Rede Neuro-Fuzzy-Wavelet para detecção e classificação de anomalias de tensão em sistemas elétricos de potência

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Um método não-limiar para redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Detecção e classificação de distúrbios de tensão usando redes neurais ARTMAP Euclidiana modificada com treinamento continuado

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Sobre o sinal de um downscaling dinâmico às oscilações intrassazonais de precipitação no setor norte do Nordeste do Brasil

Oscilações intrassazonais são fatores controladores da variabilidade pluviométrica interanual de áreas tropicais. O conhecimento de como os modelos numéricos reproduzem suas variabilidades é importante para entender melhor suas atuações e subsidiar operações de previsão de tempo e clima. Neste artigo investiga-se a sensibilidade de um modelo de downscaling dinâmico de precipitação na reprodução das oscilações intrassazonais observadas no setor norte do Nordeste do Brasil (SNNEB - 45ºW-37ºW e 2ºS-12ºS) no período de 1974 a 2000. Os resultados mostraram que a precipitação simulada sobre o SNNEB explicou aproximadamente 70% da variabilidade da precipitação observada no trimestre fevereiro a abril nesta região. Estatísticas de médias, desvios normalizados e percentuais neste trimestre, nessa região, em anos de contrastes climáticos nos Oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais, também foram bem capturadas pela precipitação simulada através do downscaling. Análises espectrais com uso de ondeletas mostraram que o downscaling dinâmico tem potencial para reproduzir picos espectrais de precipitação observada no SNNEB nas escalas acima de 8 dias, e nas escalas entre 64 e 128 dias para o período de 01 de janeiro a 30 de junho.

Proteção Diferencial de Transformadores Usando a Transformada Wavelet

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest - A systematic assessment

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

An automatic method for segmentation of fission tracks in epidote crystal photomicrographs

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

Avaliação de Técnicas de Interpolação de Imagens Digitais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimating the concentration of gold nanoparticles incorporated on natural rubber membranes using multi-level starlet optimal segmentation

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

Development of a CAD system for automatic classification of microcalcifications based on FPGA

This paper presents a Computer Aided Diagnosis (CAD) system that automatically classifies microcalcifications detected on digital mammograms into one of the five types proposed by Michele Le Gal, a classification scheme that allows radiologists to determine whether a breast tumor is malignant or not without the need for surgeries. The developed system uses a combination of wavelets and Artificial Neural Networks (ANN) and is executed on an Altera DE2-115 Development Kit, a kit containing a Field-Programmable Gate Array (FPGA) that allows the system to be smaller, cheaper and more energy efficient. Results have shown that the system was able to correctly classify 96.67% of test samples, which can be used as a second opinion by radiologists in breast cancer early diagnosis. (C) 2013 The Authors. Published by Elsevier B.V.

Exploring different approaches for music genre classification

In this letter, we present different approaches for music genre classification. The proposed techniques, which are composed of a feature extraction stage followed by a classification procedure, explore both the variations of parameters used as input and the classifier architecture. Tests were carried out with three styles of music, namely blues, classical, and lounge, which are considered informally by some musicians as being “big dividers” among music genres, showing the efficacy of the proposed algorithms and establishing a relationship between the relevance of each set of parameters for each music style and each classifier. In contrast to other works, entropies and fractal dimensions are the features adopted for the classifications.

Inserção e extração de marca d'água em imagens digitais usando a transformada wavelet

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS