Teses e Dissertações (BDTD USP - IFSC)
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Item Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger(2014-04-26) Prado, Raul RibeiroO conhecimento sobre a composição de raios cósmicos de altas energias é fundamental na abordagem da maior parte das grandes questões referentes à astrofísica de altas energias. Entretanto, do ponto de vista experimental, determinar o tipo de partícula medida nesse regime de energia ainda é um enorme desafio e essa tarefa tem recebido especial atenção por parte das colaborações responsáveis pelos experimentos em atividade. A principal dificuldade está no fato das medidas serem realizadas indiretamente através das cascatas de partículas formadas a partir da interação do raio cósmico inicial com átomos da atmosfera, os chamados chuveiros atmosféricos. Entre os principais experimentos em funcionamento, o Observatório Pierre Auger se destaca por ter a maior área de detecção (3000 km2) e por utilizar pioneiramente um sistema híbrido de detecção, com detectores de superfície e de fluorescência funcionando simultaneamente. Os telescópios de fluorescência medem o número de partículas do chuveiro em função da profundidade, o que chamamos de perfil longitudinal. Alguns parâmetros extraídos desse perfil são sensíveis à composição das partículas primárias. No presente trabalho, aplicamos métodos estatísticos novos aos dados extraídos dos perfis longitudinais de chuveiros medidos pelo Auger com o objetivo de inferir informações sobre a massa média, ou seja, a composição dos raios cósmicos. A primeira análise apresentada é baseada no parâmetro XMax. A evolução do valor médio de XMax com a energia contém informações sobre a composição inicial. Com o objetivo de eliminar vieses experimentais, corrigindo os efeitos dos detectores, aplicamos métodos de deconvolução às distribuições de XMax. A segunda análise é do tipo multiparamétrica e aplica redes neurais do tipo Multilayer Perceptrons a outros parâmetros extraídos dos perfis longitudinais. A partir desse procedimento é possível obter informações sobre a composição média das partículas e também reconstruir a energia dos eventos.Item Avaliação da qualidade de placas de madeira através de um sistema de interferência nebuloso baseado em redes adaptativas.(2009-05-26) França, Celso Aparecido deA inspeção visual automática é uma tarefa importante para a produtividade industrial. Ela pode ser aplicada em controle de qualidade para substituir operadores humanos em trabalhos perigosos ou repetitivos. O estágio de classificação em controle de qualidade da produção industrial é freqüentemente baseado no conhecimento humano. Portanto, torna-se importante alimentar um sistema visual automático com dados nebulosos ou ambíguos. Um sistema \"neuro-fuzy\" é uma forma adequada de implementar isto. O trabalho contribui na área tecnológica de inspeção visual com o desenvolvimento de uma nova abordagem para avaliação da qualidade de placas de madeira utilizadas na fabricação de lápis. Outra contribuição foi a divisão do vetor de características, fazendo com que cada característica específica seja tratada em uma rede neural própria. O método é baseado em duas redes neurais, cada uma tratando com apenas uma característica de entrada. Os resultados das redes neurais são combinados através de lógica nebulosa (\"fuzzy) fornecendo um sistema com maior poder discriminante do que aqueles que utilizam métodos tradicionais. O sistema se caracteriza por ser ágil, repetitivo, com um padrão de classificação definido e por possuir baixo custo.Item Conversão de voz baseada na transformada wavelet(2007-09-10) Vieira, Lucimar SassoDentre as inúmeras técnicas de conversão de voz utilizadas atualmente, aquelas baseadas em bancos de filtros wavelet, associadas com redes neurais artificiais,têm se destacado. Este trabalho se concentra em tais técnicas, realizando um estudo que relaciona qual a melhor wavelet para conversão de determinados padrões de voz, apresentando uma análise detalhada de quais são as características que levam a estes resultados. Os testes são realizados com vozes da base de dados TIMIT do Linguistic Data Consortium (LDC).