Teses e Dissertações
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Navegando Teses e Dissertações por Autor "Belardi, A. A."
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Dissertação Aplicação das wavelets na detecção da reversão de tendências no mercado financeiro(2016) Penof Júnior, D. G.Este trabalho busca desenvolver um método para detectar reversões de tendência seguidas de quedas no mercado financeiro brasileiro usando wavelets. A partir do conceito da lei de potência log-periódica, caracterizada pelas reduções da amplitude e do período das suas oscilações conforme se aproxima o momento crítico (onde as quedas são mais prováveis), utilizou-se a Transformada Wavelet Contínua para detectar este aumento na frequência de oscilação da série temporal dos preços de ativos financeiros e gerar sinais de venda. Com este objetivo, foi desenvolvido um algoritmo para testar diferentes tipos de wavelets e parâmetros de cálculo do Índice Wavelet, avaliando qual combinação de parâmetros obtém os melhores resultados, bem como, comparando esses resultados às ferramentas de Análise Técnica existentes. Os resultados indicam que o método proposto para cálculo do Índice Wavelet detecta com sucesso reversões de tendências seguidas de quedas significativas (acima de 10%) no mercado financeiro brasileiro. Nas quedas acima de 15%, as perdas por venda antecipada foram de 45,0% (em média) no grupo de busca e 43,9% no grupo de teste, sem falsos negativos, utilizando principalmente a wavelet de Meyer. Sua performance também foi superior às ferramentas de Análise Técnica como MACD e IFR.Dissertação Auxílio no diagnóstico em exames de espirometria com a aplicação das wavelets(2017) Piva, Rodrigo GalluzziDissertação Modelamento matemático utilizando as equações da eletrostática e as wavelets de haar, como tentativa de um novo biomarcador para identificação precoce da doença de Alzheimer(2017) Freitas, F. O.A doença de Alzheimer (DA) é o tipo de demência mais frequente entre a população idosa, sem cura, caracterizada pela degeneração progressiva e irreversível das células nervosas. Um dos desafios atuais é, dado os recursos para as diferentes populações mundiais, melhorar a acurácia dos sistemas de predição da DA, pelo desenvolvimento de novos biomarcadores. O hipocampo tem sido alvo de pesquisas, por ser uma das primeiras regiões cerebrais que passam por transformações morfológicas anormais, já no Transtorno Cognitivo Leve, estágio intermediário entre ter cognição normal e ser paciente de DA. Nesse contexto, esse trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta para determinar a distribuição das densidades superficiais de cargas elétricas (DDSC) nas regiões do hipocampo, com o objetivo de que as DDSC possam contribuir como novo biomarcador relativo aos seus aspectos morfológicos. O modelo proposto para esta ferramenta utiliza conjuntamente as equações da eletrostática, método dos momentos e wavelets de Haar, tendo como elementos de entrada as imagens de ressonância magnética estrutural (RM), com segmentação do hipocampo. A ferramenta foi validada na geração de 309 DDSC com formas variadas de hipocampos, nas quais as morfologias mantiveram-se fieis, tais como nas imagens de RM que as originaram. Realizou-se também um breve estudo do potencial das DDSC como biomarcador, sendo observado que devido a influência de cada carga elétrica sobre as demais, a DDSC é dependente da forma do hipocampo, apresentando variações nas regiões de expansão e retração, bem como nas regiões sem variações morfológicas. Os resultados obtidos são promissores, mostrando que a ferramenta proposta é eficiente na geração das DDSC, tendo potencial para gerar um novo biomarcador para uso conjunto com os demais existentes.Dissertação Utilização de wavelets para identificação do ruído impulsivo na faixa de frequência de retorno em redes HFC(2014) Fausto, S.As redes Hybrid Fiber-Coaxial (HFC) de televisão via cabo (CATV) se consolidaram como uma importante infra-estrutura para disponibilizar conteúdos interativos e acessos em banda larga à rede mundial de computadores, Internet. As redes HFC são cada vez mais exigidas nos aspectos de qualidade e capacidade de transporte de sinais digitais devido à disponibilidade de banda de transmissão e capilaridade em sua área de cobertura e deixam de ser apenas redes que servem canais de televisão (TV) e, nesta rede existem ruídos que interferem nos serviços disponibilizados pela operadora. O ruído impulsivo na faixa de frequência de retorno, upstream, é um dos principais problemas enfrentados pelas operadoras. Este ruído interfere nas portadoras dos Cable Modems (CM), ocasionando perdas das informações transmitidas e até mesmo a indisponibilidade dos serviços. A partir desta constatação o presente trabalho visa desenvolver uma metodologia para a utilização de Wavelets na identificação de ruídos impulsivos na faixa de frequência de retorno na rede HFC, por meio da análise dos coeficientes da Transformada Wavelet e um comparativo com o método da análise da energia do espectro. Os resultados obtidos foram satisfatórios pois foi possível a identificação do ruído impulsivo em todas as amostras em um tempo computacional baixo.