Automatic sleep apnea detection and sleep classification using the ECG and the SpO2 signals

Dissertation for a Masters Degree in Computer and Electronic Engineering

Algorithms for time series clustering applied to biomedical signals

Thesis submitted in the fulfillment of the requirements for the Degree of Master in Biomedical Engineering

Maximum likelihood detection for OFDM signals with strong nonlinear distortion effects

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Time series morphological analysis applied to biomedical signals events detection

Dissertation submitted in the fufillment of the requirements for the Degree of Master in Biomedical Engineering

Exploring deregulated signals involved in motor neuron-microglia cross-talk in ALS

Part of the results discussed in this thesis was presented in the following meetings: Cunha MI, Cunha C, Vaz AR, Brites D. Studying microglial-motoneuron cross-talk in ALS pathology. 6th iMed.UL Postgraduate Students Meeting, Lisbon, July 2, 2014. [Abstract and Poster] Vaz AR. Motoneuron degeneration and glial reactivity in ALS: insights from cellular to animal models. Neuroscience Seminars at IMM 2012, Instituto de Medicina Molecular, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal, June 9, 2014. [Oral Communication (by invitation)]

Estudo do controlo motor via Sincronias entre sinais de EEG e de EMG / Motor control study through sincrony between EEG and EMG signals

Um dos maiores desafios da neurofisiologia é o de compreender a forma como a informação é transmitida através do sistema nervoso. O estudo do sistema nervoso tem várias aplicações, tanto na neurologia, permitindo avanços ao nível clínico, como noutras áreas, e.g., nos sistemas de processamento de informação baseados em redes neuronais. A transmissão de informação entre neurónios é feita por via de sinais elétricos. A compreensão deste fenómeno é ainda incompleta e há projectos a nível europeu e mundial com o objetivo de modular o sistema nervoso no seu todo de forma a melhor o compreender. Uma das teses que se desenvolve hoje em dia é a de que a transmissão de sinais elétricos no sistema nervoso é influenciada por fenómenos de sincronia. O objetivo desta dissertação é o de otimizar um protocolo de aquisição e análise de dados reais de eletroencefalograma e eletromiograma com o propósito de observar fenómenos de sincronia, baseando-se num algoritmo (análise por referência de fase, ou RPA, do inglês reference phase analysis) que deteta sincronias de fase entre os sinais de eletroencefalograma (EEG) e um sinal de referência, que é, no caso presente, o eletromiograma (EMG). A otimização deste protocolo e sua validação indicaram a existência de fenómenos significativos de sincronia no sinal elétrico, transmitido entre os músculos da mão e o córtex motor, no decorrer da ação motora.

Comuns: An Open-Data Provider, Explorer and Analytic Toolbox Based on FOSS

Contém resumo

Using artificial neural networks to generate trading signals for crude oil, copper and gold futures

In this thesis, a feed-forward, back-propagating Artificial Neural Network using the gradient descent algorithm is developed to forecast the directional movement of daily returns for WTI, gold and copper futures. Out-of-sample back-test results vary, with some predictive abilities for copper futures but none for either WTI or gold. The best statistically significant hit rate achieved was 57% for copper with an absolute return Sharpe Ratio of 1.25 and a benchmarked Information Ratio of 2.11.