Calibração cega de receptores cinco-portas baseada em separação cega de fontes

The exponential growth in the applications of radio frequency (RF) is accompanied by great challenges as more efficient use of spectrum as in the design of new architectures for multi-standard receivers or software defined radio (SDR) . The key challenge in designing architecture of the software defined radio is the implementation of a wide-band receiver, reconfigurable, low cost, low power consumption, higher level of integration and flexibility. As a new solution of SDR design, a direct demodulator architecture, based on fiveport technology, or multi-port demodulator, has been proposed. However, the use of the five-port as a direct-conversion receiver requires an I/Q calibration (or regeneration) procedure in order to generate the in-phase (I) and quadrature (Q) components of the transmitted baseband signal. In this work, we propose to evaluate the performance of a blind calibration technique without additional knowledge about training or pilot sequences of the transmitted signal based on independent component analysis for the regeneration of I/Q five-port downconversion, by exploiting the information on the statistical properties of the three output signals

Separação cega de fontes lineares e não lineares usando algoritmo genético, redes neurais artificiais RBF e negentropia de Rényi como medida de independência

Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

Uma implementação da análise de componentes independentes em plataforma de hardware reconfigurável

Blind Source Separation (BSS) refers to the problem of estimate original signals from observed linear mixtures with no knowledge about the sources or the mixing process. Independent Component Analysis (ICA) is a technique mainly applied to BSS problem and from the algorithms that implement this technique, FastICA is a high performance iterative algorithm of low computacional cost that uses nongaussianity measures based on high order statistics to estimate the original sources. The great number of applications where ICA has been found useful reects the need of the implementation of this technique in hardware and the natural paralelism of FastICA favors the implementation of this algorithm on digital hardware. This work proposes the implementation of FastICA on a reconfigurable hardware platform for the viability of it's use in blind source separation problems, more specifically in a hardware prototype embedded in a Field Programmable Gate Array (FPGA) board for the monitoring of beds in hospital environments. The implementations will be carried out by Simulink models and it's synthesizing will be done through the DSP Builder software from Altera Corporation.

Sistema inteligente para determinação das direções de chegada de múltiplos sinais em arranjos de antenas

This dissertation presents a new proposal for the Direction of Arrival (DOA) detection problem for more than one signal inciding simultaneously on an antennas array with linear or planar geometry by using intelligent algorithms. The DOA estimator is developed by using techniques of Conventional Beam-forming (CBF), Blind Source Separation (BSS), and the neural estimator MRBF (Modular Structure of Radial Basis Functions). The developed MRBF estimator has its capacity extended due to the interaction with the BSS technique. The BSS makes an estimation of the steering vectors of the multiple plane waves that reach the array in the same frequency, that means, obtains to separate mixed signals without information a priori. The technique developed in this work makes possible to identify the multiple sources directions and to identify and to exclude interference sources

Projeto e Implementação em Ambiente Foundation Fieldbus de Filtragem Estocástica Baseada em Análise de Componentes Independentes (M175)

This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm implementation will be made through FF standard function blocks, with on-line training through OPC (OLE for Process Control), and embedded technology in a DSP (Digital Signal Processor) that interacts with the fieldbus devices. The technique ICA (Independent Component Analysis), that explores the possibility of separating mixed signals based on the fact that they are statistically independent, was chosen to this Blind Source Separation (BSS) process. The algorithm and its implementations will be Presented, as well as the results

A study on independent component analysis over galois fields

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015.

Potássio : fontes alternativas, tratamentos térmicos e disponibilidade para plantas de milho (Zea Mays L.)

Nosso país é um dos principais produtores agrícolas do mundo e altamente dependente da importação de fertilizantes, principalmente o potássio. Visando reduzir essa dependência, materiais provenientes de rochas para fornecimento desse elemento estão sendo testados. Este estudo foi divido em dois experimentos: um experimento em laboratório e um em casa de vegetação. O experimento em laboratório teve por objetivo avaliar os diferentes tipos de tratamentos térmicos e extratores, associados a fontes alternativas de potássio, no aumento da disponibilidade de K. O ensaio foi realizado num delineamento experimental inteiramente casualizado num esquema fatorial 4 x 5 x 3, com quatro repetições. Os fatores estudados foram: quatro fontes alternativas de potássio (verdete, fonolito, gnaisse e granito); cinco tratamentos térmicos (radiação em forno micro-ondas; autoclavagem; aquecimento em forno mufla com resfriamento rápido; aquecimento em forno mufla com resfriamento lento; e o material in natura); e três extratores: água, ácido cítrico 2 % e solução Mehlich-1. As extrações foram realizadas utilizando 4 g das fontes alternativas, adicionando-se 40 mL de cada extrator, as amostras foram agitadas, centrifugadas, filtradas e avolumadas. Foram realizadas seis extrações sucessivas e determinada a concentração de potássio nos extratos. Os dados obtidos foram submetidos à análise de variância, sendo seus efeitos desdobrados em contrastes ortogonais. O experimento em casa de vegetação teve por objetivo avaliar o efeito da utilização de fontes alternativas de potássio, submetidas a tratamentos térmicos, no fornecimento de potássio para plantas de milho (Zea mays L.). O delineamento experimental adotado foi em blocos casualizados, em um esquema fatorial (3 x 5) + 1, sendo três fontes alternativas de K (verdete, fonolito e granito), submetidas à cinco diferentes tratamentos (aquecimento em forno mufla com resfriamento lento, aquecimento em forno mufla com resfriamento rápido, radiação em forno micro-ondas, autoclavagem, e o material in natura). As fontes alternativas foram comparadas com o cloreto KCl. Amostras de solo contendo 2 dm³ de TFSA, foram incubadas durante 20 dias. Após a adubação, em cada vaso foram aplicadas as fontes alternativas de potássio. Realizou-se o plantio com cinco sementes de milho e posterior desbaste, deixando três plantas por vaso. Decorridos 40 dias da semeadura, foi realizado o corte da parte aérea das plantas, a coleta de amostras de solo para análise dos teores de potássio e separação das raízes. Os dados obtidos foram submetidos à análise de variância e desdobrados em contrastes ortogonais. Observando os resultados obtidos nos experimentos de laboratório e casa de vegetação, podemos concluir que a fonte alternativa e proporcionou melhores resultados e que possui potencial agronômico para ser utilizada como fonte alternativa de potássio foi o fonolito. Utilizando o fonolito como fonte alternativa de nutrientes, o tratamento térmico que proporcionou melhores resultados foi o com aquecimento em forno mufla, principalmente quando o resfriamento foi realizado lentamente.

Separação de dados hiperespectrais baseada na análise de vértices de um simplex

Os sensores hiperespectrais que estão a ser desenvolvidos para aplicações em detecção remota, produzem uma elevada quantidade de dados. Tal quantidade de dados obriga a que as ferramentas de análise e processamento sejam eficientes e tenham baixa complexidade computacional. Uma tarefa importante na detecção remota é a determinação das substâncias presentes numa imagem hiperespectral e quais as suas concentrações. Neste contexto, Vertex component analysis (VCA), é um método não-supervisionado recentemente proposto que é eficiente e tem a complexidade computacional mais baixa de todos os métodos conhecidos. Este método baseia-se no facto de os vértices do simplex corresponderem às assinaturas dos elementos presentes nos dados. O VCA projecta os dados em direcções ortogonais ao subespaço gerado pelas assinaturas das substâncias já encontradas, correspondendo o extremo desta projecção à assinatura da nova substância encontrada. Nesta comunicação apresentam-se várias optimizações ao VCA nomeadamente: 1) a introdução de um método de inferência do sub-espaço de sinal que permite para além de reduzir a dimensionalidade dos dados, também permite estimar o número de substâncias presentes. 2) projeção dos dados é executada em várias direcções para garantir maior robustez em situações de baixa relação sinal-ruído. As potencialidades desta técnica são ilustradas num conjunto de experiências com dados simulados e reais, estes últimos adquiridos pela plataforma AVIRIS.

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

Optimização da produção biológica de polihidroxialcanoatos por aplicação de processos de separação com membranas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Química e Bioquímica

Doses e fontes de nitrogênio na produtividade do eucalipto e nas frações da matéria orgânica em solo da região do cerrado de Minas Gerais

Apesar da grande quantidade de N acumulada em plantações de eucalipto de alta produtividade, o aumento em volume do tronco em resposta à aplicação de N não tem sido expressivo nem consistente. O objetivo deste trabalho foi verificar o efeito de doses e fontes de N sobre o crescimento e o acúmulo de N em plantas de eucalipto, na serapilheira, além do impacto nas frações da matéria orgânica do solo (MOS). O experimento foi instalado em campo, no município de Itamarandiba-MG, em blocos ao acaso com três repetições, consistindo da aplicação em cobertura de doses (0, 60, 120 e 240 kg ha-1) e fontes de N distintas (sulfato de amônio e nitrato de amônio) em clone de eucalipto (AEC1528®). O efeito dos tratamentos sobre o crescimento e acúmulo de N nas plantas foi avaliado aos 30 meses de idade, abatendo-se árvores com DAP médio e separando-as em lenho, casca, galhos e folhas, para determinação da produção de matéria seca e dos teores e conteúdos de nutrientes das plantas. Amostras de solo e de serapilheira foram coletadas para análises de nutrientes. Os teores de C e N total da matéria orgânica particulada (MOP) e da matéria orgânica associada à fração mineral (MOAM) foram determinados por espectrometria de massa de razão isotópica, após separação física da MOS. As análises estatísticas consistiram de análise de variância e de regressão. A aplicação de adubos nitrogenados promoveu aumento no crescimento volumétrico do tronco e na matéria seca da parte aérea. A dose de N como sulfato de amônio para obter 90 % da produção máxima foi de 74 kg ha-1, a qual resultou em incremento de 42,3 % no volume de tronco em relação à testemunha sem adubação nitrogenada. Na dose de 120 kg ha-1 de N, não houve diferença de resposta à aplicação de sulfato de amônio e nitrato de amônio. Não foram detectadas alterações nos estoques de C e N da MOS com a adubação nitrogenada. No entanto, houve aumento da absorção de Ca, Mg e S. A taxa de recuperação aparente de N no campo foi maior na dose de 120 kg ha-1 de N, atingindo 34,4 %.

Severidade de doenças em maracujazeiro para identificação de fontes de resistência em condições de campo

O objetivo deste trabalho foi utilizar uma escala de severidade para algumas doenças do maracujazeiro, visando à identificação de fontes de resistência. Foram avaliados 75 acessos de Passiflora spp. em condições de campo, sob alta infecção natural dos patógenos, para a severidade da virose, nas folhas (VIFO), frutos (VIFR) e distribuição na planta (VIPL), bem como para verrugose nos frutos e ramos (VEFR e VERA, respectivamente) e antracnose nos frutos (ANFR). Houve alta variabilidade para resistência às doenças, embora poucos acessos tenham sido classificados como resistentes à VIFO, VIFR e VIPL, sendo que apenas um acesso de P. setacea (BGM237) foi considerado resistente aos três tipos de avaliações para virose. A maioria dos acessos de maracujazeiro- amarelo e roxo possui algum grau de suscetibilidade a um ou outro sintoma da virose. Quanto à VERA, acessos de P. alata e P. cincinnata foram mais resistentes, embora P. alata demonstre maior resistência a VEFR. Alguns acessos de P. edulis comportam-se como moderadamente resistente à VERA e VEFR. A maioria dos acessos de P. alata, P. cincinnata e P. setacea não apresentou sintomas de antracnose nos frutos. A escala de severidade adotada mostrou-se eficiente para a separação dos acessos de maracujazeiro em diferentes classes de resistência a doenças.

Caracterização de água produzida na indústria de petróleo para fins de descarte e otimização do processo de separação óleo/água

The oil industry has several segments that can impact the environment. Among these, produced water which has been highlight in the environmental problem because of the great volume generated and its toxic composition. Those waters are the major source of waste in the oil industry. The composition of the produced water is strongly dependent on the production field. A good example is the wastewater produced on a Petrobras operating unit of Rio Grande do Norte and Ceará (UO-RNCE). A single effluent treatment station (ETS) of this unit receives effluent from 48 wells (onshore and offshore), which leads a large fluctuations in the water quality that can become a complicating factor for future treatment processes. The present work aims to realize a diagnosis of a sample of produced water from the OU - RNCE in compliance to certain physical and physico-chemical parameters (chloride concentration, conductivity, dissolved oxygen, pH, TOG (oil & grease), nitrate concentration, turbidity, salinity and temperature). The analysis of the effluent is accomplished by means of a MP TROLL 9500 Multiparameter probe, a TOG/TPH Infracal from Wilks Enterprise Corp. - Model HATR - T (TOG) and a MD-31 condutivimeter of Digimed. Results were analyzed by univariated and multivariated analysis (principal component analysis) associated statistical control charts. The multivariate analysis showed a negative correlation between dissolved oxygen and turbidity (-0.55) and positive correlations between salinity and chloride (1), conductivity, chloride and salinity (0.70). Multivariated analysis showed there are seven principal components which can explain the variability of the parameters. The variables, salinity, conductivity and chloride were the most important variables, with, higher sampling variance. Statistical control charts have helped to establish a general trend between the physical and chemical evaluated parameters

Influência de fontes de N na produção de ácido clavulânico por Streptomyces clavuligerus

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Efeito da suplementação do leite com proteínas de diferentes fontes (soro de leite, soja e colágeno) e da composição da cultura lática em iogurtes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)