Momentos nulos e regularidade wavelet na detecção de falhas em sinais

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Uzinski, Julio Cezar [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Wavelets (Matematica); Teoria dos sinais (Telecomunicações); Automation
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87157

Geralmente, em processamento digital de sinais, quando um sinal vai ser analisado usando a transformada wavelet, algumas ou várias funções wavelets são testadas e aquela que melhor se adapta no tempo e na frequência com o dado sinal é a escolhida. Entretanto, sabese que propriedades, como regularidade, suavidade e suporte compacto são determinantes na escolha da função wavelet a ser usada. Funções com suporte maior aumentam a resolução em frequência, mas diminuem a resolução temporal do sinal transformado. Assim, deve-se escolher uma função wavelet cujo suporte não comprometa nenhuma das resoluções. Momentos nulos e suavidade estão matematicamente relacionados, pois quanto maior o número de momentos nulos de uma wavelet, mais suave ela é. Quanto maior a suavidade da wavelet, maior a probabilidade de reconstrução perfeita do sinal decomposto pela transformada wavelet. Segundo a formulação de Sherlock & Monro o espaço de wavelets ortonormais é parametrizado por um conjunto de parâmetros angulares, adaptando o trabalho com matrizes paraunitárias. Esta parametrização pode ser usada para ajustar a wavelet, a fim de melhorar o índice de desempenho de algumas aplicações relacionadas ao processamento de sinais em questão. A formulação de Sherlock & Monro fora estendida para até dois momentos nulos em trabalhos anteriores e, respectivamente, para três momentos nulos neste trabalho. Além da extensão dessa formulação, este texto apresenta uma aplicação da mesma em relação ao diagnóstico de falhas em sinais elétricos.