960 resultados para filter


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No trabalho é desenvolvido um sistema de treino para ciclistas. O sistema de treino é constituído por uma bicicleta de ―Spinning‖, um travão accionado electricamente, e por um sensor de velocidade, utilizado para medir a velocidade de rotação da roda de inércia. Nos primeiros capítulos encontra-se o estudo dos vários conceitos que envolvem o sistema de treino. É realizado um estudo sobre as principais forças que actuam numa bicicleta. Outro conceito estudado é o filtro Kalman (FK). Este será importante para o controlo do sistema de treino. O modelo do sistema de treino está dividido em duas partes. A primeira corresponde ao sistema mecânico, e a segunda o sistema de controlo e actuação. Este é constituído por um sensor de velocidade, uma unidade de estimação e o sistema de actuação do travão da bicicleta. A unidade de estimação é composta por conjunto de filtros de Kalman que estima a velocidade, a aceleração e a posição necessárias ao cálculo da força resistente ao movimento do conjunto ciclista bicicleta. Os resultados da simulação do sistema mostram que o sistema de treino modelado apresenta um desempenho bastante razoável. A estimação efectuada pelos filtros dos valores da velocidade, da aceleração e da posição do ciclista, permite a unidade de controlo do sistema calcular o valor da força resistente ao movimento.

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A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

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O presente estudo diz respeito a um trabalho de pesquisa no âmbito de uma Tese de Mestrado compreendida no segundo ciclo de estudos do curso de Engenharia Geotécnica e Geoambiente, realizado sobre a contribuição da Fluorescência de Raios – X (FRX) no Zonamento de Georrecursos, com particular ênfase para a utilização do instrumento portátil e de ferramentas tecnológicas de vanguarda, indispensáveis à prospecção e exploração dos recursos minerais, designadamente na interpretação e integração de dados de natureza geológica e na modelação de métodos de exploração e processamento /tratamento de depósitos minerais, assim como do respectivo controlo. Esta dissertação discute os aspectos fundamentais da utilização da técnica de Fluorescência de Raios-X (portátil, FRXP), quanto à sua possibilidade de aplicação e metodologia exigida, com vista à definição de zonas com características químicas análogas do georrecurso e que preencham as exigências especificadas para a utilização da matéria-prima, nas indústrias consumidoras. Foi elaborada uma campanha de recolha de amostras de calcário proveniente da pedreira do Sangardão, em Condeixa–a–Nova, que numa primeira fase teve como objectivo principal a identificação da composição química da área em estudo e o grau de precisão do aparelho portátil de FRX. Para além desta análise foram, também, realizadas análises granulométricas por peneiração e sedimentação por Raios-X a amostras provenientes das bacias de sedimentação e do material passado no filtro prensa. Validado o método de análise por FRXP, realizou-se uma segunda fase deste trabalho, que consistiu na elaboração de uma amostragem bastante significativa de pontos, onde se realizaram análises por FRXP, de forma a obter uma maior cobertura química da área em estudo e localizar os locais chave de exploração da matéria-prima. Para uma correcta leitura dos dados analisados recorreu-se a ferramentas aliadas às novas tecnologias, as quais se mostraram um importante contributo para uma boa gestão do georrecurso em avaliação, nomeadamente o “XLSTAT” e o “Surfer” para tratamento estatístico dos dados e modelação, respectivamente.

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Research on the problem of feature selection for clustering continues to develop. This is a challenging task, mainly due to the absence of class labels to guide the search for relevant features. Categorical feature selection for clustering has rarely been addressed in the literature, with most of the proposed approaches having focused on numerical data. In this work, we propose an approach to simultaneously cluster categorical data and select a subset of relevant features. Our approach is based on a modification of a finite mixture model (of multinomial distributions), where a set of latent variables indicate the relevance of each feature. To estimate the model parameters, we implement a variant of the expectation-maximization algorithm that simultaneously selects the subset of relevant features, using a minimum message length criterion. The proposed approach compares favourably with two baseline methods: a filter based on an entropy measure and a wrapper based on mutual information. The results obtained on synthetic data illustrate the ability of the proposed expectation-maximization method to recover ground truth. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

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Para obtenção do grau de Doutor pela Universidade de Vigo com menção internacional Departamento de Informática

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Knowing exactly where a mobile entity is and monitoring its trajectory in real-time has recently attracted a lot of interests from both academia and industrial communities, due to the large number of applications it enables, nevertheless, it is nowadays one of the most challenging problems from scientific and technological standpoints. In this work we propose a tracking system based on the fusion of position estimations provided by different sources, that are combined together to get a final estimation that aims at providing improved accuracy with respect to those generated by each system individually. In particular, exploiting the availability of a Wireless Sensor Network as an infrastructure, a mobile entity equipped with an inertial system first gets the position estimation using both a Kalman Filter and a fully distributed positioning algorithm (the Enhanced Steepest Descent, we recently proposed), then combines the results using the Simple Convex Combination algorithm. Simulation results clearly show good performance in terms of the final accuracy achieved. Finally, the proposed technique is validated against real data taken from an inertial sensor provided by THALES ITALIA.

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Radio Link Quality Estimation (LQE) is a fundamental building block for Wireless Sensor Networks, namely for a reliable deployment, resource management and routing. Existing LQEs (e.g. PRR, ETX, Fourbit, and LQI ) are based on a single link property, thus leading to inaccurate estimation. In this paper, we propose F-LQE, that estimates link quality on the basis of four link quality properties: packet delivery, asymmetry, stability, and channel quality. Each of these properties is defined in linguistic terms, the natural language of Fuzzy Logic. The overall quality of the link is specified as a fuzzy rule whose evaluation returns the membership of the link in the fuzzy subset of good links. Values of the membership function are smoothed using EWMA filter to improve stability. An extensive experimental analysis shows that F-LQE outperforms existing estimators.

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In this paper we demonstrate an add/drop filter based on SiC technology. Tailoring of the channel bandwidth and wavelength is experimentally demonstrated. The concept is extended to implement a 1 by 4 wavelength division multiplexer with channel separation in the visible range. The device consists of a p-i'(a-SiC:H)-n/p-i(a-Si: H)-n heterostructure. Several monochromatic pulsed lights, separately or in a polychromatic mixture illuminated the device. Independent tuning of each channel is performed by steady state violet bias superimposed either from the front and back sides. Results show that, front background enhances the light-to-dark sensitivity of the long and medium wavelength channels and quench strongly the others. Back violet background has the opposite behaviour. This nonlinearity provides the possibility for selective removal or addition of wavelengths. An optoelectronic model is presented and explains the light filtering properties of the add/drop filter, under different optical bias conditions.

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This paper presents the recent research results about the development of a Observed Time Difference (OTD) based geolocation algorithm based on network trace data, for a real Universal Mobile Telecommunication System (UMTS) Network. The initial results have been published in [1], the current paper focus on increasing the sample convergence rate, and introducing a new filtering approach based on a moving average spatial filter, to increase accuracy. Field tests have been carried out for two radio environments (urban and suburban) in the Lisbon area, Portugal. The new enhancements produced a geopositioning success rate of 47% and 31%, and a median accuracy of 151 m and 337 m, for the urban and suburban environments, respectively. The implemented filter produced a 16% and 20% increase on accuracy, when compared with the geopositioned raw data. The obtained results are rather promising in accuracy and geolocation success rate. OTD positioning smoothed by moving average spatial filtering reveals a strong approach for positioning trace extracted events, vital for boosting Self-Organizing Networks (SON) over a 3G network.

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This paper presents the measurement, frequency-response modeling and identification, and the corresponding impulse time response of the human respiratory impedance and admittance. The investigated adult patient groups were healthy, diagnosed with chronic obstructive pulmonary disease and kyphoscoliosis, respectively. The investigated children patient groups were healthy, diagnosed with asthma and cystic fibrosis, respectively. Fractional order (FO) models are identified on the measured impedance to quantify the respiratory mechanical properties. Two methods are presented for obtaining and simulating the time-domain impulse response from FO models of the respiratory admittance: (i) the classical pole-zero interpolation proposed by Oustaloup in the early 90s, and (ii) the inverse discrete Fourier Transform (DFT). The results of the identified FO models for the respiratory admittance are presented by means of their average values for each group of patients. Consequently, the impulse time response calculated from the frequency response of the averaged FO models is given by means of the two methods mentioned above. Our results indicate that both methods provide similar impulse response data. However, we suggest that the inverse DFT is a more suitable alternative to the high order transfer functions obtained using the classical Oustaloup filter. Additionally, a power law model is fitted on the impulse response data, emphasizing the intrinsic fractal dynamics of the respiratory system.

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A noncoherent vector delay/frequency-locked loop (VDFLL) architecture for GNSS receivers is proposed. A bank of code and frequency discriminators feeds a central extended Kalman filter that estimates the receiver's position and velocity, besides the clock error. The VDFLL architecture performance is compared with the one of the classic scalar receiver, both for scintillation and multipath scenarios, in terms of position errors. We show that the proposed solution is superior to the conventional scalar receivers, which tend to lose lock rapidly, due to the sudden drops of the received signal power.

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We analyze the advantages and drawbacks of a vector delay/frequency-locked loop (VDFLL) architecture regarding the conventional scalar and the vector delay-locked loop (VDLL) architectures for GNSS receivers in harsh scenarios that include ionospheric scintillation, multipath, and high dynamics motion. The VDFLL is constituted by a bank of code and frequency discriminators feeding a central extended Kaiman filter (EKF) that estimates the receiver's position, velocity, and clock bias. Both code and frequency loops are closed vectorially through the EKF. The VDLL closes the code loop vectorially and the phase loops through individual PLLs while the scalar receiver closes both loops by means of individual independent PLLs and DLLs.

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Expanding far beyond traditional applications at telecommunications wavelengths, the SiC photonic devices has recently proven its merits for working with visible range optical signals. Reconfigurable wavelength selectors are essential sub-systems for implementing reconfigurable WDM networks and optical signal processing. Visible range to telecom band spectral translation in SiC/Si can be accomplished using wavelength selector under appropriated optical bias, acting as reconfigurable active filters. In this paper we present a monolithically integrated wavelength selector based on a multilayer SiC/Si integrated optical filters that requires optical switches to select wavelengths. The selector filter is realized by using double pin/pin a-SiC:H photodetector with front and back biased optical gating elements. Red, green, blue and violet communication channels are transmitted together, each one with a specific bit sequence. The combined optical signal is analyzed by reading out the generated photocurrent, under different background wavelengths applied either from the front or the back side. The backgrounds acts as channel selectors that selects one or more channels by splitting portions of the input multi-channel optical signals across the front and back photodiodes. The transfer characteristics effects due to changes in steady state light, irradiation side and frequency are presented. The relationship between the optical inputs and the digital output levels is established. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

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Visible range to telecom band spectral translation is accomplished using an amorphous SiC pi'n/pin wavelength selector under appropriate front and back optical light bias. Results show that background intensity works as selectors in the infrared region, shifting the sensor sensitivity. Low intensities select the near-infrared range while high intensities select the visible part according to its wavelength. Here, the optical gain is very high in the infrared/red range, decreases in the green range, stays close to one in the blue region and strongly decreases in the near-UV range. The transfer characteristics effects due to changes in steady state light intensity and wavelength backgrounds are presented. The relationship between the optical inputs and the output signal is established. A capacitive optoelectronic model is presented and tested using the experimental results. © 2014 WILEY-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.