Algoritmo SOM com estrutura hierárquica e dinâmica aplicado a compressão de imagens

ln this work the implementation of the SOM (Self Organizing Maps) algorithm or Kohonen neural network is presented in the form of hierarchical structures, applied to the compression of images. The main objective of this approach is to develop an Hierarchical SOM algorithm with static structure and another one with dynamic structure to generate codebooks (books of codes) in the process of the image Vector Quantization (VQ), reducing the time of processing and obtaining a good rate of compression of images with a minimum degradation of the quality in relation to the original image. Both self-organizing neural networks developed here, were denominated HSOM, for static case, and DHSOM, for the dynamic case. ln the first form, the hierarchical structure is previously defined and in the later this structure grows in an automatic way in agreement with heuristic rules that explore the data of the training group without use of external parameters. For the network, the heuristic mIes determine the dynamics of growth, the pruning of ramifications criteria, the flexibility and the size of children maps. The LBO (Linde-Buzo-Oray) algorithm or K-means, one ofthe more used algorithms to develop codebook for Vector Quantization, was used together with the algorithm of Kohonen in its basic form, that is, not hierarchical, as a reference to compare the performance of the algorithms here proposed. A performance analysis between the two hierarchical structures is also accomplished in this work. The efficiency of the proposed processing is verified by the reduction in the complexity computational compared to the traditional algorithms, as well as, through the quantitative analysis of the images reconstructed in function of the parameters: (PSNR) peak signal-to-noise ratio and (MSE) medium squared error

Pattern recognition theory in nonlinear signal processing

A body of research has developed within the context of nonlinear signal and image processing that deals with the automatic, statistical design of digital window-based filters. Based on pairs of ideal and observed signals, a filter is designed in an effort to minimize the error between the ideal and filtered signals. The goodness of an optimal filter depends on the relation between the ideal and observed signals, but the goodness of a designed filter also depends on the amount of sample data from which it is designed. In order to lessen the design cost, a filter is often chosen from a given class of filters, thereby constraining the optimization and increasing the error of the optimal filter. To a great extent, the problem of filter design concerns striking the correct balance between the degree of constraint and the design cost. From a different perspective and in a different context, the problem of constraint versus sample size has been a major focus of study within the theory of pattern recognition. This paper discusses the design problem for nonlinear signal processing, shows how the issue naturally transitions into pattern recognition, and then provides a review of salient related pattern-recognition theory. In particular, it discusses classification rules, constrained classification, the Vapnik-Chervonenkis theory, and implications of that theory for morphological classifiers and neural networks. The paper closes by discussing some design approaches developed for nonlinear signal processing, and how the nature of these naturally lead to a decomposition of the error of a designed filter into a sum of the following components: the Bayes error of the unconstrained optimal filter, the cost of constraint, the cost of reducing complexity by compressing the original signal distribution, the design cost, and the contribution of prior knowledge to a decrease in the error. The main purpose of the paper is to present fundamental principles of pattern recognition theory within the framework of active research in nonlinear signal processing.

Residual signal auto-correlation to evaluate speech in Parkinson's disease patients

Objective: To evaluate the maximum residual signal auto-correlation also known as pitch amplitude (PA) values in patients with Parkinson's disease (PD) patients. Method. The signals of 21 Parkinson's patients were compared with 15 healthy individuals, divided according age and gender. Results: Statistical difference was seen between groups for PA, 0.39 for controls and 0.25 for PD. Normal value threshold was set as 0.3; (p <= 0.001). In the Parkinson's group 80.77%, and in the control group only 12.28%, had a PA < 0.3 demonstrating an association between these variables. The dispersion diagram for age and PA for PD individuals showed p=0.01 and r=0.54. There was no significant difference in relation to gender and PA between groups: Conclusion: the significant differences in pitch's amplitude between PD patients and healthy individuals demonstrate the methods specificity.-The results showed the need of prospective controlled studies,to improve the use and indications of residual signal auto-correlation to evaluate speech in PD patients.

Spatial variability of soil attributes and sugarcane yield in relation to topographic location

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

Identification and filtering of uncharacteristic noise in the CMS hadron calorimeter

Commissioning studies of the CMS hadron calorimeter have identified sporadic uncharacteristic noise and a small number of malfunctioning calorimeter channels. Algorithms have been developed to identify and address these problems in the data. The methods have been tested on cosmic ray muon data, calorimeter noise data, and single beam data collected with CMS in 2008. The noise rejection algorithms can be applied to LHC collision data at the trigger level or in the offline analysis. The application of the algorithms at the trigger level is shown to remove 90% of noise events with fake missing transverse energy above 100 GeV, which is sufficient for the CMS physics trigger operation. © 2010 IOP Publishing Ltd and SISSA.

Wavelets in a problem of signal processing

In this work a new method is proposed for noise reduction in speech signals in the wavelet domain. The method for signal processing makes use of a transfer function, obtained as a polynomial combination of three processings, denominated operators. The proposed method has the objective of overcoming the deficiencies of the thresholding methods and the effective processing of speech corrupted by real noises. Using the method, two speech signals are processed, contaminated by white noise and colored noises. To verify the quality of the processed signals, two evaluation measures are used: signal to noise ratio (SNR) and perceptual evaluation of speech quality (PESQ).

Análise da intensidade e frequências dos ruídos articulares da articulação temporomandibular

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Administração subaracnóide de anestésicos locais em coelhos anestesiados com isofluorano e submetidos ou não à hipovolemia aguda: avaliação da técnica anestésica e eletrofisiologia cardíaca

Pós-graduação em Cirurgia Veterinária - FCAV

Novas técnicas de detecção de fase óptica em interferômetros homódinos aplicadas à caracterização de atuadores piezoelétricos flextensionais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicação de análise de séries temporais em perfis de poço

Esta tese descreve a aplicação de análise de séries temporais em perfis de poço. Através desta técnica é possível avaliar-se a repetição e a resolução vertical de perfis, e determinar-se o intervalo de amostragem e a velocidade de perfilagem ideais para diferentes perfis. A comparação entre três poços é também feita, baseada num mesmo tipo de perfil. Para tanto, na seqüência utilizada, procurou-se manter num mesmo domínio os dados cuja quantidade total de amostras (N) por perfil não ultrapassou 2048. Desses dados, foram inicialmente retirados o valor médio das amostras e o alinhamento polinomial algébrico eventualmente nelas embutido. Em seguida, foi efetuada a aplicação do ponderador cossenoidal, do filtro passa-alta, da janela Hanning, do cálculo da função coerência, do espectro de fase, da razão sinal-ruído e dos espectros de potência do sinal e do ruído, nesta ordem. Para a função coerência, fez-se necessário o cálculo dos níveis de confiança de 50%, 90% e 95%. O cálculo do primeiro nível teve por base a necessidade de se determinar a resolução vertical de alguns perfis, e dos demais, a fim de que fosse obtida uma informação referente à localização daqueles níveis para a coerência calculada. Em relação ao espectro de fase, seu cálculo surgiu da necessidade de se obter uma informação adicional a respeito dos perfis manipulados, ou seja, o conhecimento da ocorrência ou não de deslocamento relativo de profundidade entre a seção principal e a seção repetida. A razão sinal-ruído foi calculada no sentido de possibilitar a comparação, como elemento avaliador dos diversos tipos de perfis, com a coerência e o cálculo dos espectros de potência. Os espectros de potência do sinal e do ruído foram calculados para se ter mais um parâmetro de avaliação da seção repetida, já que em tese, os espectros de potência do sinal e do ruído da seção repetida devem ser iguais aos respectivos espectros da seção principal. Os dados utilizados na aplicação da metodologia proposta foram fornecidos pela PETROBRÁS e oriundos de quatro poços da Bacia Potiguar emersa. Por questões de sigilo empresarial, os poços foram identificados como poços A, B, C e D. A avaliação da repetição entre diferentes tipos de perfis indica que, para o poço A, o perfil micro-esférico (MSFL) tem repetição melhor do que o perfil de porosidade neutrônica (CNL), o qual tem, por sua vez, repetição melhor do que o perfil de raios gama normal (GR). Para os perfis do poço D, uma diminuição da velocidade de perfilagem de 550 m/h para 275 m/h é vantajosa apenas para o perfil de porosidade neutrônica. Já a velocidade de perfilagem de 920 m/h, utilizada, na obtenção dos perfis do poço C, é totalmente inadequada para os perfis de resistividade (MSFL, ILD e ILM). A diminuição do intervalo de amostragem de 0,20 m para 0,0508 m, nos perfis de raios gama e de porosidade neutrônica, e 0,0254 m para o perfil de densidade, apresenta bons resultados quando aplicada no poço D. O cálculo da resolução vertical indica, para o perfil de porosidade neutrônica, uma superioridade qualitativa em relação ao perfil de raios gama normal, ambos pertencentes ao poço A. Para o poço C, o perfil micro-esférico apresenta uma resolução vertical na mesma ordem de grandeza da resolução do perfil de raios gama do poço B, o que evidencia ainda mais a inconveniência da velocidade de perfilagem utilizada no poço C. Já para o poço D, o cálculo da resolução vertical indica uma superioridade qualitativa do perfil de densidade de alta resolução em relação ao perfil de raios gama de alta resolução. A comparação entre os poços A, B e D, levada a efeito através dos respectivos perfis de porosidade neutrônica normais, comprova que a presença de ruído aleatório, em geral, está diretamente ligada à porosidade da formação - uma maior porosidade indica uma presença maior de ruído e, por conseguinte, uma queda qualitativa no perfil obtido. A análise do espectro de fase de cada perfil indica um deslocamento em profundidade, existente entre as seções principal e repetida de todos os perfis do poço C. E isto pôde ser confirmado com a posterior superposição das seções.

Migração FD e FFD com aproximações de grande abertura angular

Métodos de migração baseados na equação da onda unidirecional apresentam limitações no imageamento de refletores com forte mergulho e no tratamento de ondas evanescentes. Utilizando a expansão de Padé complexa na solução da equação da onda unidirecional para imageamento em geofísica é possível tratar ondas evanescentes, estabilizando a migração e dispensando um tratamento especial para absorção nas fronteiras do domínio. Utilizando várias parcelas na expansão de Padé, refletores com forte mergulho podem ser corretamente migrados. Nesta dissertação aplicamos a equação da onda unidirecional com expansão de Padé complexa para implementar dois algoritmos de migração em profundidade pré e pós empilhamento: a migração por diferenças finitas (FD) e a migração por diferenças finitas e Fourier (FFD). O estudo das curvas de dispersão e da resposta impulsiva dos operadores de migração nos permitiu escolher o número adequado de parcelas na expansão de Padé e os coeficientes da expansão que garantem estabilidade à continuação do campo de onda para um ângulo de mergulho máximo prescrito. As implementações foram validadas nos dados Marmousi e no modelo de domo de sal da SEG/EAGE mostrando que refletores com forte mergulho foram corretamente migrados, mesmo na presença de forte variação lateral de velocidade. Esses resultados são comparados com outros métodos de migração baseados na equação da onda unidirecional ressaltando a qualidade da aproximação estudada neste trabalho.

Wide dynamic range homodyne interferometry method and its application for piezoactuator displacement measurements

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

The community-level effect of light on germination timing in relation to seed mass: a source of regeneration niche differentiation

Within a community, species may germinate at different times so as to mitigate competition and to take advantage of different aspects of the seasonal environment (temporal niche differentiation). We illustrated a hypothesis of the combined effects of abiotic and biotic competitive factors on germination timing and the subsequent upscale effects on community assembly. We estimated the germination timing (GT) for 476 angiosperm species of the eastern Tibetan Plateau grasslands under two light treatments in the field: high (i.e. natural) light and low light. We also measured the shift in germination timing (SGT) across treatments for all species. Furthermore, we used phylogenetic comparative methods to test if GT and SGT were associated with seed mass, an important factor in competitive interactions. We found a significant positive correlation between GT and seed mass in both light treatments. Additionally, small seeds (early germinating seeds) tended to germinate later and large seeds (late germinating seeds) tended to germinate earlier under low light vs high light conditions. Low light availability can reduce temporal niche differentiation by increasing the overlap in germination time between small and large seeds. In turn, reduced temporal niche differentiation may increase competition in the process of community assembly.

Quantification of pulmonary inflammatory processes using chest radiography: tuberculosis as the motivating application

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

A NEW METHOD TO QUANTIFY X-RAY SUBSTRUCTURES IN CLUSTERS OF GALAXIES

We present a new method to quantify substructures in clusters of galaxies, based on the analysis of the intensity of structures. This analysis is done in a residual image that is the result of the subtraction of a surface brightness model, obtained by fitting a two-dimensional analytical model (beta-model or Sersic profile) with elliptical symmetry, from the X-ray image. Our method is applied to 34 clusters observed by the Chandra Space Telescope that are in the redshift range z is an element of [0.02, 0.2] and have a signal-to-noise ratio (S/N) greater than 100. We present the calibration of the method and the relations between the substructure level with physical quantities, such as the mass, X-ray luminosity, temperature, and cluster redshift. We use our method to separate the clusters in two sub-samples of high-and low-substructure levels. We conclude, using Monte Carlo simulations, that the method recuperates very well the true amount of substructure for small angular core radii clusters (with respect to the whole image size) and good S/N observations. We find no evidence of correlation between the substructure level and physical properties of the clusters such as gas temperature, X-ray luminosity, and redshift; however, analysis suggest a trend between the substructure level and cluster mass. The scaling relations for the two sub-samples (high-and low-substructure level clusters) are different (they present an offset, i. e., given a fixed mass or temperature, low-substructure clusters tend to be more X-ray luminous), which is an important result for cosmological tests using the mass-luminosity relation to obtain the cluster mass function, since they rely on the assumption that clusters do not present different scaling relations according to their dynamical state.