Estudo e desenvolvimento de um sensor de chuva piezoelétrico para automóveis

A presença de sistemas eletrónicos nos veículos automóveis tem vindo a aumentar de forma considerável nos últimos 30 anos, tornando possível o aumento dos padrões de eficiência, segurança e conforto dos mesmos. Os sistemas de acionamento automático dos limpa-para-brisas, baseados em sensores de chuva óticos, têm registado um crescimento quase exponencial nos últimos 10 a 15 anos; no ano 2000, apenas 5 % dos veículos novos produzidos na Europa estavam equipados com este sistema, hoje é um equipamento amplamente difundido na oferta automóvel existente. O presente trabalho consistiu no estudo de uma solução para deteção de chuva em veículos automóveis com a aplicação de um sensor piezoelétrico, tendo em vista a obtenção de uma solução mais versátil e aplicável em vários pontos do veículo. As reduzidas dimensões, a elevada sensibilidade do sensor e a facilidade de aplicação nas superfícies de ensaio foram fatores que motivaram a escolha deste tipo de equipamento como elemento sensorial. As hipóteses definidas para o procedimento laboratorial basearam-se nas conclusões obtidas em estudos anteriormente desenvolvidos no campo dos sensores de chuva para automóveis e nas capacidades dos materiais piezoelétricos para medição de pluviosidade. Os sensores foram instalados sob as superfícies do veículo que apresentavam, simultaneamente, uma maior exposição à pluviosidade, quando este está em movimento, e um menor risco de sofrer danos. Os resultados obtidos permitiram concluir que a utilização deste tipo de sensores permite detetar elevados níveis de pluviosidade e em superfícies com considerável capacidade de deformação elástica. A sua implementação futura em veículos automóveis exige mais algum trabalho de melhoria dos processos de fixação dos sensores e do condicionamento de sinal utilizados.

Statistical motion learning for improved transform domain Wyner-Ziv video coding

Wyner - Ziv (WZ) video coding is a particular case of distributed video coding (DVC), the recent video coding paradigm based on the Slepian - Wolf and Wyner - Ziv theorems which exploits the source temporal correlation at the decoder and not at the encoder as in predictive video coding. Although some progress has been made in the last years, WZ video coding is still far from the compression performance of predictive video coding, especially for high and complex motion contents. The WZ video codec adopted in this study is based on a transform domain WZ video coding architecture with feedback channel-driven rate control, whose modules have been improved with some recent coding tools. This study proposes a novel motion learning approach to successively improve the rate-distortion (RD) performance of the WZ video codec as the decoding proceeds, making use of the already decoded transform bands to improve the decoding process for the remaining transform bands. The results obtained reveal gains up to 2.3 dB in the RD curves against the performance for the same codec without the proposed motion learning approach for high motion sequences and long group of pictures (GOP) sizes.

Evaluation of the respiratory motion effect in small animal PET images with GATE Monte Carlo simulations

The rapid growth in genetics and molecular biology combined with the development of techniques for genetically engineering small animals has led to increased interest in in vivo small animal imaging. Small animal imaging has been applied frequently to the imaging of small animals (mice and rats), which are ubiquitous in modeling human diseases and testing treatments. The use of PET in small animals allows the use of subjects as their own control, reducing the interanimal variability. This allows performing longitudinal studies on the same animal and improves the accuracy of biological models. However, small animal PET still suffers from several limitations. The amounts of radiotracers needed, limited scanner sensitivity, image resolution and image quantification issues, all could clearly benefit from additional research. Because nuclear medicine imaging deals with radioactive decay, the emission of radiation energy through photons and particles alongside with the detection of these quanta and particles in different materials make Monte Carlo method an important simulation tool in both nuclear medicine research and clinical practice. In order to optimize the quantitative use of PET in clinical practice, data- and image-processing methods are also a field of intense interest and development. The evaluation of such methods often relies on the use of simulated data and images since these offer control of the ground truth. Monte Carlo simulations are widely used for PET simulation since they take into account all the random processes involved in PET imaging, from the emission of the positron to the detection of the photons by the detectors. Simulation techniques have become an importance and indispensable complement to a wide range of problems that could not be addressed by experimental or analytical approaches.