a visão do participante quanto à administração da unidade laboratorial. Os resultados foram analisados comparativa e proporcionalmente em três abordagens. Na primeira análise, cada opção de resposta de cada indicador foi comparada entre todos os laboratórios. Na segunda análise, cada opção de resposta de cada indicador foi comparada entre os dois estratos. E na terceira análise, foi comparado o percentual de cada opção entre todas as respostas. Estabelecido o limite de tolerância, pode-se identificar: os indicadores que atendem a expectativa, a qual estrato pertence e em que proporção. Da mesma forma pode-se identificar os indicadores com maior comprometimento na gestão e de quantos participantes espera-se o não atendimento do indicador. Com a metodologia proposta foi possível visualizar a realidade da unidade laboratorial, verificar a flexibilidade em estabelecer o limite de aceitação por prioridades e perceber que com o uso das ferramentas de gestão é possível, com pequenas intervenções, esperar grandes resultados. / Laboratory management has become essential due to health and enviroment concerns. Knowing all the processes and activities developed at the units and adopting good indicators to evaluate the performance, facilitates the internal control of the laboratories. The use of the indicators combined with management tools such as Total Quality Management, Process Redesign, ISO Standards, Lean Thinking and Error Management may provide a significant improvement at the efficiency. This Biomedical Engineering work, with Clinical Engineering and Management lines of research, aims at selecting and evaluating indicators that facilitate the internal control of the laboratories and induces its use by the decision makers and everyone in the Clinical Engineering. The internal control allows the detection of misapplications and corrections in the routine performance, thus providing a reliable work in the research results, tests and exams reports. The methodology consisted in selecting a set of indicators from the routines used in clinical laboratories because there is greater experience and publications at the management area. This set of indicators was applied to two laboratory profiles: laboratories that influence health directly and laboratories whose results of researches could affect the enviroment and, this way, impact indirectly on human heatlh. Sustained by works of the specialized literature by credible authors, 30 indicators were selected contemplating a Previous Evaluation and the categories of Leading Indicators, Public Responsability, Strategic Planning, Strategic Operationalization and User Group. The indicators tried to explore the activities routine and the involvement of the participants and users in the management of the Odontology, Nutrition and Pharmacology university laboratories (with a direct influence over health) and Veterinary, Agronomy and Zootechny university laboratories (with an indirect influence over health). To each indicator it was outlined three options of answers that allowed the analyses of the existence of the routine practice, its intensity and the participants’ vision concerning the management of the laboratory unit. The results were analyzed comparatively and proportionally into three approaches. In the first analysis, each answer option of each indicator was compared among all laboratories. In the second analysis, each answer option of each indicator was compared between the two strata. In the third analysis it was compared the percentage of each strata between all the answers. Being established the tolerance limit, it can be identified: the indicators that meet the expectations, to which strata it belongs and in what proportion. The indicator with major commitment in management and from how many participants no care of the indicator is expected can also be identified. With the proposed methodology it was possible to visualize the reality of the laboratory unit, verify the flexibility of establishing the limit of priorities acceptance and realize that with the use of the management tools it is possible to expect great results with small interventions.

A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.

A gestão de laboratório tornou-se essencial em razão da preocupação com a saúde e com o meio ambiente. Conhecer todos os processos e atividades desenvolvidas nessas unidades e adotar bons indicadores para avaliar o desempenho, facilitam o controle interno do laboratório. O uso combinado dos indicadores com as ferramentas de gestão como Gestão da Qualidade Total, Redesenho de Processos, Normas ISO, Pensamento Lean e Gestão do Erro, poderão propiciar uma melhora significativa na eficiência. Esse trabalho de Engenharia Biomédica, com linha de pesquisa em Engenharia Clínica e Gestão, tem como objetivo selecionar e avaliar indicadores que facilitem o controle interno de laboratórios e provoquem seu uso pelos tomadores de decisão e todos da Engenharia Clínica. O controle interno permite detectar desvios e realizar correções no desempenho das rotinas, prestando assim um serviço com confiabilidade nos resultados das pesquisas e laudo de testes e exames. A metodologia constou em selecionar um conjunto de indicadores a partir das rotinas utilizadas em laboratório clínico, por dispor de maior experiência e publicações na área de gestão. Este conjunto de indicadores foi aplicado em dois perfis de laboratórios: em um estrato, laboratórios que influenciam diretamente a saúde e em outro estrato, laboratórios que, o resultado de suas pesquisas possa alterar o meio ambiente e, dessa forma, impactar indiretamente a saúde humana. Sustentado em trabalhos da literatura especializada de autores conceituados, selecionou-se 30 indicadores contemplando uma Avaliação Prévia e as categorias de Indicadores de Liderança, de Responsabilidade Pública, de Planejamento Estratégico, de Operacionalização Estratégica e dos Grupos de Usuários. Os indicadores buscaram explorar a rotina das atividades e o envolvimento dos participantes e usuários na gestão de laboratórios universitários de Odontologia, Nutrição e Farmacologia (laboratórios com influência direta sobre a saúde) e laboratórios universitários de Veterinária, Agronomia e Zootecnia (laboratórios com influência indireta sobre a saúde). Para cada Indicador foram delineadas três opções de respostas que permitisse analisar a existência da prática, da rotina, sua intensidade e a visão do participante quanto à administração da unidade laboratorial. Os resultados foram analisados comparativa e proporcionalmente em três abordagens. Na primeira análise, cada opção de resposta de cada indicador foi comparada entre todos os laboratórios. Na segunda análise, cada opção de resposta de cada indicador foi comparada entre os dois estratos. E na terceira análise, foi comparado o percentual de cada opção entre todas as respostas. Estabelecido o limite de tolerância, pode-se identificar: os indicadores que atendem a expectativa, a qual estrato pertence e em que proporção. Da mesma forma pode-se identificar os indicadores com maior comprometimento na gestão e de quantos participantes espera-se o não atendimento do indicador. Com a metodologia proposta foi possível visualizar a realidade da unidade laboratorial, verificar a flexibilidade em estabelecer o limite de aceitação por prioridades e perceber que com o uso das ferramentas de gestão é possível, com pequenas intervenções, esperar grandes resultados. / Laboratory management has become essential due to health and enviroment concerns. Knowing all the processes and activities developed at the units and adopting good indicators to evaluate the performance, facilitates the internal control of the laboratories. The use of the indicators combined with management tools such as Total Quality Management, Process Redesign, ISO Standards, Lean Thinking and Error Management may provide a significant improvement at the efficiency. This Biomedical Engineering work, with Clinical Engineering and Management lines of research, aims at selecting and evaluating indicators that facilitate the internal control of the laboratories and induces its use by the decision makers and everyone in the Clinical Engineering. The internal control allows the detection of misapplications and corrections in the routine performance, thus providing a reliable work in the research results, tests and exams reports. The methodology consisted in selecting a set of indicators from the routines used in clinical laboratories because there is greater experience and publications at the management area. This set of indicators was applied to two laboratory profiles: laboratories that influence health directly and laboratories whose results of researches could affect the enviroment and, this way, impact indirectly on human heatlh. Sustained by works of the specialized literature by credible authors, 30 indicators were selected contemplating a Previous Evaluation and the categories of Leading Indicators, Public Responsability, Strategic Planning, Strategic Operationalization and User Group. The indicators tried to explore the activities routine and the involvement of the participants and users in the management of the Odontology, Nutrition and Pharmacology university laboratories (with a direct influence over health) and Veterinary, Agronomy and Zootechny university laboratories (with an indirect influence over health). To each indicator it was outlined three options of answers that allowed the analyses of the existence of the routine practice, its intensity and the participants’ vision concerning the management of the laboratory unit. The results were analyzed comparatively and proportionally into three approaches. In the first analysis, each answer option of each indicator was compared among all laboratories. In the second analysis, each answer option of each indicator was compared between the two strata. In the third analysis it was compared the percentage of each strata between all the answers. Being established the tolerance limit, it can be identified: the indicators that meet the expectations, to which strata it belongs and in what proportion. The indicator with major commitment in management and from how many participants no care of the indicator is expected can also be identified. With the proposed methodology it was possible to visualize the reality of the laboratory unit, verify the flexibility of establishing the limit of priorities acceptance and realize that with the use of the management tools it is possible to expect great results with small interventions.

A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.

[pt] A medição da velocidade de fluidos tem relevância considerável em aplicações industriais e científicas, nas quais medições com baixa incerteza são geralmente requeridas. Nesta tese, tem-se como objetivo projetar e modelar um sistema de medição de velocidade de vento utilizando fusão de dados das informações dos tempos de trânsito obtidas pelas técnicas de detecção de limiar e diferença de fase. Para este propósito, este trabalho é composto por duas partes principais. Na primeira parte, apresenta-se uma análise da propagação de incertezas das técnicas de detecção de limiar e diferença de fase considerando duas estruturas para a medição da velocidade do vento, e faz-se a comparação das faixas de medição e suas incertezas associadas para cada estrutura de medição. Na segunda parte deste trabalho, faz-se um estudo das técnicas de fusão de dados aplicadas a instrumentação e medição, identificandose duas técnicas principais baseadas em: (a) estimação de máxima probabilidade (MLE – Maximum Likelihood Estimation), (b) relação de compatibilidade fuzzy e operadores OWA (Order Weighted Average) com agregação parcial. Em seguida, estas técnicas de fusão são aplicadas para a estimação do tempo de trânsito, considerando-se várias medições independentes do tempo de trânsito obtidas pelas técnicas de detecção de limiar e diferença de fase. Finalmente, realiza-se uma análise da incerteza quantificando-se a incerteza de cada medição sobre o resultado final de fusão. Apresenta-se um estudo de caso englobando estas duas partes do trabalho, desenvolvendo-se o projeto e modelagem de um instrumento de medição de velocidade do vento com baixa incerteza, considerando-se as incertezas associadas, e o uso de técnicas adequadas de fusão de dados para prover informações com maior exatidão e confiabilidade. Resultados experimentais são realizados em um túnel de vento de baixa velocidade com o objetivo de verificar a consistência dos estudos teóricos apresentados. / [en] Flow speed measurement has considerable relevance in industrial and scientific applications, where measurements with low uncertainty are required. In this work, a system for wind speed measurement using ultrasonic transducers is designed and modelled. This system makes use of data fusion techniques for the time-of-flight estimation, combining independent information provided by the threshold detection and phase difference methods. For this purpose, this work consists of two main parts. The first part presents an analysis of uncertainty and error propagation concerning the threshold detection and phase difference techniques and considering two structures for the wind speed measurement. Measurement ranges are associated uncertainties are then compared for each of those estrutures. In the second part of this work, data fusion techniques applied to instrumentation and measurement are studied; two main techniques are singled out: (a) Maximum Likelihood Estimation (MLE), (b) Fuzzy compatibility relation and Order Weighted Average (OWA) operators with partial aggregation. These fusion techniques are then applied to the time-of-flight estimation, by considering several independent measurements obtained through the threshold detection and phase difference techniques. Finally, uncertainty analysis is carried out by quantifying the influence of each independent measurement on the global fusion result. A case study is also presented, where an instrument for wind speed measurements with low uncertainty is designed and modelled. Appropriate techniques of data fusion aimed at improving accuracy and realiability are considered. Experiments are performed in a wind tunnel in order to verify the consistency of the results in view of the theoretical studies.