Metodologias híbridas para a extração de características de sinais e reconhecimento de padrões

• Processo: 96/11821-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 1997
• Data de Término da vigência: 15 de junho de 1998
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica
• Pesquisador responsável: Takashi Yoneyama
• Beneficiário: Roberto Kawakami Harrop Galvão
• Instituição Sede: Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Reconhecimento de padrões Redes neurais (computação) Análise de ondaletas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Logica Nebulosa | Processamento Digital De Sinai | Reconhecimento De Padroes | Redes Neurais | Waveletz

Resumo

O objetivo da pesquisa proposta é investigar a utilização de metodologias híbridas para extração de características e posterior classificação de sinais. Por metodologias híbridas entendem-se métodos que envolvam a cooperação de duas ou mais técnicas em geral estudadas separadamente como, por exemplo, redes neurais artificiais, lógica nebulosa e wavelets, além de enfoques clássicos como filtragem não-linear, métodos espectrais e teoria de estimação e detecção. A classe de sinais a serem estudados não será escolhida a priori, mas espera-se que os métodos desenvolvidos sejam de relevância no processamento de sinais biológicos (ECG, EEG, por exemplo), no tratamento e reconhecimento de sinais de voz e imagem e na análise de sinais de radar, sonar e sondagens geológicas, entre outros. Espera-se ainda desenvolver algoritmos originais e eficientes para os problemas de reconhecimento de padrões, combinando as vantagens dos processamentos simbólico e numérico. (AU)