942 resultados para mean-square error


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

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Pós-graduação em Desenvolvimento Humano e Tecnologias - IBRC

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Pós-graduação em Desenvolvimento Humano e Tecnologias - IBRC

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Pós-graduação em Agronomia (Agricultura) - FCA

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

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A Facilitação Neuromuscular Proprioceptiva – FNP – é uma técnica que cada vez mais vem sendo utilizada no treinamento muscular de pessoas saudáveis e atletas. Pesquisas vêm mostrando que exercícios de resistência, dentre eles a FNP, são capazes de converter o tipo das fibras musculares treinadas. Esta pesquisa teve como objetivo verificar a eficiência da FNP no acréscimo de força muscular e verificar por métodos não invasivos se haveria indicativo de conversão de tipo de fibra muscular após o treinamento. Um grupo amostral de 22 jovens, universitárias do sexo feminino com idade entre 18 e 25 anos e fisicamente ativas, foi dividido em: grupo controle (GC n=10) e grupo experimental (GE n=12). Foram inicialmente mensurados: I - força da Contração Voluntária Máxima - CVM do músculo quadríceps por dinamometria analógica e root mean square - RMS e II - área de ativação muscular por eletromiografia de superfície (EMG) de todos os sujeitos. Após a primeira coleta de dados o GE realizou treinamento baseado na FNP no membro inferior dominante por 15 sessões em 5 semanas. Ao final, nova mensuração foi feita em todos. Quanto à força muscular, houve acréscimo em ambos os grupos, significativa no GC (p<0,01) e no GE (p<0,05); para RMS e tempo de CVM, houve aumento não significativo no GE, mas a interação Vxt aumentou significativamente para este grupo. Os resultados corroboram a literatura ao mostrar que músculos com predomínio de fibras resistentes (fibras I/ II A) possuem maior tempo de contração com mais ativação elétrica e de que a FNP é capaz fibras tipo II B para II A. Concluiu-se que para a amostra estudada o treinamento foi eficiente no acréscimo de força muscular e os dados EMG apresentados mostram fortes evidências da conversão das fibras do músculo treinado.