Codificação de imagens usando sinais caóticos

Eugênio G. Sabatini, Magno T. M. Silva, Marcio Eisencraft

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655332

Keywords: Sinais caóticos Codificação Imagens Segurança

Abstract

Chaos-based communication systems (CBCSs) can be used in applications that require security, such as image coding. In this paper, we code an image using a CBCS and assess the quality of this coding by measuring the percentage mean square error (%MSE). The obtained results show that the image coding with this system is secure, when the adequate parameters are selected.

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Análise de Arranjos de Antenas de Microfita Baseados na Geometria Fractal de Tetra Círculo pelo Método WCIP

Mychael Duarte, Valdemir Praxedes da Silva Neto, Adaildo D´Assunção

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655338

Keywords: Arranjos de Antenas Patch Fractal Antena de Microfita Método WCIP

Abstract

This work presents a theoretical and experimental investigation on the properties of microstrip antenna arrays based on the tetra circle fractal. An antenna was analyzed with a resonator patch for the Bluetooth and Wi-Fi frequency, later, more patches identical to the horizontal axis logo were added, forming analyzed arrays. For the study, arrangements with two and four resonating elements. All proposed structures were constructed and. Results such as return loss and radiation diagrams were obtained using the Ansoft HFSS, WCIP Method and CST Studio software and were compared and discussed with the measurements. A good agreement between the measured and simulated results is observed.

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On the Age-of-Information of Buffer-Aided Truncated ARQ Receiver with Chase Combining

Jorge F. Grybosi, João Luiz Rebelatto, Guilherme Luiz Moritz

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655353

Keywords: Age-of-information (AoI) automatic repeat request (ARQ) chase combining internet-of-things (IoT)

Abstract

In this work, we evaluate the average age-of-information (AoI) of a network composed of an internet-of-things (IoT) end-device (ED) transmitting randomly generated status updates to an access point (AP). More specifically, we elaborate on a recently proposed truncated automatic repeat request (TARQ) scheme, by considering a buffer-aided AP that is capable of combining retransmissions by means of the maximal ratio Chase Combining (CC) technique. While the average AoI of TARQ is a decreasing function of the generation probability p, we show that the proposed TARQ-CC scheme presents a more intricate relationship between its average AoI and p, which suggests that the generation probability can be optimized to minimize the AoI. Analytical and simulation results are presented, showing that TARQ-CC is capable of achieving considerably lower AoI than TARQ, without requiring any increase in the ED complexity.

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Configuração Automática de Hiperparâmetros em Sistemas BCI-MI de Sub-bandas

Vitor M Vilas-Boas, Cleison Silva

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655427

Keywords: Interface Cérebro-Máquina Imagética Motora Configuração Automática Otimização Bayesiana

Abstract

This work applies Bayesian optimization in the automatic adjustment of hyperparameters for classification of motor imagery in brain-computer interfaces. The strategy consists of modeling the accuracy of the classifier according to the hyperparameters and seeking an optimal personalized setup. Simulations from public data resulted in an average performance gain of up to 7.9% compared to fixed configuration models, indicating that auto setup can minimize the EEG signal variability impact on performance and contribute to a more generalist system.

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Sistema MIMO GFDM com Modulação de Índice

José Calpa Juajinoy, João Cal-Braz, Raimundo Sampaio-Neto

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655481

Keywords: OFDM GFDM Sistemas MIMO Modulação de índice

Abstract

This paper presents the modeling and performance results resulting from the conjunction of the MIMO scheme with the Generalized Frequency Division Multiplexing (GFDM) and with Index Modulation techniques in order to obtain an increase in the spectral and energy efficiencies without excessive increase in the computational complexity of the system.

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Improving LoRaWAN Performance Through Adaptive Data Rate Parameter Selection

Gabriel G M Jesus, Richard Demo Souza, Carlos Montez, Arliones Hoeller Jr.

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570655507

Keywords: LORAWAN IoT LoRa LPWAN

Abstract

LORAWAN is a Low-Power Wide-Area Network specification that recommends using an Adaptive Data Rate (ADR) algorithm to improve the allocation of the network resources. However, typical configurations of the most used ADR algorithm do not suit all applications due to the optimistic link quality estimates used to compute transmission parameters. This paper shows that the offline optimization of one ADR parameter allows achieving a target performance without adding complexity to the algorithm.

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Realce de Imagens TCFC do Tipo DICOM Usando o Software MATLAB

Tafnes Barbosa, Mônica Matsumoto, Rubens Spin-Neto, Renato Machado

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570656136

Keywords: Filtro gaussiano Filtro de mínimo Filtro de Sobel CBCT

Abstract

This article presents the implementation of some filters commonly used in the analysis of DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) computed tomography (CT) images. For this study, the grayscale cone-beam CT mandible images were considered. For analysis purposes, the performance of some filters implemented in MATLAB is compared with filters already existing in the FIJI package used in the IMAGEJ software.

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Aplicação de Internet das Coisas para o Monitoramento e Controle de Qualidade de Vacinas

Henrique M. Miranda, Gledson S Souza, Ruan Gomes, Paulo Ribeiro Lins Júnior, Moacy P. SIlva

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570656316

Keywords: Monitoramento Vacinas IoT LoRa

Abstract

O armazenamento é um dos componentes mais importantes da cadeia de distribuição de vacinas, principalmente pela sensibilidade delas a variações de temperatura, que podem ocasionar diminuição da sua eficácia. Considerando isso, existe uma necessidade de manter constante monitoramento dessa variável, afim de garantir que o produto final venha a manter suas característica originais e a eficiência esperada. Esse trabalho apresenta uma solução baseada em Internet das Coisas, usando comunicação sem fio de baixa potência, para monitorar a qualidade de vacinas, por meio das medidas de temperatura e umidade nos locais de armazenamento. Os dados coletados são organizados em um banco de dados, podendo ser acessados por sistemas decisórios afim de avaliar a qualidade da vacina antes de sua aplicação, evitando problemas em decorrência de problemas de armazenamento.

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Determinação de Modelo Markoviano para Canal Sem Fio Empregando Aprendizado de Máquina

Higor I Santos, Daniel P B Chaves, Cecilio Pimentel

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570656380

Keywords: Clusterização Comunicação sem fio Minimização de grafos Modelos de Markov de comprimento variado

Abstract

Séries temporais são a maneira natural de obter informações sobre sistemas ou processos dinâmicos em uma variedade de aplicações científicas, de engenharia e financeiras. A complexidade dessas pode torna imperativa o uso de métodos baseados em dados. Entre os quais destacamos a técnica de Filtragem por Dinâmica Simbólica, que envolve a determinação de modelos markovianos para expressar a estrutura causal do comportamento dinâmico observado. Neste trabalho apresentamos um algoritmo para gerar esses modelos baseado em cadeias de Markov de comprimento variável, aprendizado de máquina e algoritmo de minimização de estados de grafos. Para validar o algoritmo, modelamos um canal de comunicação sem fio, demonstrando que o modelo obtido é superior aos gerados por outras técnicas.

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Desenvolvimento Preliminar de um Algoritmo de Reconhecimento Facial em Tempo Real através de Redes Neurais Convolucionais

Diana Rocha, João Pereira, Maria Melo, Bruno C. Bispo, Pedro Miguel Rodrigues

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570656412

Keywords: Reconhecimento facial Tempo real Rede neural convolucional Algoritmo Viola-Jones

Abstract

Este trabalho apresenta os resultados preliminares do desenvolvimento de um algoritmo de reconhecimento facial em tempo real através de redes neurais convolucionais (CNNs). Elementos faciais, nomeadamente, rosto, boca, nariz e olhos, são detectados pelo algoritmo de Viola-Jones. Cada elemento facial é utilizado para treinar uma CNN. Os resultados de treinamento mostram uma precisão de identificação de 100%. Testes em tempo real demonstram necessidade de aprimoramento. A base de imagens será futuramente ampliada para realização de um rigoroso procedimento de treinamento e teste do algoritmo.

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