477 resultados para trasformata Bargmann discreta


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Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

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As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

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O volume de tráfego de dados em redes celulares está crescendo exponencialmente. A explosão do uso de dispositivos e aplicações móveis nos últimos anos, tem levado a uma sobrecarga da infraestrutura da rede responsável pelo escoamento desse tráfego, afetando tanto o desempenho da rede quanto a experiência do usuário. Um dos elementos-chave nas redes LTE (Long Term Evolution) é a possibilidade de implantação de múltiplas femtocells para a melhoria de cobertura e taxa de dados. No entanto, as sobreposições arbitrárias na cobertura dessas células tornam a gestão do mecanismo de handover complexo e desafiador. Nesse sentido, esta dissertação propõe uma metodologia para o estudo do impacto do handover em redes LTE com femtocells. A partir de uma abordagem de simulação discreta, os efeitos da implantação de femtocells foram avaliados. Objetivou-se com isso, mensurar os impactos e a correlação do uso de femtocell nos parâmetros de QoS (Quality of Service) e indicadores de desempenho de handover.

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A modelagem do mCSEM é feita normalmente no domínio da frequência, desde sua formulação teórica até a análise dos resultados, devido às simplificações nas equações de Maxwell, possibilitadas quando trabalhamos em um regime de baixa frequência. No entanto, a abordagem através do domínio do tempo pode em princípio fornecer informação equivalente sobre a geofísica da subsuperfície aos dados no domínio da frequência. Neste trabalho, modelamos o mCSEM no domínio da frequência em modelos unidimensionais, e usamos a transformada discreta de Fourier para obter os dados no domínio do tempo. Simulamos ambientes geológicos marinhos com e sem uma camada resistiva, que representa um reservatório de hidrocarbonetos. Verificamos que os dados no domínio do tempo apresentam diferenças quando calculados para os modelos com e sem hidrocarbonetos em praticamente todas as configurações de modelo. Calculamos os resultados considerando variações na profundidade do mar, na posição dos receptores e na resistividade da camada de hidrocarbonetos. Observamos a influência da airwave, presente mesmo em profundidades oceânicas com mais de 1000m, e apesar de não ser possível uma simples separação dessa influência nos dados, o domínio do tempo nos permitiu fazer uma análise de seus efeitos sobre o levantamento. Como parte da preparação para a modelagem em ambientes 2D e 3D, fazemos também um estudo sobre o ganho de desempenho pelo uso do paralelismo computacional em nossa tarefa.

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O uso da comunicação de voz e dados através de dispositivos móveis vem aumentando significativamente nos últimos anos. Tal expansão traz algumas dificuldades inerentes, tais como: ampliação constante de capacidade das redes e eficiência energética. Neste contexto, vem se consolidando o conceito de Green networks, que se concentra no esforço para economia de energia e redução de CO2. Neste sentido, este trabalho propõe validar um modelo de uma política baseado em processo markoviano de decisão, visando a otimizar o consumo de energia, QoS e QoE, na alocação de usuários em redes macrocell e femtocell. Para isso o modelo foi inserido no simulador NS-2, aliando a solução analítica markoviana à flexibilidade característica da simulação discreta. A partir dos resultados apresentados na simulação, a política obteve uma economia significativa no consumo energético, melhorando a eficiência energética em até 4%, além de melhorar a qualidade de serviço em relação às redes macrocell e femtocell, demonstrando-se eficaz, de modo a alterar diretamente as métricas de QoS e de QoE.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Lo scopo di questa tesi è di fornire una analisi sistematica delle condizioni necessarie per l’esistenza delle formule di valutazione di opzioni che impiegano la trasformata di Fourier. Perchè la trasformata di Fourier? Se assumiamo che il processo del prezzo del sottostante sia un processo di Lévy noi non conosciamo solitamente la sua Legge di probabilità ma sempre la sua funzione caratteristica che è proprio la trasformata di Fourier della Legge.

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I dati derivanti da spettroscopia NMR sono l'effetto di fenomeni descritti attraverso la trasformata di Laplace della sorgente che li ha prodotti. Ci si riferisce a un problema inverso con dati discreti ed in relazione ad essi nasce l'esigenza di realizzare metodi numerici per l'inversione della trasformata di Laplace con dati discreti che è notoriamente un problema mal posto e pertanto occorre ricorrere a metodi di regolarizzazione. In questo contesto si propone una variante ai modelli presenti il letteratura che fanno utilizzo della norma L2, introducendo la norma L1.

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Scopo di questo lavoro è mostrare una soluzione al problema della ricostruzione delle immagini basata sullo strumento matematico della trasformata di Radon. In un primo momento si introdurrà il problema legato ad un particolare ambito, quello medico; ci si focalizzerà, infatti sui principi di funzionamento della TAC (tomografia assiale computerizzata)e si cercherà di chiarire dal punto di vista fisico come la trasformata di Radon del coefficiente di attenuazione del materiale sia utile per visualizzare degli organi o comunque degli oggetti che altrimenti non potrebbero essere visibili, se non rompendo la struttura che li contiene. Dopo aver raccontato un po' di storia della TAC, sarà necessario quindi definire tale trasformata, le sue principali proprietà e trovare una formula per la sua inversione. Si mostrerà che la sola formula d'inversione non potrà essere utilizzata a livello pratico; si ricaverà allora un algoritmo di retroproiezione filtrata, basato sulla trasformata di Radon, applicato per visualizzare delle immagini tramite TAC.

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Scopo dell'opera è implementare in maniera efficiente ed affidabile un metodo di tipo Newton per la ricostruzione di immagini con termine regolativo in norma L1. In particolare due metodi, battezzati "OWL-QN per inversione" e "OWL-QN precondizionato", sono presentati e provati con numerose sperimentazioni. I metodi sono generati considerando le peculiarità del problema e le proprietà della trasformata discreta di Fourier. I risultati degli esperimenti numerici effettuati mostrano la bontà del contributo proposto, dimostrando la loro superiorità rispetto al metodo OWL-QN presente in letteratura, seppure adattato alle immagini.

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In questa tesi viene trattata la trasformata di Fourier per funzioni sommabili, con particolare riguardo per il cosiddetto teorema di inversione, che permette il calcolo di sofisticati integrali reali. Viene inoltre fornito un capitolo di premesse di analisi complessa, utili al calcolo esplicito di trasformate di Fourier.