Wavelet-based dynamic time warping

Dynamic Time Warping (DTW), a pattern matching technique traditionally used for restricted vocabulary speech recognition, is based on a temporal alignment of the input signal with the template models. The principal drawback of DTW is its high computational cost as the lengths of the signals increase. This paper shows extended results over our previously published conference paper, which introduces an optimized version of the DTW I hat is based on the Discrete Wavelet Transform (DWT). (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Wavelet-based cepstrum calculation

In this paper we present a new wavelet-based algorithm for low-cost computation of the cepstrum. It can be used for real time precise pitch determination in automatic speech and speaker recognition systems. Many wavelet families are examined to determine the one that works best. The results confirm the efficacy and accuracy of the proposed technique for pitch extraction. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Wavelet regression with correlated errors on a piecewise Holder class

This paper generalizes the methodology of Cat and Brown [Cai, T., Brown, L.D., 1998. Wavelet shrinkage for nonequispaced samples. The Annals of Statistics 26, 1783-1799] for wavelet shrinkage for nonequispaced samples, but in the presence of correlated stationary Gaussian errors. If the true function is a member of a piecewise Holder class, it is shown that, even for long memory errors, the rate of convergence of the procedure is almost-minimax relative to the independent and identically distributed errors case. (c) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.

Computational aspects of harmonic wavelet Galerkin methods and an application to a precipitation front propagation model

This article is dedicated to harmonic wavelet Galerkin methods for the solution of partial differential equations. Several variants of the method are proposed and analyzed, using the Burgers equation as a test model. The computational complexity can be reduced when the localization properties of the wavelets and restricted interactions between different scales are exploited. The resulting variants of the method have computational complexities ranging from O(N(3)) to O(N) (N being the space dimension) per time step. A pseudo-spectral wavelet scheme is also described and compared to the methods based on connection coefficients. The harmonic wavelet Galerkin scheme is applied to a nonlinear model for the propagation of precipitation fronts, with the front locations being exposed in the sizes of the localized wavelet coefficients. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Filtragem de imagens com preservação das bordas usando a Transformada Wavelet

A filtragem de imagens visando a redução do ruído é uma tarefa muito importante em processamento de imagens, e encontra diversas aplicações. Para que a filtração seja eficiente, ela deve atenuar apenas o ruído na imagem, sem afetar estruturas importantes, como as bordas. Há na literatura uma grande variedade de técnicas propostas para filçtragem de imagens com preservação de bordas, com as mais variadas abordagens, deentrte as quais podem ser citadas a convolução com máscaras, modelos probabilísticos, redes neurais, minimização de funcionais e equações diferenciais parciais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que permite a decomposição de sinais e imagens em múltiplas resoluções. Essa decomposição é chamada de representação em wavelets, e pode ser calculada atrravés de um algorítmo piramidal baseado em convoluções com filtros passa-bandas e passa-baixas. Com essa transformada, as bordas podem ser calculadas em múltiplas resoluções. Além disso, como filtros passa-baixas são utilizados na decomposição, a atenuação do ruído é um processo intrínseco à transformada. Várias técnicas baseadas na transformada wavelet têm sido propostas nos últimos anos, com resultados promissores. Essas técnicas exploram várias características da transformada wavelet, tais como a magnitude de coeficientes e sua evolução ao longo das escalas. Neste trabalho, essas características da transformada wavelet são exploradas para a obtenção de novas técnicas de filtragem com preservação das bordas.

Ações da dihidrotestosterona sobre a proliferação celular, expressão do receptor de androgênios, bcl-2 e p21 em células prostáticas humanas não transformadas

Hiperplasia Prostática Benigna (HPB) é uma condição patológica que acomete os homens na senescência e está presente em 50% da população masculina, com cerca de 85 anos de idade. A glândula prostática é alvo dos hormônios androgênicos que são responsáveis pela diferenciação e crescimento do epitélio e estroma prostáticos. Os mecanismos proliferativos da próstata envolvem uma série de fatores que operam em conjunto para manter o equilíbrio entre inibição e/ou proliferação celular. Este trabalho teve como objetivo investigar os mecanismos moleculares mediados por androgênio que possam estar envolvidos na proliferação de células epiteliais prostáticas humanas derivadas de HPB. As células foram incubadas com diferentes concentrações de dihidrotestosterona (DHT). Uma baixa concentração de DHT (10-13 M) provocou um aumento significativo na proliferação destas células. Para se verificar se o efeito proliferativo ocorre via receptor de androgênio (AR), as células foram tratadas com o antiandrogênio hidroxiflutamida e a proliferação foi inibida. A expressão do gene do AR foi avaliada por RT-PCR em diferentes tempos de tratamento e concentrações de DHT. Os níveis de mRNA do AR aumentaram significativamente nos grupos tratados com DHT.10-13 M em 3, 4 e 6 horas de estímulo hormonal, sendo que um aumento marcante na expressão do AR foi observado em 4 horas de tratamento. Em relação às diferentes concentrações de DHT testadas no tempo de 4 horas (DHT.10-8, DHT.10-10 e DHT.10-13 M), a expressão do AR aumentou significativamente no grupo tratado com DHT.10-13 M em relação ao grupo controle. Buscando averiguar o possível papel de genes envolvidos na proliferação celular que podem ser modulados pela ação androgênica, em células epiteliais prostáticas, avaliou-se também por RT-PCR a expressão do p21 e do bcl-2. A expressão gênica do p21 foi verificada no intervalo de tempo de zero à 6 horas de tratamento com DHT.10-13 M, não apresentando diferença em seus níveis de mRNA nos tempos avaliados. Quando as células foram incubadas durante 4 horas com diferentes concentrações de DHT, observou-se que a concentração mais alta (10-8 M) provocou um aumento significativo nos níveis de mRNA do p21 em relação ao grupo tratado com DHT.10-13 M. O gene do bcl-2 teve sua expressão avaliada no mesmo intervalo de tempo do p21. Os níveis de mRNA do bcl-2 aumentaram significativamente em 15 minutos de tratamento com DHT.10-13 M em relação ao tempo zero e aos grupos tratados por 1 e 4 horas. Os dados obtidos neste trabalho indicam que baixas concentrações de dihidrotestosterona estimulam a proliferação das células epiteliais prostáticas derivadas de HPB, por uma via que parece envolver a expressão do AR, do p21 e do bcl-2.

Estudo comparativo da transformada Karhunen-Loève na compressão de imagens

A representação de funções através da utilização de bases (KERNEL) de representação tem sido fundamental no processamento digital de sinais. A Transformada KARHUNEN-LOÈVE (KLT), também conhecida como Transformada HOTELLING, permite a representação de funções utilizando funções-base formadas pelos autovetores da matriz de correlação do sinal considerado. Nesse aspecto essa transformada fornece uma base ótima, isto é, aquela que proporciona o menor valor de Erro Quadrático Médio entre o sinal reconstruído e o original, para um determinado número de coeficientes. A dificuldade na utilização da KLT está no tempo adicional para calcular os autovetores (base) da matriz de correlação, o que muitas vezes inviabiliza a sua utilização nas aplicações em tempo real. Em muitas aplicações a KLT é utilizada em conjunto com outras transformadas melhorando os resultados destas aplicações. Sendo considerada a transformada ótima no sentido do Erro Quadrático Médio, este trabalho apresenta um estudo da Transformada KARHUNEN-LOÈVE nas aplicações de compressão de imagens bidimensionais estáticas e em tons de cinza, realizando também a comparação desta técnica com outras técnicas (DCT e WAVELET) buscando avaliar os pontos fortes e fracos da utilização da KLT para este tipo de aplicação. Duas técnicas importantes para solucionar o problema de cálculo dos autovalores e autovetores da matriz de correlação (Método de JACOBI e Método QL) são também apresentadas neste trabalho. Os resultados são comparados utilizando a Razão Sinal/Ruído de Pico (PSNR), a Razão de Compressão (CR) e os tempos de processamento (em segundos) para geração dos arquivos compactados.

Caracterização de escoamentos turbulentos transientes usando a transformada de ondaletas

Este trabalho apresenta a aplicação da transformada de ondaletas, como ferramenta de análise para o estudo de escoamentos turbulentos transientes e não homogêneos que podem ocorrer nas situações reais de engenharia, onde fenômenos transientes e não contínuos estão normalmente presentes. O estudo experimental da turbulência em túnel de vento habitualmente pressupõe que o escoamento seja estacionário; assim, fenômenos transientes são estudados como uma sucessão de situações estacionárias intermediárias. Isto é necessário porque a ferramenta clássica para o estudo experimental da turbulência, a análise de Fourier, só se aplica a fenômenos estacionários, pois seus resultados se referem a comportamentos de conjunto e as singularidades do sinal não aparecem na análise. Para estes escoamentos onde a transformada de Fourier não se aplica ou não apresenta resultados satisfatórios, a transformada de ondaletas, entre outras possibilidades, é a ferramenta matemática que vem sendo mais freqüentemente utilizada a partir da última década. São apresentados os fundamentos matemáticos, bem como uma breve história da transformada de ondaletas, da transformada de Fourier e da estatística aplicada á turbulência. Para estudar a transformada de ondaletas e buscar a melhor forma de aplicá-la ao estudo da turbulência, foram analisados três escoamentos distintos: na esteira de um cilindro, em turbulência homogênea e em um banco de tubos de configuração quadrangular. Os resultados experimentais foram obtidos por anemometria de fio quente. As medições foram feitas em um túnel de vento, partindo do repouso até atingir o regime permanente. Os dados experimentais obtidos foram analisados utilizando técnicas de ondaletas, usando várias ondaletas e várias transformadas de ondaletas diferentes. Os resultados são comparados entre si e com a transformada de Fourier. Também foram realizados ensaios em regime permanente para várias velocidades do escoamento entre o repouso e a velocidade nominal do ventilador, com o auxílio de um inversor de freqüência. Os resultados para a variação do número de Strouhal com a velocidade, obtidos da análise destes dados pela transformada de Fourier mostraram boa concordância com os obtidos da análise de ondaletas das aquisições transientes. Os resultados mostram que a transformada de ondaletas é uma ferramenta valiosa para a análise dos dados experimentais obtidos nos problemas investigados, qualificando e complementando a análise de Fourier onde esta se aplica e substituindo-a quando o fenômeno for não estacionário.

Obtenção e caracterização de células de membrana sinovial ovina transformadas pelo antígeno T do vírus símio 40: influência na variabilidade dos genes gag e env e do LTR dos vírus da artrite-encefalite caprina (CAEV) e maedi-visna (MVV) dos ovinos.

Cultivos celulares podem ser utilizados para isolamento viral, caracterização de novas amostras virais e produção de imunobiológicos. Podem ser empregados cultivos celulares primários, secundários ou de linha. Estes últimos podem ser obtidos pela transformação física, química ou biológica de cultivos primários ou secundários. Para verificar a interação entre células transformadas com o Ag T do vírus símio 40 (SV40) e os Lentivírus de Pequenos Ruminantes (SRLV), amostras brasileiras de SRLV foram utilizadas para inoculação em cultivos celulares de membrana sinovial ovina transformados pelo Ag T e comparadas à amostras inoculadas em cultivos não transformados. Inicialmente, as células transformadas pelo Ag T foram caracterizadas e observou-se um aumento na cinética de crescimento e alterações no cariótipo, provavelmente induzidas pela presença do Ag T. Este foi detectado por PCR no núcleo e no citoplasma das células transformadas e sua expressão, confirmada através de RT-PCR. A fim de avaliar a permissividade e a possível seleção de populações virais em células transformadas, dois isolados, um de maedi-visna dos ovinos e um de artrite-encefalite caprina, foram inoculados em células MSO e TMSOpSV1. Através da análise de sequências dos genes gag e env e LTR obtidos por PCR, procurou-se avaliar a variabilidade viral em função do tipo de célula utilizada. Analisando-se as seqüências obtidas pelo método de Maximum Likelihood, embora tenha sido observada variabilidade viral, esta não estava associada ao tipo celular utilizado para inoculação viral.

O uso da transformada Wavelet bi-dimensional no conceito do espaço de escala

O processamento de imagens tem sido amplamente utilizado para duas tarefas. Uma delas é o realce de imagens para a posterior visualização e a outra tarefa é a extração de informações para análise de imagens. Este trabalho apresenta um estudo sobre duas teorias multi-escalas chamadas de espaço de escala e transformada wavelet, que são utilizadas para a extração de informações de imagens. Um dos aspectos do espaço de escalas que tem sido amplamente discutido por diversos autores é a sua base (originalmente a gaussiana). Tem se buscado saber se a base gaussiana é a melhor, ou para quais casos ela é a melhor. Além disto, os autores têm procurado desenvolver novas bases, com características diferentes das pertencentes à gaussiana. De posse destas novas bases, pode-se compará-las com a base gaussiana e verificar onde cada base apresenta melhor desempenho. Neste trabalho, foi usada (i) a teoria do espaço de escalas, (ii) a teoria da transformada wavelet e (iii) as relações entre elas, a fim de gerar um método para criar novas bases para o espaço de escalas a partir de funções wavelets. O espaço de escala é um caso particular da transformada wavelet quando se usam as derivadas da gaussiana para gerar os operadores do espaço de escala. É com base nesta característica que se propôs o novo método apresentado. Além disto, o método proposto usa a resposta em freqüência das funções analisadas. As funções bases do espaço de escala possuem resposta em freqüência do tipo passa baixas. As funções wavelets, por sua vez, possuem resposta do tipo passa faixas Para obter as funções bases a partir das wavelets faz-se a integração numérica destas funções até que sua resposta em freqüência seja do tipo passa baixas. Algumas das funções wavelets estudadas não possuem definição para o caso bi-dimensional, por isso foram estudadas três formas de gerar funções bi-dimensionais a partir de funções unidimensionais. Com o uso deste método foi possível gerar dez novas bases para o espaço de escala. Algumas dessas novas bases apresentaram comportamento semelhante ao apresentado pela base gaussiana, outras não. Para as funções que não apresentaram o comportamento esperado, quando usadas com as definições originais dos operadores do espaço de escala, foram propostas novas definições para tais operadores (detectores de borda e bolha). Também foram geradas duas aplicações com o espaço de escala, sendo elas um algoritmo para a segmentação de cavidades cardíacas e um algoritmo para segmentação e contagem de células sanguíneas.

Compressão de Imagens Usando a Função de Peano e a Transformada Wavelet 1D

In this work, spoke about the importance of image compression for the industry, it is known that processing and image storage is always a challenge in petrobrás to optimize the storage time and store a maximum number of images and data. We present an interactive system for processing and storing images in the wavelet domain and an interface for digital image processing. The proposal is based on the Peano function and wavelet transform in 1D. The storage system aims to optimize the computational space, both for storage and for transmission of images. Being necessary to the application of the Peano function to linearize the images and the 1D wavelet transform to decompose it. These applications allow you to extract relevant information for the storage of an image with a lower computational cost and with a very small margin of error when comparing the images, original and processed, ie, there is little loss of quality when applying the processing system presented . The results obtained from the information extracted from the images are displayed in a graphical interface. It is through the graphical user interface that the user uses the files to view and analyze the results of the programs directly on the computer screen without the worry of dealing with the source code. The graphical user interface, programs for image processing via Peano Function and Wavelet Transform 1D, were developed in Java language, allowing a direct exchange of information between them and the user

Um modelo matemático baseado em wavelets para análise do método térmico de recuperação de óleo pesado aplicando irradiação eletromagnética

This work proposes a model to investigate the use of a cylindrical antenna used in the thermal method of recovering through electromagnetic radiation of high-viscosity oil. The antenna has a simple geometry, adapted dipole type, and it can be modelled by using Maxwell s equation. The wavelet transforms are used as basis functions and applied in conjunction with the method of moments to obtain the current distribution in the antenna. The electric field, power and temperature distribution are carefully calculated for the analysis of the antenna as electromagnetic heating. The energy performance is analyzed based on thermo-fluid dynamic simulations at field scale, and through the adaptation in the Steam Thermal and Advanced Processes Reservoir Simulator (STARS) by Computer Modelling Group (CMG). The model proposed and the numerical results obtained are stable and presented good agreement with the results reported in the specialized literature

Reconhecimento de voz através de unidades menores do que a palavra, utilizando Wavelet Packet e SVM, em uma nova estrutura hierárquica de decisão

The automatic speech recognition by machine has been the target of researchers in the past five decades. In this period have been numerous advances, such as in the field of recognition of isolated words (commands), which has very high rates of recognition, currently. However, we are still far from developing a system that could have a performance similar to the human being (automatic continuous speech recognition). One of the great challenges of searches for continuous speech recognition is the large amount of pattern. The modern languages such as English, French, Spanish and Portuguese have approximately 500,000 words or patterns to be identified. The purpose of this study is to use smaller units than the word such as phonemes, syllables and difones units as the basis for the speech recognition, aiming to recognize any words without necessarily using them. The main goal is to reduce the restriction imposed by the excessive amount of patterns. In order to validate this proposal, the system was tested in the isolated word recognition in dependent-case. The phonemes characteristics of the Brazil s Portuguese language were used to developed the hierarchy decision system. These decisions are made through the use of neural networks SVM (Support Vector Machines). The main speech features used were obtained from the Wavelet Packet Transform. The descriptors MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) are also used in this work. It was concluded that the method proposed in this work, showed good results in the steps of recognition of vowels, consonants (syllables) and words when compared with other existing methods in literature

Identificação não linear usando uma rede fuzzy wavelet neural network modificada

In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made, verifying advantages, disadvantages and cost effectiveness when compared to other existing FWNN structures in literature. The evaluations are carried out via the identification of two simulated systems traditionally found in the literature and a real nonlinear system, consisting of a nonlinear multi section tank. Finally, the network is used to infer values of temperature and humidity inside of a neonatal incubator. The execution of such analyzes is based on various criteria, like: mean squared error, number of training epochs, number of adjustable parameters, the variation of the mean square error, among others. The results found show the generalization ability of the modified structure, despite the simplification performed

Modulação quantizada para sistemas com codificação wavelet sujeitos ao desvanecimento rayleigh

Wavelet coding is an efficient technique to overcome the multipath fading effects, which are characterized by fluctuations in the intensity of the transmitted signals over wireless channels. Since the wavelet symbols are non-equiprobable, modulation schemes play a significant role in the overall performance of wavelet systems. Thus the development of an efficient design method is crucial to obtain modulation schemes suitable for wavelet systems, principally when these systems employ wavelet encoding matrixes of great dimensions. In this work, it is proposed a design methodology to obtain sub-optimum modulation schemes for wavelet systems over Rayleigh fading channels. In this context, novels signal constellations and quantization schemes are obtained via genetic algorithm and mathematical tools. Numerical results obtained from simulations show that the wavelet-coded systems derived here have very good performance characteristics over fading channels