Um sistema para segmentação e caracterização não-supervisionadaáde eventos em sinais acústicos

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Hubert Junior, Paulo do Canto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Computação Gráfica; Inferência Estatística; Processamento De Sinais; Testes De Hipóteses
• Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-20230727-113132/

A análise de sinais é uma área de intensa pesquisa e inúmeras aplicações, em contextos tão diversos como a transcrição musical automática, a cardiologia e a prospecção de óleo e gás. Um sinal, nestes contextos, é definido como uma quantidade qualquer que varia ao longo do tempo em resposta a um estímulo causado, voluntária ou involuntariamente, por um agente emissor. O sinal é transmitido através de um meio imperfeito (i.e., é contaminado por ruído) e é posteriormente captado por um receptor que deseja extrair dele informações sobre o agente causador. No presente trabalho, lidamos com sinais acústicos de longa duração, obtidos em ambientes subaquáticos, e em que há pouca informação prévia sobre esses potenciais estímulos|em particular, não se sabe em que momentos do tempo os estímulos estão presentes ou ausentes, e, quando presentes, não se sabe qual sua causa específica (logo não se sabe qual sua forma funcional). Nosso objetivo então será extrair seções contíguas do sinal em que haja evidência da presença de algum estímulo|estas seções, ou segmentos, podem então ser agrupadas e categorizadas, de tal forma que um grupo de segmentos contenha amostras distintas de um mesmo evento (i.e., de uma mesma classe de emissores). A partir daí, os eventos podem ser inspecionados e métodos supervisionados de classificação podem ser construídos