Estudos de imagens provenientes de membranas de borracha natural com aditivos metálicos utilizando técnicas de Fourier, Gabor e Wavelets

Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

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)

Redução de ruído em sinais de voz no domínio wavelet

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Filtros otimizados para transformadas seno, co-seno e de Hankel j0, j1 e j2

Apresentamos dois algoritmos automáticos, os quais se utilizam do método dos mínimos quadrados de Wiener-Hopf, para o cálculo de filtros lineares digitais para as transformadas seno, co-seno e de Hankel J₀, J₁ e J₂. O primeiro, que otimiza os parâmetros: incremento das abscissas, abscissa inicial e o fator de deslocamento utilizados para os cálculos dos coeficientes dos filtros lineares digitais que são aferidos através de transformadas co-seno, seno e o segundo, que otimiza os parâmetros: incremento das abscissas e abscissa inicial utilizados para os cálculos dos coeficientes dos filtros lineares digitais que são aferidos através de transformadas de Hankel J₀, J₁ e J₂. Esses algoritmos levaram às propostas de novos filtros lineares digitais de 19, 30 e 40 pontos para as transformadas co-seno e seno e de novos filtros otimizados de 37 , 27 e 19 pontos para as transformadas J₀, J₁ e J₂, respectivamente. O desempenho dos novos filtros em relação aos filtros existentes na literatura geofísica é avaliado usando-se um modelo geofísico constituído por dois semi-espaços. Como fonte usou-se uma linha infinita de corrente entre os semi-espaços originando, desta forma, transformadas co-seno e seno. Verificou-se melhores desempenhos na maioria das simulações usando o novo filtro co-seno de 19 pontos em relação às simulações usando o filtro co-seno de 19 pontos existente na literatura. Verificou-se também a equivalência de desempenhos nas simulações usando o novo filtro seno de 19 pontos em relação às simulações usando o filtro seno de 20 pontos existente na literatura. Adicionalmente usou-se também como fonte um dipolo magnético vertical entre os semi-espaços originando desta forma, transformadas J₀ e J₁, verificando-se melhores desempenhos na maioria das simulações usando o novo filtro J₁ de 27 pontos em relação ao filtro J₁ de 47 pontos existente na literatura. Verificou-se também a equivalência de desempenhos na maioria das simulações usando o novo filtro J₀ de 37 pontos em relação ao filtro J₀ de 61 pontos existente na literatura. Usou-se também como fonte um dipolo magnético horizontal entre os semi-espaços, verificando-se um desempenho análogo ao que foi descrito anteriormente dos novos filtros de 37 e 27 pontos para as respectivas transformadas J₀ e J₁ em relação aos filtros de 61 e 47 pontos existentes na literatura, destas respectivas transformadas. Finalmente verificou-se a equivalência de desempenhos entre os novos filtros J₀ de 37 pontos e J₁ de 27 pontos em relação aos filtros de 61 e 47 pontos existentes na literatura destas transformadas, respectivamente, quando aplicados em modelos de sondagens elétricas verticais (Wenner e Schlumberger). A maioria dos nossos filtros contêm poucos coeficientes quando comparados àqueles geralmente usados na geofísica. Este aspecto é muito importante porque transformadas utilizando filtros lineares digitais são usadas maciçamente em problemas numéricos geofísicos.

Transformadas integrais, modelagem fracionária e o sistema de Lotka-Volterra

Pós-graduação em Biometria - IBB

Estados ligados em um potencial delta duplo via transformadas seno e cosseno de Fourier

The problem of bound states in a double delta potential is revisited by means of Fourier sine and cosine transforms.

Proteção Diferencial de Transformadores Usando a Transformada Wavelet

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Das transformadas integrais ao cálculo fracionário aplicado à equação logística

Pós-graduação em Biometria - IBB

Wavelet-based algorithm to the evaluation of contrasted hepatocellular carcinoma in CT-images after transarterial chemoembolization

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Processamento de fotomicrografias por meio da transformada wavelet starlet

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

Classification of histological images based on the stationary wavelet transform

Non-Hodgkin lymphomas are of many distinct types, and different classification systems make it difficult to diagnose them correctly. Many of these systems classify lymphomas only based on what they look like under a microscope. In 2008 the World Health Organisation (WHO) introduced the most recent system, which also considers the chromosome features of the lymphoma cells and the presence of certain proteins on their surface. The WHO system is the one that we apply in this work. Herewith we present an automatic method to classify histological images of three types of non-Hodgkin lymphoma. Our method is based on the Stationary Wavelet Transform (SWT), and it consists of three steps: 1) extracting sub-bands from the histological image through SWT, 2) applying Analysis of Variance (ANOVA) to clean noise and select the most relevant information, 3) classifying it by the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The kernel types Linear, RBF and Polynomial were evaluated with our method applied to 210 images of lymphoma from the National Institute on Aging. We concluded that the following combination led to the most relevant results: detail sub-band, ANOVA and SVM with Linear and RBF kernels.