Engenharia Elétrica e Computação - Dissertações - EE Higienópolis

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  • Dissertação
    Avaliação da tolerância à latência na transmissão e recepção de serviços MPEG-H Audio multi-stream via Broadband e Broadcast
    Santos Junior, Luciano Neves dos (2024-08-16)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    A adoção do Moving Picture Experts Group - High Efficiency Coding Part 3: 3D Audio (MPEG-H Audio) como codec oficial para a TV 3.0 trouxe novas possibilidades a serem exploradas. Seus recursos inovadores trazem muitas opções para a nova geração de TV como a possibilidade de reprodução de três formas diferentes (baseada em canais, objetos e ambiência), personalização, interatividade e integração da transmissão de conteúdo via ar, também conhecido como broadcast com a transmissão de conteúdo via internet, chamada de broadband. Essas melhorias proporcionam uma maior flexibilidade e controle à emissora e uma melhor experiência auditiva para o usuário final. A partir disso, são necessários estudos de suas funcionalidades para o seu uso de maneira inteligente para aplicações especificas no mercado brasileiro. Tendo isso em vista, este projeto tem por objetivo realizar testes de tolerância à latência de serviços MPEG-H Audio com a transmissão sendo realizada via broadcast e broadband. Esse teste é possível graças à função de entrega multi-stream. Este recurso facilita a recepção e seleção de streams transmitidas, combinando os fluxos de acordo com a escolha do usuário. Os resultados mostraram uma eficiência da funcionalidade de entrega multi-stream, sendo possível receber e decodificar o conteúdo transmitido sem erros em at´e 0,8 segundos após a recepção e leitura do arquivo manifesto.
  • Dissertação
    Processamento de imagens e machine learning aplicados à detecção da brucelose bovina em um biossensor óptico
    Tieppo, Bianca (2024-02-07)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    A brucelose bovina, uma doença infecciosa causada principalmente pela bactéria Brucella abortus, pode afetar espécies de animais domésticos e selvagens, o que implica em prejuízos econômicos e riscos â saúde pública. Diagnostica-la de modo preciso e precoce, portanto, é fundamental para controlá-la e erradicá-la. Isso pode ser obtido por meio de abordagens de Machine Learning (ML), como Redes Neurais e algoritmos de classificação, combinadas a biossensores ópticos. Tais abordagens já são amplamente empregadas para analisar um grande volume de dados gerado por biossensores. Neste sentido, este trabalho propõe a utilizacao de Redes Neurais Artificiais (ANN) para processar aproximadamente 700 imagens de microscopia óptica de amostras de soro bovino em um guia de onda de silício. A presença dos anticorpos de Brucella abortus é evidenciada através dos pontos de dispersão de luz detectados através de técnicas de processamento de imagens e detecção de blobs, além da análise de dados envolvendo as informações de cores das imagens. A identificação da presença dos anticorpos foi feita em amostras com concentração semelhante aos métodos convencionais para detecção da brucelose bovina. Com a metodologia utilizada, foi possível reduzir o tempo de análise, além de possibilitar uma acurácia de 83,28% e precisão de 86,25% para a detecção dos anticorpos da brucelose bovina devido a utilização de t´técnicas de visão computacional e de aprendizado de máquina.
  • Dissertação
    Arquitetura de referência ATSC 3.0 em nuvem pública
    Kauffmann, Boris (2024-08-28)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Entre as tecnologias adotadas para a nova geração de Televisão (TV) no Brasil está o uso do Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) como técnica de transporte de áudio e vídeo. Esta tecnologia permite a convergência das arquiteturas de sistemas broadcast com as ja estabelecidas arquiteturas broadband ou over-the-top (OTT) usados pelas plataformas de streaming. Na opera,c˜ao dessas plataformas, ja é plenamente estabelecido o uso de provedores de nuvem como a Amazon Web Services (AWS) para hospedar a infraestrutura de codificadores de vídeo, o conteúdo transcodificado a ser transmitido, além de aproveitar o alcance das Content Delivery Networks (CDNs) oferecidas por esses provedores. Integrar essas eficiências da nuvem com os fluxos de trabalho de broadcast promete uma melhoria significativa na utilização de recursos e redução de custos. O objetivo desta pesquisa centraliza-se na implementação na AWS de uma arquitetura funcional fim-a-fim, baseada no padrão Advanced Television Systems Committee (ATSC) 3.0/TV 3.0, desde a originação do canal linear (Playout), a transcodificação e posterior empacotamento para distribuição terrestre over-the-air (OTA) e plataformas OTT. Um dos aspectos mais inovadores discutidos é a viabilidade da utilização da Internet publica para o transporte do fluxo Studio-to-Transmitter Link Transport Protocol (STLTP), detalhando o desenvolvimento de uma solução de software para monitorar a integridade e a segurança na transmissão de dados para as localidades on-premises usando o protocolo Secure Reliable Transport (SRT). A discussão dos resultados inclui aspectos técnicos, como a escalabilidade e a latência, bem como questões operacionais e estratégias, como a gestão de recursos, a otimização de custos. Os resultados dos experimentos demonstraram a viabilidade de uma arquitetura virtualizada para o ATSC 3.0/TV 3.0, com a entrega do fluxo STLTP em locais on-premises, seguida pela modula,c˜ao e demodulação em Radiofrequência (RF) alcançando um Service Level Agreement (SLA) de cinco noves (99.999% de disponibilidade), indicando alta confiabilidade do sistema. Este trabalho oferece uma visão abrangente e detalhada de como a transição para a nuvem e a convergência das tecnologias de broadband e broadcast, presentes na camada de transporte do ATSC 3.0/TV 3.0, podem ser implementadas eficazmente.
  • Dissertação
    Internet das coisas e rede móvel aplicadas para a criação de dispositivo de monitoramento do coração artificial
    Muxito, Ezequiel Manuel (2024-06-01)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    A utilização de sensores para monitoramento dos paciente com Insuficiência Cardíaca (IC), pauta-se na análise do progresso científico e tecnológico acerca da Internet of Things (IoT), aplicado como uma perspectiva inovadora no conceito de Saúde 4.0. Esta dissertação contribuiu no dispositivo de monitoramento do Left Ventricular Assist Devices (LVAD) fomentado pela MackPesquisa. O foco principal reside no sensoriamento avançado, conectividade via rede móvel e suporte remoto à supervisão, direcionando-se à operação e diagnostico de pacientes afetados com IC. O projeto incorpora o uso de ferramentas avançadas para coleta, processamento e análise de dados, empregando conceitos de Big Data e Data Analytics. O protótipo compreende a configuração de um microcontrolador, sensores de batimento cardíaco para monitoramento preciso, um acelerômetro para coleta de dados de movimentos, aceleração e detecção de quedas, além de um módulo de rede móvel para a transmissão eficiente de dados e segura, com a aplicação de técnicas avançadas de segurança da informação. A análise meticulosa dos dados obtidos possibilitou o monitoramento contínuo da saúde dos pacientes, facilitou diagnósticos mais precisos, fornecendo um histórico abrangente da saúde dos pacientes ao longo do tempo. Os experimentos analisaram dataset com 472 registos, aplicados modelos de Machine Learning (ML) para monitorar a rotina dos pacientes a partir de indicadores como batimentos cardíacos, inclinação, queda e movimentos. Os resultados da pesquisa compreendem uma vasta gama de informações que contribuem para a compreensão dos padrões comportamentais dos pacientes, permitindo a identificação de fatores que podem influenciar o sucesso do tratamento clínico e a implementação de estratégias mais eficazes de monitoramento e intervenção. Os modelos e técnicas de ML como: Regressão Linear, Regressão Logística, Arvore de Decisão, Floresta Aleatória, XGBoost e KNN, apresentam resultados que evidenciam um estudo comparativo que avaliou seus desempenhos. A análise indicou que Regressão Linear obteve acurácia de 100% e precisão de 23.62%, e Floresta Aleatória obteve acurácia de 100% e precisão de 23.47%, o que resultou em uma pontuação superior em comparação com outros algoritmos de ML., além disso, verificou-se a instabilidade dos sensores de batimentos cardíacos utilizados durante a coleta de dados, sendo que o sensor de pulso fotodetetor mostrou-se mais estável.
  • Dissertação
    Estudo da série de Balmer em explosões solares
    Silva, Gabriel Fernando Santos (2024-08-01)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Observações das linhas de alta ordem da série de Balmer durante flares solares e estelares são raras, apesar de sua grande utilidade para o diagnóstico da densidade de elétrons na cromosfera solar durante flares, prevista por estudos teóricos. O estudo da série Balmer é também relevante devido à sua proximidade espectral com o contínuo Balmer e estudos da origem da emissão white-light em flares. O objetivo deste trabalho foi de analisar o espectro da série de Balmer do hidrogênio, com foco nas linhas de alta ordem, durante fla res, através de simulações radiativo-hidrodinâmicas (RHD). Avaliamos as características espectrais observacionais, como intensidades relativa e absoluta, em função da deposição de energia na cromosfera solar. Empregamos um banco de modelos criado pelo projeto europeu F-CHROMA, com dezenas de modelos RHD descrevendo a evolução da atmosfera solar durante flares sob diferentes condições de deposição de energia, caracterizadas pela energia total, energia de corte inferior e índice espectral do feixe de elétrons. Os resultados mostram que a intensidade das linhas espectral H Balmer são proporcionais ao total de energia depositada, como esperado. No entanto, não foi possível identificar outras dependências das características espectrais em relação aos outros parâmetros do feixe de elétrons. Verificamos que, para muitos modelos, as linhas H Balmer apresentam deslocamentos Doppler para o vermelho, com velocidades de até 60 km/s, associados ao movimento da região de transição da atmosfera para baixo durante a deposição de energia. Este deslocamento para o vermelho tende a aparecer em modelos com maior deposição de energia total. Os espectros resultantes serão usados em futuros projetos em desenvolvi mento no CRAAM: verificação dos limites de detectabilidade de um novo espectrômetro para observações solares, e no estudo de flares estelares. As novas simulações serão disponibilizadas livremente para a comunidade científica, para serem usadas na investigação de flares solares e estelares.