2 resultados para Signal processing - Mathematical models
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Resumo:
Em geral, produtos agrícolas são produzidos em larga escala e essa produtividade cresce proporcionalmente ao seu consumo. Entretanto, outro fator também cresce de forma proporcional, as perdas pós-colheita, o que sugere a utilização de tecnologias para aumentar a utilização desses produtos mitigando o desperdício e aumentando sua a vida de prateleira. Além disso, oferecer o produto durante o período de entressafra. No presente trabalho, foi utilizado à tecnologia de secagem em leito de espuma aplicada a cenoura, beterraba, tomate e morango, produtos amplamente produzidos e consumidos no Brasil. Neste trabalho, os quatros produtos foram submetidos à secagem em leito de espuma em secador com ar circulado em temperaturas controladas de 40, 50, 60, 70 e 80 °C. A descrição da cinética de secagem foi realizada pelo ajuste de modelos matemáticos para cada temperatura do ar de secagem. Além disso, foi proposto um modelo matemático generalizado ajustado por regressão não linear. O modelo de Page obteve o melhor ajuste sobre os dados de secagem em todos os produtos testados, com um coeficiente de determinação (R²) superior a 98% em todas as temperaturas avaliadas. Além disso, foi possível modelar a influência da temperatura do ar sobre o parâmetro k do modelo de Page através da utilização de um modelo exponencial. O coeficiente de difusão efetiva aumentou com a elevação da temperatura, apresentando valores entre 10-8e 10-7 m².s-¹ para as temperaturas de processo. A relação entre o coeficiente de difusão efetiva e a temperatura de secagem pôde ser descrita pela equação de Arrhenius.
Resumo:
Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada.