O documento avalia o efeito da quantidade de sub-bandas na performance de um codificador de sinais de eletromiografia baseado em transformada wavelet discreta. Foram implementados codificadores com 4, 8, 16, 32 e 64 sub-bandas e comparados usando métricas como fator de compressão e raiz da diferença média percentual. Os resultados indicam que a quantidade ideal de sub-bandas depende do perfil de alocação de bits utilizado no algoritmo de quantização.
Confiabilidade do canal em codificação turbo dscdma sujeito a desvanecimento ...wagner1861
This work proposes a general equation for the channel reliability (Lc) of turbo code in DS/CDMA systems under flat fading channels and multiple access interference. The
proposed reliability equation is suitable for prediction under low, medium as well high signal-noise ratio (SNR) operation system. The channel reliability equation was established as a function of system loading and SNR from fitting of Monte-Carlo simulation (MCS) performance results.
Confiabilidade do canal em codificação turbo dscdma sujeito a desvanecimento ...wagner1861
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Software para análise de sinais elétricos - sistema monofásico.
O artigo apresenta o desenvolvimento de um software que lê um arquivo exportado por um osciloscópio USB e efetua análise de sinais , calculando parâmetros usuais para verificação da qualidade de energia e apresentação de gráficos diversos inerentes ao tema.
Sintetizador de freqüências a partir de um PLLRoní Gonçalves
Relatório de um (pré-)projeto simplificado para criar um sintetizador de freqüências com CIs discretos. Está longe de ser o melhor trabalho que já fiz, mas pode ajudar alguém mesmo assim.
Compressão de sinais de eletromiografia de superfície usando H.264/AVCMarcus Chaffim
Apresenta-se um algoritmo para compressão de sinais de eletromiografia de superfície (EMG-S)
baseado no sistema de codificação H.264/AVC. Originalmente desenvolvido para compressão de seqüências
de vídeo, mostra-se que o codificador H.264/AVC operando sobre uma única imagem pode também ser usado
para comprimir sinais de EMG-S tanto de contrações isométricas quanto de atividades isotônicas. Para sinais
de EMG-S adquiridos durante contrações isométricas, o algoritmo proposto conseguiu fatores de compressão
de 75 a 90%, com uma RDP média entre 5,51 e 16,88%. Para sinais de EMG-S isotônicos, o algoritmo
conseguiu fatores de compressão de 75 a 90%, com uma RDP média entre 5,59 e 16,39%. Os resultados da
compressão usando o codificador H.264/AVC foram comparados com outros baseados em transformada de
wavelet.
Nesta cursos explica-se o modo de funcionamento de um analisador de vibrações. Vão ser referidos nomeadamente os seguintes aspetos:
Compreender a relação entre tempo e frequência num analisador de vibrações
Amostragem e digitalização num analisador de vibrações
O que é o Aliasing num analisador de vibrações
A implementação do zoom num analisador de vibrações
A implementação de janelas na forma de onda (windows) num analisador de vibrações
As médias num analisador de vibrações
Largura de banda em tempo real nos analizadores de vibrações
Processamento em sobreposição (“overlap”)
Seguimento de ordens
Análise do envelope
Funções de dois canais
Vai-se começar por apresentar as propriedades do Fast Fourier Transform (FFT) sobre o qual os Analisadores de Vibrações são baseados. Em seguida, mostra-se como essas propriedades FFT podem causar algumas características indesejáveis na análise do espectro, como aliasing e fugas (leakage). Tendo apresentado uma dificuldade potencial com o FFT, mostra-se quais soluções são usadas para tornar os analisadores de vibrações em ferramentas práticos. O desenvolvimento desse conhecimento básico das características do FFT torna simples obter bons resultados com um analisador de vibrações numa ampla gama de problemas de medição.
Experiência da EDP na monitorização de vibrações de grupos hídricosCarlosAroeira1
Apresentaçao sobre a experiencia da EDP na
monitorização de grupos geradores hídricos apresentada pelo Eng. Ludovico Morais durante a Reunião do Vibration Institute realizada em Lisboa no dia 24 de maio de 2024
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Relatório de um (pré-)projeto simplificado para criar um sintetizador de freqüências com CIs discretos. Está longe de ser o melhor trabalho que já fiz, mas pode ajudar alguém mesmo assim.
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baseado no sistema de codificação H.264/AVC. Originalmente desenvolvido para compressão de seqüências
de vídeo, mostra-se que o codificador H.264/AVC operando sobre uma única imagem pode também ser usado
para comprimir sinais de EMG-S tanto de contrações isométricas quanto de atividades isotônicas. Para sinais
de EMG-S adquiridos durante contrações isométricas, o algoritmo proposto conseguiu fatores de compressão
de 75 a 90%, com uma RDP média entre 5,51 e 16,88%. Para sinais de EMG-S isotônicos, o algoritmo
conseguiu fatores de compressão de 75 a 90%, com uma RDP média entre 5,59 e 16,39%. Os resultados da
compressão usando o codificador H.264/AVC foram comparados com outros baseados em transformada de
wavelet.
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Documento que detlalha os príncipios de sistemas de controle
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Esta apresentação oferece uma compreensão detalhada e prática sobre como calcular e interpretar as taxas de frequência e gravidade de acidentes, conforme estipulado pela Norma Brasileira Regulamentadora 14280 (NBR 14280). Iniciamos com uma introdução destacando a importância da segurança no ambiente de trabalho e como a redução de acidentes impacta positivamente as organizações.
Exploramos a definição da taxa de frequência de acidentes, apresentando sua fórmula e exemplificando seu cálculo. Enfatizamos sua interpretação como um indicador de risco e sua utilidade na avaliação da eficácia das medidas de segurança adotadas.
Em seguida, abordamos a taxa de gravidade de acidentes, explicando sua fórmula e demonstrando sua aplicação com um exemplo prático. Destacamos a importância dessa taxa na avaliação do impacto dos acidentes na produtividade e na saúde dos trabalhadores.
Oferecemos orientações sobre como aplicar esses cálculos na prática, desde a coleta de dados até a análise dos resultados e a implementação de ações corretivas. Concluímos ressaltando a importância de promover um ambiente de trabalho seguro e incentivando a implementação das medidas necessárias para alcançar esse objetivo.
Ao longo da apresentação, enfatizamos a relevância da NBR 14280 como referência técnica para o cálculo das taxas de acidentes. Encorajamos o debate e a participação da audiência, abrindo espaço para perguntas e fornecendo informações de contato para mais esclarecimentos.
Esta apresentação visa capacitar os participantes a compreender e aplicar os conceitos essenciais para o cálculo das taxas de acidentes, contribuindo assim para a promoção de um ambiente de trabalho mais seguro e saudável para todos.
AE02 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESSOA...Consultoria Acadêmica
A interação face a face acontece em um contexto de copresença: os participantes estão imediatamente
presentes e partilham um mesmo espaço e tempo. As interações face a face têm um caráter dialógico, no
sentido de que implicam ida e volta no fluxo de informação e comunicação. Além disso, os participantes
podem empregar uma multiplicidade de deixas simbólicas para transmitir mensagens, como sorrisos,
franzimento de sobrancelhas e mudanças na entonação da voz. Esse tipo de interação permite que os
participantes comparem a mensagem que foi passada com as várias deixas simbólicas para melhorar a
compreensão da mensagem.
Fonte: Krieser, Deise Stolf. Estudo Contemporâneo e Transversal - Comunicação Assertiva e Interpessoal.
Indaial, SC: Arqué, 2023.
Considerando as características da interação face a face descritas no texto, analise as seguintes afirmações:
I. A interação face a face ocorre em um contexto de copresença, no qual os participantes compartilham o
mesmo espaço e tempo, o que facilita a comunicação direta e imediata.
II. As interações face a face são predominantemente unidirecionais, com uma única pessoa transmitindo
informações e a outra apenas recebendo, sem um fluxo de comunicação bidirecional.
III. Durante as interações face a face, os participantes podem utilizar uma variedade de sinais simbólicos,
como expressões faciais e mudanças na entonação da voz, para transmitir mensagens e melhorar a
compreensão mútua.
É correto o que se afirma em:
ALTERNATIVAS
I, apenas.
III, apenas.
I e III, apenas.
II e III, apenas.
I, II e III.
Entre em contato conosco
54 99956-3050
AE02 - ESTUDO CONTEMPORÂNEO E TRANSVERSAL COMUNICAÇÃO ASSERTIVA E INTERPESSOA...
Efeito da Quantidade de Sub-bandas no Desempenho de Codificador de Sinais de S-EMG Dinâmicos Baseado em Transformada Wavelet Discreta
1. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder
Efeito da Quantidade de Sub-bandas no Desempenho de
Codificador de Sinais de S-EMG Dinâmicos Baseado em
Transformada Wavelet Discreta
M. H. Trabuco1, M. V. C. Costa2,1 e F. A. de O. Nascimento1
1 Departamento de Engenharia Elétrica, Universidade de Brasília, Brasília, Brasil
2 Engenharia Eletrônica, Faculdade do Gama, Universidade de Brasília, Brasília, Brasil
mhtrabuco@gmail.com; chaffim@unb.br; assis@unb.br
2. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Esse trabalho avalia o efeito da variação da quantidade de sub-
bandas de alocação de bits que segmentam o espectro transformado
de wavelets de um codificador de sinais de eletromiografia, com o
objetivo de determinar se existe uma alocação ideal para cada perfil
que é usado no algoritmo de quantização.
Os critérios objetivos usados foram a raiz da diferença média
percentual (percent residual difference –– PRD) e o fator de
compressão (compression factor –– CF).
Nas simulações, foram implementados e comparados dois perfis de
alocação de bits: perfil espectral linear decrescente e perfil espectral
tangente hiperbólica decrescente.
Palavras-chave –– Compressão de dados, Eletromiografia de
superfície, Protocolo Dinâmico, Transformada de wavelets discrete.
RESUMO
3. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Processamento de sinais biológicos: diagnóstico e tratamento de
diversas doenças humanas. Exemplos: sinais cardíacos (ECG), sinais
neurológicos (EEG) e também sinais de eletromiografia (EMG).
Estudos de processamento de sinais de eletromiografia de
superfície (S-EMG) têm propiciado técnicas bastante avançadas
como, por exemplo, avaliação de fadiga em atletas; é nesse cenário
que este trabalho se insere.
Otimização de codificadores de sinais biológicos resulta na melhor
alocação de recursos escassos: banda de transmissão e capacidade
de armazenamento. Relevante, por exemplo, para plataformas
embarcadas em redes de telemedicina.
A representação com menor quantidade de bytes não deve
diminuir a fidelidade entre o sinal decodificado e o original:
características de interesse devem poder ser identificadas por
ferramentas computacionais dedicadas.
I. INTRODUÇÃO
4. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Técnicas para compressão de S-EMG na literatura:
Codificação paramétrica Predição linear apresenta como
vantagens principais a baixa complexidade computacional e a alta
taxa de compressão de dados. Contudo, não preserva a informação
de fase do sinal deterioração da forma de onda codificada.
Técnicas usando codificadores de forma de onda melhores
resultados, mas exigem maior esforço computacional. Várias técnicas
baseadas em transformadas ortogonais, tanto unidimensionais quanto
bidimensionais.
Geralmente são utilizadas as transformadas de wavelets, mas
também podem ser encontradas técnicas baseadas na transformada
de cossenos discreta (DCT, do inglês Discrete Cosine Transform) e
em padrões multiescala recorrentes.
I. INTRODUÇÃO
5. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Neste trabalho é avaliada uma técnica de compressão de sinais de
S-EMG baseada na transformada de wavelets discreta (TWD).
Após a aplicação da transformada de wavelets discreta sobre cada
uma das janelas do sinal, o espectro da TWD é segmentado em sub-
bandas que são a entrada do algoritmo de quantização do vetor de
coeficientes transformados.
É objetivo deste trabalho o estudo dos efeitos da quantidade de
sub-bandas nas métricas objetivas de avaliação de desempenho no
codificador de S-EMG. Resultados de simulações do codificador
aplicado a sinais de S-EMG reais são mostrados.
Os efeitos da variação da quantidade de sub-bandas no domínio
das wavelets são ilustrados graficamente e discutidos com base nas
métricas de avaliação objetiva de desempenho.
I. INTRODUÇÃO
6. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
O algoritmo de compressão de sinais de S-EMG proposto em
Trabuco et al. (PAHCE 2013) implementa a segmentação do espectro
no domínio das wavelets em uma quantidade fixa de 16 sub-bandas,
valor escolhido tendo por base o estudo de Berger et al. (2006), no
qual uma rede neural artificial faz a alocação dinâmica de bits.
Este trabalho propõe-se a verificar o efeito sobre os resultados da
avaliação objetiva de desempenho ao alterar as quantidades de sub-
bandas nas quais o espectro no domíno das wavelets é segmentado.
Um algoritmo análogo ao de Trabuco et al. (PAHCE 2013) foi
implementado. Entretanto, foram utilizados sinais S-EMG reais
adquiridos em protocolos de esforço dinâmico e as janelas do sinal
transformado foram divididas em 4, 8, 16, 32 ou 64 sub-bandas;
resultados destas cinco execuções são apresentados e discutidos.
II. PROPOSTA
7. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
A. CODIFICADOR
O diagrama de blocos ilustra a
sequência de passos implementados
pelo codificador.
A primeira etapa consiste em
segmentar o sinal em janelas de
segmentos N = 2048 amostras,
como proposto em Trabuco et al.
(PAHCE 2013).
Feito isso, a cada janela é
aplicada a transformada de wavelets
ortogonal.
III. METODOLOGIA
8. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Os N coeficientes transformados X [k], k = 0, 1, ... , N –1, são
quantizados em cada uma das M sub-bandas, de acordo com
O parâmetro λ é dado por
O valor de B[m] corresponde à quantidade de bits fornecida
pelo algoritmo de alocação para a m-ésima sub-banda.
A seguir são apresentados os procedimentos adotados para o
cálculo deste parâmetro
III. METODOLOGIA
1
[ ]
[ ]
2
q R
X k
X k int
[ ]
2B m
9. B. ALGORITMOS DE ALOCAÇÃO DE BITS
Neste trabalho foram utilizados os dois algoritmos de alocação de
bits já relatados em Trabuco et al. (PAHCE 2013) para prover a
alocação de bits às sub-bandas do sinal transformado:
Alocação Linear Decrescente (ALD) e
e
Alocação Tangente Hiperbólica decrescente (ATH).
Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
10. ALGORITMO I – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL LINEAR DECRESCENTE (ALD):
Nesta representação temos:
B[m] quantidade de bits recebida por cada sub-banda;
Q maior comprimento de palavra digital a ser alocado;
L menor comprimento de palavra digital a ser alocado;
M quantidade de sub-bandas do espectro no domínio wavelet.
Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
1
Q L
B m int sup Q m
M
11. ALGORITMO I – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL LINEAR DECRESCENTE (ALD):
(a) Segmentação em 4 sub-bandas; (b) Segmentação em 8 sub-bandas; (c) Segmentação em 16 sub-
bandas; (d) Segmentação em 32 sub-bandas; (e) Segmentação em 64 sub-bandas.
Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
12. ALGORITMO II – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL TANGENTE HIPERBÓLICA
DECRESCENTE (ATH):
Nesta representação temos:
B[m] quantidade de bits recebida por cada sub-banda;
Q maior comprimento de palavra digital a ser alocado;
M quantidade de sub-bandas do espectro no domínio wavelet;
α fator de compressão horizontal da curva;
β fator de deslocamento horizontal.
Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
1 tanh
2
Q M
B m int sup m
13. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
ALGORITMO II – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL TANGENTE HIPERBÓLICA
DECRESCENTE (ATH):
(a) Segmentação em 4 sub-bandas; (b) Segmentação em 8 sub-bandas; (c) Segmentação em 16 sub-
bandas; (d) Segmentação em 32 sub-bandas; (e) Segmentação em 64 sub-bandas.
14. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
ALGORITMO II – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL TANGENTE HIPERBÓLICA
DECRESCENTE (ATH):
(a) Segmentação em 4 sub-bandas; (b) Segmentação em 8 sub-bandas; (c) Segmentação em 16 sub-
bandas; (d) Segmentação em 32 sub-bandas; (e) Segmentação em 64 sub-bandas.
15. C. DECODIFICADOR
Inverso do codificador: dados são
descompactados e passam pelo
decodificador aritmético.
As sub-bandas são reconstruídas
e aplica-se a quantização inversa. As
sub-bandas são reagrupadas em
janelas TWD inversa.
Após a TWD inversa, obtém-se um
segmento composto por N amostras
do sinal de S-EMG. Os diversos
segmentos são concatenados de
forma obter o sinal decodificado.
Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
III. METODOLOGIA
16. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
IV. RESULTADOS
A. BANCO DE SINAIS
Foram utilizados sinais de S-EMG obtidos a partir de protocolo
dinâmico, coletados do músculo vastus lateralis de 14 indivíduos
pedalando em um simulador de ciclismo (Cateye CS1000, USA).
No experimento, foram utilizados eletrodos de superfície pré-
amplificados (modelo DE-02, DelSys Inc. Boston MA, USA).
Os sinais foram alimentados em uma placa de aquisição com
LABVIEW (NI-DAQ for Windows, National Instruments, USA).
Todos os sinais foram amostrados a 2 kHz e quantizados com 16
bits. A duração dos sinais varia de 3 a 6 minutos.
17. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
B. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO
Desempenho mensurado objetivamente por meio de dois
critérios (os mais utilizados para a avaliação da compressão de
sinais de EMG):
- fator de compressão (CF, do inglês, compression factor)
- raiz da diferença média percentual (PRD, do inglês,
percentage root mean difference).
IV. RESULTADOS
18. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
O fator de compressão é definido como
Os é a quantidade de bits necessária para armazenar os
dados originais;
Cs é a quantidade de bits necessária para armazenar os
dados comprimidos.
100%
Os Cs
CF
Os
IV. RESULTADOS
19. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
A raiz da diferença média percentual, PRD, é definida como
é o sinal original, é o sinal reconstruído e N é o
comprimento (nº de amostras) do sinal.
1
2
0
1
2
0
ˆ[ ] [ ]
100%
[ ]
N
n
N
n
x n x n
PRD
x n
ˆxx
IV. RESULTADOS
20. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
IV. RESULTADOS
C. RESULTADOS
ALGORITMO I – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL LINEAR DECRESCENTE (ALD):
21. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
IV. RESULTADOS
C. RESULTADOS
ALGORITMO II – ALOCAÇÃO DE BITS COM PERFIL TANGENTE HIPERBÓLICA DECRESCENTE (ATH):
22. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
A variação da quantidade de sub-bandas gerou resultados
ligeiramente diferentes para cada perfil de alocação de bits.
Perfil Alocação Linear Decrescente:
Curvas de desempenho para 4, 8, 16, 32 e 64 sub-bandas
bastante semelhantes; ligeira superioridade do algoritmo que
implementa 64 sub-bandas.
As curvas de alocação de bits referentes a cada quantidade de
sub-bandas possuem comportamento similar resultados similares
de avaliação de desempenho.
A curva gerada com a implementação de 64 sub-bandas fornece
melhor aproximação do envoltório espectral do sinal transformado
melhor ajuste entre a quantidade de bits e a quantidade de energia
referente a cada coeficiente transformado (alocação de bits mais
eficiente do espectro transformado) desempenho superior.
V. DISCUSSÃO
23. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Perfil Alocação Tangente Hiperbólica:
Resultados bastante semelhantes para CF > 85% e muito distintos
para o caso contrário.
Comportamento explicado pelas variações de curvas de
desempenho. Para altos fatores de compressão (CF), a diferença
entre a maior e a menor quantidade de bits atribuída a uma sub-banda
se reduz: curvas de alocação mais parecidas resultados similares.
Se o objetivo é ter um menor fator de compressão e um sinal
reconstruído mais fidedigno: atribui-se maior quantidade de bits aos
coeficientes de maior energia.
Nesse caso, não há qualquer moderação ao atribuir a quantidade
de bits a ser dispendida discrepância entre a maior e a menor
quantidade de bits alocada produz curvas de alocação de bits mais
distintas entre si.
V. DISCUSSÃO
24. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Observa-se desempenho sensivelmente superior para
segmentação em 4 sub-bandas para CF < 85%.
Curvas de alocação de bits de segmentação em 8, 16, 32 e 64
sub-bandas contemplam os coeficientes de menor energia com uma
quantidade muito pequena de bits e essa baixa alocação ocorre em
quase 25% de todos os coeficientes.
Coeficientes de menor energia não são essenciais para a
reconstrução do sinal, porém são fundamentais para a representação
dos detalhes (refinamento do sinal reconstruído), sobretudo para
baixos CF, onde a busca pela fidelidade com o sinal original é maior.
V. DISCUSSÃO
25. Effect of the Amount of Sub-bands in the Performance of Discrete
Wavelet Transform Based Dynamic S-EMG Signals Encoder c h a f f i m @ u n b . b r
Neste trabalho foi avaliado o efeito da alteração da quantidade de
sub-bandas sobre a segmentação de uma janela de sinal
transformado. Para avaliação foram utilizados sinais S-EMG reais de
protocolo de esforços dinâmicos em algoritmo de compressão
previamante relatado em Trabuco et al. (PAHCE 2013).
A partir dos resultados, pode-se inferir que a variação da
quantidade de sub-bandas, no caso geral, não resulta em grandes
alterações nas curvas de desempenho CF x PRD, principalmente
quando a análise é feita levando em conta altos fatores de
compressão (CF).
A obtenção de resultados semelhantes deve-se, sobretudo, ao fato
das curvas de alocação de bits geradas serem bastante similares. A
semelhança no desempenho com respeito às métricas objetivas é
mais acentuada para maiores fatores de compressão.
VI. CONCLUSÃO