| Processo: | 21/02063-6 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de agosto de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 31 de julho de 2023 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações |
| Pesquisador responsável: | Magno Teófilo Madeira da Silva |
| Beneficiário: | Magno Teófilo Madeira da Silva |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São Paulo |
| Pesquisadores associados: | Renato Candido |
| Assunto(s): | Processamento de sinais Aprendizado computacional Algoritmos Redes de difusão adaptativas Filtragem adaptativa Filtros adaptativos baseados em Kernel Sensores virtuais Arritmias cardíacas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Classificação de arritmias cardíacas | filtragem adaptativa | Filtros Adaptativos baseados em Kernel | Redes de difusão adaptativas | Sensores Virtuais (Soft Sensors) | Processamento de Sinais |
Resumo
Processamento distribuído de sinais têm chamado atenção na comunidade científica por apresentar vantagens em relação a soluções centralizadas. Nessa área, técnicas de amostragem e censuratêm sido temas de intensa pesquisa, uma vez que o custo associado a medição, processamento e/ou transmissão de dados em toda a rede pode ser proibitivo em certos casos. Pretende-se neste projeto, fazer um estudo aprofundado de técnicas de amostragem e censura em redes de difusão, propondo melhorias para os algoritmos que surgiram recentemente na literatura. Pretende-se estender esses algoritmos para diferentes tipos de rede de difusão, como as multitarefas, baseadas em kernel e assíncronas. Pretende-se também propor versões distribuídas de algoritmos adaptativos baseados em kernel e compará-las com versões distribuídas de redes neuronais para solução de problemas não lineares em uma rede de difusão. A técnica de esparsificação de dicionário que usa a ortogonalização de Gram-Schmidt também será aplicada à análise de componentes principais baseada em kernel. Na parte de aprendizado de máquina, pretende-se utilizar sensores virtuais para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas de ar condicionado, possibilitando correções antes do aumento do consumo de energia elétrica. Por fim, pretende-se utilizar redes neuronais para classificação de arritmias cardíacas, levando-se em conta a divisão por pacientes nos conjuntos de treinamento e teste. (AU)
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