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Filtragem adaptativa e aprendizado de máquina: aplicações em redes de difusão, soft sensors e classificação de arritmias cardíacas

Processo: 21/02063-6
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2021 - 31 de julho de 2023
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Magno Teófilo Madeira da Silva
Beneficiário:Magno Teófilo Madeira da Silva
Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados: Renato Candido
Assunto(s):Processamento de sinais  Aprendizado computacional  Algoritmos  Redes de difusão adaptativas  Filtragem adaptativa  Filtros adaptativos baseados em Kernel  Sensores virtuais  Arritmias cardíacas 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Classificação de arritmias cardíacas | filtragem adaptativa | Filtros Adaptativos baseados em Kernel | Redes de difusão adaptativas | Sensores Virtuais (Soft Sensors) | Processamento de Sinais

Resumo

Processamento distribuído de sinais têm chamado atenção na comunidade científica por apresentar vantagens em relação a soluções centralizadas. Nessa área, técnicas de amostragem e censuratêm sido temas de intensa pesquisa, uma vez que o custo associado a medição, processamento e/ou transmissão de dados em toda a rede pode ser proibitivo em certos casos. Pretende-se neste projeto, fazer um estudo aprofundado de técnicas de amostragem e censura em redes de difusão, propondo melhorias para os algoritmos que surgiram recentemente na literatura. Pretende-se estender esses algoritmos para diferentes tipos de rede de difusão, como as multitarefas, baseadas em kernel e assíncronas. Pretende-se também propor versões distribuídas de algoritmos adaptativos baseados em kernel e compará-las com versões distribuídas de redes neuronais para solução de problemas não lineares em uma rede de difusão. A técnica de esparsificação de dicionário que usa a ortogonalização de Gram-Schmidt também será aplicada à análise de componentes principais baseada em kernel. Na parte de aprendizado de máquina, pretende-se utilizar sensores virtuais para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas de ar condicionado, possibilitando correções antes do aumento do consumo de energia elétrica. Por fim, pretende-se utilizar redes neuronais para classificação de arritmias cardíacas, levando-se em conta a divisão por pacientes nos conjuntos de treinamento e teste. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
TIGLEA, DANIEL GILIO; CANDIDO, RENATO; SILVA, MAGNO T. M.. An adaptive algorithm for sampling over diffusion networks with dynamic parameter tuning and change detection mechanisms. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 127, p. 18-pg., . (21/02063-6)
TIGLEA, DANIEL G.; CANDIDO, RENATO; SILVA, MAGNO T. M.. A Variable Step Size Adaptive Algorithm With Simple Parameter Selection. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, v. 29, p. 5-pg., . (21/02063-6)

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