@Article{ArantesFoGuimNascRosa:2019:EsDuFi,
               author = "Arantes Filho, Luis Ricardo and Guimar{\~a}es, Lamartine Nogueira 
                         Frutuoso and Nascimento, Francisca Joamila Brito do and Rosa, 
                         Reinaldo Roberto",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         de Estudos Avan{\c{c}}ados (IEAV)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "Estrat{\'e}gia de dupla filtragem utilizando o filtro de 
                         Savitzky-Golay em dados espectrais de supernovas",
              journal = "Revista Brasileira de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada",
                 year = "2019",
               volume = "11",
               number = "2",
                pages = "86--99",
                month = "jul",
             keywords = "double filtering, noise reduction, Savitzky-Golay filter, spectral 
                         data, dados espectrais, dupla filtragem, filtro de Savitzky-Golay, 
                         redu{\c{c}}{\~a}o de ru{\'{\i}}do.",
             abstract = "The development of applications that deal with signal processing 
                         should consider data quality. Machine Learning and Statistical 
                         techniques require adjustments and normalizations on the dataset 
                         before the analysis of a given phenomenon. When a dataset is not 
                         managed to reduce inconsistencies and noises provided by 
                         instruments or natural conditions the analysis carries a tendency, 
                         i.e, the results cannot be reproduced because the dataset receives 
                         several inconsistencies. In this sense, the following work 
                         presents a system for signal processing and dataset's adjustment, 
                         using as a case study an application on supernovae spectral data, 
                         to set up an automatic and uniform normalization in a large and 
                         diverse dataset. This work proposes a double filtering strategy 
                         using the Savitzky-Golay filter to optimize the noise reduction 
                         process. This system produces a filtered signal and ensures the 
                         optimization in a few parameters, such as minimum wavelength 
                         shifts, the shape maintenance of the original signal, the noise 
                         reduction and the quality in the search for local minima and 
                         maxima points. The comparison with other strategies from 
                         literature highlights the system efficiency and the applicability 
                         for several types of signals and spectra. RESUMO: O 
                         desenvolvimento de aplica{\c{c}}{\~o}es que lidam com 
                         processamento de sinais deve considerar a qualidade dos 
                         dados.T{\'e}cnicas de aprendizado de m{\'a}quina e t{\'e}cnicas 
                         estat{\'{\i}}sticas requerem ajustes e normaliza{\c{c}}{\~o}es 
                         no conjuntode dados antes da an{\'a}lise de um dado 
                         fen{\^o}meno. Quando um conjunto de dados n{\~a}o {\'e} tratado 
                         para reduzirinconsist{\^e}ncias e ru{\'{\i}}dos fornecidos por 
                         instrumentos ou por condi{\c{c}}{\~o}es naturais, a an{\'a}lise 
                         acrescenta uma tend{\^e}ncia, ou seja, os resultados n{\~a}o 
                         podem ser reproduzidos porque o conjunto de dados recebe 
                         inconsist{\^e}ncias condicionadas pelo ru{\'{\i}}do. Neste 
                         sentido, o trabalho a seguir apresenta um sistema para 
                         processamento desinais e ajuste de dados, utilizando como estudo 
                         de caso a aplica{\c{c}}{\~a}o em dados espectrais de supernovas, 
                         para configurar uma normaliza{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica e 
                         uniforme em grandes conjuntos de dados. Este trabalho 
                         prop{\~o}euma estrat{\'e}gia de dupla filtragem utilizando o 
                         filtro Savitzky-Golay para otimiza{\c{c}}{\~a}o da 
                         redu{\c{c}}{\~a}o de ru{\'{\i}}do. Estesistema produz um sinal 
                         filtrado capaz de garantir a otimiza{\c{c}}{\~a}o em alguns 
                         par{\^a}metros, como o deslocamentom{\'{\i}}nimo do comprimento 
                         de onda comparado ao sinal original, a manuten{\c{c}}{\~a}o da 
                         forma do sinal original, a atenua{\c{c}}{\~a}o do ru{\'{\i}}do 
                         no sinal e a qualidade na busca por m{\'{\i}}nimos e 
                         m{\'a}ximos locais. A compara{\c{c}}{\~a}o com 
                         outrasestrat{\'e}gias da literatura salienta a efici{\^e}ncia do 
                         sistema e sua aplicabilidade para diversos tipos de sinais e 
                         espectros.",
                  doi = "10.5335/rbca.v11i2.9179",
                  url = "http://dx.doi.org/10.5335/rbca.v11i2.9179",
                 issn = "2176-6649",
             language = "en",
           targetfile = "arantes_estrategia.pdf",
        urlaccessdate = "26 abr. 2024"
}