928 resultados para varactor tuning


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The behavior of tandem pin heterojunctions based on a-SiC: H alloys is investigated under different optical and electrical bias conditions. The devices are optimized to act as optically selective wavelength filters. Depending on the device configuration (optical gaps, thickness, sequence of cells in the stack structure) and on the applied voltage (positive or negative) and optical bias (wavelength, intensity, frequency) it is possible to combine the wavelength discrimination function with the self amplification of the signal. This wavelength nonlinearity allows the amplification or the rejection of a weak signal-impulse. The device works as an active tunable optical filter for wavelength selection and can be used as an add/drop multiplexer (ADM) which enables data to enter and leave an optical network bit stream without having to demultiplex the stream. Results show that, even under weak transient input signals, the background wavelength controls the output signal. This nonlinearity, due to the transient asymmetrical light penetration of the input channels across the device together with the modification on the electrical field profile due to the optical bias, allows tuning an input channel without demultiplexing the stream. This high optical nonlinearity makes the optimized devices attractive for the amplification of all optical signals. Transfer characteristics effects due to changes in steady state light, control d.c. voltage and applied light pulses are presented. Based on the experimental results and device configuration an optoelectronic model is developed. The transfer characteristics effects due to changes in steady state light, dc control voltage or applied light pulses are simulated and compared with the experimental data. A good agreement was achieved.

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Este trabalho visa contribuir para o desenvolvimento de um sistema de visão multi-câmara para determinação da localização, atitude e seguimento de múltiplos objectos, para ser utilizado na unidade de robótica do INESCTEC, e resulta da necessidade de ter informação externa exacta que sirva de referência no estudo, caracterização e desenvolvimento de algoritmos de localização, navegação e controlo de vários sistemas autónomos. Com base na caracterização dos veículos autónomos existentes na unidade de robótica do INESCTEC e na análise dos seus cenários de operação, foi efectuado o levantamento de requisitos para o sistema a desenvolver. Foram estudados os fundamentos teóricos, necessários ao desenvolvimento do sistema, em temas relacionados com visão computacional, métodos de estimação e associação de dados para problemas de seguimento de múltiplos objectos . Foi proposta uma arquitectura para o sistema global que endereça os vários requisitos identi cados, permitindo a utilização de múltiplas câmaras e suportando o seguimento de múltiplos objectos, com ou sem marcadores. Foram implementados e validados componentes da arquitectura proposta e integrados num sistema para validação, focando na localização e seguimento de múltiplos objectos com marcadores luminosos à base de Light-Emitting Diodes (LEDs). Nomeadamente, os módulos para a identi cação dos pontos de interesse na imagem, técnicas para agrupar os vários pontos de interesse de cada objecto e efectuar a correspondência das medidas obtidas pelas várias câmaras, método para a determinação da posição e atitude dos objectos, ltro para seguimento de múltiplos objectos. Foram realizados testes para validação e a nação do sistema implementado que demonstram que a solução encontrada vai de encontro aos requisitos, e foram identi cadas as linhas de trabalho para a continuação do desenvolvimento do sistema global.

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Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores - Área de Especialização de Telecomunicações

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The concept of differentiation and integration to non-integer order has its origins in the seventeen century. However, only in the second-half of the twenty century appeared the first applications related to the area of control theory. In this paper we consider the study of a heat diffusion system based on the application of the fractional calculus concepts. In this perspective, several control methodologies are investigated and compared. Simulations are presented assessing the performance of the proposed fractional-order algorithms.

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Fuzzy logic controllers (FLC) are intelligent systems, based on heuristic knowledge, that have been largely applied in numerous areas of everyday life. They can be used to describe a linear or nonlinear system and are suitable when a real system is not known or too difficult to find their model. FLC provide a formal methodology for representing, manipulating and implementing a human heuristic knowledge on how to control a system. These controllers can be seen as artificial decision makers that operate in a closed-loop system, in real time. The main aim of this work was to develop a single optimal fuzzy controller, easily adaptable to a wide range of systems – simple to complex, linear to nonlinear – and able to control all these systems. Due to their efficiency in searching and finding optimal solution for high complexity problems, GAs were used to perform the FLC tuning by finding the best parameters to obtain the best responses. The work was performed using the MATLAB/SIMULINK software. This is a very useful tool that provides an easy way to test and analyse the FLC, the PID and the GAs in the same environment. Therefore, it was proposed a Fuzzy PID controller (FL-PID) type namely, the Fuzzy PD+I. For that, the controller was compared with the classical PID controller tuned with, the heuristic Ziegler-Nichols tuning method, the optimal Zhuang-Atherton tuning method and the GA method itself. The IAE, ISE, ITAE and ITSE criteria, used as the GA fitness functions, were applied to compare the controllers performance used in this work. Overall, and for most systems, the FL-PID results tuned with GAs were very satisfactory. Moreover, in some cases the results were substantially better than for the other PID controllers. The best system responses were obtained with the IAE and ITAE criteria used to tune the FL-PID and PID controllers.

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With the emergence of low-power wireless hardware new ways of communication were needed. In order to standardize the communication between these low powered devices the Internet Engineering Task Force (IETF) released the 6LoWPAN stand- ard that acts as an additional layer for making the IPv6 link layer suitable for the lower-power and lossy networks. In the same way, IPv6 Routing Protocol for Low- Power and Lossy Networks (RPL) has been proposed by the IETF Routing Over Low power and Lossy networks (ROLL) Working Group as a standard routing protocol for IPv6 routing in low-power wireless sensor networks. The research performed in this thesis uses these technologies to implement a mobility process. Mobility management is a fundamental yet challenging area in low-power wireless networks. There are applications that require mobile nodes to exchange data with a xed infrastructure with quality-of-service guarantees. A prime example of these applications is the monitoring of patients in real-time. In these scenarios, broadcast- ing data to all access points (APs) within range may not be a valid option due to the energy consumption, data storage and complexity requirements. An alternative and e cient option is to allow mobile nodes to perform hand-o s. Hand-o mechanisms have been well studied in cellular and ad-hoc networks. However, low-power wireless networks pose a new set of challenges. On one hand, simpler radios and constrained resources ask for simpler hand-o schemes. On the other hand, the shorter coverage and higher variability of low-power links require a careful tuning of the hand-o parameters. In this work, we tackle the problem of integrating smart-HOP within a standard protocol, speci cally RPL. The simulation results in Cooja indicate that the pro- posed scheme minimizes the hand-o delay and the total network overhead. The standard RPL protocol is simply unable to provide a reliable mobility support sim- ilar to other COTS technologies. Instead, they support joining and leaving of nodes, with very low responsiveness in the existence of physical mobility.

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This paper formulates a novel expression for entropy inspired in the properties of Fractional Calculus. The characteristics of the generalized fractional entropy are tested both in standard probability distributions and real world data series. The results reveal that tuning the fractional order allow an high sensitivity to the signal evolution, which is useful in describing the dynamics of complex systems. The concepts are also extended to relative distances and tested with several sets of data, confirming the goodness of the generalization.

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This paper explores the calculation of fractional integrals by means of the time delay operator. The study starts by reviewing the memory properties of fractional operators and their relationship with time delay. Based on the time response of the Mittag-Leffler function an approximation of fractional integrals consisting of time delayed samples is proposed. The tuning of the approximation is optimized by means of a genetic algorithm. The results demonstrate the feasibility of the new perspective and the limits of their application.

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Hyperspectral imaging sensors provide image data containing both spectral and spatial information from the Earth surface. The huge data volumes produced by these sensors put stringent requirements on communications, storage, and processing. This paper presents a method, termed hyperspectral signal subspace identification by minimum error (HySime), that infer the signal subspace and determines its dimensionality without any prior knowledge. The identification of this subspace enables a correct dimensionality reduction yielding gains in algorithm performance and complexity and in data storage. HySime method is unsupervised and fully-automatic, i.e., it does not depend on any tuning parameters. The effectiveness of the proposed method is illustrated using simulated data based on U.S.G.S. laboratory spectra and real hyperspectral data collected by the AVIRIS sensor over Cuprite, Nevada.

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Given an hyperspectral image, the determination of the number of endmembers and the subspace where they live without any prior knowledge is crucial to the success of hyperspectral image analysis. This paper introduces a new minimum mean squared error based approach to infer the signal subspace in hyperspectral imagery. The method, termed hyperspectral signal identification by minimum error (HySime), is eigendecomposition based and it does not depend on any tuning parameters. It first estimates the signal and noise correlation matrices and then selects the subset of eigenvalues that best represents the signal subspace in the least squared error sense. The effectiveness of the proposed method is illustrated using simulated data based on U.S.G.S. laboratory spectra and real hyperspectral data collected by the AVIRIS sensor over Cuprite, Nevada.

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Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.

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Atualmente a vantagem competitiva de uma empresa passa pela sua rápida adaptação às variações de procura do mercado, sendo necessário garantir elevados níveis de produtividade e, simultaneamente, grande flexibilidade, indispensável ao fabrico de pequenos lotes. A necessidade de ajuste do processo e a diminuição da média de vida do produto levam a paragens cada vez mais frequentes da célula de fabrico para programação e afinação, com consequentes perdas de produtividade. De forma a dar resposta a estes problemas, neste trabalho é testada a viabilidade da utilização da programação e simulação offline de tarefas de lixamento na Grohe Portugal, complementando a solução com o desenvolvimento de um novo método de afinação do programa, permitindo uma adaptação às flutuações do processo produtivo. Para isso foi necessário analisar o estado da arte dos robôs industriais na área de acabamento superficial e respetivos métodos de programação. Em seguida, após um trabalho prévio rigoroso de preparação e modelação da célula de trabalho, é possível fazer a programação offline das várias rotinas e trajetórias complexas que compõem um ciclo de lixamento de um produto, contribuindo para o aumento da qualidade do produto final sem comprometer os níveis de produtividade. Nesta dissertação são descritos e detalhados alguns dos procedimentos fulcrais no sucesso da aplicação deste método de programação. Por último é feita uma nova abordagem ao método de ajuste ponto-a-ponto convencional, desenvolvendo-se para isso um sistema de ajuste automático do programa, dotando o robô da capacidade de se adaptar às variações do processo, assegurando a consistência do mesmo. Foram realizados testes em pequena escala, extrapolando-se os resultados para a aplicação deste novo método no processo produtivo da Grohe Portugal, como forma de complemento ao método convencional de ajuste ponto-a-ponto do programa, reduzindo o tempo de paragem da célula de trabalho.

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Neste trabalho faz-se uma pesquisa e análise dos conceitos associados à navegação inercial para estimar a distância percorrida por uma pessoa. Foi desenvolvida uma plataforma de hardware para implementar os algoritmos de navegação inercial e estudar a marcha humana. Os testes efetuados permitiram adaptar os algoritmos de navegação inercial para humanos e testar várias técnicas para reduzir o erro na estimativa da distância percorrida. O sistema desenvolvido é um sistema modular que permite estudar o efeito da inserção de novos sensores. Desta forma foram adaptados os algoritmos de navegação para permitir a utilização da informação dos sensores de força colocados na planta do pé do utilizador. A partir desta arquitetura foram efetuadas duas abordagens para o cálculo da distância percorrida por uma pessoa. A primeira abordagem estima a distância percorrida considerando o número de passos. A segunda abordagem faz uma estimação da distância percorrida com base nos algoritmos de navegação inercial. Foram realizados um conjunto de testes para comparar os erros na estimativa da distância percorrida pelas abordagens efetuadas. A primeira abordagem obteve um erro médio de 4,103% em várias cadências de passo. Este erro foi obtido após sintonia para o utilizador em questão. A segunda abordagem obteve um erro de 9,423%. De forma a reduzir o erro recorreu-se ao filtro de Kalman o que levou a uma redução do erro para 9,192%. Por fim, recorreu-se aos sensores de força que permitiram uma redução para 8,172%. A segunda abordagem apesar de ter um erro maior não depende do utilizador pois não necessita de sintonia dos parâmetros para estimar a distância para cada pessoa. Os testes efetuados permitiram, através dos sensores de força, testar a importância da força sentida pela planta do pé para aferir a fase do ciclo de marcha. Esta capacidade permite reduzir os erros na estimativa da distância percorrida e obter uma maior robustez neste tipo de sistemas.

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This paper formulates a novel expression for entropy inspired in the properties of Fractional Calculus. The characteristics of the generalized fractional entropy are tested both in standard probability distributions and real world data series. The results reveal that tuning the fractional order allow an high sensitivity to the signal evolution, which is useful in describing the dynamics of complex systems. The concepts are also extended to relative distances and tested with several sets of data, confirming the goodness of the generalization.

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While fractional calculus (FC) is as old as integer calculus, its application has been mainly restricted to mathematics. However, many real systems are better described using FC equations than with integer models. FC is a suitable tool for describing systems characterised by their fractal nature, long-term memory and chaotic behaviour. It is a promising methodology for failure analysis and modelling, since the behaviour of a failing system depends on factors that increase the model’s complexity. This paper explores the proficiency of FC in modelling complex behaviour by tuning only a few parameters. This work proposes a novel two-step strategy for diagnosis, first modelling common failure conditions and, second, by comparing these models with real machine signals and using the difference to feed a computational classifier. Our proposal is validated using an electrical motor coupled with a mechanical gear reducer.