Estudo e implementação de uma técnica de redução de ruído em sinais de voz baseada na subtração espectral e em critérios psicoacústicos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Efeito da fase em técnicas de redução de ruídos em sinais de voz baseadas na SNR a priori

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Comparação entre os estimadores de mínimos quadrados ordinários e mínimos desvios absolutos em modelos de regressão linear simples -: uma aplicação na energia na agricultura

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

Determinação de teor de biodieseis de algodão e pinhão manso em misturas com diesel usando espectroscopia no infravermelho médio e quadrados mínimos parciais

Biodiesel is a renewable fuel derived from vegetable oils or animal fats, which can be a total or partial substitute for diesel. Since 2005, this fuel was introduced in the Brazilian energy matrix through Law 11.097 that determines the percentage of biodiesel added to diesel oil as well as monitoring the insertion of this fuel in market. The National Agency of Petroleum, Natural Gas and Biofuels (ANP) establish the obligation of adding 7% (v/v) of biodiesel to diesel commercialized in the country, making crucial the analytical control of this content. Therefore, in this study were developed and validated methodologies based on the use of Mid Infrared Spectroscopy (MIR) and Multivariate Calibration by Partial Least Squares (PLS) to quantify the methyl and ethyl biodiesels content of cotton and jatropha in binary blends with diesel at concentration range from 1.00 to 30.00% (v/v), since this is the range specified in standard ABNT NBR 15568. The biodiesels were produced from two routes, using ethanol or methanol, and evaluated according to the parameters: oxidative stability, water content, kinematic viscosity and density, presenting results according to ANP Resolution No. 45/2014. The built PLS models were validated on the basis of ASTM E1655-05 for Infrared Spectroscopy and Multivariate Calibration and ABNT NBR 15568, with satisfactory results due to RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) values below 0.08% (<0.1%), correlation coefficients (R) above 0.9997 and the absence of systematic error (bias). Therefore, the methodologies developed can be a promising alternative in the quality control of this fuel.

Métodos de amostragem para estimação da cobertura vacinal

Apresentam-se sucintamente dois métodos de amostragem que visam a seleção de uma amostra de crianças de fixada faixa de idade, residentes em determinada área geográfica de interesse, para estimação de cobertura vacinal: o método de R.H. Henderson e T. Sundaresan, o método do Departamento de Epidemiologia e de Métodos Quantitativos em Saúde da Escola Nacional de Saúde Pública. Um terceiro método de amostragem é proposto. O primeiro método apresentado (Henderson e Sundaresan) é empregado no Programa Ampliado de Imunização e nesse programa é considerado eficiente, simples e não dispendioso. O segundo e o novo método, que apresentam modificações do primeiro, constituindo alternativas deste, visam diminuir o erro quadrático médio nas estimativas, conquanto sejam menos simples e mais dispendiosos que aquele. Visto que, na estimação da cobertura vacinal, o estimador empregado pressupõe amostra autoponderada, a preocupação maior do método aqui proposto foi a de proporcionar uma amostragem segundo a qual se tenha equiprobabilidade de seleção para qualquer criança do grupo etário estudado residente na área de interesse, independentemente de qualquer condição.

Métodos de estimação de variância em amostras provenientes de inquéritos domiciliares

OBJETIVO: O conhecimento dos erros de amostragem é necessário à correta interpretação dos resultados de inquéritos domiciliares e à avaliação dos seus planos de amostragem. A composição das amostras de domicílios utilizadas em inquéritos caracteriza situação complexa de estimação. Nesse sentido, realizou-se estudo com o objetivo de avaliar o desempenho de estimadores de variância em inquéritos efetuados em populações urbanas brasileiras. MÉTODOS: A população de referência do estudo constituiu-se de amostra sorteada pela Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados Estatísticos, para a realização da Pesquisa de Emprego e Desemprego na Região Metropolitana de São Paulo. Para estimar variâncias foram utilizados: o método de linearização de Taylor e as técnicas de replicação Jackknife e BRR. Repetidas amostras foram retiradas da população de referência utilizando amostragem estratificada, por conglomerados, em dois estágios: setor censitário e domicílio. Três delineamentos foram utilizados e 2.000 amostras foram sorteadas sob cada um deles. Para um estimador razão, foi avaliada a acurácia dos estimadores de variância, por meio do erro quadrático médio, e a cobertura dos intervalos de confiança. RESULTADOS: Os resultados relacionados ao erro quadrático médio relativo dos estimadores foram semelhantes. As razões de vício ficaram em torno de 0,10 para as menores amostras. As coberturas dos intervalos de confiança indicaram que os níveis de confiança observados foram menores que os fixados (95%), ficando em torno de 90% para as menores amostras. CONCLUSÕES: Os estimadores de variância mostraram desempenhos semelhantes quanto à acurácia e cobertura dos intervalos de confiança. Os vícios foram irrelevantes frente às dimensões do erro-padrão. Os níveis de confiança reais foram menores que os níveis nominais da distribuição normal, mas as alterações não impedem que estimativas intervalares sejam feitas com razoável confiança.

Estimação de cobertura rádio em comunicações ferroviárias

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.

Avaliação dos prognósticos de precipitação simulada pelo modelo BRAMS na Amazônia Ocidental na estação chuvosa

O objetivo deste estudo é avaliar o modelo de previsão numérica do tempo BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modelling System), a partir da comparação entre os valores preditos e os observados (dados do NCEP/NOAA (National Centers of Environmental Predictions/ National Oceanic and Atmospheric Administration) e do satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)). O modelo foi assimilado com dados do modelo global do NCEP/NOAA e do CPTEC/INPE. Foram realizadas comparações entre os valores preditos e os observados através da raiz do erro quadrático médio (RMSE) e do erro médio (ME) para os prognósticos de precipitação para os horizontes de 24, 48, 72 e 96 horas, do período de novembro de 2008 a março de 2009. Os resultados mostraram que o modelo BRAMS teve uma performance melhor quando assimilado com dados do modelo global do NCEP/NOAA comparado com as saídas a partir das assimilações do modelo global do CPTEC/INPE.

Método de desagregação temporal para a previsão da taxa de desemprego em Portugal

Dissertação de mestrado em Estatística

Sistema de apoio à decisão clínica: quality of life system

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação

Evapotranspiração de referência estimada por modelos simplificados para o Estado do Mato Grosso

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de 12 modelos simplificados de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo), para o Estado do Mato Grosso. Os dados foram obtidos da rede de estações meteorológicas automáticas (EMAs) do Instituto Nacional de Meteorologia, localizadas em 28 municípios do Estado. Os modelos simplificados de estimativa avaliados foram os de: Hargreaves-Samani, Camargo, Makkink, Linacre, McGinness-Bordne, Romanenko, Turc, Holdridge, Radiação Solar, Jensen-Haise, Hansen e Caprio. Adotou-se o método de Penman-Monteith Fao 56 (PMF) como referência na avaliação das estimativas simplificadas. O desempenho estatístico foi avaliado por meio do erro absoluto médio (MBE), da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE), do índice de concordância (d) de Willmott e de acordo com o ordenamento numérico dos modelos para cada índice. O modelo de Makkink superestimou a ETo de 2,0 a 3,0 mm por dia, com espalhamentos de 2,75 mm por dia e índice d de 0,40, o que resultou nos piores desempenhos entre os modelos, independentemente do município avaliado. Os modelos de Turc e McGinness-Bordne apresentaram os melhores desempenhos de estimativa da ETo, para 57,1 e 25% das EMAs, respectivamente. Os modelos de Romanenko, Makkink e Holdridge não são recomendados para o Estado do Mato Grosso.

Redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores

Objetivou-se propor neste estudo uma metodologia com a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA), para redução do número de árvores a serem cubadas durante o processo de geração de equações volumétricas. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de cubagens de 2.700 árvores de povoamentos clonais de eucalipto localizados no Sul da Bahia. O treinamento das RNA foi feito visando à obtenção de redes para a estimação do volume com e sem casca. Como variáveis de entrada, utilizaram-se o diâmetro à altura do peito - 1,30 m (dap), a altura e os diâmetros nas posições de 0,0; 0,5; 1,0; 1,5; 2,0; e 4,0 m do solo e os volumes obtidos até 2 e 4 m. A precisão do método foi feita com a aplicação do teste L&O. Avaliaram-se também a dispersão dos erros percentuais, o histograma de frequência dos erros percentuais e a raiz do erro quadrático médio (RMSE). A metodologia proposta neste estudo mostrou-se eficiente para a estimação do volume de árvores, sendo indicada para a obtenção do volume total com e sem casca de povoamentos de eucalipto, possibilitando a redução dos custos para a construção de equações volumétricas.

Avaliação do desempenho dos modelos de predição da erosão hídrica USLE, RUSLE e WEPP para diferentes condições edafoclimáticas do Brasil

Este trabalho teve o objetivo de avaliar o desempenho dos modelos de predição das perdas de solo USLE, RUSLE e WEPP para diferentes condições edafoclimáticas brasileiras. Para alcançar o objetivo proposto, perdas de solo estimadas pelos referidos modelos em nove localidades do Brasil foram comparadas às perdas medidas em parcelas experimentais, por meio do coeficiente de correlação, da raiz do erro quadrático médio (RMSE), do índice de concordância de Willmott, do índice de confiança, do coeficiente de Nash-Sutcliffe e da eficiência dos modelos. As parcelas experimentais adotadas nos estudos de perdas de solo utilizados no presente trabalho apresentavam dimensões (de 38 a 1.875 m²) e tempo de coleta de dados (de 1 a 7 anos) variados. Observou-se diferença significativa entre a média geral de perdas de solo estimada pelos modelos e a medida no campo. O WEPP apresentou estimativas mais precisas em 46% das condições simuladas, seguido pelo RUSLE com 42% e USLE com 12%, sendo que os indicadores estatísticos estudados mostraram que o modelo WEPP apresenta melhor desempenho quando comparado com os demais modelos. Apesar de a diferença entre os dados estimados e observados ocorrer para os três modelos, o WEPP, por apresentar melhor desempenho, coeficiente angular mais próximo da unidade na relação entre perdas de solo medidas no campo e estimadas pelo modelo e por ser embasado em processos físicos, demonstra ter maior potencial para fazer previsão da erosão para diferentes condições edafoclimáticas brasileiras.

Adaptação e avaliação do modelo infocrop para simulação do rendimento de grãos da cultura do arroz irrigado

Este trabalho teve como objetivo adaptar e avaliar o modelo InfoCrop para simulação do rendimento de grãos da cultura do arroz irrigado, em Santa Maria - RS. O rendimento de grãos da cultura do arroz irrigado foi simulado, considerando-se três versões do modelo InfoCrop com adaptações para cultivares locais. Os rendimentos simulados foram comparados com os rendimentos observados no município de Santa Maria, no período 1996/1997 a 2008/2009, disponibilizados pelo Instituto Riograndense do Arroz (IRGA), e com rendimentos de experimentos realizados na Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), entre os anos agrícolas de 1998/1999 e 2005/2006. O modelo InfoCrop capturou a variação interanual do rendimento de grãos de arroz irrigado para o município de Santa Maria e dos experimentos realizados na UFSM. A raiz do erro quadrático médio da simulação de rendimento de grãos com a Versão 3 do modelo InfoCrop (melhor desempenho), considerando todo o conjunto de dados observados, foi de 0,850 Mg ha-1, com tendência de superestimativa, que pode ter ocorrido pelo fato de o modelo considerar uma situação de rendimento potencial, o que nem sempre acontece em lavouras comerciais.