Contribuições para a análise de sinais neuronais e biomédicos

Following the new tendency of interdisciplinarity of modern science, a new field called neuroengineering has come to light in the last decades. After 2000, scientific journals and conferences all around the world have been created on this theme. The present work comprises three different subareas related to neuroengineering and electrical engineering: neural stimulation; theoretical and computational neuroscience; and neuronal signal processing; as well as biomedical engineering. The research can be divided in three parts: (i) A new method of neuronal photostimulation was developed based on the use of caged compounds. Using the inhibitory neurotransmitter GABA caged by a ruthenium complex it was possible to block neuronal population activity using a laser pulse. The obtained results were evaluated by Wavelet analysis and tested by non-parametric statistics. (ii) A mathematical method was created to identify neuronal assemblies. Neuronal assemblies were proposed as the basis of learning by Donald Hebb remain the most accepted theory for neuronal representation of external stimuli. Using the Marcenko-Pastur law of eigenvalue distribution it was possible to detect neuronal assemblies and to compute their activity with high temporal resolution. The application of the method in real electrophysiological data revealed that neurons from the neocortex and hippocampus can be part of the same assembly, and that neurons can participate in multiple assemblies. (iii) A new method of automatic classification of heart beats was developed, which does not rely on a data base for training and is not specialized in specific pathologies. The method is based on Wavelet decomposition and normality measures of random variables. Throughout, the results presented in the three fields of knowledge represent qualification in neural and biomedical engineering

Separação cega de fontes lineares e não lineares usando algoritmo genético, redes neurais artificiais RBF e negentropia de Rényi como medida de independência

Conventional methods to solve the problem of blind source separation nonlinear, in general, using series of restrictions to obtain the solution, often leading to an imperfect separation of the original sources and high computational cost. In this paper, we propose an alternative measure of independence based on information theory and uses the tools of artificial intelligence to solve problems of blind source separation linear and nonlinear later. In the linear model applies genetic algorithms and Rényi of negentropy as a measure of independence to find a separation matrix from linear mixtures of signals using linear form of waves, audio and images. A comparison with two types of algorithms for Independent Component Analysis widespread in the literature. Subsequently, we use the same measure of independence, as the cost function in the genetic algorithm to recover source signals were mixed by nonlinear functions from an artificial neural network of radial base type. Genetic algorithms are powerful tools for global search, and therefore well suited for use in problems of blind source separation. Tests and analysis are through computer simulations

Classificação Automática de Modulação Digital com uso de Correntropia para Ambientes de Rádio Cognitivo

Modern wireless systems employ adaptive techniques to provide high throughput while observing desired coverage, Quality of Service (QoS) and capacity. An alternative to further enhance data rate is to apply cognitive radio concepts, where a system is able to exploit unused spectrum on existing licensed bands by sensing the spectrum and opportunistically access unused portions. Techniques like Automatic Modulation Classification (AMC) could help or be vital for such scenarios. Usually, AMC implementations rely on some form of signal pre-processing, which may introduce a high computational cost or make assumptions about the received signal which may not hold (e.g. Gaussianity of noise). This work proposes a new method to perform AMC which uses a similarity measure from the Information Theoretic Learning (ITL) framework, known as correntropy coefficient. It is capable of extracting similarity measurements over a pair of random processes using higher order statistics, yielding in better similarity estimations than by using e.g. correlation coefficient. Experiments carried out by means of computer simulation show that the technique proposed in this paper presents a high rate success in classification of digital modulation, even in the presence of additive white gaussian noise (AWGN)

Entropia de bloco no formalismo estatístico generalizado de Kaniadakis

A posição que a renomada estatí stica de Boltzmann-Gibbs (BG) ocupa no cenário cientifíco e incontestável, tendo um âmbito de aplicabilidade muito abrangente. Por em, muitos fenômenos físicos não podem ser descritos por esse formalismo. Isso se deve, em parte, ao fato de que a estatística de BG trata de fenômenos que se encontram no equilíbrio termodinâmico. Em regiões onde o equilíbrio térmico não prevalece, outros formalismos estatísticos devem ser utilizados. Dois desses formalismos emergiram nas duas ultimas décadas e são comumente denominados de q-estatística e k-estatística; o primeiro deles foi concebido por Constantino Tsallis no final da década de 80 e o ultimo por Giorgio Kaniadakis em 2001. Esses formalismos possuem caráter generalizador e, por isso, contem a estatística de BG como caso particular para uma escolha adequada de certos parâmetros. Esses dois formalismos, em particular o de Tsallis, nos conduzem também a refletir criticamente sobre conceitos tão fortemente enraizados na estat ística de BG como a aditividade e a extensividade de certas grandezas físicas. O escopo deste trabalho esta centrado no segundo desses formalismos. A k -estatstica constitui não só uma generalização da estatística de BG, mas, atraves da fundamentação do Princípio de Interação Cinético (KIP), engloba em seu âmago as celebradas estatísticas quânticas de Fermi- Dirac e Bose-Einstein; além da própria q-estatística. Neste trabalho, apresentamos alguns aspectos conceituais da q-estatística e, principalmente, da k-estatística. Utilizaremos esses conceitos junto com o conceito de informação de bloco para apresentar um funcional entrópico espelhado no formalismo de Kaniadakis que será utilizado posteriormente para descrever aspectos informacionais contidos em fractais tipo Cantor. Em particular, estamos interessados em conhecer as relações entre parâmetros fractais, como a dimensão fractal, e o parâmetro deformador. Apesar da simplicidade, isso nos proporcionará, em trabalho futuros, descrever estatisticamente estruturas mais complexas como o DNA, super-redes e sistema complexos

História da ciência, interdisciplinaridade e ensino de física: o problema do demônio de Maxwell

Propomos que uma evolução de idéias científicas seja usada como instrumento de aprendizagem de conteúdos específicos e, em particular, para ressaltar como os conteúdos se articulam entre as disciplinas. Como exemplo, apresentamos um estudo sobre a proposta do demônio de Maxwell e discussões sobre sua exorcização, isto é, um estudo sobre a compreensão da natureza de um ser inteligente que atua dentro de um sistema físico e de como seria essa atuação. Estão envolvidos nesse problema fenômenos relacionados com várias teorias - Termodinâmica, Física Molecular, Mecânica Estatística, Teoria da Informação - dentro das disciplinas de Física, Química, Biologia, Computação. Entre diversas questões epistemológicas e conceituais aí contidas, será enfatizada a questão do objeto limitado de uma eoria científica, isto é, da limitação de seu significado aos fenômenos por ela compreendidos. A delimitação dos fenômenos estudados e as teorias e técnicas caracterizam a compreensão que vai realizar sua emergência concreta nos laboratórios. Essa compreensão vai dar também a possibilidade de atuação interdisciplinar.

Construções de reticulados via extensões cíclicas de grau ímpar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relação informacional: uma alternativa ao paradigma causal na explicação da ação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

O conceito aboutness na organização e representação do conhecimento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aspectos éticos em representação do conhecimento: em busca do diálogo entre Antonio Garcia Gutiérrez, Michèle Hudon e Clare Beghtol

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise do comportamento informacional de pós-graduandos surdos: subsídios teórico-práticos para a organização e representação do conhecimento

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

Generalização da periodicidade: um estudo sobre Apostrophe et six réflexions de Henri Posseur

Pós-graduação em Música - IA

Constelações ciclotômicas

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

A organização do conhecimento e a representação do conhecimento no domínio da arquivística

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aspectos éticos em representação do conhecimento em temáticas relativas à homossexualidade masculina: uma análise da precisão em linguagens de indexação brasileiras

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Codificação de fonte

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE