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SBrT2017 · 2017

XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais

270 artigos · página 7 de 27
DOI 10.14209/sbrt.2017.69

Novos Códigos Convolucionais Derivados de Códigos Algébrico-Geométricos

Francisco Revson F. Pereira, Giuliano G. La Guardia, Francisco M. de Assis
Neste artigo, novas famílias de códigos convolucionais são construídas a partir de códigos algébrico-geométricos (AG). Os códigos convolucionais construídos são novos no sentido que seus parâmetros são diferentes dos parâmetros dos códigos disponíveis na literatura. Em particular, uma família de códigos almost near MDS ou near MDS ou MDS ´e apresentada.
Códigos Convolucionais,Códigos Algébrico- Geométricos Construção de Códigos
DOI 10.14209/sbrt.2017.70

Modelagem Estocástica do Algoritmo NSVR-IAF-PNLMS para Dados Gaussianos

Fábio Luis Perez, Eduardo Vinícius Kuhn, Francisco das Chagas de Souza, Rui Seara
—Este artigo apresenta um modelo estocástico do algoritmo NSVR-IAF-PNLMS (normalized smoothed variation rate individual-activation-factor proportionate normalized leastmean-square) para sinais de entrada gaussianos reais. Considerando uma matriz de distribuição de ganho variante no tempo, são derivadas aqui expressões de modelo caracterizando...
Algoritmo IAF-PNLMSalgoritmo NSVR-IAF-PNLMSfiltragem adaptativamodelagem estocástica.
DOI 10.14209/sbrt.2017.67

Um Estudo sobre Separação Cega de Fontes e Análise de Componentes Independentes

Marcelo Ramos Romano, Romis Attux
This work is a study of a technique of Blind Source Separation called Independent Component Analysis (ICA). Some of the most important ICA methods will be presented: maximization of kurtosis, negentropy and likelihood and minimization of mutual information. These methods will be implemented and validated for synthetic signals within the software...
Blind Source SeparationIndependent Component AnalysisSignal Processing
DOI 10.14209/sbrt.2017.71

Seleção de Relays para o Enlace Reverso de Redes Cooperativas Utilizando SC-FDMA com Restrições de Adjacência

Leonardo Paiva, Iran M. B. Júnior, F. Rafael M. Lima, Tarcı́sio F. Maciel, F. Rodrigo P. Cavalcanti
In this article we study relay selection and resource allocation in a cooperative network that employs SC-FDMA (Sin- gle Carrier - Frequency Division Multiple Access) in the uplink direction such as in LTE (Long Term Evolution) system. With SC- FDMA, the frequency resources assigned to a transmitter should be adjacent in the frequency domain...
Cooperative NetworksSC-FDMARadio Re- source AllocationLTEMILP
DOI 10.14209/sbrt.2017.47

Estudo da NMF auxiliada por partitura aplicada a separação de sons de instrumentos musicais

André O. Françani, Magno T. M. Silva
Recently, score-informed non-negative matrix factorization (SI-NMF) has been used for separation of sounds of musical instruments. Considering this application, we compare in this paper the SI-NMF method with two blind source separation algorithms based on independent component analysis (ICA): infomax (information-maximization) and JADE (joint...
Blind source separationindependent component analysisnon-negative matrix factorizationmusic signal processing
DOI 10.14209/sbrt.2017.72

Rede IoT Colaborativa NovaGenesis

Vaner J. Magalhães, Gabriel Scarpioni, Antônio M. Alberti
Este artigo apresenta uma aplicação do modelo NovaGenesis de Internet do Futuro em uma Rede Colaborativa de dispositivos IoT. Os dispositivos e o núcleo da rede NovaGenesis foram emulados para permitir a coleta de mensagens. Analisando as mensagens obtivemos uma visão de como é construída uma rede de dispositivos IoT onde um nó pode ajudar um outro nó a...
DOI 10.14209/sbrt.2017.74

Foreground Segmentation for Anomaly Detection in Surveillance Videos Using Deep Residual Networks

Lucas P. Cinelli, Lucas A. Thomaz, Allan F. da Silva, Eduardo A. B. da Silva, Sergio L. Netto
Efficient anomaly detection in surveillance videos across diverse environments represents a major challenge in Computer Vision. This paper proposes a background subtraction approach based on the recent deep learning framework of residual neural networks that is capable of detecting multiple objects of different sizes by pixel-wise foreground...
Deep learningconvolutional neural networksResNetresidual networksbackground subtractionforeground segmentationanomaly detectionsurveillancereal-time
DOI 10.14209/sbrt.2017.75

Análise de Ruído Antrópico em Comunicações Através do Solo

Sávio Oliveira de Almeida Neves, André Noll Barreto, Adoniran Judson Braga, Leonardo Aguayo
This article presents how the interference of man-made noises through the present of harmonics, deteriorates the performance of Through-The-Earth Communications. In addition, the authors compare estimation and filtering techniques for harmonic attenuation considering the case that they are at their nominal frequency and a more realistic case where there...
TTE CommunicationsHarmonic Filtering and EstimationCritical Communications
DOI 10.14209/sbrt.2017.73

Towards an end-to-end speech recognizer for Portuguese using deep neural networks

gor Macedo Quintanilha, Luiz Wagner Pereira Biscainho, Sergio Lima Netto
This paper presents an open-source character-based end-to-end speech recognition system for Brazilian Portuguese (PT-BR). The first step of the work was the development of a PT-BR dataset—an ensemble of 4 previous datasets (of which 3 publicly available). The model trained on this dataset is a bidirectional long short-term memory network using...
deep learningspeech recognitionrecurrent networksconnectionist temporal classification