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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/34MM5S8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/02.05.10.55
Última Atualização2009:09.25.14.06.56 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/02.05.10.55.42
Última Atualização dos Metadados2020:04.28.17.48.22 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-15676-TDI/1450
Chave de CitaçãoDantas:2009:AnEsPa
TítuloAnálise espectral de padrões-gradiente de séries temporais curtas
Título AlternativoGradient spectral analysis for short time series
CursoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2009
Data2008-12-15
Data de Acesso22 jun. 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas157
Número de Arquivos1
Tamanho2523 KiB
2. Contextualização
AutorDantas, Murilo da Silva
GrupoCAP-SPG-INPE-MCT-BR
BancaSilva, José Demisio Simões da (presidente)
Rosa, Reinaldo Roberto (orientador)
Stech, José Luiz
Calheiros, Débora Fernandes
Bolzan, Maurício José Alves
Endereço de e-Mailviveca@sid.inpe.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2009-02-05 10:55:42 :: murilodantas -> yolanda ::
2009-02-05 17:37:54 :: yolanda -> murilodantas ::
2009-02-12 11:05:37 :: murilodantas -> yolanda ::
2009-02-18 13:12:04 :: yolanda -> murilodantas ::
2009-02-20 13:09:53 :: murilodantas -> administrator ::
2009-07-07 16:14:04 :: administrator -> yolanda ::
2009-08-11 12:57:38 :: yolanda -> camila ::
2009-09-15 14:34:16 :: camila -> viveca@sid.inpe.br ::
2009-09-24 18:13:07 :: viveca@sid.inpe.br -> camila ::
2009-09-25 14:07:06 :: camila -> viveca@sid.inpe.br ::
2009-10-01 12:49:45 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator ::
2020-04-28 17:48:22 :: administrator -> simone :: 2009
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveséries temporais curtas
análise de ondeletas
análise de padrões gradiente
análise de fourier
processamento de sinais
short time series
wavelets analysis
gradient pattern analysis
fourer analysis
signal processing
ResumoCom a modernização da tecnologia para coleta de dados, na forma de séries temporais, novos desafios metodológicos, para análise e interpretação dos padrões de variabilidade medidos, são crescentes. Em geral, desafios analíticos e interpretativos ocorrem devido aos diversos problemas de coleta de dados, quando sujeitos às variações extremas no meio ambiente, envio e recebimento de dados por satélite e problemas inerentemente instrumentais. Grande parte das séries temporais coletadas, a partir de experimentos em sistemas naturais, resulta em conjuntos de séries parciais curtas compostas por poucos pontos, comprometendo assim a qualidade das análises estatísticas convencionais. Neste contexto, este projeto de mestrado teve como principal objetivo desenvolver, testar e validar uma nova metodologia computacional para análise de séries temporais curtas, principalmente aquelas que apresentam comportamento não-linear nos domínios do tempo, da amplitude e da freqüência. Esta nova metodologia, denominada Análise Espectral Gradiente (GSA, do inglês Gradient Spectral Analysis) conjuga duas técnicas matemáticas, conhecidas como Análise de Padrões-Gradiente (GPA, do inglês Gradient Pattern Analysis) e Análise Multiresolução por Wavelets (WMA, do inglês Wavelet Multiresolution Analysis). A GSA propõe, primeiramente, classificar diferentes regimes não-lineares a partir da análise de pequenas amostras de séries temporais geradas a partir de processos dinâmicos previamente conhecidos associados a modelos caóticos e estocásticos. Como estudos de caso, testamos o desempenho da GSA na classificação de séries temporais curtas oriundas do meio ambiente: (i) dados de reservatórios aquáticos fornecidos por Furnas Centrais Elétricas S.A.; e (ii) dados de inundação na região do Pantanal fornecidos pela NASA (EUA) a partir do Satélite Nimbus-7 pelo radiômetro SMMR e gentilmente cedidos por S. K. Hamilton (Michigan State University/EUA) - HAMILTON, 1996. Os resultados, em ambos os casos, indicam que a metodologia pode ser robusta em futuras aplicações de classificação e monitoramento das variáveis físicas e limnológicas medidas ABSTRACT: With the modernization of data collecting technology, in the time series format, new methodological challenges, for analyzing and interpreting variability patterns, have been growing. In general, such challenges are due to several collecting data problems when they are under extreme environmental variations, data satellite transmission and other inherent instrumental problems. Most of the time series collected, from natural systems, result in partial data set having only few points, thus compromising the performance of usual statistical analysis. In this context, this project had as a main goal to develop, to test and to validate a new computational methodology for short time series analysis, mainly the ones showing non-linear behavior in the time, amplitude and frequency domains. This new methodology, called Gradient Spectral Analysis (GSA) conjugates two mathematical techniques, the so-called Gradient Pattern Analysis (GPA) and the Wavelet Multiresolution Analysis (WMA). The GSA proposes, then, the classification of different non-linear regimes taking into account short samples of time series generated from dynamical processes previously associated to chaotic and stochastic models. As case studies, we test the GSA performance on classification of short times series from the environment: (i) data of water reservoirs provided by Furnas Centrais Elétricas S.A., and (ii) data of flooding in the Pantanal provided by NASA (USA) from the Nimbus-7 Satellite by SMMR radiometer and kindly provided by S. K. Hamilton (Michigan State University / USA) HAMILTON, 1996. The results, in both cases, indicate that the methodology can be robust in future applications for the classification and monitoring of physical and limnological measures.
ÁreaCOMP
ArranjoAnálise espectral de...
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@4primeirasPaginas_Murilo da Silva Dantas.pdf 24/09/2009 16:09 151.9 KiB 
Banca_MuriloSilva.pdf 28/08/2009 12:37 19.2 KiB 
publicacao.pdf 25/09/2009 10:08 2.5 MiB
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4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/34MM5S8
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP8W/34MM5S8
Idiomapt
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Grupo de Usuáriosadministrator
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viveca@sid.inpe.br
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Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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