| Processo: | 00/10043-9 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2001 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2006 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Matemática da Computação |
| Pesquisador responsável: | Ademilson Zanandrea |
| Beneficiário: | Ademilson Zanandrea |
| Instituição Sede: | Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São José dos Campos |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 00/14735-2 - Análise de sinais complexos no domínio temporal e espectral, BP.JP |
| Assunto(s): | Análise de séries temporais Análise de ondaletas Espectroscopia Raman Polarização da luz |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Analise De Series Temporais | Wavelets (Ondeletas) |
| Publicação FAPESP: | https://media.fapesp.br/bv/uploads/pdfs/Investindo...pesquisadores_223_177_177.pdf |
Resumo
A principal proposta deste projeto é o estudo e análise de sinais complexos através do desenvolvimento, implementação e aplicação de técnicas computacionais de análise e processamento de dados digitais. Este estudo envolverá basicamente a aplicação das técnicas multitapering, wavelets, decomposição de valor singular, multiwavelet, análise de polarização de ondas, entre outras, para analisar sinais complexos de um ou mais componentes, no domínio temporal-espectral. Estas técnicas serão utilizadas na análise de três tipos diferentes de sinais, de acordo com a natureza do fenômeno: séries temporais geomagnéticas (micropulsasões); séries temporais geofísicas (largura de anéis de árvores, níveis de rios, etc.) e séries temporais biomédicas (sinais espectrais de espectroscopia Raman e fluorescente, eletro/magneto-cardiogramas e eletro/magneto-encefalogramas). Basicamente, far-se-á análises no domínio tempo-frequência para potência e fase espectral em sinais de uma componente, além da análise de polarização de ondas, grau de polarização (coerência) em sinais de múltiplos componentes, bem como tratamento estatístico. A teoria de wavelets será utilizada também no desenvolvimento de filtros digitais para retirar ruído indesejável presente no meio do sinal. (AU)
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