941 resultados para Compressed Sensing, Analog-to-Information Conversion, Signal Processing
Resumo:
This paper studies the dynamics of foot–ground interaction in hexapod locomotion systems. For that objective the robot motion is characterized in terms of several locomotion variables and the ground is modelled through a non-linear spring-dashpot system, with parameters based on the studies of soil mechanics. Moreover, it is adopted an algorithm with foot-force feedback to control the robot locomotion. A set of model-based experiments reveals the influence of the locomotion velocity on the foot–ground transfer function, which presents complex-order dynamics.
Resumo:
This work addresses the signal propagation and the fractional-order dynamics during the evolution of a genetic algorithm (GA). In order to investigate the phenomena involved in the GA population evolution, the mutation is exposed to excitation perturbations during some generations and the corresponding fitness variations are evaluated. Three distinct fitness functions are used to study their influence in the GA dynamics. The input and output signals are studied revealing a fractional-order dynamic evolution, characteristic of a long-term system memory.
Resumo:
In this paper we propose the use of the least-squares based methods for obtaining digital rational approximations (IIR filters) to fractional-order integrators and differentiators of type sα, α∈R. Adoption of the Padé, Prony and Shanks techniques is suggested. These techniques are usually applied in the signal modeling of deterministic signals. These methods yield suboptimal solutions to the problem which only requires finding the solution of a set of linear equations. The results reveal that the least-squares approach gives similar or superior approximations in comparison with other widely used methods. Their effectiveness is illustrated, both in the time and frequency domains, as well in the fractional differintegration of some standard time domain functions.
Resumo:
Hoje em dia as fontes de alimentação possuem correção do fator de potência, devido às diversas normas regulamentares existentes, que introduziram grandes restrições no que respeita à distorção harmónica (THD) e fator de potência (FP). Este trabalho trata da análise, desenvolvimento e implementação de um Pré-Regulador de fator de potência com controlo digital. O controlo digital de conversores com recurso a processamento digital de sinal tem vindo a ser ao longo dos últimos anos, objeto de investigação e desenvolvimento, estando constantemente a surgirem modificações nas topologias existentes. Esta dissertação tem como objetivo estudar e implementar um Pré-Regulador Retificador Boost e o respetivo controlo digital. O controlo do conversor é feito através da técnica dos valores médios instantâneos da corrente de entrada, desenvolvido através da linguagem de descrição de hardware VHDL (VHSIC HDL – Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) e implementado num dispositivo FPGA (Field Programmable Gate Array) Spartan-3E. Neste trabalho são apresentadas análises matemáticas, para a obtenção das funções de transferência pertinentes ao projeto dos controladores. Para efetuar este controlo é necessário adquirir os sinais da corrente de entrada, tensão de entrada e tensão de saída. O sinal resultante do módulo de controlo é um sinal de PWM com valor de fator de ciclo variável ao longo do tempo. O projeto é simulado e validado através da plataforma MatLab/Simulink e PSIM, onde são apresentados resultados para o regime permanente e para transitórios da carga e da tensão de alimentação. Finalmente, o Pré-Regulador Retificador Boost controlado de forma digital é implementado em laboratório. Os resultados experimentais são apresentados para validar a metodologia e o projeto desenvolvidos.
Resumo:
Atualmente, as radiações ionizantes desempenham um papel fundamental nas áreas de diagnóstico e terapia, estando omnipresentes em ambientes hospitalares. Contudo, devido aos efeitos biológicos adversos da radiação, torna-se essencial a protecção dos profissionais de saúde e pacientes. Consequentemente, um array de detetores capazes de produzir um sinal acústico, aquando da presença de radiação ionizante excedendo determinados valores limite e transmissão via wireless das leituras para um sistema central _e de grande interesse prático. Nesta dissertação, foi implementado um sistema capaz de alimentar um array de sensores de radiação para monitorização de diferentes espaços e transmissão das leituras efetuadas via wireless. A aquisição de dados foi realizada, recorrendo à utilização de um conversor analógico-digital. Vários testes de validação foram realizados, através de vários passos para alcançar a concretização do sistema final, nomeadamente testes relativos ao circuito de detecção, módulos de comunicação wireless, bem como o uso de diferentes ambientes de desenvolvimento integrados (IDE). Os resultados destes testes mostram a visualização e gravação adequadas dos dados relativos aos níveis de radiação, bem como a transmissão de dados de forma viável, permitindo a monitorização de espaços sujeitos à presença de radiação ionizante. Desta forma, um array de contadores Geiger-Müller, ligados a módulos wireless XBee open-source e uma placa Arduino, possibilitou a implementação de um sistema viável e de baixo custo para monitorização de radiação ionizante e registar esses mesmos dados para posterior análise.
Resumo:
Os avanços nas Interfaces Cérebro-máquina, resultantes dos avanços no tratamento de sinal e da inteligência artificial, estão a permitir-nos aceder à atividade cerebral, descodificá-la, e usála para comandar dispositivos, sejam eles braços artificiais ou computadores. Isto é muito mais importante quando os utilizadores são pessoas que perderam a capacidade de comunicar, embora mantenham as suas capacidades cognitivas intactas. O caso mais extremo desta situação é o das pessoas afetadas pela Síndrome de Encarceramento. Este trabalho pretende contribuir para a melhoria da qualidade de vida das pessoas afetadas por esta síndrome, disponibilizando-lhes um meio de comunicação adaptado às suas limitações. É essencialmente um estudo de usabilidade aplicada a um tipo de utilizador extremamente diminuído na sua capacidade de interação. Nesta investigação começamos por compreender a Síndrome de Encarceramento e as limitações e capacidades das pessoas afetadas por ela. Abordamos a neuroplasticidade, o que é, e em que medida é importante para a utilização das Interfaces Cérebro-máquina. Analisamos o funcionamento destas interfaces, e os fundamentos científicos que o suportam. Finalmente, com todo este conhecimento em mãos, investigamos e desenvolvemos métodos que nos permitissem otimizar as limitadas capacidades do utilizador na sua interação com o sistema, minimizando o esforço e maximizando o desempenho. Foi para o efeito desenhado e implementado um protótipo que nos permitisse validar as soluções encontradas.
Resumo:
Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica na Área de Manutenção e Produção
Resumo:
Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial
Resumo:
Wireless Body Area Networks (WBANs) have emerged as a promising technology for medical and non-medical applications. WBANs consist of a number of miniaturized, portable, and autonomous sensor nodes that are used for long-term health monitoring of patients. These sensor nodes continuously collect information of patients, which are used for ubiquitous health monitoring. In addition, WBANs may be used for managing catastrophic events and increasing the effectiveness and performance of rescue forces. The huge amount of data collected by WBAN nodes demands scalable, on-demand, powerful, and secure storage and processing infrastructure. Cloud computing is expected to play a significant role in achieving the aforementioned objectives. The cloud computing environment links different devices ranging from miniaturized sensor nodes to high-performance supercomputers for delivering people-centric and context-centric services to the individuals and industries. The possible integration of WBANs with cloud computing (WBAN-cloud) will introduce viable and hybrid platform that must be able to process the huge amount of data collected from multiple WBANs. This WBAN-cloud will enable users (including physicians and nurses) to globally access the processing and storage infrastructure at competitive costs. Because WBANs forward useful and life-critical information to the cloud – which may operate in distributed and hostile environments, novel security mechanisms are required to prevent malicious interactions to the storage infrastructure. Both the cloud providers and the users must take strong security measures to protect the storage infrastructure.
Resumo:
Electrocardiogram (ECG) biometrics are a relatively recent trend in biometric recognition, with at least 13 years of development in peer-reviewed literature. Most of the proposed biometric techniques perform classifi-cation on features extracted from either heartbeats or from ECG based transformed signals. The best representation is yet to be decided. This paper studies an alternative representation, a dissimilarity space, based on the pairwise dissimilarity between templates and subjects' signals. Additionally, this representation can make use of ECG signals sourced from multiple leads. Configurations of three leads will be tested and contrasted with single-lead experiments. Using the same k-NN classifier the results proved superior to those obtained through a similar algorithm which does not employ a dissimilarity representation. The best Authentication EER went as low as 1:53% for a database employing 503 subjects. However, the employment of extra leads did not prove itself advantageous.
Resumo:
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Resumo:
Hyperspectral unmixing methods aim at the decomposition of a hyperspectral image into a collection endmember signatures, i.e., the radiance or reflectance of the materials present in the scene, and the correspondent abundance fractions at each pixel in the image. This paper introduces a new unmixing method termed dependent component analysis (DECA). This method is blind and fully automatic and it overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical based approaches. DECA is based on the linear mixture model, i.e., each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. These abundances are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the non-negativity and constant sum constraints, imposed by the acquisition process. The endmembers signatures are inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. The paper illustrates the effectiveness of DECA on synthetic and real hyperspectral images.
Resumo:
Na atualidade, existe uma quantidade de dados criados diariamente que ultrapassam em muito as mais otimistas espectativas estabelecidas na década anterior. Estes dados têm origens bastante diversas e apresentam-se sobre várias formas. Este novo conceito que dá pelo nome de Big Data está a colocar novos e rebuscados desafios ao seu armazenamento, tratamento e manipulação. Os tradicionais sistemas de armazenamento não se apresentam como a solução indicada para este problema. Estes desafios são alguns dos mais analisados e dissertados temas informáticos do momento. Várias tecnologias têm emergido com esta nova era, das quais se salienta um novo paradigma de armazenamento, o movimento NoSQL. Esta nova filosofia de armazenamento visa responder às necessidades de armazenamento e processamento destes volumosos e heterogéneos dados. Os armazéns de dados são um dos componentes mais importantes do âmbito Business Intelligence e são, maioritariamente, utilizados como uma ferramenta de apoio aos processos de tomada decisão, levados a cabo no dia-a-dia de uma organização. A sua componente histórica implica que grandes volumes de dados sejam armazenados, tratados e analisados tendo por base os seus repositórios. Algumas organizações começam a ter problemas para gerir e armazenar estes grandes volumes de informação. Esse facto deve-se, em grande parte, à estrutura de armazenamento que lhes serve de base. Os sistemas de gestão de bases de dados relacionais são, há algumas décadas, considerados como o método primordial de armazenamento de informação num armazém de dados. De facto, estes sistemas começam a não se mostrar capazes de armazenar e gerir os dados operacionais das organizações, sendo consequentemente cada vez menos recomendada a sua utilização em armazéns de dados. É intrinsecamente interessante o pensamento de que as bases de dados relacionais começam a perder a luta contra o volume de dados, numa altura em que um novo paradigma de armazenamento surge, exatamente com o intuito de dominar o grande volume inerente aos dados Big Data. Ainda é mais interessante o pensamento de que, possivelmente, estes novos sistemas NoSQL podem trazer vantagens para o mundo dos armazéns de dados. Assim, neste trabalho de mestrado, irá ser estudada a viabilidade e as implicações da adoção de bases de dados NoSQL, no contexto de armazéns de dados, em comparação com a abordagem tradicional, implementada sobre sistemas relacionais. Para alcançar esta tarefa, vários estudos foram operados tendo por base o sistema relacional SQL Server 2014 e os sistemas NoSQL, MongoDB e Cassandra. Várias etapas do processo de desenho e implementação de um armazém de dados foram comparadas entre os três sistemas, sendo que três armazéns de dados distintos foram criados tendo por base cada um dos sistemas. Toda a investigação realizada neste trabalho culmina no confronto da performance de consultas, realizadas nos três sistemas.
Resumo:
O principal motivo para a realização deste trabalho consistiu no desenvolvimento de tecnologia robótica, que permitisse o mergulho e ascenção de grandes profundidades de uma forma eficiente. O trabalho realizado contemplou uma fase inicial de análise e estudo dos sistemas robóticos existentes no mercado, bem como métodos utilizados identificando vantagens e desvantagens em relação ao tipo de veículo pretendido. Seguiu-se uma fase de projeto e estudo mecânico, com o intuito de desenvolver um veículo com variação de lastro através do bombeamento de óleo para um reservatório exterior, para variar o volume total do veículo, variando assim a sua flutuabilidade. Para operar a grande profundidade com AUV’s é conveniente poder efetuar o trajeto up/down de forma eficiente e a variação de lastro apresenta vantagens nesse aspeto. No entanto, contrariamente aos gliders o interesse está na possibilidade de subir e descer na vertical. Para controlar a flutuabilidade e ao mesmo tempo analisar a profundidade do veículo em tempo real, foi necessario o uso de um sistema de processamento central que adquirisse a informação do sensor de pressão e comunicasse com o sistema de variação de lastro, de modo a fazer o controlo de posicionamento vertical desejado. Do ponto de vista tecnológico procurou-se desenvolver e avaliar soluções de variação de volume intermédias entre as dos gliders (poucas gramas) e as dos ROV’s workclass (dezenas ou centenas de kilogramas). Posteriormente, foi desenvolvido um simulador em matlab (Simulink) que reflete o comportamento da descida do veículo, permitindo alterar parâmetros do veículo e analisar os seus resultados práticos, de modo a poder ajustar o veículo real. Nos resultados simulados verificamos o cálculo das velocidades limite atingidas pelo veículo com diferentes coeficientes de atrito, bem como o comportamento da variação de lastro do veículo no seu deslocamento vertical. Sistema de Variação de Lastro para Controlo de Movimento Vertical de Veículo Subaquático Por fim, verificou-se ainda a capacidade de controlo do veículo para uma determinada profundiade, e foi feita a comparação entre estas simulações executadas com parâmetros muito próximos do ensaio real e os respetivos ensaios reais.
Resumo:
A antropologia forense é uma disciplina das ciências forenses que trata da análise de restos cadavéricos humanos para fins legais. Uma das suas aplicações mais populares é a identificação forense que consiste em determinar o perfil biológico (idade, sexo, ancestralidade e estatura) de um indivíduo. No entanto, este processo muitas vezes é dificultado quando o corpo se encontra em avançado estado de decomposição apenas existindo restos esqueléticos. Neste caso, áreas médicas comummente utilizadas na identificação de cadáveres, como a patologia, tem de ser descartadas e surge a necessidade de aplicar outras técnicas. Neste contexto, muitos métodos antropométricos são propostos de forma a caracterizar uma pessoa através do seu esqueleto. Contudo, constata-se que a maioria dos procedimentos sugeridos é baseada em equipamentos básicos de medição, não usufruindo da tecnologia contemporânea. Assim, em parceria com a Delegação Norte do NMLCF, I. P., esta Tese teve na sua génese a criação de um sistema computacional baseado em imagens de Tomografia Computorizada (TC) de ossadas que, através de ferramentas open source, permita a realização de identificação forense. O trabalho apresentado baseia-se no processo de gestão de informação, aquisição, processamento e visualização de imagens TC. No decorrer da realização da presente Tese foi desenvolvida uma base de dados que permite organizar a informação de cada ossada e foram implementados algoritmos que levam a uma extracção de características muito mais vasta que a efetuada manualmente com os equipamentos de medição clássicos. O resultado final deste estudo consistiu num conjunto de técnicas que poderão ser englobadas num sistema computacional de identificação forense e deste modo criar uma aplicação com vantagens tecnológicas evidentes.