Does independent component analysis play a role in unmixing hyperspectral data?

Independent component analysis (ICA) has recently been proposed as a tool to unmix hyperspectral data. ICA is founded on two assumptions: 1) the observed spectrum vector is a linear mixture of the constituent spectra (endmember spectra) weighted by the correspondent abundance fractions (sources); 2)sources are statistically independent. Independent factor analysis (IFA) extends ICA to linear mixtures of independent sources immersed in noise. Concerning hyperspectral data, the first assumption is valid whenever the multiple scattering among the distinct constituent substances (endmembers) is negligible, and the surface is partitioned according to the fractional abundances. The second assumption, however, is violated, since the sum of abundance fractions associated to each pixel is constant due to physical constraints in the data acquisition process. Thus, sources cannot be statistically independent, this compromising the performance of ICA/IFA algorithms in hyperspectral unmixing. This paper studies the impact of hyperspectral source statistical dependence on ICA and IFA performances. We conclude that the accuracy of these methods tends to improve with the increase of the signature variability, of the number of endmembers, and of the signal-to-noise ratio. In any case, there are always endmembers incorrectly unmixed. We arrive to this conclusion by minimizing the mutual information of simulated and real hyperspectral mixtures. The computation of mutual information is based on fitting mixtures of Gaussians to the observed data. A method to sort ICA and IFA estimates in terms of the likelihood of being correctly unmixed is proposed.

Sintonia de controladores baseada em Sistemas de Inferência Difusa

Este trabalho de pesquisa e desenvolvimento tem como fundamento principal o Conceito de Controlo por Lógica Difusa. Utilizando as ferramentas do software Matlab, foi possível desenvolver um controlador com base na inferência difusa que permitisse controlar qualquer tipo de sistema físico real, independentemente das suas características. O Controlo Lógico Difuso, do inglês “Fuzzy Control”, é um tipo de controlo muito particular, pois permite o uso simultâneo de dados numéricos com variáveis linguísticas que tem por base o conhecimento heurístico dos sistemas a controlar. Desta forma, consegue-se quantificar, por exemplo, se um copo está “meio cheio” ou “meio vazio”, se uma pessoa é “alta” ou “baixa”, se está “frio” ou “muito frio”. O controlo PID é, sem dúvida alguma, o controlador mais amplamente utilizado no controlo de sistemas. Devido à sua simplicidade de construção, aos reduzidos custos de aplicação e manutenção e aos resultados que se obtêm, este controlador torna-se a primeira opção quando se pretende implementar uma malha de controlo num determinado sistema. Caracterizado por três parâmetros de ajuste, a saber componente proporcional, integral e derivativa, as três em conjunto permitem uma sintonia eficaz de qualquer tipo de sistema. De forma a automatizar o processo de sintonia de controladores e, aproveitando o que melhor oferece o Controlo Difuso e o Controlo PID, agrupou-se os dois controladores, onde em conjunto, como poderemos constatar mais adiante, foram obtidos resultados que vão de encontro com os objectivos traçados. Com o auxílio do simulink do Matlab, foi desenvolvido o diagrama de blocos do sistema de controlo, onde o controlador difuso tem a tarefa de supervisionar a resposta do controlador PID, corrigindo-a ao longo do tempo de simulação. O controlador desenvolvido é denominado por Controlador FuzzyPID. Durante o desenvolvimento prático do trabalho, foi simulada a resposta de diversos sistemas à entrada em degrau unitário. Os sistemas estudados são na sua maioria sistemas físicos reais, que representam sistemas mecânicos, térmicos, pneumáticos, eléctricos, etc., e que podem ser facilmente descritos por funções de transferência de primeira, segunda e de ordem superior, com e sem atraso.

Determination of tartaric acid in wines by FIA with tubular tartrate-selective electrodes

A flow injection analysis (FIA) system comprising a tartrate- (TAT) selective electrode has been developed for determination of tartaric acid in wines. Several electrodes constructed for this purpose had a PVC membrane with a complex of quaternary ammonium and TAT as anion exchanger, a phenol derivative as additive, and a more or less polar mediator solvent. Characterization of the electrodes showed behavior was best for membranes with o-nitrophenyl octyl ether as solvent. On injection of 500 μL into a phosphate buffer carrier (pH = 3.1; ionic strength 10–2 mol/L) flowing at 3 mL/min, the slope was 58.06 ± 0.6 with a lower limit of linear range of 5.0 × 10–4 mol/L TAT and R2 = 0.9989. The interference of several species, e.g. chloride, bromide, iodide, nitrate, gallic acid, tannin, sucrose, glucose, fructose, acetate, and citrate, was evaluated in terms of potentiometric selectivity coefficients. The Hofmeister series was followed for inorganic species and the most interfering organic ion was citrate. When red and white wines were analyzed and the results compared with those from an independent method they were found to be accurate, with relative standard deviations below 5.0%.

Electrocatalytic evaluation of DNA damage by superoxide radical for antioxidant capacity assessment

The integrity of DNA purine bases was herein used to evaluate the antioxidant capacity. Unlike other DNA-based antioxidant sensors reported so far, the damaging agent chosen was the O 2 radical enzymatically generated by the xanthine/xanthine oxidase system. An adenine-rich oligonucleotide was adsorbed on carbon paste electrodes and subjected to radical damage in the presence/absence of several antioxidant compounds. As a result, partial damage on DNA was observed. A minor product of the radical oxidation was identified by cyclic voltammetry as a diimine adenine derivative also formed during the electrochemical oxidation of adenine/guanine bases. The protective efficiency of several antioxidant compounds was evaluated after electrochemical oxidation of the remaining unoxidized adenine bases, by measuring the electrocatalytic current of NADH mediated by the adsorbed catalyst species generated. A comparison between O 2 and OH radicals as a source of DNA lesions and the scavenging efficiency of various antioxidant compounds against both of them is discussed. Finally, the antioxidant capacity of beverages was evaluated and compared with the results obtained with an optical method.

Systems of Navier-Stokes equations on cantor sets

We present systems of Navier-Stokes equations on Cantor sets, which are described by the local fractional vector calculus. It is shown that the results for Navier-Stokes equations in a fractal bounded domain are efficient and accurate for describing fluid flow in fractal media.

Avaliação da função ventricular esquerda por ecocardiografia bidimensional com VVI em indivíduos hipertensos voluntários

Mestrado em Tecnologia de Diagnóstico e Intervenção Cardiovascular - Ramo de especialização: Ultrassonografia Cardiovascular

Dynamical analysis of the global warming

Global warming is a major concern nowadays. Weather conditions are changing, and it seems that human activity is one of the main causes. In fact, since the beginning of the industrial revolution, the burning of fossil fuels has increased the nonnatural emissions of carbon dioxide to the atmosphere. Carbon dioxide is a greenhouse gas that absorbs the infrared radiation produced by the reflection of the sunlight on the Earth’s surface, trapping the heat in the atmosphere. Global warming and the associated climate changes are being the subject of intensive research due to their major impact on social, economic, and health aspects of human life. This paper studies the global warming trend in the perspective of dynamical systems and fractional calculus, which is a new standpoint in this context. Worldwide distributed meteorological stations and temperature records for the last 100 years are analysed. It is shown that the application of Fourier transforms and power law trend lines leads to an assertive representation of the global warming dynamics and a simpler analysis of its characteristics.

Power law analysis of financial index dynamics

Power law PL and fractional calculus are two faces of phenomena with long memory behavior. This paper applies PL description to analyze different periods of the business cycle. With such purpose the evolution of ten important stock market indices DAX, Dow Jones, NASDAQ, Nikkei, NYSE, S&P500, SSEC, HSI, TWII, and BSE over time is studied. An evolutionary algorithm is used for the fitting of the PL parameters. It is observed that the PL curve fitting constitutes a good tool for revealing the signal main characteristics leading to the emergence of the global financial dynamic evolution.

Analysis of temperature time-series: embedding dynamics into the MDS method

Global warming and the associated climate changes are being the subject of intensive research due to their major impact on social, economic and health aspects of the human life. Surface temperature time-series characterise Earth as a slow dynamics spatiotemporal system, evidencing long memory behaviour, typical of fractional order systems. Such phenomena are difficult to model and analyse, demanding for alternative approaches. This paper studies the complex correlations between global temperature time-series using the Multidimensional scaling (MDS) approach. MDS provides a graphical representation of the pattern of climatic similarities between regions around the globe. The similarities are quantified through two mathematical indices that correlate the monthly average temperatures observed in meteorological stations, over a given period of time. Furthermore, time dynamics is analysed by performing the MDS analysis over slices sampling the time series. MDS generates maps describing the stations’ locus in the perspective that, if they are perceived to be similar to each other, then they are placed on the map forming clusters. We show that MDS provides an intuitive and useful visual representation of the complex relationships that are present among temperature time-series, which are not perceived on traditional geographic maps. Moreover, MDS avoids sensitivity to the irregular distribution density of the meteorological stations.

Optimal controllers with complex order derivatives

This paper studies the optimization of complex-order algorithms for the discrete-time control of linear and nonlinear systems. The fundamentals of fractional systems and genetic algorithms are introduced. Based on these concepts, complexorder control schemes and their implementation are evaluated in the perspective of evolutionary optimization. The results demonstrate not only that complex-order derivatives constitute a valuable alternative for deriving control algorithms, but also the feasibility of the adopted optimization strategy.

Analysis of financial indices by means of the windowed Fourier transform

The goal of this study is to analyze the dynamical properties of financial data series from nineteen worldwide stock market indices (SMI) during the period 1995–2009. SMI reveal a complex behavior that can be explored since it is available a considerable volume of data. In this paper is applied the window Fourier transform and methods of fractional calculus. The results reveal classification patterns typical of fractional order systems.

A divulgação sobre instrumentos derivados : evidência empírica do setor da indústria português

Mestrado em Contabilidade

Memória de longo prazo nos retornos acionistas dos índices de referência da euronext, implicações para a hipótese de mercados eficientes e contributo fractal para aperfeiçoamento do capital asset pricing model

Não existe uma definição única de processo de memória de longo prazo. Esse processo é geralmente definido como uma série que possui um correlograma decaindo lentamente ou um espectro infinito de frequência zero. Também se refere que uma série com tal propriedade é caracterizada pela dependência a longo prazo e por não periódicos ciclos longos, ou que essa característica descreve a estrutura de correlação de uma série de longos desfasamentos ou que é convencionalmente expressa em termos do declínio da lei-potência da função auto-covariância. O interesse crescente da investigação internacional no aprofundamento do tema é justificado pela procura de um melhor entendimento da natureza dinâmica das séries temporais dos preços dos ativos financeiros. Em primeiro lugar, a falta de consistência entre os resultados reclama novos estudos e a utilização de várias metodologias complementares. Em segundo lugar, a confirmação de processos de memória longa tem implicações relevantes ao nível da (1) modelação teórica e econométrica (i.e., dos modelos martingale de preços e das regras técnicas de negociação), (2) dos testes estatísticos aos modelos de equilíbrio e avaliação, (3) das decisões ótimas de consumo / poupança e de portefólio e (4) da medição de eficiência e racionalidade. Em terceiro lugar, ainda permanecem questões científicas empíricas sobre a identificação do modelo geral teórico de mercado mais adequado para modelar a difusão das séries. Em quarto lugar, aos reguladores e gestores de risco importa saber se existem mercados persistentes e, por isso, ineficientes, que, portanto, possam produzir retornos anormais. O objetivo do trabalho de investigação da dissertação é duplo. Por um lado, pretende proporcionar conhecimento adicional para o debate da memória de longo prazo, debruçando-se sobre o comportamento das séries diárias de retornos dos principais índices acionistas da EURONEXT. Por outro lado, pretende contribuir para o aperfeiçoamento do capital asset pricing model CAPM, considerando uma medida de risco alternativa capaz de ultrapassar os constrangimentos da hipótese de mercado eficiente EMH na presença de séries financeiras com processos sem incrementos independentes e identicamente distribuídos (i.i.d.). O estudo empírico indica a possibilidade de utilização alternativa das obrigações do tesouro (OT’s) com maturidade de longo prazo no cálculo dos retornos do mercado, dado que o seu comportamento nos mercados de dívida soberana reflete a confiança dos investidores nas condições financeiras dos Estados e mede a forma como avaliam as respetiva economias com base no desempenho da generalidade dos seus ativos. Embora o modelo de difusão de preços definido pelo movimento Browniano geométrico gBm alegue proporcionar um bom ajustamento das séries temporais financeiras, os seus pressupostos de normalidade, estacionariedade e independência das inovações residuais são adulterados pelos dados empíricos analisados. Por isso, na procura de evidências sobre a propriedade de memória longa nos mercados recorre-se à rescaled-range analysis R/S e à detrended fluctuation analysis DFA, sob abordagem do movimento Browniano fracionário fBm, para estimar o expoente Hurst H em relação às séries de dados completas e para calcular o expoente Hurst “local” H t em janelas móveis. Complementarmente, são realizados testes estatísticos de hipóteses através do rescaled-range tests R/S , do modified rescaled-range test M - R/S e do fractional differencing test GPH. Em termos de uma conclusão única a partir de todos os métodos sobre a natureza da dependência para o mercado acionista em geral, os resultados empíricos são inconclusivos. Isso quer dizer que o grau de memória de longo prazo e, assim, qualquer classificação, depende de cada mercado particular. No entanto, os resultados gerais maioritariamente positivos suportam a presença de memória longa, sob a forma de persistência, nos retornos acionistas da Bélgica, Holanda e Portugal. Isto sugere que estes mercados estão mais sujeitos a maior previsibilidade (“efeito José”), mas também a tendências que podem ser inesperadamente interrompidas por descontinuidades (“efeito Noé”), e, por isso, tendem a ser mais arriscados para negociar. Apesar da evidência de dinâmica fractal ter suporte estatístico fraco, em sintonia com a maior parte dos estudos internacionais, refuta a hipótese de passeio aleatório com incrementos i.i.d., que é a base da EMH na sua forma fraca. Atendendo a isso, propõem-se contributos para aperfeiçoamento do CAPM, através da proposta de uma nova fractal capital market line FCML e de uma nova fractal security market line FSML. A nova proposta sugere que o elemento de risco (para o mercado e para um ativo) seja dado pelo expoente H de Hurst para desfasamentos de longo prazo dos retornos acionistas. O expoente H mede o grau de memória de longo prazo nos índices acionistas, quer quando as séries de retornos seguem um processo i.i.d. não correlacionado, descrito pelo gBm(em que H = 0,5 , confirmando- se a EMH e adequando-se o CAPM), quer quando seguem um processo com dependência estatística, descrito pelo fBm(em que H é diferente de 0,5, rejeitando-se a EMH e desadequando-se o CAPM). A vantagem da FCML e da FSML é que a medida de memória de longo prazo, definida por H, é a referência adequada para traduzir o risco em modelos que possam ser aplicados a séries de dados que sigam processos i.i.d. e processos com dependência não linear. Então, estas formulações contemplam a EMH como um caso particular possível.

Elementos de geoquímica das rochas do maciço ígneo de Sines

The chemical and mineralogical charactetistics of the intrusive and extrusive rocks of this igneous complex are presented. The suggest affinities between these rocks. The major and the trace elements lead us to conclude that these rocks were originated in a common magmatic chamber by fractional crystallization.

Assessment of the quality of brain regions and neuroimaging metrics as biomarkers of Alzheimer’s disease

Alzheimer Disease (AD) is characterized by progressive cognitive decline and dementia. Earlier diagnosis and classification of different stages of the disease are currently the main challenges and can be assessed by neuroimaging. With this work we aim to evaluate the quality of brain regions and neuroimaging metrics as biomarkers of AD. Multimodal Imaging Brain Connectivity Analysis (MIBCA) toolbox functionalities were used to study AD by T1weighted, Diffusion Tensor Imaging and 18FAV45 PET, with data obtained from the AD Neuroimaging Initiative database, specifically 12 healthy controls (CTRL) and 33 patients with early mild cognitive impairment (EMCI), late MCI (LMCI) and AD (11 patients/group). The metrics evaluated were gray-matter volume (GMV), cortical thickness (CThk), mean diffusivity (MD), fractional anisotropy (FA), fiber count (FiberConn), node degree (Deg), cluster coefficient (ClusC) and relative standard-uptake-values (rSUV). Receiver Operating Characteristic (ROC) curves were used to evaluate and compare the diagnostic accuracy of the most significant metrics and brain regions and expressed as area under the curve (AUC). Comparisons were performed between groups. The RH-Accumbens/Deg demonstrated the highest AUC when differentiating between CTRLEMCI (82%), whether rSUV presented it in several brain regions when distinguishing CTRL-LMCI (99%). Regarding CTRL-AD, highest AUC were found with LH-STG/FiberConn and RH-FP/FiberConn (~100%). A larger number of neuroimaging metrics related with cortical atrophy with AUC>70% was found in CTRL-AD in both hemispheres, while in earlier stages, cortical metrics showed in more confined areas of the temporal region and mainly in LH, indicating an increasing of the spread of cortical atrophy that is characteristic of disease progression. In CTRL-EMCI several brain regions and neuroimaging metrics presented AUC>70% with a worst result in later stages suggesting these indicators as biomarkers for an earlier stage of MCI, although further research is necessary.