Título: | Identificação de sistemas fisiológicos utilizando funções de base ortonormais de Laguerre |
Autor(es): | Endo, Vinícius Hideki |
Orientador(es): | Oliveira, Flávia Maria Guerra de Sousa Aranha |
Assunto: | Processamento de sinais - técnicas digitais Sistemas não-lineares Série de Volterra |
Data de apresentação: | Jul-2019 |
Data de publicação: | 9-Nov-2021 |
Referência: | ENDO, Vinícius Hideki. Identificação de sistemas fisiológicos utilizando funções de base ortonormais de Laguerre. 2019. 50 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
Resumo: | O presente trabalho consiste em um estudo da aplicabilidade da série de Volterra na modelagem
de sistemas não-lineares. Uma comparação entre dois dos métodos de resolução da série, o
algoritmo de correlação cruzada de Lee-Schetzen e a técnica de expansão de Laguerre foi feita
na primeira parte, de onde concluiu-se que o método de Laguerre é mais eficiente para este tipo
de sistema. A simulação de um sistema SISO, com os sinais de entrada e de saída sendo
representados por sinais de respiração e de ECG foi feita na segunda parte. A base de dados
utilizada era composta de 8 indivíduos, divididos em um grupo saudável e um com apneia. Os
resultados e parâmetros extraídos indicaram que a série de Volterra é uma boa ferramenta para
a modelagem deste tipo de sistema, visto que a análise das simulações apresentou significado
fisiológico quando comparado com outros estudos. |
Abstract: | The present work consists in a study of the applicability of the Volterra series in the modelling
of non-linear systems. A comparison between two of its resolution methods, the Lee-Schetzen
cross-correlation method and the Laguerre expansion technique, was made in the first part,
where it was concluded that the Laguerre method is more efficient for this type of system. The
simulation of a SISO system, with the input and output signals being represented by respiration
and ECG signals was made in the second part. The database utilized was composed by 8
individuals, divided in a healthy group and in an apneic one. The results and extracted
parameters indicated that the Volterra series is a good tool for modelling this type of system,
seeing that the analysis of the simulations showed physiological meaning when compared to
similar studies. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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