Análise por componentes independentes dos exames de EEG/IfRM de epilepsia

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Uma implementação da análise de componentes independentes em plataforma de hardware reconfigurável

Blind Source Separation (BSS) refers to the problem of estimate original signals from observed linear mixtures with no knowledge about the sources or the mixing process. Independent Component Analysis (ICA) is a technique mainly applied to BSS problem and from the algorithms that implement this technique, FastICA is a high performance iterative algorithm of low computacional cost that uses nongaussianity measures based on high order statistics to estimate the original sources. The great number of applications where ICA has been found useful reects the need of the implementation of this technique in hardware and the natural paralelism of FastICA favors the implementation of this algorithm on digital hardware. This work proposes the implementation of FastICA on a reconfigurable hardware platform for the viability of it's use in blind source separation problems, more specifically in a hardware prototype embedded in a Field Programmable Gate Array (FPGA) board for the monitoring of beds in hospital environments. The implementations will be carried out by Simulink models and it's synthesizing will be done through the DSP Builder software from Altera Corporation.

Projeto e Implementação em Ambiente Foundation Fieldbus de Filtragem Estocástica Baseada em Análise de Componentes Independentes (M175)

This work considers the development of a filtering system composed of an intelligent algorithm, that separates information and noise coming from sensors interconnected by Foundation Fieldbus (FF) network. The algorithm implementation will be made through FF standard function blocks, with on-line training through OPC (OLE for Process Control), and embedded technology in a DSP (Digital Signal Processor) that interacts with the fieldbus devices. The technique ICA (Independent Component Analysis), that explores the possibility of separating mixed signals based on the fact that they are statistically independent, was chosen to this Blind Source Separation (BSS) process. The algorithm and its implementations will be Presented, as well as the results

Classificação não-supervisionada de dados hiperespectrais usando análise em componentes independentes

No passado recente foram desenvolvidas v árias t écnicas para classi ca ção de dados hiperspectrais. Uma abordagem tí pica consiste em considerar que cada pixel e uma mistura linear das reflectancias espectrais dos elementos presentes na c élula de resolu ção, adicionada de ru ído. Para classifi car e estimar os elementos presentes numa imagem hiperespectral, v ários problemas se colocam: Dimensionalidade dos dados, desconhecimento dos elementos presentes e a variabilidade da reflectância destes. Recentemente foi proposta a An álise em Componentes Independentes,para separa ção de misturas lineares. Nesta comunica ção apresenta-se uma metodologia baseada na An álise em Componentes Independentes para detec ção dos elementos presentes em imagens hiperespectrais e estima ção das suas quantidades. Apresentam-se resultados desta metodologia com dados simulados e com dados hiperespectrais reais, ilustrando a potencialidade da t écnica.

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

Técnicas multivariadas de redução de dados: comparação, aplicabilidade e convergência de resultados

Doutoramento em Matemática e Estatística - Instituto Superior de Agronomia - UL

Mercado brasileiro: aplicação de análise de componentes principais no cálculo de VAR para carteiras de renda fixa

A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

Experimento didático de quimiometria para análise exploratória de óleos vegetais comestíveis por espectroscopia no infravermelho médio e análise de componentes principais: um tutorial, parte I

This manuscript aims to show the basic concepts and practical application of Principal Component Analysis (PCA) as a tutorial, using Matlab or Octave computing environment for beginners, undergraduate and graduate students. As a practical example it is shown the exploratory analysis of edible vegetable oils by mid infrared spectroscopy.

Análise de componentes principais de pães de forma formulados com farinha de yacon (Smallanthus sonchifolius (Poepp.) H. Rob.)

O yacon, tubérculo de origem andina, vem sendo cada vez mais aplicado na tecnologia de alimentos, em virtude de suas propriedades funcionais, por ser fonte de inulina e fruto-oligossacarídeos, considerados prebióticos. Foram preparadas três formulações de pães, sendo uma padrão e duas testes contendo farinha de yacon, denominadas de amostra P (pão padrão, sem farinha de yacon), amostra A (pão com 6% de farinha de yacon e 3% de gordura) e amostra B (pão com 11% de farinha de yacon sem adição de gordura). Para a avaliação sensorial foi realizada a Análise Descritiva Quantitativa (ADQ), utilizando-se 11 provadores treinados, os quais definiram 10 atributos sensoriais (aroma, cor, porosidade e uniformidade do miolo, sabor, textura, umectância, untuosidade, adesividade e qualidade global). Também foi realizada análise física dos pães, por meio da caracterização cromática. Os resultados da ADQ foram analisados por análise de variância e testes de médias de Duncan, a 5% de significância. Os resultados da ADQ foram representados graficamente por análise multivariada de análise de componentes principais (ACP). Nao houve diferença entre as amostras A e B em relação aos atributos porosidade, textura, sabor e qualidade global. A amostra A obteve média maior em atributos sensoriais indesejáveis como aderência, enquanto a amostra B apresentou maior média para o atributo umectância, devido ao maior teor de yacon. Na ACP, a soma de componentes principais 1 e 2 foi de 97,59%, ou seja, a variabilidade entre as amostras foi quase totalmente explicada por estes dois componentes. Os resultados obtidos demonstram o grande potencial para o desenvolvimento de novos produtos utilizando alimentos fontes de prebióticos, como os frutanos do yacon.

Avaliação da variabilidade do estado nutricional e produtividade de café por meio da análise de componentes principais e geoestatística

Determinar o estado nutricional das plantas traz diversas contribuições à cafeicultura, principalmente quando esse estado é avaliado, considerando-se a variação espacial existente nos campos de produção. Este experimento objetivou analisar a variabilidade espacial do estado nutricional e da produtividade de café arábica, utilizando técnicas de análise de componentes principais (ACP) e geoestatística. O experimento foi desenvolvido em uma malha de 50 pontos amostrais, montada em uma lavoura de Coffea arabica L., variedade Catuaí. Realizaram-se amostragens foliares para avaliação dos macro e micronutrientes e coletas de frutos para o levantamento da produtividade. Os dados foram submetidos à ACP, para transformação dos valores de nutrientes em novas variáveis e, em seguida, submetidos à geoestatística, para quantificar o grau de dependência espacial dos componentes principais e da produtividade. A aplicação conjunta de ACP e geoestatística permitiu estudar de forma eficiente o estado nutricional das plantas. A lavoura estudada apresenta desequilíbrio nutricional, sendo o excesso de N e de Cu limitantes à produtividade da cultura, mesmo em locais com adequada concentração foliar dos demais nutrientes.

Análise e comparação da utilização de métodos de Análise de Componentes Principais na descrição da relação entre a profundidade de um solo florestal e algumas das suas propriedades geoquímicas

Neste trabalho apresentam-se os resultados da analise e comparação da utilização da Análise de Componentes Principais Clássica (ACP) e a Análise de Componentes Principais Robusta (ACPR) na descrição da relação entre a profundidade de um solo florestal e as alterações em quatro propriedades geoquímicas fundamentais. Os resultados obtidos reconhecem que, neste tipo de dados e cala local, a utilização da ACPR deve ser utilizada em detrimento da ACP e que o procedimento de amostragem de solos pouco férteis, como é o caso dos solos florestais, pode ser aliviado em termos de detalhe em profundidade por uma amostragem a uma altura única de 18cm mas deve, contudo, ser efectuada estrategicamente, dado que a localização dos pontos de amostragem revela ter significativa influência nos resultados obtidos.

Sobre a análise em componentes principais

A análise em componentes principais é provavelmente a mais antiga e melhor conhecida matéria estatística da análise multivariada. O seu estudo sofreu bastante evolução com o advento dos computadores sendo hoje obrigatório incluir um módulo sobre análise em componentes principais em qualquer pacote estatístico multivariado.

Influência do sexo na evolução imediata e a médio prazo após a intervenção coronariana percutânea primária e análise dos fatores independentes de risco para óbito ou eventos

OBJETIVO: Determinar os fatores de risco para óbito e eventos e a influência do sexo na evolução intra-hospitalar e aos seis meses, de pacientes internados nas 12 horas iniciais do infarto agudo do miocárdio (IAM) com supradesnivelamento de ST, tratados com intervenção coronariana percutânea primária. MÉTODOS: Foram considerados 199 pacientes consecutivos, entre 07/1998 e 12/2000, com IAM e sem choque cardiogênico, sendo avaliada a evolução intra-hospitalar e em seis meses. RESULTADOS: As características clínicas eram semelhantes entre os grupos, exceto que as mulheres, que eram mais idosas que os homens (67,04 ± 11,53 x 59,70 ± 10,88, p < 0,0001). A mortalidade intra-hospitalar foi maior no sexo feminino (9,1% x 1,5%, p = 0,0171), assim como a incidência de eventos maiores (12,1% x 3,0%, p = 0,0026). A diferença de mortalidade persistia em seis meses (12,1% x 1,5%, p = 0,0026). Na análise multivariada predisseram óbito: sexo feminino e octogenários e eventos e/ou angina estável: doença multiarterial e disfunção ventricular grave. CONCLUSÃO: Sexo feminino e octogenários foram fatores independentes relacionados à mortalidade seis meses após a intervenção coronariana percutânea primária.

Análise de componentes principais de atributos físicos, químicos e mineralógicos de solos do bioma cerrado

Com o intuito de avaliar diferenças de comportamento entre solos das superfícies geomórficas Sul-Americana e Velhas da região dos Cerrados, todos sob uso atual de cobertura vegetal nativa, foram realizadas caracterizações físicas, químicas e mineralógicas, bem como feitas análises de componentes principais desses atributos. Com os solos referenciados por sub-região e pela superfície geomórfica que representam, três agrupamentos foram constituídos: Grupo 1: solos de textura argilosa a muito argilosa e hipo a mesoférricos; Grupo 2: solos de textura média a arenosa e hipoférricos; e Grupo 3: solos de textura argilosa a muito argilosa e férricos. A retenção de água dos horizontes superficiais dos solos estudados foi positivamente correlacionada com os teores de argila e carbono orgânico. Os solos do Grupo 3 apresentaram a maior oferta de bases trocáveis dos horizontes superficiais, o que foi relacionado, em grande parte, com a maior reciclagem imposta pela formação florestal local, quando comparada à da formação de cerrado, presente em 31 dos 33 perfis de solos dos Grupos 1 e 2. O Grupo 3, diferenciado pelos elevados teores de Fe herdados do material de origem, é o grupo mais homogêneo em termos mineralógicos, com todos os perfis hematíticos. Os Grupos 1 e 2 apresentam sobreposição de composição mineralógica, sendo o Grupo 1, em termos médios, mais gibbsítico do que o Grupo 2. A maior eficácia do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos, relativamente ao Soil Taxonomy, em discriminar os solos estudados é resultante do uso do caráter férrico concomitantemente a outros atributos comuns aos dois sistemas. A análise de componentes principais auxiliou no entendimento das diferenças e similaridades dos ambientes pedológicos separados no campo.