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Compressão de sinais eletromiográficos baseada em técnicas bidimensionais

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Previous issue date: 2014-06-27 / Não Informada / Traditionally, electromyographic signals are compressed to one-dimensional techniques, which are specifically developed for this purpose. However, some studies have shown that the compression of biological signals such as images, via its pre-processing and rearrangement on a two-dimensional array, can lead to good results. The present work an investigation of the compression electromyographic signals like images, three main contributions: the use of new encoders, the development of new pre-processing techniques and modification of the coding core of a specific compressor, so that existing redundancies are better exploited. With respect to the pre-processing of the signal, two new techniques are introduced: ordering a percentage difference and targeting similarity which have the potential to increase the performance of encoded pictures. Optionally for compression of electromyographic signals, propose to the high efficiency video coding encoder, which features state of the art in video compression. Furthermore, an investigation of the paradigm that uses recurrence multiscale standards, known as multidimensional multiscale parser, is also presented. In summary, the encoder adapts to working with the biological signal by replacing its prediction techniques to improve the exploitation of redundancy, the result of which is termed Bio-MMP. The experiments performed with real electromyographic signals show that the proposed techniques are effective, providing better results than the state of the art in the literature. / Tradicionalmente, sinais eletromiográficos são comprimidos com técnicas unidimensionais, que são desenvolvidas especificamente para esse fim. No entanto, alguns trabalhos têm demonstrado que a compressão de sinais biológicos como imagens, através do seu pré-processamento e rearranjo em uma matriz bidimensional, pode levar a bons resultados. O presente trabalho apresenta uma investigação sobre a compressão de sinais eletromiográficos como imagens, com três principais contribuições: a utilização de novos codificadores, o desenvolvimento de novas técnicas de pré-processamento e a modificação do núcleo de codificação de um compressor específico, de modo que as redundâncias existentes sejam melhor exploradas. No que diz respeito ao pré-processamento do sinal, duas novas técnicas são introduzidas: a ordenação por diferença percentual e a segmentação por similaridade, que apresentam o potencial de aumentar o desempenho do codificados de imagens. Como opção para compressão de sinais eletromiográficos, propõem-se o codificador high efficiency video coding, que apresenta o estado da arte em compressão de vídeo. Além disso, uma investigação do paradigma que utiliza recorrência de padrões multiescalas, conhecido como multidimensional multiscale parser, também é apresentada. Em resumo, adapta-se o codificador para trabalhar com o sinal biológico, através da substituição das suas técnicas de predição, de modo a melhorar a exploração de redundâncias, cujo resultado é denominado de MMP-Bio. Os experimentos realizado com sinais eletromiográficos reais mostram que as técnicas propostas são eficazes, proporcionando resultados superiores ao estado da arte presente na literatura.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4095
Date27 June 2014
CreatorsMelo, Wheidima Carneiro de
ContributorsLima Filho, Eddie Batista de, Silva Júnior, Waldir Sabino da, Lima Filho, Eddie Batista de, Caetano, Rogério, Oliveira, Jozias Parente de
PublisherUniversidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFAM, Brasil, Faculdade de Tecnologia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
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