Estudo comparativo sobre filtragem de sinais instrumentais usando transformadas de Fourier e Wavelet

Galvão, Roberto Kawakami Harrop; Araújo, Mário César Ugulino de; Saldanha, Teresa Cristina Bezerra; Visani, Valeria; Pimentel, Maria Fernanda

doi:10.1590/s0100-40422001000600026

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“…However, the effect of noise tends to increase as the wavelet scale is reduced. 13 Therefore, an extrapolation procedure is employed to obtain the zero crossing positions for small wavelet scales, as detailed elsewhere. 10 The results obtained with WT-PSA (lab-made potentiostat) and DPSA (µAutolab) are reported in Table 1.…”

mentioning

confidence: 99%

Wavelet-Based determination of Cu and Pb in water samples using potentiometric stripping analysis with a Lab-Made potentiostat

Martins

Galvão

César

2009

J. Braz. Chem. Soc.

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Este artigo demonstra a possibilidade de se realizar uma determinação simultânea de chumbo e cobre em água mineral, de rio e de torneira mediante análise por redissolução potenciométrica empregando um potenciostato lab-made de baixo custo e um método de processamento de sinais baseado em wavelets. As concentrações encontradas para Pb(II) e Cu(II) situaram-se na faixa 3-7 µg L -1. Os desvios padrão relativos foram em média menores que 3%, o que é satisfatório tendo em vista as baixas concentrações dos analitos. Para comparação, a determinação foi também realizada empregando um equipamento comercial de alto padrão (µAutolab Type II, Eco Chemie).As médias e desvios padrão dos resultados foram similares aos obtidos com o potenciostato labmade. Não foi verificada diferença estatística significativa de acordo com um teste t pareado ao nível de confiança de 95%. This paper demonstrates the possibility of simultaneously determining lead and copper in mineral, river and tap water by potentiometric stripping analysis using a low-cost lab-made potentiostat and a wavelet-based signal processing method. Pb(II) and Cu(II) concentrations were found to be in the range 3-7 µg L -1. Relative standard deviations were on average smaller than 3%, which is satisfactory in view of the trace concentration. For comparison, the determination was also carried out by using a high-end commercial equipment (µAutolab Type II, Eco Chemie). The average and standard deviation of the results were similar to those obtained with the labmade potentiostat. No significant statistical difference was verified according to a paired t-test at a confidence level of 95%.

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mentioning

confidence: 99%

Wavelet-Based determination of Cu and Pb in water samples using potentiometric stripping analysis with a Lab-Made potentiostat

Martins

Galvão

César

2009

J. Braz. Chem. Soc.

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“…Outras análises das transformadas são encontradas na literatura como a que apresenta um estudo comparativo da transformada Wavelet no reconhecimento de padrões da íris humana [32]. Outro exemplo é o estudo comparativo sobre filtragem de sinais instrumentais usando transformadas de Fourier e Wavelet [33], todos enfatizam além das diferenças as potencialidades de cada transformada.…”

Section: Resultsunclassified

Estudo comparativo entre algoritmos das transformadas discretas de Fourier e Wavelet

Shirado

Moreira

Palma

et al. 2015

Revista Brasileira De Computação Aplicada

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Resumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo das complexidades dos algoritmos das Transformadas Discretas de Fourier, Wavelet e Transformada Rápida de Fourier. As formalizações matemáticas e algumas características dos algoritmos são apresentadas, assim como alguns conceitos de complexidade assintótica. Por fim, é realizado um ensaio prático para comparação dos algoritmos, abrangendo questões como tempo de execução, vantagens e desvantagens de cada transformada assim como avaliações a respeito das diferentes resoluções tempo/frequência de cada algoritmo. Palavras InstruçãoO Processamento de Sinais -PS, é uma área da tecnologia que analisa ou modifica um sinal a fim de extrair informações ou adequá-lo a uma aplicação específica, podendo ser feita de forma analógica (tempo contínuo) ou digital (tempo discreto). Tais técnicas podem ser aplicadas a diversos tipos de sinais como imagens, áudio, ondas elétricas, fluxo de rede entre outros. Dessa forma, o PS contribui em diversas áreas do conhecimento, tais como comunicação [1], medicina [2], ecologia e meio ambiente [3], meteorologia [4], sendo, portanto, um assunto bastante explorado em pesquisas atuais.Em termos computacionais um sinal geralmente é discretizado por meio de hardwares específicos, como por exemplo, uma placa de áudio ou vídeo, sendo assim transformado em um sinal digital. Uma vez que o sinal foi digitalizado, torna-se possível a aplicação das técnicas de PS para finalidades diversas, como análises, compressões, filtragens entre outras. As técnicas de PS são realizadas a partir da implementação e da execução de algoritmos que realizam transformações e permitem a análise dos sinais digitais.Dessa forma, esse trabalho apresenta uma abordagem para compreensão, disseminação de conceitos, teorias e técnicas utilizadas no PS. Dentre as diversas técnicas de PS existentes, destaca-se o uso de ferramentas matemáticas para representação e manipulação de sinais discretos no tempo e espaço, como a Transformada Discreta de Fourier (DFT), a Transformada Rápida de Fourier (FFT) e a Transformada Discreta Wavelet (DWT). Este artigo tem como objetivo realizar um estudo comparativo entre os algoritmos dessas, abordando questões relacionadas à complexidade computacional, vantagens e desvantagens de cada algoritmo, assim como suas

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“…The spectra were pre-processed in the following order: noise minimization by using a wavelet filter with Daubechies (db4) base function with two levels of decomposition and thresholding of 50%, 22,23 subtraction of isotonic medium and cuvette spectrum using the GramSchmidt method. 24 The spectra were then range autoscaled and truncated to select the region around the amide I band (~1680 cm -1 ), the principal region of interest for 2D analyses.…”

Section: Spectra Pre-processingmentioning

confidence: 99%

Two-dimensional low resolution raman spectroscopy applied to fast discrimination of clinically relevant microorganisms: a whole-organism fingerprinting approach

Mello¹,

Ciuffi²,

Nassar³

et al. 2006

J. Braz. Chem. Soc.

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A diferenciação de bactérias causadoras de gastrenterites através de métodos microbiológicos clássicos é muito eficiente, na maior parte dos casos. Todavia, o elevado custo dos reagentes e o tempo necessário para tais determinações, cerca de 4 dias, podem causar sérias conseqüências, quando os pacientes são crianças, idosos ou adultos com baixa resistência imunológica. Assim, a pesquisa por métodos espectroscópicos de baixo custo, que permitam tais determinações com pouco uso de reagentes e em curtos intervalos de tempo é extremamente relevante. Neste trabalho os principais microrganismos causadores de gastrenterites, E. coli, S. chroleraesuis, S. flexneri foram avaliados. Foram preparadas sessenta dispersões para cada um dos microrganismos, usando solução fisiológica como solvente, e seus espectros adquiridos. Os espectros obtidos foram muito similares, tornando muito difícil a diferenciação dos microrganismos. Entretanto, aplicando a teoria de correlação generalizada em 2D, foi possível diferenciar os microrganismos avaliados usando o espectro síncrono como "impressão digital do organismo" em um curto intervalo de tempo (~10h).The discrimination of the bacteria that cause gastroenteritis through classical microbiological methods is very efficient in the great majority of the cases. However, the high cost of chemicals and the time spent for such identifications, about four days, could generate serious consequences for the patients. Thus, the search for low cost spectroscopic methods which would allow a fast and reagentless discrimination of these microorganisms is extremely relevant. In this work the main microorganisms that cause gastroenteritis: E. coli, S. chroleraesuis, S. flexneri were studied. For each of the microorganisms sixty different dispersions were prepared using physiological solution as solvent and its Raman spectra recorded. The 1D spectra obtained were similar, making it very difficult to differentiate the microorganisms. However, applying the 2D correlation method, it was possible to identify the microorganisms evaluated using the synchronous spectrum as "whole-organism fingerprinting" in a reduced time interval (~10 h).

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Estudo comparativo sobre filtragem de sinais instrumentais usando transformadas de Fourier e Wavelet

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Wavelet-Based determination of Cu and Pb in water samples using potentiometric stripping analysis with a Lab-Made potentiostat

Wavelet-Based determination of Cu and Pb in water samples using potentiometric stripping analysis with a Lab-Made potentiostat

Estudo comparativo entre algoritmos das transformadas discretas de Fourier e Wavelet

Two-dimensional low resolution raman spectroscopy applied to fast discrimination of clinically relevant microorganisms: a whole-organism fingerprinting approach

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