899 resultados para Transformada de Wavelet


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Este estudo visa apresentar uma análise atmosférica da variabilidade espacial e temporal da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) nas cidades de Belém, Jakarta e Nairóbi, que estão localizadas sobre os continentes da América do Sul, Ásia e África, respectivamente. Para isso, foram utilizados dados diários de precipitação observada e radiação de onda longa para o período de 1999 a 2008, e aplicadas as técnicas matemáticas e estatísticas, como a média aritmética e a transformada em ondeletas Morlet. Em geral, os resultados indicam que do ponto de vista espacial, a precipitação mensal varia consideravelmente, pois as três cidades estudadas localizam-se em diferentes continentes da faixa tropical. Isto ocorre principalmente, durante os meses de Janeiro a Maio, período de maior atuação da ZCIT no hemisfério sul. As variações atmosféricas observadas, a partir dos escalogramas de fase, - de ondeleta indicam que as escalas interdecadal, anual, interanual e intrassazonal são moduladoras da precipitação. Tais escalas podem ser representadas pelos mecanismos oceano-atmosfera dos fenômenos El Niño Oscilação Sul e da oscilação intrassazonal de Madden e Julian. A contribuição destes fenômenos na distribuição da chuva nessas regiões é evidente durante o período estudado, sendo que Nairóbi, apesar de estar localizada em latitude semelhante à de Belém, apresenta pouca evidência do ciclo anual e forte na escala interdecadal. No caso de Belém e de Jakarta as oscilações de múltiescala de precipitação concentram-se nas escalas dos mecanismos moduladores da chuva associados com o ciclo anual e intrassazonal, durante todo o período.

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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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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The present work has as its goal to treat well known and interesting unidimensional cases from quantum mechanics through an unusual approach within this eld of physics. The operational method of Laplace transform, in spite of its use by Erwin Schrödinger in 1926 when treating the radial equation for the hydrogen atom, turned out to be forgotten for decades. However, the method has gained attention again for its use as a powerful tool from mathematical physics applied to the quantum mechanics, appearing in recent works. The method is specially suitable to the approach of cases where we have potential functions with even parity, because this implies in eigenfunctions with de ned parity, and since the domain of this transform ranges from 0 to ∞, it su ces that we nd the eigenfunction in the positive semi axis and, with the boundary conditions imposed over the eigenfunction at the origin plus the continuity (discontinuity) of the eigenfunction and its derivative, we make the odd, even or both parity extensions so we can get the eigenfunction along all the axis. Factoring the eigenfunction behavior at in nity and origin, we take the due care with the points that might bring us problems in the later steps of the solving process, thus we can manipulate the Schrödinger's Equation regardless of time, so that way we make it convenient to the application of Laplace transform. The Chapter 3 shows the methodology that must be followed in order to search for the solutions to each problem

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Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

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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.

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This paper presents two diagnostic methods for the online detection of broken bars in induction motors with squirrel-cage type rotors. The wavelet representation of a function is a new technique. Wavelet transform of a function is the improved version of Fourier transform. Fourier transform is a powerful tool for analyzing the components of a stationary signal. But it is failed for analyzing the non-stationary signal whereas wavelet transform allows the components of a non-stationary signal to be analyzed. In this paper, our main goal is to find out the advantages of wavelet transform compared to Fourier transform in rotor failure diagnosis of induction motors.

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One of the key issues which makes the waveletGalerkin method unsuitable for solving general electromagnetic problems is a lack of exact representations of the connection coefficients. This paper presents the mathematical formulae and computer procedures for computing some common connection coefficients. The characteristic of the present formulae and procedures is that the arbitrary point values of the connection coefficients, rather than the dyadic point values, can be determined. A numerical example is also given to demonstrate the feasibility of using the wavelet-Galerkin method to solve engineering field problems. © 2000 IEEE.

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Os seres humanos identificam naturalmente outros seres humanos utilizando suas características físicas, fisiológicas ou comportamentais. Dentre essas características, destacam-se os traços faciais. O avanço tecnológico na área de Biometria tem promovido o desenvolvimento de inúmeras técnicas para o reconhecimento automático de faces por meio de computadores, entretanto, existem ainda vários fatores que dificultam esta aplicação, como por exemplo, a variação das condições de iluminação. O objetivo deste artigo é analisar os efeitos da aplicação de um filtro de processamento de imagens, denominado Transformada Census, em uma base de dados com imagens da face em diferentes condições de iluminação. Assim, experimentos foram realizados utilizando a técnica PCA com imagens da base de dados AR antes e depois da aplicação da Transformada Census. Os resultados desses experimentos mostraram que a aplicação da Transformada Census melhorou o resultado do reconhecimento das faces, reduzindo a taxa de erro.