Localização em Ambientes Indoor a partir da Distorção de um Padrão de Fontes Luminosas

Letícia A. Dominguez, Lisandro Lovisolo

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661655

Keywords: Posicionamento indoor Fingerprinting

Abstract

Este trabalho apresenta um sistema de localização baseado em imagens de fontes luminosas compostas por diodos emissores de luz (LEDs - light-emitting diode). As distorções do padrão de LEDs capturado dependem da posição do sensor de imagem. Processando a imagem capturada, podemos estimar a localização do sensor com baixa complexidade. Investigamos o desempenho desse sistema usando fingerprinting com diferentes funções de medida de similaridade e redes neurais artificias para obter a estimativa de posição. Os resultados indicam que com o uso de RNAs, boas estimativas de posição são viáveis.

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Nature Inspired JPEG Quantization Optimization

Pedro Henrique Ferreira, Eduardo Peixoto, Osmar Luiz de Carvalho

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661658

Keywords:

Abstract

The JPEG standard is the most used algorithm for image compression, with billions of decoders deployed in either software or hardware. The standard allows for custom quantization tables, that are transmitted in the bitstream. This work examines the application of two promising nature inspired metaheuristics, Particle Swarm Optimization and Dual Simulated Annealing, in the generation of custom, image-specific, rate-distortion optimal quantization tables for the JPEG. Our results show that this approach is capable of producing a JPEG compliant, backwards compatible images that presents a compression rate about 9% smaller than standard JPEG.

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Classification of Recurrence Plots of Voice Signals Using Convolutional Neural Networks

Luana Rodrigues Barros, Gabriel Gutierrez P. Soares, Suzete Correia, Gabriel Duarte, Silvana Cunha Costa

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661665

Keywords: convolutional neural networks texture recurrence plots voice signals

Abstract

In the last decade, texture analysis has been widely applied to image classification. This method has great relevance on recognition of patterns in medical images surfaces. Alternatively, many studies have investigated the usage of Convolutional Neural Networks (CNNs) as a technique for classifying texture images. In this study, a low-complexity CNN was applied to recurrence plots of voice signals to distinguish the presence of laryngeal pathology. A data augmentation technique was employed to increase the number of samples. A study using the same dataset and another classification approach was considered for results comparison. The CNN proposed was proven to be more robust with a 12% increase on accuracy compared to the previous work.

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Diagrama de Transição de Fase em Amostragem Compressiva Considerando Efeito do Ruído

Edmar Candeia Gurjão

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661667

Keywords: Amostragem Compressiva Diagrama de Transição de Fase Desempenho Ruído

Abstract

Amostragem Compressiva é uma técnica de aquisição de sinal que se propõe a capturar apenas a informação nele contida. A maturidade dessa técnica tem proporcionado aplicações disruptivas em Radar e Ressonância Magnética, reduzindo a taxa de aquisição abaixo de Nyquist. Uma das formas de avaliar o desempenho de um sistema de Amostra Compressiva é via o seu Diagrama de Transição de Fase (DTF), que consiste em um gráfico com uma região onde a recupereação pode ser feita por otimização convexa e outra quando isso não é possível, sendo essa última a região onde a Amostragem Compressiva passa a ser desinteressante, ou mesmo inviável. Nos trabalhos anteriores os Diagramas são obtidos sem considerar a presença do ruído, que afeta fortemente o desempenho da Amostragem Compressiva. Neste trabalho é feita a inclusão da presença do ruído na análise do DTF, mostra-se a queda de desempenho, como esse novo diagrama deve ser avaliado e propõe-se estudos futuros para ampliação dessa análise.

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Integração de Redes de Sensores sem Fio à Plataforma LoRa para Serviços de Monitoramento e Controle Inteligentes

Alberto C. P. Santos, Amarilton Lopes Magalhaes, André de Almeida, Tarcisio F. Maciel

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661669

Keywords: LoRaWAN wireless sensor networks path loss link budget

Abstract

This article presents studies on the implantation of a wireless sensor network, using LoRa technology in the city of Fortaleza. In this way, coverage analysis studies are carried out, such as propagation models in urban and suburban settings. Based on the LoRaWAN standard, a planning for the LoRa network is carried out, developing link budget taking into account the equipment specifications and the path loss. And to finish the study in the coverage prediction, simulations are carried out with the Radio Mobile software to deploy the equipment in strategic locations on the map of Fortaleza.

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Comparando Containers e VMs na Hospedagem de Plataforma IoT Aberta em Edge Computing

Epaminondas Aguiar Sousa Junior, Roberto Colistete, Moises R. N. Ribeiro

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661670

Keywords: Plataforma IoT Edge Computing Análise de desempenho

Abstract

A utilização de plataformas IoT tem sido amplamente utilizada para a interconexão de inúmeros dispositivos e apoio a criação de aplicações essenciais para o dia-a-dia. Esses serviços são normalmente disponibilizados em máquinas virtuais (VMs) em nuvens públicas. Todavia, a computação em borda (edge computing) em nuvens privadas está conquistado uma parcela significativa do mercado por questões de segurança, de disponibilidade, de latência e também de custo. Outra tendência é a substituição das VMs por containers. Eles têm o potencial a implantação de plataformas IoT com alta portabilidade, escalabilidade e desempenho além eficiência no consumo de recursos computacionais. Neste artigo, é realizada uma análise experimental de desempenho da plataforma ThingsBoard no contexto de edge computing usando VMs e containers. Sob um teste controlado, utilizamos como parâmetros o tempo médio de resposta, utilização de CPU e memória, taxa de perda de pacotes, considerando diferentes cenários de carga (i.e., requisições por segundo) oriundas de dispositivos de IoT.

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Redução de Inconsistências no Monitoramento da Frota de Ônibus Urbanos

Fernando Dias de Mello Silva, Pedro Cruz, Rodrigo S. Couto, Luis Henrique M. K. Costa

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661672

Keywords: Sistemas de transportes inteligentes IoT GPS Rastreamento veicular

Abstract

The Internet of Things is an essential tool for smart cities. In the context of urban buses, it allows for monitoring the performance and quality of this public service. Nevertheless, data collected in such a large sensor network is prone to inconsistencies. In this paper, we propose an algorithm that uses positional data from the buses to classify them into their specific routes and deal with possible failures in the given bus data. Based on this algorithm, a method to measure the number of buses in operation and the quality of service provided to the population can be built.

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Neural Vocoding for CycleGAN-Based Voice Conversion

Victor P da Costa, Ranniery Maia, Igor Quintanilha, Sergio Lima Netto, Luiz W. P. Biscainho

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661673

Keywords: Voice Conversion Voice Synthesis Generative Adversarial Networks

Abstract

We propose a voice conversion system leveraging recent developments in both voice synthesis and image morphing, which uses CycleGAN to convert mel-spectrograms and neural vocoders to synthesize the converted signals. To evaluate how different vocoders perform in the task, we synthesize converted mel-spectrograms using WaveNet, WaveRNN and MelGAN vocoders. We compare their performances via listening tests, finding that MelGAN and WaveRNN obtained comparable results while WaveNet obtained worse results for converted speech.

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Capacidade de Canal MIMO Aplicada à Miniaturização de Antenas em Microfita Usando o Algoritmo PSO

Israel Leal, Marcelo S. Alencar, Waslon Lopes

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661674

Keywords: Sistemas MIMO antena microfita capacidade de canal otimização por enxame de partículas

Abstract

Este artigo apresenta um método para minimizar o tamanho da antena de microfita por meio do cálculo da capacidade do canal sem fio usando o algoritmo PSO. O problema é representado para um sistema MIMO 8x8, em que o conceito de impedância mútua é usado para levar em consideração o acoplamento mútuo entre os elementos do conjunto de antenas. O objetivo é reduzir a distância entre os elementos da antena, garantindo uma alta capacidade de canal. A pesquisa foi realizada considerando a frequência de operação em 26 GHz, e os resultados das simulações indicam que manter uma distância de 0,4(lambda) entre os elementos das antenas pode promover uma capacidade do canal 12,7% maior.

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Plataforma flexível para ensino de sistemas de comunicação por luz visível

Guilherme T Barreto, Gabriel Sette, Rodrigo Luiz Ximenes, Leandro Ronchini Ximenes

DOI: 10.14209/SBRT.2020.1570661675

Keywords: Comunicação por luz visível On-Off Keying (OOK) Color-Shift Keying (CSK) Arduino

Abstract

Este trabalho propõe uma plataforma flexível e de relativo baixo custo voltada para o ensino de sistemas de comunicação por luz visível (Visible Light Communications - VLC), com suporte para as modulações On-Off-Keying (OOK) e Color-Shift-Keying (CSK). A plataforma é baseada na utilização de dispositivos do tipo Arduino, onde se conseguiu um obter um link de comunicação bem sucedido entre um transmissor e um receptor. A plataforma desenvolvida é suficiente para utilização de arranjos variados de LEDs e fotodiodos.

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