Efetividade da radiografia digital direta na técnica simplificada - análise da maturação óssea

Pós-graduação em Odontologia - FOAR

Desenvolvimento de um sintetizador de freqüência de baixo custo em tecnologia CMOS

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Detecção, classificação e localização de faltas de curto-circuito em sistemas de distribuição de energia elétrica usando sistemas inteligentes

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

Proposta de Algoritmos Inteligentes para Localizar Faltas e Monitorar a Qualidade da Energia em Redes de Distribuição de Energia Elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Reconhecimento e mapeamento dos ambientes costeiros para geração de mapas de ISA ao derramamento de óleo, Amazônia oriental

Acidentes relacionados ao transporte de petróleo constituem uma ameaça às zonas costeiras de todo o mundo, pois se trata de um evento ecologicamente desastroso podendo causar sérios danos ao meio ambiente. Na costa nordeste do Pará ocorre intenso fluxo de navios e balsas transportando petróleo e derivados, daí a necessidade de estabelecer estratégias de prevenção e gestão dos impactos ambientais ao derrame de óleo para elaboração de planos de emergência. O objetivo deste trabalho é gerar o mapa dos ambientes costeiros e o mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derrame de óleo dos ambientes costeiros de uma porção da costa nordeste do Pará. A metodologia consistiu no processamento digital de imagens Landsat ETM+7, associadas aos dados do MDE do SRTM (shuttle radar topography mission) e aos dados de campo, em ambiente de SIG (sistema de informação geográfica). Os resultados permitiram o reconhecimento e a descrição de cinco unidades geomorfológicas e de ambientes sedimentares; identificação e hierarquização de nove índices de sensibilidade ambiental (ISA); além da geração do mapa de índice de sensibilidade ambiental ao derramamento de óleo. As técnicas de sensoriamento remoto e SIG mostraram ser importantes ferramentas no reconhecimento dos ambientes costeiros e geração dos mapas propostos.

Desenvolvimento de um sistema de instrumentação de medição de vibração mecânica em máquina rotativas, em tempo real, embarcado em FPGA

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo de controladores aplicados a inversores para UPS com operação ilhada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Reconhecimento de voz para aplicações em automação implementado em FPGA

In many movies of scientific fiction, machines were capable of speaking with humans. However mankind is still far away of getting those types of machines, like the famous character C3PO of Star Wars. During the last six decades the automatic speech recognition systems have been the target of many studies. Throughout these years many technics were developed to be used in applications of both software and hardware. There are many types of automatic speech recognition system, among which the one used in this work were the isolated word and independent of the speaker system, using Hidden Markov Models as the recognition system. The goals of this work is to project and synthesize the first two steps of the speech recognition system, the steps are: the speech signal acquisition and the pre-processing of the signal. Both steps were developed in a reprogrammable component named FPGA, using the VHDL hardware description language, owing to the high performance of this component and the flexibility of the language. In this work it is presented all the theory of digital signal processing, as Fast Fourier Transforms and digital filters and also all the theory of speech recognition using Hidden Markov Models and LPC processor. It is also presented all the results obtained for each one of the blocks synthesized e verified in hardware

Avaliação experimental de medidas de aceleração

Acceleration is a key parameter for engineering and is becoming increasingly important because of the need for companies to become more competitive in the market. Both applying new technologies to their products and optimizing their process lines with predictive maintenance and robotic automation. This study aims to analyze the quality of the signals obtained from a capacitive accelerometer. To do that a test rig was mounted, which consist of a shaker, fed by a signal generator, a linear potentiometer and a capacitive accelerometer; for the signal acquisition was used a acquisition board and the Labview software, in order to integrate twice the signal from the accelerometer and compare it with the sign of the potentiometer. This work also demonstrates the impact of acquired signal processing as well as techniques of pre and post processing of signal via software GNU/Octave

Rotor Failure Diagnosis of Induction Motors by Wavelet Transform and Fourier Transform in Function of the Load

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.

Disintegration of magnetic tablets in human stomach evaluated by alternate current biosusceptometry

Oral administration is the most convenient route for drug therapy. The knowledge of the gastrointestinal transit and specific site for drug delivery is a prerequisite for development of dosage forms. The aim of this work was to demonstrate that is possible to monitor the disintegration process of film-coated magnetic tablets by multi-sensor alternate current Biosusceptometry (ACB) in vivo and in vitro. This method is based on the recording of signals produced by the magnetic tablet using a seven sensors array and signal-processing techniques. The disintegration was confirmed by signals analysis in healthy human volunteers' measurements and in vitro experiments. Results showed that ACB is efficient to characterize the disintegration of dosage forms in the stomach, being a research tool for the development of new pharmaceutical dosage forms.

Investigação de técnicas para o acompanhamento do desgaste de um par engrenado utilizando tribologia e análise da resposta dinâmica processada via função densidade probabilidade Beta

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Sinais de vibração no monitoramento do processo de retificação plana de cerâmicas avançadas

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Enhancing weak signal transmission through a feedforward network

The ability to transmit and amplify weak signals is fundamental to signal processing of artificial devices in engineering. Using a multilayer feedforward network of coupled double-well oscillators as well as Fitzhugh-Nagumo oscillators, we here investigate the conditions under which a weak signal received by the first layer can be transmitted through the network with or without amplitude attenuation. We find that the coupling strength and the nodes' states of the first layer act as two-state switches, which determine whether the transmission is significantly enhanced or exponentially decreased. We hope this finding is useful for designing artificial signal amplifiers.