O uso de técnicas de aprendizagem de máquina em diferentes campos acadêmicos e profissionais confirma sua utilidade teórica e prática. O campo de comunicações não é exceção, possuindo diversas aplicações em problemas estabelecidos. Este trabalho faz uma investigação de diferentes formas de utilizar modelos baseados em aprendizagem de máquina em três problemas distintos envolvendo decodificação em sistemas de comunicação, buscando demonstrar sua flexibilidade e apresentar formas alternativas de se obter resultados clássicos que empregam algoritmos estabelecidos, ou até mesmo obter desempenhos melhores em situações específicas.

O primeiro problema trata de canais Markov-Gauss e compara um modelo de aprendizagem de máquina com o modelo oculto de Markov usualmente empregado, o segundo trata de sistemas de comunicação baseados em acesso múltiplo não ortogonal e compara um modelo de aprendizagem com o algoritmo de decodificação usualmente empregado, o terceiro trata de um sistema de comunicação baseado em caos em que uma rede neural é utilizada na decodificação em comparação com a decodificação por máxima verossimilhança.

A detecção de anomalias consiste em identificar padrões que divirjam de comportamentos tidos como normais. Ela é uma importante área de estudos, cuja aplicabilidade se estende a diversos domínios, como a segurança de redes de comunicação, a detecção de doenças, a identificação de fraudes, dentre outros. A detecção de anomalias configura-se como uma etapa essencial de processos que envolvem tomadas de decisão, como o planejamento de manutenções em fábricas ou o início do tratamento de doenças graves. Comportamentos anômalos podem ser provocados por erros ou eventos ainda desconhecidos pelo sistema de detecção. A detecção de anomalias apresenta uma série de desafios que a distanciam de problemas de classificação tradicionais. Um deles diz respeito ao desbalanceamento dos dados disponíveis para treinar o modelo de detecção. A inexistência, ou existência em pequenas quantidades, de dados pertencentes às classes anômalas é bastante comum em problemas reais. Isto torna difícil a definição de uma região no espaço amostral que contenha todos os comportamentos normais possíveis, sem compreender os anômalos. Diversas técnicas foram desenvolvidas ao longo dos anos para tratar deste problema. No entanto, um grupo de técnicas tem ganhando atenção especial da comunidade acadêmica. Tal grupo baseia-se no uso de aprendizado profundo. Este consiste no processamento da informação através de múltiplas camadas, tornando possível a obtenção de representações mais significativas da informação de entrada para um dado problema de classificação ou regressão. Apesar dos avanços obtidos, o uso de aprendizado profundo na detecção de anomalias ainda apresenta algumas dificuldades, principalmente na obtenção de características capazes de representar de forma satisfatória a classe normal, ao mesmo tempo em que a diferencie da classe anômala. Este trabalho apresenta as etapas do desenvolvimento de um sistema para a detecção de anomalias baseado na atuação conjunta de técnicas profundas e tradicionais de aprendizado de máquina. As primeiras abordagens analisadas consistiram de algoritmos treinados de forma supervisionada, supondo-se que todas as classes anômalas eram conhecidas, visando promover um melhor entendimento acerca do problema. Em seguida, partiu-se para as abordagens nas quais o treinamento do algoritmo foi realizado apenas com dados pertencentes à classe normal. Dentre as técnicas propostas na tese, a que apresentou o resultado mais promissor envolveu o treinamento do extrator de características em conjunto com um processo de seleção de protótipos. A técnica apresentou valores médios de AUC relativamente altos e estáveis, e.g., acima de 0,95, para um nicho de problemas de detecção de anomalias. Todos os modelos treinados foram avaliados com bases de dados compostas por espectrogramas de sinais sonoros e de vibração, coletados por sensores posicionados em dispositivos eletromecânicos.

Pesquisadores do LSI-UFPE vem desenvolvendo um módulo eletro-óptico que é parte de um sistema sensor capaz de detectar a presença de cinco diferentes tipos de gases dissolvidos em óleo de transformador. A presença desses gases é relacionada com a existência de potenciais falhas. Normas internacionais estipulam as concentrações aceitáveis para indicar uma operação normal do transformador. Para a detecção do gás o sistema sensor em desenvolvimento no LSI usa uma técnica conhecida como WMS –– Espectroscopia de Modulação de Comprimento de Onda. Ela é necessária devido às concentrações diminutas de gases que deve ser detectada. Um dispositivo fundamental para a aplicação desta técnica é o Amplificador Lock-in. Os amplificadores lock-in comerciais apresentam um custo elevado e geralmente possuem muito mais funcionalidades do que o necessário para o sistema sensor. Sendo assim, esse trabalho tem como foco o desenvolvimento de um amplificador lock-in digital utilizando microcontroladores comerciais de baixo custo e que sejam de fácil integração ao sistema sensor em desenvolvimento.

Com o rápido desenvolvimento de ferramentas de processamento digital de sinais, o conteúdo de uma imagem pode ser facilmente manipulado ou adulterado de forma maliciosa. A marca d’água frágil tem sido amplamente usada para fins de autenticação de dados. Esta dissertação apresenta novas propostas de algoritmos de marcas d’água frágil em imagens para detecção de área manipulada e recuperação da imagem. Os bits com marca d’água são obtidos a partir dos bits de paridade de um código corretor de erro cuja mensagem é formada a partir de uma sequência caótica binária e de bits da imagem original. No primeiro algoritmo proposto, os bits com marca d’água são inseridos no domínio da frequência usando a Transformada Wavelet Discreta. A imperceptibilidade, detecção e recuperação alcançada por este algoritmo são testadas para vários ataques usados em processamento de sinais. No segundo método, os bits da marca d’água são incorporados usando o método do bit menos significativo. Uma comparação entre os algoritmos propostos mostra que o primeiro apresenta maior imperceptibilidade, enquanto o último apresenta melhor capacidade de recuperação. Os algoritmos propostos são analisados tanto para imagens em tons de cinza quanto imagens coloridas. Os resultados da comparação revelam que a técnica proposta tem um desempenho melhor do que alguns métodos existentes. 

Uma microrrede é definida pelo conjunto de unidades de geração distribuída (GD), unidades de armazenamento e cargas, que conectados em paralelo formam um pequeno sistema elétrico de potência. A microrrede pode operar conectada à rede elétrica da concessionária, em que as cargas são alimentadas por meio das unidades de GD e o déficit de potência é fornecido pela rede. Neste modo de operação, a referência de tensão e frequência é definida pela rede. Outro cenário possível e quando a rede elétrica da concessionária não está disponível e a microrrede deve operar de forma autônoma (isolada), nesta situação o fluxo de potência entre as unidades de GD e as cargas devem ser balanceados, ou seja, a potência fornecida por cada unidade de GD deve ser proporcional a sua capacidade nominal. Neste trabalho, é realizado um estudo comparativo entre a estratégia controle por inclinação (droop) e uma nova técnica de controle denominada mestre-escravo sem comunicação, em microrredes operando no modo autônomo. Para representar o comportamento dinâmico das microrredes, neste trabalho é proposto um modelo matemático em pequenos sinais da microrrede mestre-escravo sem comunicação e desenvolvido o modelo matemático em pequenos sinais da microrrede droop. A partir do modelo matemático de ambas as microrredes, a região estável no plano complexo é comparada para diversos valores dos coeficientes de inclinação. O desempenho das técnicas de controle no compartilhamento de potência é avaliado por meio de um conjunto de figuras de mérito. Finalmente, o desempenho de ambas as microrredes é avaliado sob condições de operação de carga não linear e desequilibrada, e uma estratégia de compensação de tensões desbalanceadas é implementada na microrrede mestre-escravo sem comunicação.

O monitoramento dos sinais vitais é uma das estratégias mais recomendadas pelos profissionais da saúde para o controle, triagem e auxilio no prognóstico de doenças crônicas ou infectocontagiosas. A aquisição remota em massa dos parâmetros fisiológicos de pacientes em ambientes clínicos ou domiciliares, quando gerenciados e processados, podem prover informações valiosas para a detecção de tendências de surtos epidemiológicos em regiões distritais, municipais, estaduais, nacionais ou internacionais. Desta forma, o principal objetivo deste trabalho é utilizar tecnologias e metodologias bem consolidadas no meio científico para tornar o monitoramento dos parâmetros vitais acessíveis ao usuário com apenas um smartphone, de forma eficaz, com baixo-custo e de fácil utilização. O trabalho compreende no desenvolvimento de dois protótipos vestíveis (passivo e semi-passivo) de baixo consumo habilitados com a tecnologia NFC (Near Field Communication), em formato de braceletes, capazes de mensurar simultaneamente frequência cardíaca, temperatura, saturação sanguínea de oxigênio e pressão arterial de forma não-invasiva, confortável e em tempo real. Através de um confortável sistema analógico para aquisição do ECG (Eletrocardiograma)  pelo membro superior esquerdo, os dispositivos são capazes de mensurar a pressão arterial de forma automática e sem a necessidade de um manguito, por meio da frequência cardíaca e o parâmetro PAT (Pulse Arrival Time). Foi desenvolvido também uma interface dinâmica de comunicação NFC, com transferência simultânea, sem fio, de dados e energia entre o protótipo passivo e um smartphone. Além disso, uma interface gráfica e um data log online foram desenvolvidos para o monitoramento simultâneo dos quatro sinais vitais através de um smartphone e o protótipo semi-passivo. Foi desenvolvido um protocolo de coleta de dados através de voluntários com aprovação do comitê de ética para estudos com seres humanos (CAAEs: 24617219.4.0000.5208 e 45209121.2.0000.5208). Tais coletas foram utilizadas a fim de validar os sinais vitais adquiridos pelos protótipos com equipamentos comerciais homologados e avaliar a usabilidade do sistema desenvolvido pelos voluntários. Em conformidade com padrões de confiabilidade adotados no meio clínico e científico, as validações foram feitas através de analises estatísticas das diferenças entre os dados adquiridos pelos protótipos e os equipamentos comerciais. Dentre os resultados, constataram-se aferições de sinais vitais dentro dos padrões clínicos recomendados após otimizações dos protótipos, cujas médias e desvios padrões dos erros foram de e_BPM=0,0±1,22, e_SpO2=0,2±0,63%, e_Temperature=0,4±5,1 ^oC, e_SBP=0,3±5,1 mmHg, e_DBP=0,7±4,23 mmHg. Além disso, o sistema proposto possui grande aceitabilidade e foram bem avaliados pelos voluntários entrevistados.

Devido à particularidade existentes nos diversos domínios dos Sistemas Embarcados, muitas vezes torna-se difícil entender os requisitos que devem ser identificados e traduzi-los nas funções e limitações esperadas do sistema. A complexidade inerente de diferentes domínios, bem como a necessidade de encontrar defeitos ou falhas com rapidez e precisão, são fatores importantes a serem considerados ao desenvolver esses sistemas. Apesar dos avanços em desenvolvimento de sistemas embarcados, ainda é uma área que merece atenção dos pesquisadores devido a sua complexidade e às poucas iniciativas de engenharia de requisitos que atendem às particularidades desses sistemas. A cada dia algumas abordagens para o desenvolvimento de Sistema Embarcados são propostas, considerando várias áreas do conhecimento, tais como ontologia. Nesse contexto, esta tese visa, a partir dos padrões abertos da Web Semântica (o formalismo da lógica descritiva e a linguagem Ontology Web Language ), definir uma abordagem ontológica para auxiliar a especificação de requisitos em Sistemas Embarcados. Assim, através das Ontologias construídas, destacamos simulações de especificações de requisitos em cenários reais, extraindo os requisitos utilizados, normas e os impactos positivos e negativos que eles podem causar entre si. O método de pesquisa utilizado foi um mapeamento sistemático da literatura, uma revisão sistemática da literatura, survey e entrevistas com especialistas do domínio. Como contribuições desta tese, assinalamos o avanço no uso de ontologias logicamente formalizadas para a representação não-ambígua e compartilhada do conhecimento de requisitos em Sistemas Embarcados. Espera-se com isso auxiliar os desenvolvedores de sistemas embarcados, criando-se um núcleo comum de requisitos. É essencial impulsionar a condução das pesquisas na área da engenharia de requisitos, forma a ter-se qualidade e precisão na especificação no desenvolvimento de sistemas embarcados.

A modelagem de uma curva de potência é um fator crucial para o desempenho e operação de uma fonte eólica, contribuindo desde o controle até a melhora no desempenho de uma turbina ou parque. Atualmente existem várias técnicas para o ajuste deste fator, cujos métodos utilizados são conhecidos como paramétricos e não paramétricos. Este último cria uma heurística própria dependendo de uma característica ou tendência específica de como os dados de (ventos x Potência) de um parque ou turbina se comportam. Esta Tese visa demonstrar que é possível aumentar a precisão da previsão de geração eólica em curto prazo com a utilização de algumas técnicas originais que utilizam a inferência pré-estabelecida em sistemas Fuzzy e técnicas de Deep Learning como autoencoders e redes de aprendizagem profunda do tipo LSTM. Foram desenvolvidos duas novas heurísticas explicadas no decorrer do trabalho e as mesmas foram comparadas com os modelos já desenvolvidos pelo autor em trabalhos anteriores. Os resultados mostram-se significativos tanto no que diz respeito a previsão de dados componentes do vento como velocidade e direção quanto a previsão de potência atrelada a aplicação dos modelos de curva de potência desenvolvidos. Desta forma os novos modelos e heurísticas desenvolvidos foram efetivos e inovadores contribuindo para a melhora notável do desempenho das previsões em modelos de geração eólica no curto prazo.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo de micro-ondas como parte de um sistema de detecção de falhas em hastes de âncora, estruturas auxiliares na fixação de torres estaiadas de linhas de transmissão de energia elétrica. Este sistema é baseado em uma técnica de reflectometria no domínio da frequência (do inglês, Frequency Domain Reflectometry) e ferramenta de aprendizado de máquina. As deteriorações (perdas de material) sofridas por estas hastes podem levar à ruptura das mesmas e possível queda da torre. Por se tratar de uma técnica não destrutiva de análise (do inglês, Nondestructive Techniques), este sistema possui um menor custo se comparado a técnica utilizada atualmente, a inspeção visual. Para detecção das falhas, pulsos de alta frequência são inseridos nas amostras de haste de âncora, através de um analisador de redes vetorial (do inglês, Vector Network Analyzer). O coeficiente de reflexão é analisado e comparado ao obtido nos resultados de simulação. Esta tese trata justamente do conector de altas frequências que foi desenvolvido para fazer a interconexão entre o VNA e a haste de âncora. O arranjo experimental envolve ainda, além do VNA e do conector de altas frequências, uma haste de referência. Esta haste, juntamente com a de âncora, formam uma linha de transmissão onde o sinal é trafegado. Amostras de hastes de âncora com e sem falhas foram simuladas, fabricadas, medidas e classificadas com o auxílio de uma ferramenta de aprendizado de máquina para determinar a presença ou ausência das falhas em cada uma delas.

O crescente interesse por sistemas de geração distribuída, em especial, os formados por fontes de energia renováveis, fomenta os estudos de conversores c.c./c.c. com alto ganho de tensão. Em aplicações fotovoltaicas, se faz necessário elevar a tensão para conectar o módulo a rede.  Sendo assim, esta tese propõe uma família de conversores c.c./c.c. de alto ganho com única chave semicondutora. A variação das topologias é obtida com a modificação nas posições dos capacitores e o alto ganho é atingido através do acoplamento magnético. Os circuitos grampeadores reduzem os esforços de tensão na chave, possibilitando o uso de MOSFET com baixa resistência interna. Desta forma, as perdas por condução são minimizadas. Além disso, os diodos operam com comutação sob zero de corrente, eliminando as perdas por recuperação reversa. O princípio de funcionamento dos conversores, as etapas de operação, as principais formas de onda e os esforços nos componentes são analisados para o modo de condução contínua. Um protótipo de potência nominal de 140 W foi desenvolvido para avaliar o desempenho das topologias propostas. A eficiência a carga plena é de 91,84% e a eficiência máxima 93,77% foi atingida com 51,27 W.

As transformadas discretas ganharam destaque nas últimas décadas com a evolução dos sistemas digitais. A comunidade de processamento de sinais direcionou esforços ao desenvolvimento de algoritmos rápidos capazes de implementar as transformadas de modo mais eficiente. A vasta pesquisa nesta área, tem restultado em algoritmos com complexidade multiplicativa próxima da cota mínima. Assim, as transformadas aproximadas surgiram como um artifício matemático para evitar as operações de multiplicação. A presente dissertação, aborda aproximações de baixa complexidade para uma transformada ainda pouco explorada neste sentido, a transformada discreta de Hartley (DHT). Dois métodos de busca baseados na parametrização da matriz da DHT são propostos e implementados. O Método I utiliza a representação matricial da DHT em sua forma não fatorada, enquanto o método II faz uso das fatorações de Winograd e Cooley-Tukey para derivar aproximações já na forma de algoritmos rápidos. As aproximações são obtidas por meio da solução de um problema de otimização que avalia três funções objetivo. Estas funções, são métricas de similaridade entre as aproximações e a transformada exata. Duas das funções objetivo são conhecidas na literatura, erro de energia total e desvio de ortogonalidade, e a terceira métrica, denominada erro de involução, é proposta neste trabalho. Os métodos de busca derivam, no total, 45 novas aproximações de comprimento N = 3, 5, 7, 8, 16, 32. Uma aplicação de reconhecimento facial utilizando filtros MACE no domínio de Fourier foi adaptada para o domínio de Hartley. As dezoito aproximações de comprimento N = 32 obtidas, foram submetidas ao sistema de verificação facial e comparadas com a transformada da DHT exata. As aproximações apresentaram uma média de taxa de erro entre 0,32% e 0,50%, tendo algumas superado a DHT exata, a qual obteve média de taxa de erro de 0,36%.