Neste trabalho, buscou-se compreender a morfologia e os componentes do sinal da deglutição. Na busca desse entendimento diversas técnicas foram empregadas. No intuito de fazer marcações fidedignas em trechos específicos do sinal, o qual foi analisado simultaneamente com a imagem da videofluoroscopia da deglutição, considerado o melhor método atual na avaliação da dinâmica da deglutição. Os parâmetros numéricos utilizados para análise também foram abrangentes e com base em técnicas atuais de processamento de sinais, como emprego de transformada Wavelet. Quanto à classificação dos sinais, foram utilizados classificadores modernos como floresta de caminhos ótimos, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais e classificador Bayesiano, dando maior ênfase ao primeiro, por possuir um custo computacional bem menor quando comparado aos outros 3, e consequentemente convergindo mais rapidamente ao resultado. Foram avaliados 84 sinais, divididos em 2 grupos separados pela consistência do bolo alimentar oferecido (líquido e pastoso). Na distinção e/ou caracterização desses tipos foi definido um subconjunto com 4 variáveis que proporcionou uma boa acurácia na separação das classes representantes de cada tipo de bolo alimentar. / This work proposes to understand the morphology and the components of the swallowing signal. In pursuit of this understanding, a variety of techniques were employed. In order to make reliable markings on specific portions of the signal, the signal was examined simultaneously with videofluoroscopic swallowing, which is considered the best method in the evaluation of swallowing dynamics. The parameters used for numerical analysis were based on current signal processing techniques, such as: Wavelet transform, Optimum path forest, Support vector machines, Artificial neural networks and Bayesian classifier, emphasizing the first technique, due to a much lower computational cost when compared to the previous, and, consequently, the results converged much faster. Eighty four signals, divided into 2 groups separated by the consistency of food bolus offered (liquid and thickened), were evaluated. For distinction and/or characterization of such types, a subset with 4 variables was defined, providing a good accuracy in the separation of these classes representing each type of consistency of the food bolus.

Esta dissertação aborda um estudo sobre algoritmos matemáticos (Método da Variância, Método das Imagens, Método do Gradiente (MG), WCT - Wavelet Covariance Transform), os quais possibilitam a obtenção da altura máxima da Camada Limite Planetária (CLP) a partir de dados fornecidos por um sistema lidar. Em um primeiro momento será descrita a CLP e as suas principais variáveis, assim como também os métodos juntamente com os seus pontos positivos e negativos. Em seguida serão abordadas duas situações de medida: a primeira consiste em um estudo de casos realizado na cidade de Vitória-ES, para o qual foram escolhidas três situações típicas (calmaria, presença de subcamadas de aerossóis e/ou camadas de nuvens e turbulência) em que os métodos foram: testados, comparados entre si, com a análise visual do perfil e o BRN (Bulk Richardsons Number); a segunda situação aborda uma medida feita na cidade de São Paulo-SP durante um período de 12 horas contínuas, sendo o grande diferencial deste experimento, o lançamento de radiossondas dentro de intervalos de 3 horas, isso aliado a utilização de modelagem WRF (Weather Research Forecasting) permitiu uma maior comparação e validação dos dados. A partir dos estudos de casos foi possível observar que com o aumento da complexidade do perfil apresentado pela atmosfera, há um decréscimo na qualidade dos resultados apresentados pelos métodos e um aumento no tempo de processamento, já que há necessidade de um maior refinamento nos parâmetros que serão utilizados. Nas situações de \"calmaria\"o perfil da atmosfera se mostra mais simplificado, o que facilita a escolha de qual método utilizar, sendo que com exceção da Variância, todos os outros métodos forneceram resultados satisfatórios. Para o caso de \"presença de subcamadas de aerossóis e/ou nuvens\"a qualidade dos resultados apresentados pelos métodos decai sendo exceção da Variânci, uma vez que esta passa a apresentar resultados mais próximos do esperado devido ao aumento na complexidade do sinal lidar. Na situação caracterizada como \"turbulência\", todos os métodos passam a apresentar maiores dificuldades para detectar corretamente a CLP, sendo que o WCT se mostra o mais robusto, porém exige uma complexa escolha de parâmetros, demandando um alto tempo de processamento. Na medida de 12 horas contínuas todos os métodos conseguem representar satisfatoriamente a ascensão e o decaimento da CLP, ficando as maiores divergências para o meio do dia, principalmente quando há dispersão dos aerossóis gerando atenuação no sinal, com isso os métodos mais sensíveis (MG e Método das Imagens) passam a apresentar várias oscilações, dificultando a detecção do topo da CLP. As análises realizadas permitiram observar as vantagens e desvantagens de cada método, assim como descobrir qual possui o uso mais indicado para cada cenário meteorológico, sendo o algoritmo WCT o mais robusto em todas as situações apresentadas. / This dissertation discusses a study about mathematical algorithms (Variance Method, Method of Images, Gradient Method, WCT - Wavelet Covariance Transform) that allow obtaining the maximum height of the Planetary Boundary Layer (PBL) from data provided by the lidar system. Initially it will be described the PBL and their main variables, as well as methods along with their strengths and weaknesses. After, two situations of measurements will be discussed: the first one consists of a case study conducted in the city of Vitória-ES, where were chosen three typical situations (\"calm\", \"sublayers of aerosols and/or layers of cloud cover\"and \"turbulence\") and the methods were compared among themselves and here after validated qualitatively by a visual verify and quantitatively by obtain of the Bulk Richardson Number (BRN) extracted from radiosounding data; the second situation deals with a measurement made in the city of São Paulo - SP for a period of 12 continuous hours, and the great advantage of this experimen, launching radiosondes within 3 hour intervals, the use of this combined with WRF ( Weather Research Forecasting) model allowed a most accurate comparison and validation. Based on case studies it was observed with the increased of complexity of the profile presented by the atmosphere, there is a decrease in the quality of the results provided by the methods and an increase in processing time being necessary greater refinement of the parameters that are used. In situations of \"calm\"the profile of the atmosphere appears more simplified, which facilitates the choice of which method to use, and with exception of Variance, all other methods provided satisfactory results. For the situation of \"presence of sublayers of aerosols and/or clouds\"the quality of the results presented by the methods decays, with the exception of Variance, once this begins to show results closer than expected due to the increase in the complexity of the signal handling. In situations characterized as \"turbulence\", all methods have more difficulties to correctly detect the PBL, and the WCT shown the most robust than others, but requires a complex choice of parameters and a high processing time. The measurement of 12 hours continuous all methods can satisfactorily represent the rise and decay of PBL, the largest differences being for the middle of the day, especially when there is dispersion of aerosol generating attenuation in the signal, thus the most sensitive methods (Gradient Method and Method of Images) present several variations, making it difficult to detect the top of the PBL. The analyzes allowed to observe the advantages and disadvantages of each method, as well as find out which has the most appropriate use for each meteorological scenario, being the WCT the most robust algorithm in all situations presented.

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-09-11T21:25:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Armiato_DanielAngelotti_M.pdf: 5330178 bytes, checksum: 79e61a5abcacd171b5d1b92be5e9afff (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: A verificação de assinaturas utilizando algoritmos de imagem, já é uma realidade à algum tempo. Visando preencher as lacunas deixadas por esse tipo de sistema, um novo fator biométrico é alvo de estudos. Pensando em inserir dados referentes ao momento em que se dá a assinatura, uma nova abordagem vem sendo utilizada. Ao invés de analisar uma imagem, toma-se como base o som que é produzido no ato da assinatura, gerado pelo atrito entre a caneta e a superfície de suporte. O processo de falsificação é dificultado, uma vez que o falsário precisará de informações da grafia da assinatura original e também dos aspectos referentes à dinâmica (velocidade, força e ordem de escrita dos caracteres que compõem a assinatura) que o assinante legítimo desempenha ao assinar. Nesse trabalho, adotou-se tal abordagem biométrica. Foi desenvolvido um dispositivo e um software, que juntos, são capazes de realizar a captura do som emitido durante a assinatura dos usuários. De posse disso, foi gerada uma base de assinantes legítimos e outra com as referentes falsificações, e então, colocou-se o sistema à prova. Afim de tornar as comparações possíveis, gerou-se vetores de características, extraídas com base na transformada Wavelet-Packet discreta. As comparações foram feitas por dois métodos distintos, ambos Pattern-Matching, sendo que o primeiro está embasado no cálculo de distâncias Euclidianas, e o segundo, em uma fórmula de pontuação baseada em correlação, originalmente desenvolvida / Abstract: The signature verification by imaging algorithms is already a reality. Aiming to fill the gaps left by this type of system, a new biometric factor is the subject of this study. In order to include data to be analysed at the time the signs occur, a new approach has been used. Instead of analyzing an image, the sound that is produced in the act of sign is used, and it is generated by the friction between the pen and the supporting surface. The falsification process is difficult, since the forger needs the graphic form of the original signature and also the aspects relating to its dynamic (speed, strength and written order of the characters of the signature) In this paper, we adopted this biometric approach. We developed a device and a software, which, combined, are able to capture the sound made during the moment of the signing. We generated a legitimate and a fake subscriber base, and then they were placed in the system to the test. In order to make comparisons, feature vectors were generated based on the discrete Wavelet-Packet transform. Comparisons were made by two different methods, both Pattern-Matching, the first of which is grounded in Euclidean calculation, and the second one based on a correlation formula of score, originally developed / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Financialization of crude oil and its frequent inclusion into investment portfo- lios raise the demand for proper correlation estimates of this commodity and other financial assets. This thesis particularly examines the co-movement of crude oil price with prices of four other representatives of commodity market (gasoline, natural gas, gold and Industrials Index). It contributes to the exist- ing literature by the results obtained from application of wavelet coherence, which allows uncovering dynamics of interconnection between commodity prices in time as well as over different frequencies. Analysis brings many in- teresting findings and practical implications. Among others, it specifies the investment horizons that should be considered to maximize diversification properties of studied commodities. 1

Este trabalho visa realizar uma análise exploratória de método utilizando Wavelet para analisar as variações na corrente de tráfego verificando simultaneamente os padrões no comportamento do tráfego e momentos atípicos, em diferentes escalas de tempo, através da Transformada Wavelet e métodos complementares em dados históricos do tráfego veicular. Os dados empíricos utilizados foram coletados separadamente para cada faixa de tráfego, em intervalos de curta duração (5 ou 6 minutos), em rodovias do estado de São Paulo. A partir desses dados, foram gerados os componentes de aproximação e detalhe da Transformada Wavelet Discreta de Haar. Os componentes gerados foram analisados e caracterizados antes de aplicar os métodos complementares. Para o reconhecimento de padrões no comportamento do tráfego foram utilizados os componentes de aproximação e a análise de agrupamento. Os resultados indicaram: (1) que existe grande tendência de classificar dias úteis típicos com terças, quartas e quintas-feiras, (2) a influência dos feriados na quantidade de agrupamentos, (3) a existência de diferentes efeitos para cada feriado e (4) influência do feriado de forma distinta a cada sentido da rodovia. Para detecção de momentos atípicos foram utilizados os coeficientes de detalhe e determinado um threshold em função do desvio padrão do coeficiente para determinar o que foi considerado como anomalia. Os resultados indicaram: (1) os primeiros níveis de decomposição apresentaram maior número de anomalias, (2) análises em sinais de período mensal concentraram mais anomalias do que a análise em um sinal de período anual, (3) a concentração de anomalias por tipo de dia está diretamente relacionada com o fluxo direcional e (4) identificou falhas no sensor. / This work aims to achieve an exploratory method analysis using Wavelet to analyze of traffic flow variations, evaluating both traffic behavior patterns and atypical moments, in different time scales, using Wavelet Transform and complementary traffic history data. Empirical data was collected separately for each traffic lane, in short intervals (5 or 6 minutes), in São Paulo state highways. The Haars Discrete Wavelet Transform approximation and detail components were generated from this collected data. These components were analyzed and characterized before using complementary methods. For pattern recognition in traffic behavior, approximation components were used, with cluster analysis. Results indicate that: (1) there is a great tendency in classifying work days in Tuesdays, Wednesdays and Thursdays, (2) holydays have influence in number of clusters, (3) each holyday have different effects and (4) holydays have different influences in each traffic direction. For the detection of atypical moments, detail coefficients were used with a determined threshold based on the standard deviation of said coefficient to define what was considered as an anomaly. Results indicate that: (1) the first levels of decomposition show a bigger number of anomalies, (2) monthly period signal analysis concentrate more anomalies than annual signals, (3) the anomaly concentration by each kind of day is directly related to traffic direction and (4) sensor flaws are identified.

O presente trabalho visa o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de disjuntor voltado a coletar informações para manutenção preditiva. São analisadas as características das variáveis que são monitoradas através de sensores ligados ao disjuntor, sua aquisição e o tratamento das informações. Um protótipo foi desenvolvido e instalado na subestação de Sumaré 440kV de ETEO (Empresa de Transmissão de Energia do Oeste Paulista). Um assunto importante para a manutenção é a avaliação dos tempos envolvidos na movimentação dos contatos principais do disjuntor principalmente na operação de abertura do curto circuito. Para tal é proposto um sistema não intrusivo que analise a oscilografia das tensões e correntes no disjuntor sincronizado com as correntes no circuito de disparo deste equipamento. A Transformada de Fourier aplicada no sinal de corrente/tensão sem perturbação permite determinar o valor do componente fundamental desse sinal. Com esse valor pode-se gerar uma senóide que superposta com o sinal coletado pelo oscilógrafo permite visualizar a alteração. A Transformada Wavelet é realizada através de filtros decompondo-se o sinal de corrente ou tensão em Análise Multiresolução, em diferentes estágios obtendo-se em cada, uma versão chamada aproximação (baixas freqüências) e uma de detalhes (altas freqüências), sendo assim, os distúrbios podem ser detectados e localizados no tempo em função do seu conteúdo de freqüência. / The present work addresses the development of a circuit breaker monitoring system so as to collect information for predictive maintenance. The characteristics of the variables that are monitored through certain sensors linked to the circuit breaker, its acquisition and the treatment of the information, are analyzed. A prototype was developed and installed at the 440kV Sumaré substation of ETEO (Empresa de Transmissão de Energia do Oeste Paulista) a Brazilian Transmission Company. An important aspect for the maintenance is the evaluation of the times involved in the movement of the circuit breaker main contacts, mainly at the opening operation for example during a short circuit. On this respect, a non-intrusive system that analyzes the oscillography of both voltages and currents in the circuit breaker synchronized with the currents in the tripping circuit of this equipment is proposed. The Fourier Transform applied to the current or voltage signal with no disturbance allows to determine the value of the fundamental component of this signal. With that value, it can be generated a pure sine wave which when overlapped to the signal collected by the oscillograph allows to visualize alterations. The Wavelet Transform is realized through filters and decomposing the current or voltage signal through the Multiresolution Analysis at different levels, in this way, obtaining in each level, a version called approximation (low frequencies) and another with details (high frequencies), thus, the disturbances can be detected and located in the time and as a function of its frequency content.

Este trabalho apresenta uma nova abordagem para fusão de vídeo e som diretamente no espaço de atributos visando otimizar a identificação do comportamento de insetos. Foi utilizado o detector de Harris para rastreamento dos insetos, assim como a técnica inovadora Wavelet-Multifractal para análise de som. No caso da Wavelet-Multifractal, foram testadas várias Wavelet-mães, sendo a Morlet a melhor escolha para sons de insetos. Foi proposto a Wavelet Módulo Máximo para extrair atributos multifractais dos sons para serem utilizados no reconhecimento de padrões de comportamento de insetos. A abordagem Wrapper de mineração de dados foi usada para selecionar os atributos relevantes. Foi constatado que a abordagem Wavelet-multifractal identifica melhor os sons, particularmente no caso de distorções provocadas por ruídos. As imagens foram responsáveis pela identificação de acasalamento e os sons pelos outros comportamentos. Foi também proposto um novo método do triângulo como representação simplificada do espectro multifractal visando simplificação do processamento. / This work presents an innovative video and sound fusion approach by feature subset selection under the space of attributes to optimally identify insects behavior. Harris detector was used for insect movement tracking and an innovative technique of Multifractal-Wavelet was used to analyze the insect sounds. In the case of Multifractal-Wavelet, more than one mother-wavelet was tested, being the Morlet wavelet the best choice of mother-wavelet for insect sounds. The wavelet modulus maxima was proposed to extract multifractal sound attributes to be used in pattern recognition of an insect behavior. The wrapper data mining approach was used to select relevant attributes. It has been found that, in general, wavelet-multifractal based schemes perform better for sound, particularly in terms of minimizing noise distortion influence. The image features only determine the mating and the sound other behaviors. A new triangle representation of multifractal spectrum was proposed as a processing simplification.

O presente trabalho apresenta uma comparação de duas técnicas para a análise tempo - frequência em análise de qualidade de energia elétrica para sinais de tensão que contenham distúrbios individuais ou simultâneos. Dessa forma, o objetivo, desta dissertação, é encontrar uma ferramenta que forneça as características e parâmetros para a localização, identificação e classificação de tais distúrbios. O estudo consiste na análise do desempenho da Transformada Wavelet Discreta e da Transformada-S, principalmente, quando os sinais são analisados na presença de múltiplos distúrbios. Ambas as transformadas fornecem informação importante nos domínios do tempo e da frequência. No entanto, essas ferramentas não tem sido amplamente exploradas para análise de múltiplos distúrbios. Neste contexto, ambas as transformadas são testadas para conhecer seus desempenhos e suas capacidades de identificação e localização de eventos de qualidade de energia elétrica. Para finalizar, é projetado um sistema classificador baseado em arvore de decisão capaz de reconhecer quinze tipos de distúrbios diferentes. / This work presents a comparison of two methods for time-frequency analysis applied in Power Quality signals containing single or multiple disturbances. In this way, the aim of this work is to apply tools that supply the parameters and characteristics to identify, locate and classify Power Quality disturbances. For that, the proposed method analyzes the performance of the Wavelet and S transforms, mainly when the signals are with more than one disturbance type. Both mathematical tools supply important information on the time and frequency domain. However, these tools have not been thoroughly used to analyze multiple events locate Power Quality events. In this contest, both transforms are tested in order to assess their performance to identify and locate electrical power quality events. According to a decision tree classifier, fifteen types of single and combined power disturbances are well recognized.

O choque hipovolêmico foi induzido em 14 ratos machos através de sucessivos sangramentos de 3,1 ml de sangue para cada 100 g de peso. Após o período de sangrias, foi iniciado o tratamento com solução salina isotônica (7,5 % NaCl por 0,4 ml/g de peso) ou hipertônica (0,9 % NaCl por 0,4 ml/g de peso). Iniciando com o sinal basal, a aquisição de dados da pressão arterial foi feita durante todo o experimento que durou aproximadamente 30 minutos. O objetivo deste trabalho é analisar a variabilidade do débito cardíaco durante a indução do choque e identificar se o mecanismo de compensação de perda de volume está funcionando. A análise está focada no débito cardíaco porque ele depende linearmente do volume sistólico e da freqüência cardíaca. Um método não invasivo foi implementado para calcular o volume sistólico diretamente do sinal da pressão arterial. A análise wavelet foi usada para encontrar as freqüências principais do sinal da pressão arterial e também suas variabilidades durante cada estágio. Durante o experimento, a estabilidade do débito cardíaco era esperada, pois a freqüência cardíaca deve aumentar para compensar a perda de volume. Na maioria dos casos foi observado que a freqüência aumenta nos dois primeiros estágios, seguida de uma queda significativa. Como conseqüência o débito cardíaco diminuiu durante os estágios intermediários, mostrando que o mecanismo de compensação não estava funcionando apropriadamente. Em três casos, as freqüências aumentaram somente no estágio final. Esta anomalia sugere uma investigação mais profunda incluindo resposta ao tratamento e acompanhamento da evolução do choque / Hypovolemic shock was induced in fourteen male rats by successive bleeding. During 30 minutes, after base signal acquisition, 3.1ml of blood for each 100g of weight was collected. After this period, a treatment was initiated with isotonic saline solution (7.5 % NaCl each 0.4 ml/g of weight) or hypertonic (0.9 % NaCl each 0.4 ml/g of weight). The arterial pressure signal was captured during all the experiment. The goal of this work is to analise the variability of the cardiac debit during the induction of shock and identify whether the physiological mechanism to compensate the loss of volume is working. The analysis is focused on the cardiac debit because it depends linearly on systolic volume and cardiac frequency. A non-invasive method was implemented to calculate the systolic volume directly from the arterial pressure signal. Wavelet analysis was used to find the main frequencies and also their variability during each stage. The cardiac debit stability was expected, during experiment because the cardiac frequency must increase to compensate the lost of volume. In most cases was observed that the frequency increases in the first two stages followed by a significant decrease. As a consequence the cardiac debit decreases during the intermediate stages, showing that the compensation mechanism was not working properly. In three cases the frequencies increased only in the final stage. This anomalie suggests a deeper investigation including response to treatment and shock evolution

Neste trabalho, buscou-se compreender a morfologia e os componentes do sinal da deglutição. Na busca desse entendimento diversas técnicas foram empregadas. No intuito de fazer marcações fidedignas em trechos específicos do sinal, o qual foi analisado simultaneamente com a imagem da videofluoroscopia da deglutição, considerado o melhor método atual na avaliação da dinâmica da deglutição. Os parâmetros numéricos utilizados para análise também foram abrangentes e com base em técnicas atuais de processamento de sinais, como emprego de transformada Wavelet. Quanto à classificação dos sinais, foram utilizados classificadores modernos como floresta de caminhos ótimos, máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais e classificador Bayesiano, dando maior ênfase ao primeiro, por possuir um custo computacional bem menor quando comparado aos outros 3, e consequentemente convergindo mais rapidamente ao resultado. Foram avaliados 84 sinais, divididos em 2 grupos separados pela consistência do bolo alimentar oferecido (líquido e pastoso). Na distinção e/ou caracterização desses tipos foi definido um subconjunto com 4 variáveis que proporcionou uma boa acurácia na separação das classes representantes de cada tipo de bolo alimentar. / This work proposes to understand the morphology and the components of the swallowing signal. In pursuit of this understanding, a variety of techniques were employed. In order to make reliable markings on specific portions of the signal, the signal was examined simultaneously with videofluoroscopic swallowing, which is considered the best method in the evaluation of swallowing dynamics. The parameters used for numerical analysis were based on current signal processing techniques, such as: Wavelet transform, Optimum path forest, Support vector machines, Artificial neural networks and Bayesian classifier, emphasizing the first technique, due to a much lower computational cost when compared to the previous, and, consequently, the results converged much faster. Eighty four signals, divided into 2 groups separated by the consistency of food bolus offered (liquid and thickened), were evaluated. For distinction and/or characterization of such types, a subset with 4 variables was defined, providing a good accuracy in the separation of these classes representing each type of consistency of the food bolus.