[pt] Neste trabalho é investigada uma técnica de compressão de imagens empregando a Transformada Wavelet Discreta em conexão com o código de compressão mLLZ/d, que é baseado no algoritmo de Lempel-zig com perdas. Primeiramente é apresentada a teoria das wavelets e são discutidos diversos códigos para compactação e compressão baseados no algoritmo de Lempel-Ziv. Em seguida, são apresentados os resultados de diversas simulações realizadas com quatro imagens comumente empregadas neste tipo de análise, de forma a avaliar o desempenho do método em termos de qualidade objetiva e subjetiva. Finalmente, os resultados foram analisados e comparados aos obtidos com outras técnicas de compressão, publicadas em dissertações de mestrado anteriores. / [en] In this work an image compression method employing the Discrete Wavelet Tranform in connection with the Lossy Lempel-Ziv code mLLZ/d is investigated. At first, the wavelet theory as well as several lossy and lossless codes based on the Lempel-ziv algorithm are discussed. Afterwards, simulations are implemented using four images, which are commonly used as a standard for this type of analysis, in order to evaluate the performance of the method in terms of both objective and subjective quality. Finally, the results are analyzed and compared to the ones obtained with other compression techniques, already published in former thesis.

Orientador: Prof. Dr. Marcelo Zanchetta do Nascimento / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2015. / Linfoma é um tipo de tumor que afeta o sistema linfático humano, em que se estima mais de 60 subtipos de canceres distintos, derivados de 2 grandes grupos: Hodgkins e os não Hodgkins (NHL). De difícil classificação e diagnóstico, para a maioria dos casos a biópsia é a única maneira de saber se um nódulo é realmente linfoma. Atualmente a maioria dos sistemas de classificação deste tipo de linfoma é baseada unicamente na avaliação de um especialista através do auxilio de microscópio. Este trabalho tem como objetivo apresentar um método automático para classificar imagens histológicas dos três tipos de linfomas NHL mais recorrentes. Linfoma de celulas do manto (LCM), Linfoma Folicular (LF) e Leucemia Linfoide Cronica (LCM). O método baseia-se na transformada wavelet estacionária (TWE) como extrator de características, a técnica TWD como seletor de atributos e redução de dimensionalidade e a classificação através do classificador SVM com o kernel RBF. Foi utilizado, no trabalho, um banco de 30 lâminas histológicas de linfonodos, proveniente de estudos realizados por pesquisadores do Instituto Nacional do Câncer (National Cancer Institute) e Instituto Nacional do Envelhecimento (National Institute on Aging), nos Estados Unidos. Os experimentos foram realizados com 240 imagens, sendo 70 de cada classe, nos canais de cores do modelo RGB (do Inglês Red, Green and Blue) e níveis de cinza. Foi comparado o desempenho não só entre as subbandas geradas pelas transformada TWE e a transformada wevelet discreta (TWD), mas também entre os canais de cores e os grupos de imagens em classificação binária. Foram utilizadas as métricas de acurácia, sensibilidade e especificidade. Resultados relevantes foram obtidos, entre eles: Acurácia de 97,1%, Sensibilidade de 93% e Especificidade de 94%. / Lymphoma is a type of tumor that affects the human lymphatic system, which is estimated more than 60 different subtypes of cancers, derivatives of 2 large groups: Hodgkins and non-Hodgkins Lymphoma (NHL). Due to difficult classification and diagnosis, for most cases, the biopsy is the only way to tell if a lump is really lymphoma. Currently most of classifications methods for this type of lymphoma are based solely on the evaluation of an expert through the microscope help. This work aims to present an automatic method to classification of histological images of the three types of Lympoma NHL most recurrent Cell Lymphoma Mantle (LCM), Lymphoma Follicular (LF) and Chronic Lymphoid Leukemia (CLL). The method is based on the Transform Wavelet Stationary (TWE) as extracting features, the ANOVA technique as selector attributes and dimensionality reduction and classification by the classifier SVM with RBF kernel. The study used a bank of 30 histological slides of lymph nodes, from studies conducted by researchers from the National Cancer Institute and National Institute on Aging in the United States. The experiments were performed with 240 images (70 of each class), on the channels of the model color RGB and gray levels. Comparing the performance not only between the subbands generated by the SWT and Discrete Wavelet Transform (DWT) but also between the color channels and the classification of binary groups of images. The accuracy, sensitivity and specificity metrics were used. Relevant results as accuracy of 97%, 93% of Sensitivity and 94% of Specificity were obtained.

Orientador: Jozue Vieira Filho / Resumo: Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / Abstract: This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection. / Mestre

Submitted by PATRÍCIA GABRIEL VIEIRA null (vieiragpatricia@gmail.com) on 2017-01-23T20:36:55Z No. of bitstreams: 1 Patricia_G_Vieira_Dissertação_Final_2016.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) / Approved for entry into archive by LUIZA DE MENEZES ROMANETTO (luizamenezes@reitoria.unesp.br) on 2017-01-26T13:40:48Z (GMT) No. of bitstreams: 1 vieira_pg_me_ilha.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 vieira_pg_me_ilha.pdf: 1483125 bytes, checksum: 78eb2fa98b77bc55ffb7c6344532d7a9 (MD5) Previous issue date: 2016-12-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho aplica-se a Transformada Wavelet Packet para a identificação de faixas de frequência para detecção de danos em sistemas de monitoramento de integridade estrutural baseados no princípio da impedância eletromecânica no domínio do tempo. Assim, foram verificadas e determinadas as faixas de frequências que melhor representam as variações no conjunto PZT/estrutura por meio de informações obtidas da Transformada Wavelet Packet aplicada no sinal de resposta do conjunto PZT/estrutura, obtendo uma metodologia viável, fácil e simples para escolher a faixa mais sensível para a detecção de danos. Os resultados indicam que a entropia dos coeficientes wavelet é uma importante referência na seleção da banda mais apropriada para a detecção de danos. / This work applies the Wavelet Packet Transform in the identification of frequency bands for damage detection in structural health monitoring systems based on the principle of electromechanical impedance in the time domain. Thus, the frequency bands that best represent the variations in the set PZT/structure were obtained and determined by means of the information obtained from the Wavelet Packet Transform applied to response signal obtained from PZT/structure, which is an easy, simple and viable methodology for choosing the more sensitive frequency bands for damage detection. Results indicate that the entropy of wavelet coefficients is an important reference in selecting the most appropriate band for damage detection.

AssociaÃÃo Teresinense de Ensino / Este trabalho tem por objetivo implementar um mÃtodo de localizaÃÃo de faltas em linhas de transmissÃo utilizando sinais de ondas viajantes e transformada wavelet. Para avaliar o desempenho do sistema desenvolvido, consideraÃÃes sobre as diversas famÃlias de wavelet e a influÃncia do ruÃdo branco sÃo investigadas. Para investigar o problema da localizaÃÃo de faltas com sinais de alta frequÃncia utilizando a teoria das ondas viajantes, uma linha de 500kV do Sistema EletrobrÃs - CHESF que interliga as subestaÃÃes de Teresina II e Sobral III à simulada atravÃs do Software ATP (Alternalive Transient Program). Na simulaÃÃo, diferentes tipos de contingÃncias sÃo utilizados com sinais amostrados na frequÃncia de 400kHz. Os sinais provenientes das simulaÃÃes do ATP sÃo processados atravÃs do algoritmo de localizaÃÃo de faltas fundamentado na determinaÃÃo do tempo de viagem das ondas de tensÃo do ponto de falta aos terminais da linha. Para a determinaÃÃo dos instantes de viagem das ondas utiliza-se a transformada wavelet com a anÃlise multiresoluÃÃo wavelet (AMR) em um nÃvel de decomposiÃÃo. Uma vez determinado os intervalos de reflexÃo das ondas, a distÃncia da falta à estimada em funÃÃo destes intervalos e da velocidade de propagaÃÃo da onda na linha. Jà o ruÃdo branco à adicionado aos sinais de tensÃo com intuito de aproximar o sinal proveniente de simulaÃÃes computacionais dos sinais encontrados em oscilografias reais. Os resultados alcanÃados demonstram que o algoritmo de localizaÃÃo apresentou Erro MÃdio Relativo Total (EMRT) aceitÃvel para RelaÃÃo Sinal RuÃdo (Signal-to-Noise Ratio â SNR) a partir de 60dB. Destaque especial para a wavelet rbio 3.5 por apresentar os melhores resultados em todos os tipos de faltas considerados com SNR a partir de 60dB com EMRT de 0,15%, representando um erro absoluto mÃdio de 500m. Assim, os resultados alcanÃados demonstram uma otimizaÃÃo de performance em razÃo da escolha da wavelet mais adequada ao algoritmo e norteiam para uma aplicaÃÃo prÃtica do localizador de faltas. / This work aims to implement a method of fault location in transmission lines making use of traveling waves and wavelet transform. To evaluate the performance of the developed system, considerations on the several families of wavelet and the influence of the white noise are investigated. To observe the problem of fault location with high frequency signals making use of the theory of traveling waves, a 500kV line from the Eletrobras System â CHESF that links Teresina II and Sobral III sub-stations is simulated through ATP (Alternative Transient Program) software. In that simulation, different kinds of contingent are used with sample signs in 400 kHz. The signals that came from the ATP simulations were processed through the algorithm fault location based on the traveling time definition of the tension waves from the fault point on the line terminals. To determine the moment of the wave travels, it was used the wavelet transform with the wavelet multiresolution analysis (WMA) in a decomposition level. Since the Wave Reflection Intervals were defined, the fault distance was estimated taking into account those intervals and speed of propagation of the wave on the line. The white noise is added to the tension signs aiming to bring forward the sign from the computer simulations form the signs found in actual oscilographies. The results have shown that that the localization algorithm had Total Relative Average Error (EMRt) acceptable for the Signal-to-Noise Ratio (SNR) from 60dB. Special highlight must be made to the wavelet rbio 3.5 because it showed the best results in all kinds of faults considered with SNR from 60dB with 0.15% EMRt, which represents a 500m absolute average error. Thus, the results show a performance optimization regarding the wavelet that suits best to the algorithm and guides practical application of the fault locator.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Sanderson Oliveira de Macedo - pre textuais.pdf: 252925 bytes, checksum: 6b4a3fdbc033028ce6fbda4fe386ef61 (MD5) Previous issue date: 2012-03-22 / This work aims to develop a system to aid in the diagnosis of pneumonia by computer, termed pneumocad, which aims to identify chest radiographies compatible with the disease. Techniques were used for the recognition of patterns in textures through the decomposition of the wavelet transforms of the features extracted from the decomposition and classification applied to radiography. We analyzed 166 images in digital radiography "gold standard", previously confirmed by two radiologists trained according to WHO guidelines as Pneumonia Present (PP = 83) and Pneumonia Absent (PA = 83). In both methods were investigated which feature best applies to the recognition of patterns and textures in which the best performance of the classifier K-NN method. The procedure began with the application of the Haar Wavelet Transform and the extraction of characteristics of each radiograph 17 that were stored descriptors. The methodology I tested the increase in classification accuracy, balanced with increasing the amount of radiographies of each class. The methodology II tested the ability of K-NN to generate ratings at acceptable levels with the unbalance of the random number of images between the two classes. There was obtained an average of accuracy of 91.75% with emphasis on the difference of characteristic variance performance and the K-NN was more effective when the number of nearest neighbors is K=9. The results are considered promising because the pneumocad can be a useful tool in the diagnosis of childhood pneumonia, combining the knowledge manmachine and providing conditions for the interpretation of chest radiographs in the "gold standard", according to WHO specifications. In addition, the software can be a new technology in health, to provide health managers and policymakers a tool for epidemiological monitoring and control of pneumonia in real time, producing benefits for organizations and decisions related health services. / O presente estudo propõe o desenvolvimento de um sistema para auxiliar o diagnóstico de pneumonia por computador, denominado pneumocad, que visa identificar radiografias de tórax compatíveis com a doença. Utilizaram-se técnicas de reconhecimento computacional de padrões em texturas por meio da decomposição das transformadas wavelets, das características extraídas das decomposições e da classificação aplicadas às radiografias. Foram utilizadas 166 imagens digitais de radiografia em "padrão-ouro", previamente confirmadas por dois radiologistas treinados segundo as diretrizes da OMS como Pneumonia Presente (PP=83) e Pneumonia Ausente (PA=83). Em duas metodologias investigou-se qual melhor característica aplica-se ao reconhecimento de padrões em texturas e qual o melhor desempenho do método classificador K-NN. O procedimento iniciou-se com a aplicação da transformada wavelet de Haar e com a extração de 17 características de cada radiografia que foram armazenadas em descritores. A metodologia I testou o aumento da acurácia da classificação, proporcionalmente ao aumento balanceado da quantidade de radiografias de cada classe. A metodologia II testou a capacidade do K-NN de gerar classificações em níveis aceitáveis com o desbalanceamento aleatório da quantidade de imagens entre as duas classes. Obteve-se um nível médio de acurácia de 91,75% com destaque para a característica diferença de variância e o desempenho do método K-NN mostrou-se mais eficaz quando a quantidade de vizinhos mais próximos foi de K=9. Os resultados são considerados promissores, pois o pneumocad pode ser uma ferramenta útil no diagnóstico em pneumonia na infância, aliando o conhecimento homem-máquina e oferecendo condições para a interpretação de radiografias torácicas em "padrão-ouro", conforme especificações da OMS. Além disso, o software se apresenta como uma tecnologia inovadora em saúde, ao disponibilizar para administradores e gestores políticos uma ferramenta de controle e monitoramento epidemiológico da pneumonia em tempo real, produzindo subsídios para as decisões e organizações dos serviços de saúde relacionados.

Tendo em vista o papel que as chuvas exercem sobre águas continentais e a consequente disponibilidade hídrica para abastecimento, geração de energia, produção de alimentos e a dinâmica climatológica regional, o estudo de periodicidades nas variações em séries temporais pluviométricas têm impactos relevantes para o planejamento dos recursos hídricos. A precipitação, enquanto elemento do sistema climático, está em função de fatores internos e forçantes extraterrestres. Dentre estas, a força da gravidade da lua tem papel significativo como motor das marés oceânicas e sua influência na distribuição da massa e calor em escala global. Com o objetivo de identificar longos períodos de variação hidroclimática, esse trabalho investigou ciclos em escala decenal na variabilidade de seis séries longas de precipitação na região hidrográfica do Paraná no Sudeste Brasileiro, e sua potencial relação com o ciclo nodal de 18,6 anos. Para alcançar esse objetivo, além das análises estatísticas clássicas de dados, foi utilizado o filtro HP com o intuito de separar componentes de cíclicas e de longo prazo. Foi utilizada a metodologia de análise espectral de dados, como Fourier e a transformada em wavelet, que determina o poder das componentes dentro de uma série temporal. As análises estatísticas e o filtro HP foram importantes na visualização e detecção de períodos persistentes de desvios em relação aos valores médios. A ferramenta de transformada em wavelet apontou para robusta presença de periodicidades decenais em todas as séries, sendo as mais significativas 9 anos e 19 anos para todas as séries, com significância superior a 95%. Os resultados sugerem uma aparente anticorrelação, ou seja, o mínimo do ciclo nodal coincide com um incremento nos totais pluviométricos na região. Assim, essas informações da influência podem aprimorar a previsibilidade de condições hidrológicas interdecenais médias e aquelas variáveis socioeconômicas que são sensíveis à precipitação. / Considering the role of rainfall on continental waters and resulting water availability for water supply, energy generation, food production and regional climatological dynamics, the study of periodicities in variations in rainfall time series has a relevant impact on resource planning Water resources. Precipitation, as an element of the climate system, is a function of internal factors and extraterrestrial forcing. Among these, the force of gravity of the moon plays a significant role as the motor of the ocean tides and its influence on the distribution of mass and energy on a global scale. In order to identify long periods of hydroclimatic variation, this work investigated decadal scale cycles in the variability of six long series of precipitation in the Paraná hydrographic region in southeastern Brazil, and its potential relation with the nodal cycle of 18.6 years. To achieve this goal, in addition to the classic statistical data analysis, the HP filter was used in order to separate components from cyclical/random and long term. We use the spectral data analysis methodology, such as Fourier and the wavelet transform, which determines the power of the components within a time series. Statistical analyzes and the HP filter were important in visualizing and detecting persistent periods of deviations from mean values. The wavelet transform analysis pointed to robust presence of decadal periodicities in all series, being the most significant 9 years and 19 years for all series, with significance higher than 95%. The results suggest an apparent anticorrelation, that is, the minimum of the nodal cycle coincides with an increase in the total rainfall in the region. Thus, this influence information can enhance the predictability of medium interdecadal hydrological conditions and those socioeconomic variables that are sensitive to precipitation.

O presente trabalho visa a utilização da transformada Wavelet no monitoramento do sistema elétrico no que diz respeito a problemas de qualidade da energia com o intuito de detectar, localizar e classificar os mesmos. A transformada Wavelet tem surgido na literatura como uma nova ferramenta para análise de sinais, utilizando funções chamadas Wavelet mãe para mapear sinais em seu domínio, fornecendo informações simultâneas nos domínios tempo e freqüência. A transformada Wavelet é realizada através de filtros decompondo-se um dado sinal em análise multiresolução. Por esta, obtém-se a detecção e a localização de distúrbios relacionados com a qualidade da energia decompondo-se o sinal em dois outros que representam uma versão de detalhes (correspondente as altas freqüências do sinal) e uma versão de aproximação (correspondente as baixas freqüências do sinal). A versão de aproximação é novamente decomposta obtendo-se novos sinais de detalhes e aproximações e assim sucessivamente. Sendo assim, os distúrbios podem ser detectados e localizados no tempo em função do seu conteúdo de freqüência. Estas informações fornecem também características únicas pertinentes a cada distúrbio, permitindo classificá-los. Desta forma, propõe-se neste trabalho o desenvolvimento de um algoritmo classificador automático de distúrbios relacionados com a qualidade da energia baseado unicamente nas decomposições obtidas da análise multiresolução. / The aim of the present dissertation is to apply the Wavelet transform to analyze power quality problems, detecting, localizing and classifying them. The topic Wavelet transform, has appeared in the literature as a new tool for the analysis of signals, using functions called mother Wavelet to map signals in its domain, supplying information in the time and frequency domain, simultaneously. Wavelet transform is accomplished through filters decomposing a provided signal in multiresolution analysis. The detection and localization of disturbances are obtained by decomposing a signal into two other signals that represent, a detailed version (high frequency signals) and a smoothed version (low frequency signals). The smoothed version is decomposed again, and new detailed and smoothed signals are obtained. This process is repeated as many times as necessary and the disturbances can be detected and localized in the time as a function of its level frequency. This information also supplies characteristics to each disturbance, allowing classifying them. Thus, this research presents a way to develop an automatic classifying algorithm of power quality disturbances, based only on multiresolution analysis.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcia Auta dos Santos.pdf: 1264733 bytes, checksum: a661ba63dfadd8d6fca8a0582b4ec7d6 (MD5) Previous issue date: 2007-08-22 / The study of the quasars light curves periodicity at radio wavelength is important to understand their physical nature, and one of its goals is the understanding of the source and the way that relativistic jets works. This work intends to show a method to demonstrate the possible periodicity of the quasar 3C 273. This object has been observed regularly at 4,8, 8,0, 14,5, 22,0 and 43,0 GHz frequencies in the Itapetinga Radio Astronomy Observatory (Brazil) and Michigan Radio Astronomy Observatory (EUA). This publication is a collaboration work between this two research centers. / O estudo da periodicidade das curvas de luz de quasares em comprimentos de onda rádio, é importante para se entender a natureza física dos mesmos, tendo como um dos objetivos a compreensão da origem e o funcionamento dos jatos relativísticos presentes nestes objetos extragaláticos. Desta forma, o trabalho visa apresentar um método para determinar a possível periodicidade do quasar 3C 273. Este objeto tem sido observado regularmente em 4,8, 8,0, 14,5, 22,0 e 43,0 GHz nos Rádio Observatório do Itapetinga (Brasil) e Michigan (EUA). Este trabalho faz parte de um projeto de colaboração internacional entre estes dois centros de pesquisa.

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.