[pt] TRATAMENTO E COMPRESSÃO BASEADA EM WAVELETS PARA DADOS ADQUIRIDOS POR SENSORES

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: MARCELO GONELLA FERNANDEZ
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PROCESSAMENTO DE SINAIS; [pt] TECNICAS DE QUANTIZACAO; [pt] REDES DE SENSORES; [pt] REMOCAO DE RUIDOS; [pt] TRANSFORMADA WAVELET; [pt] COMPRESSAO DE DADOS; [pt] TEORIA DA INFORMACAO; [en] SIGNAL PROCESSING; [en] QUANTIZATION TECHNIQUES; [en] SENSOR NETWORK; [en] DENOISING; [en] WAVELET TRANSFORM; [en] DATA COMPRESSION; [en] INFORMATION THEORY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11499&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=11499&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.11499

[pt] Esta dissertação apresenta uma estratégia para desenvolver mecanismos de compressão de dados adquiridos por sensores, seguindo como inspiração o processo utilizado no formato JPG2000. A estratégia adota a abordagem das séries históricas dos dados sob o ponto de vista do processamento de sinais. Dada à natureza instável dos sensores é natural que ruídos sejam adicionados ao sinal original. Estes ruídos são detectados e tratados enquanto o sinal é suavizado e limpo, facilitando a análise, ao passo que em que componentes pouco relevantes são removidos ou aproximados, permitindo que o sinal seja comprimido com pouca perda de informação.