Desenvolvimento de métodos de processamento e inteligência computacional no ECG ambulatorial

A monitorização ambulatorial do eletrocardiograma (ECG) permite seguir as atividades cotidianas do paciente durante períodos de 24 horas (ou ainda maiores) possibilitando o estudo de casos que pudessem ter episódios arrítmicos fatais. Entretanto, o maior desafio tecnológico que este tipo de monitorização enfrenta é a perda de informação pela presença de ruídos e artefatos quando o paciente se move. A análise do intervalo QT de despolarização e repolarização ventricular do eletrocardiograma superficial é uma técnica não invasiva com um grande valor para a diagnose e prognósticos de cardiopatias e neuropatias, assim como para a predição da morte cardíaca súbita. A análise do desvio padrão do intervalo QT proporciona informação sobre a dispersão (temporal ou espacial) da repolarização ventricular, entretanto a influencia do ruído provoca erros na detecção do final da onda T que são apreciáveis devido ao fato dos valores pequenos do desvio padrão do QT tanto para sujeitos patológicos e quanto para os sãos. O objetivo geral desta tese é melhorar os métodos de processamento do sinal de ECG ambulatorial usando inteligência computacional, especificamente os métodos relacionados com a detecção do final da onda T, e os de reconhecimento morfológico de batimentos que invalidam a análise da variabilidade do intervalo QT. É proposto e validado (em termos de exatidão e precisão) um novo método e algoritmo para estimar o final da onda T baseado no calculo de áreas de trapézios, empregando sinais da base de dados QT da Physionet. O desempenho do método proposto foi testado e comparado com um dos métodos mais usados para detectar o final da onda T: o método baseado no limiar na primeira derivada. O método de inteligência computacional sugerido combina a extração de características usando o método de análise de componentes principais não lineares e a rede neural de tipo perceptron multicamada. O método de áreas de trapézios teve um bom desempenho em condições ruidosas e não depende de nenhum limiar empírico, sendo adequado para situações com níveis de elevados de ruído de banda larga. O método de reconhecimento morfológico de batimentos foi avaliado com sinais ambulatoriais com e sem artefatos pertencentes a bases de dados de prestigio internacional, e mostrou um bom desempenho.

Projeto multicritério de filtros harmônicos passivos para instalações industriais utilizando técnicas de inteligência computacional

Devido ao auge do crescimento industrial na Região Norte e, em especial, o Pólo Industrial de Manaus (PIM), são necessários obter ferramentas matemáticas que facilitem ao especialista tomar decisões sobre a seleção e dimensionamento dos filtros harmônicos que proporcionam neutralizar os efeitos prejudiciais dos harmônicos gerados pelas cargas não lineares da indústria e alcançar conformidade com os padrões das normas de qualidade de energia correspondentes. Além disso, como os filtros harmônicos passivos têm a capacidade de gerar potência reativa à rede, estes meios são eficazes compensadores de potência reativa e, portanto, podem conseguir uma economia significativa no faturamento de energia elétrica consumida por essas instalações industriais. Esta tese tem como objetivo geral desenvolver um método matemático e uma ferramenta computacional para a seleção da configuração e parâmetros do projeto de um conjunto de filtros harmônicos passivos para sistemas elétricos industriais. Nesta ótica, o problema de otimização da compensação de harmônicos por meio de filtros passivos foi formulado como um problema multiobjetivo que considera tanto os objetivos da redução da distorção harmônica como da efetividade econômica do projeto considerando as características das tarifas brasileiras. Todavia, a formulação apresentada considera as restrições relevantes impostas pelas normas brasileiras e estrangeiras. A solução computacional para este problema foi conseguida, usando o algoritmo genético NSGA-II que determina um conjunto de soluções ótimas de Pareto (Fronteira) que permitem ao projetista escolher as soluções mais adequadas para o problema. Por conseguinte, a ferramenta computacional desenvolvida tem várias novidades como: não só calcula os parâmetros que caracterizam os filtros, como também seleciona o tipo de configuração e o número de ramos do filtro em cada barra candidata de acordo com um conjunto de configurações pré-estabelecidas; têm implementada duas normas para a avaliação das restrições de qualidade de energia (Prodist-Módulo 8 e IEEE 519-92) que podem ser selecionadas pelo usuário; determina soluções com bons indicadores de desempenho para vários cenários característicos e não característicos do sistema que permitem a representação das as variações diárias da carga; das variações dos parâmetros do sistema e dos filtros; avalia o custo das contas de energia numa rede elétrica industrial que tem diferentes condições de operação (cenários característicos); e avalia o efeito econômico de filtros de harmônicos como compensadores de potência reativa. Para desenvolver a ferramenta computacional adequada desta tese, foi empregado um modelo trifásico em coordenadas de fase para redes de energia elétrica industriais e de serviços onde foram feitos vários programas utilizando várias ferramentas computacionais adicionais. Estas ferramentas compreendem um programa de varredura de freqüência, um programa do fluxo de harmônicos por injeção de correntes e um programa de fluxo de potência à freqüência fundamental. Os resultados positivos desta tese, a partir da análise de vários exemplos práticos, mostram as vantagens do método desenvolvido.

Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

Identificação de fácies em perfis de poço com algoritmo inteligente

A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.

Um algoritmo de busca tabu para problemas de localização não capacitados

In this work, a tabu search algorithm for solving uncapacitated location problems is presented. The uncapacitated location problem is a classic problem of localization and occurs in many practical situations. The problem consists in determining in a network, at the minimum possible cost, the better localization, in a network, for the installation of facilities in order to attend the customers' associated demands, at the minimum possible cost. One admits that there exists a cost associated with the opening of a facility and a cost of attendance of each customer by any open facilities. In the particular case of the uncapacitated location problem there is no capacity limitation to attend the customers’ demands. There are some parameters in the algorithm that influence the solution’s quality. These parameters were tested and optimal values for them were obtained. The results show that the proposed algorithm is able to find the optimal solution for all small tested problems keeping the compromise between solution’s quality and computational time. However, to solve bigger problems, the structure of the algorithm must be changed in its structure. The implemented algorithm is integrated to a computational platform for solution of logistic problems

Implementação do algoritmo de Newman para identificação de comunidades em placas gráficas

Communities are present on physical, chemical and biological systems and their identification is fundamental for the comprehension of the behavior of these systems. Recently, available data related to complex networks have grown exponentially, demanding more computational power. The Graphical Processing Unit (GPU) is a cost effective alternative suitable for this purpose. We investigate the convenience of this for network science by proposing a GPU based implementation of Newman community detection algorithm. We showed that the processing time of matrix multiplications of GPUs grow slower than CPUs in relation to the matrix size. It was proven, thus, that GPU processing power is a viable solution for community dentification simulation that demand high computational power. Our implementation was tested on an integrated biological network for the bacterium Escherichia coli

Aplicação do algoritmo Rough Sets em um Data Warehouse

This Project aims to develop methods for data classification in a Data Warehouse for decision-making purposes. We also have as another goal the reduction of an attribute set in a Data Warehouse, in which a given reduced set is capable of keeping the same properties of the original one. Once we achieve a reduced set, we have a smaller computational cost of processing, we are able to identify non-relevant attributes to certain kinds of situations, and finally we are also able to recognize patterns in the database that will help us to take decisions. In order to achieve these main objectives, it will be implemented the Rough Sets algorithm. We chose PostgreSQL as our data base management system due to its efficiency, consolidation and finally, it’s an open-source system (free distribution)

Estudo de materiais supercondutores em forma de SQUID com uma constrição usando métodos de paralelização computacional

Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

Lingüística computacional y esteganografía lingüística : distribuyendo información oculta con recursos mínimos

La lingüística computacional puede ser aprovechada junto a la ciencia de la esteganografía lingüística para diseñar sistemas útiles en la protección/privacidad de las comunicaciones digitales y en el marcado digital de textos. No obstante, para poder llevar a cabo tal tarea se requiere de una serie de condiciones que no siempre se dan. En este artículo se investiga si es posible diseñar procedimientos que permitan ocultar información en lenguaje natural utilizando la mínima cantidad de recursos tanto lingüísticos como computacionales. Se propone un algoritmo y se implementa, razonando posteriormente a favor de la utilidad y la seguridad de propuestas de este tipo.

Nuevo algoritmo de compresión multimedia: codificación por saltos logaritmicos

Quizás el Código Morse, inventado en 1838 para su uso en la telegrafía, es uno de los primeros ejemplos de la utilización práctica de la compresión de datos [1], donde las letras más comunes del alfabeto son codificadas con códigos más cortos que las demás. A partir de 1940 y tras el desarrollo de la teoría de la información y la creación de los primeros ordenadores, la compresión de la información ha sido un reto constante y fundamental entre los campos de trabajo de investigadores de todo tipo. Cuanto mayor es nuestra comprensión sobre el significado de la información, mayor es nuestro éxito comprimiéndola. En el caso de la información multimedia, su naturaleza permite la compresión con pérdidas, alcanzando así cotas de compresión imposibles para los algoritmos sin pérdidas. Estos “recientes” algoritmos con pérdidas han estado mayoritariamente basados en transformación de la información al dominio de la frecuencia y en la eliminación de parte de la información en dicho dominio. Transformar al dominio de la frecuencia posee ventajas pero también involucra unos costes computacionales inevitables. Esta tesis presenta un nuevo algoritmo de compresión multimedia llamado “LHE” (Logarithmical Hopping Encoding) que no requiere transformación al dominio de la frecuencia, sino que trabaja en el dominio del espacio. Esto lo convierte en un algoritmo lineal de reducida complejidad computacional. Los resultados del algoritmo son prometedores, superando al estándar JPEG en calidad y velocidad. Para ello el algoritmo utiliza como base la respuesta fisiológica del ojo humano ante el estímulo luminoso. El ojo, al igual que el resto de los sentidos, responde al logaritmo de la señal de acuerdo a la ley de Weber. El algoritmo se compone de varias etapas. Una de ellas es la medición de la “Relevancia Perceptual”, una nueva métrica que nos va a permitir medir la relevancia que tiene la información en la mente del sujeto y en base a la misma, degradar en mayor o menor medida su contenido, a través de lo que he llamado “sub-muestreado elástico”. La etapa de sub-muestreado elástico constituye una nueva técnica sin precedentes en el tratamiento digital de imágenes. Permite tomar más o menos muestras en diferentes áreas de una imagen en función de su relevancia perceptual. En esta tesis se dan los primeros pasos para la elaboración de lo que puede llegar a ser un nuevo formato estándar de compresión multimedia (imagen, video y audio) libre de patentes y de alto rendimiento tanto en velocidad como en calidad. ABSTRACT The Morse code, invented in 1838 for use in telegraphy, is one of the first examples of the practical use of data compression [1], where the most common letters of the alphabet are coded shorter than the rest of codes. From 1940 and after the development of the theory of information and the creation of the first computers, compression of information has been a constant and fundamental challenge among any type of researchers. The greater our understanding of the meaning of information, the greater our success at compressing. In the case of multimedia information, its nature allows lossy compression, reaching impossible compression rates compared with lossless algorithms. These "recent" lossy algorithms have been mainly based on information transformation to frequency domain and elimination of some of the information in that domain. Transforming the frequency domain has advantages but also involves inevitable computational costs. This thesis introduces a new multimedia compression algorithm called "LHE" (logarithmical Hopping Encoding) that does not require transformation to frequency domain, but works in the space domain. This feature makes LHE a linear algorithm of reduced computational complexity. The results of the algorithm are promising, outperforming the JPEG standard in quality and speed. The basis of the algorithm is the physiological response of the human eye to the light stimulus. The eye, like other senses, responds to the logarithm of the signal according with Weber law. The algorithm consists of several stages. One is the measurement of "perceptual relevance," a new metric that will allow us to measure the relevance of information in the subject's mind and based on it; degrade accordingly their contents, through what I have called "elastic downsampling". Elastic downsampling stage is an unprecedented new technique in digital image processing. It lets take more or less samples in different areas of an image based on their perceptual relevance. This thesis introduces the first steps for the development of what may become a new standard multimedia compression format (image, video and audio) free of patents and high performance in both speed and quality.

Um algoritmo paralelo eficiente de migração reversa no tempo (rtm) 3d com granularidade fina

The reverse time migration algorithm (RTM) has been widely used in the seismic industry to generate images of the underground and thus reduce the risk of oil and gas exploration. Its widespread use is due to its high quality in underground imaging. The RTM is also known for its high computational cost. Therefore, parallel computing techniques have been used in their implementations. In general, parallel approaches for RTM use a coarse granularity by distributing the processing of a subset of seismic shots among nodes of distributed systems. Parallel approaches with coarse granularity for RTM have been shown to be very efficient since the processing of each seismic shot can be performed independently. For this reason, RTM algorithm performance can be considerably improved by using a parallel approach with finer granularity for the processing assigned to each node. This work presents an efficient parallel algorithm for 3D reverse time migration with fine granularity using OpenMP. The propagation algorithm of 3D acoustic wave makes up much of the RTM. Different load balancing were analyzed in order to minimize possible losses parallel performance at this stage. The results served as a basis for the implementation of other phases RTM: backpropagation and imaging condition. The proposed algorithm was tested with synthetic data representing some of the possible underground structures. Metrics such as speedup and efficiency were used to analyze its parallel performance. The migrated sections show that the algorithm obtained satisfactory performance in identifying subsurface structures. As for the parallel performance, the analysis clearly demonstrate the scalability of the algorithm achieving a speedup of 22.46 for the propagation of the wave and 16.95 for the RTM, both with 24 threads.

Algoritmo eficiente para aquisição de sinais de GPS por software

O NAVSTAR/GPS (NAVigation System with Timing And Ranging/Global Po- sitioning System), mais conhecido por GPS, _e um sistema de navegacão baseado em sat_elites desenvolvido pelo departamento de defesa norte-americano em meados de 1970. Criado inicialmente para fins militares, o GPS foi adaptado para o uso civil. Para fazer a localização, o receptor precisa fazer a aquisição de sinais dos satélites visíveis. Essa etapa é de extrema importância, pois é responsável pela detecção dos satélites visíveis, calculando suas respectivas frequências e fases iniciais. Esse processo pode demandar bastante tempo de processamento e precisa ser implementado de forma eficiente. Várias técnicas são utilizadas atualmente, mas a maioria delas colocam em conflito questões de projeto tais como, complexidade computacional, tempo de aquisição e recursos computacionais. Objetivando equilibrar essas questões, foi desenvolvido um método que reduz a complexidade do processo de aquisição utilizando algumas estratégias, a saber, redução do efeito doppler, amostras e tamanho do sinal utilizados, além do paralelismo. Essa estratégia é dividida em dois passos, um grosseiro em todo o espaço de busca e um fino apenas na região identificada previamente pela primeira etapa. Devido a busca grosseira, o limiar do algoritmo convencional não era mais aceitável. Nesse sentido, um novo limiar foi estabelecido baseado na variância dos picos de correlação. Inicialmente, é feita uma busca com pouca precisão comparando a variância dos cinco maiores picos de correlação encontrados. Caso a variância ultrapasse um certo limiar, a região de maior pico torna-se candidata à detecção. Por fim, essa região passa por um refinamento para se ter a certeza de detecção. Os resultados mostram que houve uma redução significativa na complexidade e no tempo de execução, sem que tenha sido necessário utilizar algoritmos muito complexos.

O problema de alocação de berços: um estudo das heurísticas simulated annealing e algoritmo genético

Este trabalho apresenta um estudo de caso das heurísticas Simulated Annealing e Algoritmo Genético para um problema de grande relevância encontrado no sistema portuário, o Problema de Alocação em Berços. Esse problema aborda a programação e a alocação de navios às áreas de atracação ao longo de um cais. A modelagem utilizada nesta pesquisa é apresentada por Mauri (2008) [28] que trata do problema como uma Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplas Garagens e sem Janelas de Tempo. Foi desenvolvido um ambiente apropriado para testes de simulação, onde o cenário de análise foi constituido a partir de situações reais encontradas na programação de navios de um terminal de contêineres. Os testes computacionais realizados mostram a performance das heurísticas em relação a função objetivo e o tempo computacional, a m de avaliar qual das técnicas apresenta melhores resultados.

Ferramenta computacional para medição de deslocamentos em ensaios de carga através de técnicas de processamento de imagem

Dissertação de Mestrado para a obtenção de grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial

Algoritmo paralelo para determinação de autovalores de matrizes hermitianas

Dissertação (mestrado)–Universidade de Brasília, Universidade UnB de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Materiais, 2015.