possui graduação em Engenharia de Eletricidade pela Universidade de São Paulo (1989), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (1992) e doutorado em Engenharia Elétrica pela University of California, Los Angeles (1999). Atualmente é professor titular da Escola Politécnica da USP e chefe do Departamento de Eng. de Sistemas Eletrônicos. Foi Senior Area Editor do IEEE Transactions on Signal Processing entre 2018 e 2021. Foi Editor Associado do EURASIP Journal on Advances on Signal Processing, do IEEE Signal Processing Letters e do IEEE Trans. on Signal Processing, membro do Signal Processing Theory and Methods Technical Committee da IEEE Signal Processing Society nos períodos 2007-2011 e 2016-2021, membro do Comitê Editorial da Sociedade Brasileira de Telecomunicações entre 2012 e 2016, e Coordenador do Capítulo de São Paulo da IEEE Signal Processing Society. Um de seus artigos publicados no IEEE Trans. on Signal Processing recebeu o 2002 Best Paper Award da IEEE Signal Processing Society. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Processamento de Sinais, atuando principalmente nos seguintes temas: filtros adaptativos, estimação linear e não linear, estimação robusta, arranjos de microfones e cálculo matricial aplicados a principalmente telecomunicações, acústica, e mais recentemente aplicações de processamento de sinais a epidemiologia. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto propõe o desenvolvimento de novos conceitos, algoritmos e aplicações para acesso à internet através de redes de comunicações sem fio 6G e do conceito Open RAN baseado na experiência e habilidades da equipe executora. As atividades de pesquisa propostas neste incluem a investigação de novas técnicas de processamento de sinais na transmissão e na recepção dos pontos de acesso l…
Redes de dispositivos interconectados estão no âmago de diversas tecnologias-chave futuras, como controle distribuído para veículos autônomos, redes de sensores para monitoramento estrutural, e para cidades inteligentes. Além de confiabilidade, todas essas aplicações têm requisitos estritos em termos de eficiência energética, segurança, latência e auto-otimização, e requerem tecnologias …
Este projeto propõe o estudo e desenvolvimento de novos algoritmos para processamento de sinais obtidos de múltiplos sensores, em especial para estimação de imagens acústicas com arranjos de microfones e para estimação e classificação de falhas em estruturas mecânicas através do método de emissões acústicas, com foco em algoritmos com baixo custo computacional, para uso em tempo real. Pl…
A literatura recente mostra a eficácia de algoritmos para estimação esparsa e amostragem compressiva (compressive sensing, CS) para a solução de problemas complexos em processamento de sinais, com aplicações em comunicações sem fio, sistemas eletrônicos e arranjos de sensores. CS e métodos de estimação esparsa oferecem ganhos de desempenho substanciais devido à forma eficiente com que sin…
Com a pandemia de COVID-19, o interesse em modelos matemáticos para epidemias cresceu enormemente no último ano. Também vieram à tona diversas questões com relação aos problemas de identificação dos parâmetros dos modelos, e de verificação da capacidade desses modelos para previsão das consequências possíveis de diferentes medidas tomadas pelas autoridades sanitárias. Neste trabalho propõ…
A inferência do percentual da população infectada por um agente infeccioso (taxa de ataque) em tempo real é fundamental para o monitoramento de epidemias emergentes e predição das trajetórias futuras de epidemias. A estimativa da taxa de ataque é dificultada na prática pelo alto custo de testagem em massa, por atrasos no registro de testes em pacientes hospitalizados, e no caso de doenças…
O bolsista de pós-doutorado deverá ser inserido no projeto para contribuir na investigação de técnicas de processamento de sinais em beamforming e esquemas de codificação em sistemas de comunicações de IoT, conforme descrição no projeto e solicitação de bolsa de pós-doutorado. Em particular, os algoritmos de processamento de sinais para beamforming deverão contemplar as necessidades das r…
O número de reprodução efetivo (Rt) é um parâmetro variável no tempo utilizado para monitorar a evolução de uma epidemia e que pode ser inferido utilizando dados de incidência e intervalo serial. A epidemia de SARS-CoV-2 no Brasil foi marcada por múltiplas linhagens circulando simultaneamente, com diferentes distribuições de probabilidade de intervalos seriais. O aumento da disponibilidad…
CV Lattes
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