Engenharia Elétrica
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Dissertação Recuperação de imagens de línguas por conteúdo utilizando descritor fractal: estudo de caso considerando hipertensão sistêmica arterial(2024) Lazarini, Marcos AgenorAs doenças crônicas não transmissíveis, em especial a Hipertensão Arterial Sistêmica (HAS), continuam a representar um grande desafio para a saúde pública, sendo a principal causa de óbitos entre homens, segundo o Ministério da Saúde. Este estudo apresenta o desenvolvimento de um sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo, centrado na análise de textura de imagens de línguas diagnosticadas de acordo com a Medicina Tradicional Chinesa. O sistema tem como objetivo recuperar as cinco imagens mais similares à imagem de consulta, utilizando as medidas de similaridade Euclidiana e Manhattan. Para isso, diferentes descritores de textura foram aplicados, com destaque para o descritor Fractal, que teve seus resultados comparados aos dos descritores GLCM, LBP e a combinação de Fractal com LBP. A avaliação do desempenho do sistema foi realizada por meio do gráfico de Precisão versus Revocação e da AUC, utilizando testes padronizados com imagens das categorias com diagnóstico positivo e negativo para HAS. Os resultados demonstram que, embora o descritor GLCM tenha mostrado melhor desempenho para imagens com diagnóstico negativo para HAS, ele apresentou o pior desempenho para imagens com diagnóstico positivo. Em contraste, a combinação dos descritores Fractal e LBP apresentou um desempenho mais consistente e linear em ambos os grupos. Esses resultados destacam a influência do tipo de descritor e zdas características da imagem no desempenho do sistema de CBIRDissertação Estudo das propriedades eletrotérmicas de transistores mos de nanofios e nanofolhas de silício em temperaturas criogênicas(2024) Matos, Jefferson AlmeidaEste trabalho investiga a operação de nanofios e nanofolhas transistores de silício (nanofios MOS) em modo inversão e sem junções, em temperaturas que variam da ambiente até a faixa criogênica, com ênfase na influência das dimensões dos dispositivos sobre os parâmetros elétricos e no autoaquecimento. A análise é realizada por meio de medidas experimentais, permitindo a compreensão dos efeitos térmicos nos dispositivos. Os transistores são fabricados em substratos SOI (Silicon-On-Insulator), com larguras de fin variando de 10 nm a 60 nm e comprimento de canal de 40 nm a 10 µm. O estudo foi realizado em quatro etapas: a caracterização de nanofios em modo inversão na faixa de 330 K a 82 K; o estudo do autoaquecimento desses dispositivos até 4,2 K; a caracterização de nanofios sem junções de 300 K a 4,2 K; e uma comparação entre os dois tipos de dispositivos operando de 300 K a 82 K. A caracterização elétrica revelou que a variação da tensão de limiar com a temperatura apresenta comportamento linear, com taxas de variação diferentes entre dispositivos de largura de fin estreita e larga. A inclinação de sublimiar se degrada em dispositivos mais largos e de canal curto, distanciando-se do limite teórico mínimo em temperaturas criogênicas. A mobilidade dos portadores, analisada em função da temperatura, mostrou que transistores sem junções apresentam menor mobilidade absoluta e melhor estabilidade térmica. O estudo de autoaquecimento nos nanofios transistores em modo inversão indicou um aumento acentuado da temperatura do canal em baixas temperaturas, especialmente abaixo de 50 K, com comportamento não-linear e maior variação da temperatura do canal (?T) em potências menores (<5 µW). Dispositivos com comprimento de canal menor (L=40 nm) apresentaram maior aumento de temperatura em comparação aos de canal mais longo (L=100 nm), e a resistência térmica diferencial (RTH*) aumentou significativamente abaixo de 70 K. As contribuições científicas incluem a análise da influência das dimensões e da temperatura na performance elétrica de nanofios MOS, a caracterização inédita do autoaquecimento utilizando termometria de porta em temperaturas criogênicas, e a comparação detalhada entre dispositivos, fornecendo subsídios para avaliar a viabilidade desses dispositivos em ambientes criogênicos, com aplicações potenciais na computação quânticaDissertação Environmental sound recognition in embedded systems: bridging experiments in passenger vehicles to autonomous vehicle applications in smart cities(2024) Florentino, André LuizThe autonomous vehicle market is experiencing significant growth, with indications of transitioning from the "trough of disillusionment" to the "slope of enlightenment" on the Gartner hype cycle chart. Fundamental technologies encompassing extensive data analytics, computational capabilities, and sensor fusion techniques have already been established, and all stakeholders in this industry are persistently exploring novel approaches to enhance the overall perception of end users in terms of safety and trustworthiness. In this context, this project aims to develop and implement an Environmental Sound Recognition (ESR) algorithm in an embedded system for deployment in autonomous vehicles for Smart Cities in 2025, targeting advanced functionalities for early warning systems. Due to hardware constraints, a regular passenger vehicle was used, embedding the ESR algorithm in a Raspberry Pi with a microphone array. The limited literature on ESR algorithms for vehicles primarily focuses on siren detection without real-time inferences, and to address this, a dataset benchmarking study confirmed classifiers’ accuracy, leading to the creation of a new dataset tailored to autonomous vehicles. This new dataset provided a comprehensive baseline where several classifiers were trained and evaluated for accuracy, memory usage, and prediction time, with CNN 2D using aggregated features emerging as the top-performing model, achieving an average accuracy of 80% in the sliding window process. During the indoor experiment, the total prediction time attained an average of 47.6 ms, validating the algorithm’s performance with weighted F1-scores close to or better than cross-validation results. In the final phase of the methodology, real-world tests conducted in a passenger vehicle yielded similar results. However, inconsistencies were observed in certain classes due to insufficient sample diversity and environmental noise, which affected their accuracy. The results of this project indicate that its general objective was successfully achieved, contributing to understanding of ESR algorithms in embedded systems within passenger vehicles, and it is ready for integration into the electric and electronic architecture of autonomous vehicles for Smart Cities. Additionally, upon conducting further experiments across various vehicle categories to assess cabin insulation effects, this project could potentially enhance safety features for drivers with hearing impairments by adapting the ESR algorithm as an add-on feature in regular passenger vehiclesDissertação Impacto da radiação ionizante e temperatura no desempenho de PMOSFETS com diferentes leiautes(2024) Grandesi, Guilherme InácioDispositivos eletrônicos expostos à radiação ionizante podem ser danificados, alterando suas características e, consequentemente, parâmetros elétricos. Diante deste problema, o desenvolvimento e a caracterização de dispositivos eletrônicos resistentes à radiação e sua validação como mais resistentes aos efeitos da radiação ionizante requer pessoal qualificado e com conhecimento específico dos mecanismos físicos que atuam no dispositivo quando exposto à radiação. Para estudar o comportamento de um determinado dispositivo nestas condições é necessário caracterizá-lo adequadamente e obter informações sobre os danos causados por determinada dose de radiação e tipo de radiação ionizante. A forma pela qual o leiaute dos transistores é concebido nos circuitos integrados pode produzir diferentes comportamentos quando submetidos à radiação. Assim, foi realizado um estudo para verificar os efeitos da radiação em transistores de geometria retangular convencional e de geometria fechada (ELT). Acerca dos dispositivos sob teste, que serão chamados ao longo do texto de DUT (Device Under Test), o grupo de projetos do CTI (Centro de Tecnologia da Informação Renato Archer, em Campinas) forneceu dois circuitos integrados (CI PPTLEXT06SOID40) cada um com 5 Transistores PMOSFET de Potência, PPT, modelo PHVE da tecnologia XFAB XT06 0,6 µm SOI-CMOS, sendo dois deles ELT e três retangulares convencionais. A comparação desses dois diferentes leiautes é importante uma vez que dispositivos ELT são considerados mais tolerante aos efeitos da radiação ionizante, e incorporar uma análise de como os dispositivos reagem aos efeitos de temperatura é enriquecedor já que é conhecido que a temperatura altera os estados de cargas aprisionadas no dispositivo, havendo sinergia com os defeitos causados pela radiação no que diz respeito a cargas aprisionadas em regiões sensíveis do transistor. Este projeto de pesquisa é de interesse do mais importante projeto Nacional nesta área de pesquisa, CITAR – Circuitos Integrados Tolerantes à Radiação, financiado pela FINEP, o qual consta com a FEI sendo uma das instituições executoras. A caracterização do dispositivo foi realizada no Laboratório de Efeitos da Radiação Ionizante (LERI) no Centro Universitário FEI, quanto a tolerância de efeitos acumulativos de radiação ionizante (TID – Total Ionizing Dose) e quanto aos efeitos de temperatura. Ao longo do trabalho, os DUTs foram submetidos a uma dose de radiação acumulada total de 600 krad(Si) de raios X de 10 keV de energia, e posteriormente testados num ensaio de temperaturas partindo de -50 ºC a +70 ºC. Nestas análises foram avaliadas as curvas características de ID X VG, bem como demais parâmetros eletrônicos que podem ser extraídos a partir delas. Por meio desta pesquisa foi possível constatar que, embora os dispositivos tenham respondido de maneira similar sob a influência da TID, a análise em função da temperatura revelou uma robustez notável do leiaute fechado ELT, especialmente quanto à insensibilidade à polarização durante a radiaçãoDissertação Comunicação aumentativa e alternativa utilizando rastreamento ocular e recomendação de palavras através de modelos de linguagem(2024) Waideman, BrunoDesde as mais antigas formas de comunicação até os mais recentes desenvolvimentos na tecnologia computacional, a produção, o armazenamento e a circulação de informação e conteúdo têm sido aspectos centrais da vida social. Com o contínuo avanço da tecnologia, os meios digitais se tornaram relevantes para aproximar pessoas e facilitar ainda mais a circulação de informações. Para utilizar estes dispositivos, usualmente são utilizados teclados, sejam eles físicos ou digitais, e outros dispositivos, como mouses e canetas em telas eletrônicas sensíveis. Utilizar estes dispositivos pode ser uma tarefa trivial para a maior parte das pessoas, no entanto, é limitante para aqueles que apresentam dificuldades motoras em determinados contextos de uso. A Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) é então utilizada para ampliar estas habilidades de comunicação, possibilitando a construção de canais alternativos, através da valorização de todas as formas de expressão existentes. Desta forma, novas modalidades de interação com dispositivos de comunicação, como a entrada por gestos, comandos de voz e diversos tipos de sensores, são cada vez mais comuns. A entrada de informação através do rastreamento ocular é uma modalidade que encontra grande aplicação em sistemas de acessibilidade. No entanto, muitas limitações podem ser observadas, como fadiga visual e imprecisão na decodificação, causando erros de digitação e maior tempo para inserção de estruturas de texto, quando comparado com os métodos tradicionais. Desse modo, este trabalho apresenta um método de interação baseado no rastreamento do movimento ocular e orientação da cabeça, acoplado a um teclado virtual, utilizando uma rede neural artificial para decodificar o traçado do olhar e traduzir as intenções dos usuários na interface. De forma complementar, é utilizado um Modelo de Linguagem (ML) para realizar a recomendação de próximas palavras. Com isso, investigou-se a influência destas tecnologias no sistema proposto, medindo a velocidade de digitação, taxa de erros e perplexidade que, de forma geral, demonstraram resultados satisfatórios para auxiliar pessoas com deficiência a se comunicarem melhor- Reconhecimento de atividades humanas utilizando sensores inerciais e aprendizado de máquina(2024) Montanari, Bruno FontesReconhecimento de atividades humanas, também conhecido como Human Activity Recognition (HAR), tem um papel significativo na vida das pessoas dada a capacidade de prover informações relevantes por meio de pequenos sensores, podendo ser no celular, relógios inteligentes ou até mesmo através de imagens e vídeos. A análise e classificação dos movimentos humanos é alvo de diversos estudos em decorrência de sua ampla utilização nas mais diversas áreas, como por exemplo: saúde, práticas esportivas, bem estar, assistentes tecnológicos, segurança, computação ciente do contexto, realidade virtual e aumentada, dentre outros. O maior desafio atualmente é garantir que tal reconhecimento seja feito localmente em Micro Controller Unit (MCU) com baixo consumo de energia e com baixo tempo de inferência, mantendo os dados de cada pessoa seguro. Diversas propostas para resolver o HAR já foram avaliadas e apresentam resultados excelentes, tipicamente com acurácia superior a 90% quando um número baixo de movimentos (correr, caminhar, subir e descer escadas etc.) é considerado, porém a maioria destes estudos faz uso do processamento externo, em geral usando celulares, para desempenhar as técnicas de reconhecimento, classificação e contexto. Muitos destes estudos e técnicas podem ser ajustados, migrados e empregados nos MCUs graças às recentes melhorias dos frameworks disponíveis, suas quantizações e otimizações, bem como na evolução da capacidade de processamento e densidade de memória disponível nos microcontroladores. Este trabalho explora a comparação entre o emprego e desempenho de reduções de dimensionalidades por meio de Principal Component Analysis (PCA) com as técnicas de aprendizado de máquina como Decision Tree Regression (DTR), Random Forest (RF) e Support Vector Machine (SVM) e de aprendizado profundo utilizando exclusivamente Convolution Neural Network (CNN), ambas aplicadas ao microcontroladore Arm® Cortex® M33 com foco na aplicação de HAR. Outra análise que este estudo traz é a identificação da influência do uso de quantização Post Training Quantization (PTQ) no tempo de inferência, densidade de memória, complexidade e sua relação com o consumo de energia no MCU
Dissertação Aprimorando a eficiência contratual de energia: um estudo de previsão de demanda com aprendizado de máquina(2024) Pessoa, Patrick de SousaEste projeto de pesquisa aborda a otimização contratual da demanda de energia como um elemento fundamental para aprimorar a eficiência energética da rede elétrica e reduzir custos para consumidores industriais, evitando multas associadas à demanda excessiva estabelecida em contrato. A diferença entre a demanda contratada e a efetiva é frequentemente subestimada, resultando em desperdício de recursos e penalidades financeiras. Foram estudados modelos de inteligência artificial, como FA (Floresta Aleatória), SVR (Support Vector Regression) e rede LSTM (Long-short Term Memory), para prever a demanda em diferentes horizontes temporais. A análise temporal indicou que a acurácia aumenta à medida que o horizonte de tempo é reduzido, destacando a importância da escolha do modelo e do intervalo de tempo na previsão da demanda. Um estudo de caso foi conduzido para avaliar a precisão da previsão em comparação com formas tradicionais de estabelecimento de contratos de demanda, ressaltando a importância do tamanho da base de dados disponível para o desempenho do modelo. A fim de comparação com a rede LSTM, estudou-se o desempenho para a rede GRU (Gated Recurrent Unit Network), a qual obteve resultados comparáveis à LSTM, porém com treinamento mais rápido. Deste modo, este projeto contribui para a otimização contratual da demanda de energia, permitindo que empresas otimizem estes modelos de contratos, minimizem multas e aliviem a carga na rede elétrica, sendo que os resultados confirmam a importância do aprendizado de máquina na otimização de contratos de demanda de energiaDissertação Amplificador ECG incorporando pseudorresistores: projeto, implementação e caracterização em altas temperaturas(2024) Pessoa, Beatriz Barsocchi TestaComponentes eletrônicos, em geral, possuem grande sensibilidade às mudanças de temperatura. Temperaturas muito acima ou abaixo do valor considerado como ambiente causam uma mudança nas características físicas dos materiais dos componentes, acarretando um impacto significativo no desempenho e na confiabilidade dos dispositivos eletrônicos. Muitos dispositivos são projetados para operar dentro de uma faixa de temperatura específica e, se a temperatura exceder essa faixa, o dispositivo pode ser danificado ou não funcionar corretamente, fazendo com que, à medida que a temperatura aumente, o número de defeitos e falhas induzidas termicamente em dispositivos eletrônicos também aumente. O uso do pseudorresistor é uma técnica promissora para projetos de amplificadores biomédicos, uma vez que proporciona ao amplificador uma alta precisão, baixo ruído e ampla faixa de resposta em frequência. Além disso, os pseudorresistores na faixa de teraohms apresentam vantagens adicionais, como menor consumo de energia, melhor estabilidade térmica e menor área ocupada no chip em relação aos resistores convencionais. No entanto, o uso de pseudorresistores também pode apresentar desafios na implementação de circuitos, principalmente devido à complexidade do projeto e à necessidade de ajuste preciso dos parâmetros do circuito. Além disso, a variação de temperatura pode afetar a precisão do circuito que utiliza essa tecnologia, sendo necessário o uso de técnicas de compensação para minimizar esse efeito. Estudos anteriores sobre pseudorresistores estão limitados a simulações, modelagem e implementação de alguns amplificadores de banda estreita. Este estudo tem como objetivo projetar um circuito sob medida para aplicações de ECG, com largura de banda de 0,04 Hz a 2 kHz para a faixa completa de temperatura de aplicação. O circuito é digitalmente modelado, simulado e caracterizado, ajustando os valores de capacitância de feedback para otimizar o desempenho dentro da faixa de temperatura crucial para aplicações biomédicas. Após a validação do circuito desenvolvido, este projeto almeja realizar uma transição para a esfera prática, visando a aplicação em pacientes. Nesse cenário, enfatiza-se a integração direta com sinais biomédicos, com a validação da associação do circuito proposto juntamente ao dispositivo ADS1298ECGFE-PDK para análises clínicasDissertação Análise de capacitâncias em transistores SOI MOSFET de canal gradual(2024) Lopes, Allan OliveiraNeste trabalho é apresentada uma análise das capacitâncias em transistores GC SOI MOSFET (Graded Channel semiconductor on Insulator Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor) variando a relação do comprimento do canal do dispositivo que possui uma baixa dopagem em relação ao comprimento total (LLD/L), além de aspectos construtivos do dispositivo, como tSi(espessura do filme de silício sobre isolante), toxf (espessura do óxido de porta da primeira interface), assim como comprimento de canal L, por meio de simulações. Ao realizar estas mudanças na estrutura do dispositivo, são observados diversos aspectos referentes a como as capacitâncias se comportam à medida que a relação (LLD/L) é variada, e estudando as transcapacitâncias CGD, CGS e CGB e a capacitância total CGG. É possível observar qual das transcapacitâncias tem maior contribuição para a capacitância total do dispositivo, como ela se comporta a medida que a tensão aplicada a porta cresce, bem como a verificação sobre como ocorre a distribuição de cargas ao longo do canal para algumas polarizações, como valores de VGS abaixo, próximos e acima da tensão de limiar VTH, tanto para um valor de VDS baixo, como um valor elevado, com a presença de um campo elétrico horizontal intenso, podendo assim observar, que a partir de determinado tamanho de dispositivo, o canal gradual perde uma parte de suas características no canal do dispositivo. No trabalho utilizou-se dos aparelhos de medição dispostos no Centro Universitário FEI e um chip com transistores de canal gradual a fim de observar também de maneira prática algumas das características que se desejava estudar. Então, utilizou-se da simulação para mudar as tecnologias e estruturas dos dispositivos estudados, a fim de estudar como cada mudança contribui para as características capacitivas do transistor, e como o canal gradual afetam o dispositivo- Segmentação de faces parcialmente ocluídas para avaliação da expressão de dor neonatal(2024) Domingues, Pedro Henrique Silvaavaliação e o tratamento corretos da dor são procedimentos clínicos importantes para o desenvolvimento saudável de recém-nascidos (RNs). Visto que RNs ainda não desenvolveram a capacidade de expressão verbal, a identificação da dor através de expressões faciais visuais é o meio alternativo mais comum para este caso, utilizada por pais e por profissionais da saúde, para estes últimos baseados em escalas como a Neonatal Facial Coding System (NFCS). Desse modo, a automatização do uso dessas escalas utilizando imagens de face é alvo de estudos recentes. As estratégias desenvolvidas utilizam redes neurais, modelos de classificação ou a medição de distâncias entre partes da face. No entanto, alguns equipamentos médicos utilizados por estes RNs dificultam a análise automática da dor através de imagens, pois obstruem parte da face, dificultando a detecção facial e a localização de pontos chave. Diante disso, o objetivo desta dissertação foi estudar a segmentação facial de RNs, identificando o melhor método computacional para casos com e sem a presença de oclusão parcial da face e verificando a influência desta segmentação como uma ferramenta para remoção de ruído e melhora de desempenho de modelos de classificação da expressão de dor. As oclusões aqui estudadas provêm de imagens de UTIs neonatais (UTINs), nas quais equipamentos médicos como sonda enteral ou gástrica, intubação orotraqueal e óculos de fototerapia muitas vezes impossibilitam a visualização completa de partes importantes da face como olhos e boca. Três modelos de segmentação foram testados em cenários com e sem a presença dessas oclusões e o melhor foi utilizado para segmentar faces de RNs e classificação da expressão de dor com quatro diferentes classificadores baseados em redes neurais. O SAM (Segment Anything Model) foi considerado o melhor modelo para segmentação, com alto coeficiente Dice (>0,91). No entanto, utilizar o SAM para remoção de ruidos como plano de fundo e oclusões não gerou melhora significativa no desempenho dos classificadores, que apresentaram em média 66% de acurácia em casos com oclusão