Implementação do Signalize, um visualizador de métodos de aproximações de sinais

Abstract

Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação desktop para a análise comparativa de métodos de aproximação de sinais. Sua principal característica é uma arquitetura extensível baseada em plugins, que permite a integração de novos algoritmos sem a necessidade de recompilar o sistema. A plataforma permite carregar sinais de arquivos CSV e visualizar simultaneamente o sinal original e múltiplas aproximações. A interface, desenvolvida em C++ com o framework Qt 6, integra métodos implementados em Python, como Prony, Matriz Pencil, Algoritmo de Realização de Autosistema e Identificação de Subespaço Estocástico. O usuário pode ajustar os parâmetros de cada método e personalizar a visualização dos gráficos, alterando cores, estilos e visibilidade das curvas. A ferramenta gera relatórios com métricas de erro, como o Erro Médio Absoluto (MAE) e o Erro Quadrático Médio (MSE), e apresenta um gráfico com os autovalores associados a cada modelo. O resultado é uma plataforma integrada e flexível para a análise e comparação de desempenho de algoritmos de aproximação de sinais.