Overview dos Trabalhos
da Área de Eletrônica
Prof. Dr.-Ing. João Paulo C. Lustosa da Costa
Universidade de Brasília (UnB)
Departamento de Engenharia Elétrica (ENE)
Laboratório de Processamento de Sinais em Arranjos
Caixa Postal 4386
CEP 70.919-970, Brasília - DF
de Brasília
Homepage:Universidade
http://www.pgea.unb.br/~lasp
Laboratório de Processamento de Sinais em Arranjos
1
Áreas de Pesquisa da Eletrônica






Processamento Digital de Sinais
Bioengenharia
 Prótese Auditiva Inteligente
 Imageamento por ressonância magnética
 Eletroencefalografia
 Eletrocardiografia
Telecomunicações
 Sistemas MIMO
 Antenas Inteligentes
 Sistemas criptografados
Aplicações militares
 Detector de SNIPER e Guerra Eletrônica
Polímeros
Dispositivos e Circuitos Integrados
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2
Motivação

Localização de fonte sonora
Fonte sonora 1
Fonte sonora 2
Arranjo de microfones
 Aplicações: interfaces entre homens e robôs e processamento de
dados
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3
Aplicação em Bioengenharia (1)

Prótese Auditiva Inteligente (PAI)
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4
Aplicação em Bioengenharia (2)

Prótese Auditiva Inteligente
“DIREÇÃO DE CHEGADA”
Real voice. SNR = 40 dB.
Prótese regular
Sinal original
PAI
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5
Aplicação em Bioengenharia (3)

Prótese Auditiva Inteligente
Prótese regular
PAI
SNR = 30 dB
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6
Aplicação em Bioengenharia (4)

Prótese Auditiva Inteligente
Prótese regular
PAI
SNR = 20 dB
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7
Aplicação em Bioengenharia (5)

Prótese Auditiva Inteligente
Prótese regular
PAI
SNR = 10 dB
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8
Aplicação em Bioengenharia (4)
µF0 Pré
Filtro
A/D
µF1 Pré
Filtro
A/D
µF2 Pré
Filtro
A/D
µF3 Pré
Filtro
A/D
µF4 Pré
Filtro
A/D
µF5 Pré
Filtro
A/D
µF6 Pré
Filtro
A/D
µF7 Pré
Filtro
A/D
D
S
P
D/A
Filtro
Interface
usuário
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Eletroencefalografia (1)

Dados EEG
 Diagnóstico (neurologia, oftalmologia)
 Interface homem-máquina
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Eletroencefalografia (2)

Decomposição multidimensional dos dados (PARAFAC)
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Engenharia automotiva (1)

Análise do túnel de vento
Localização do
sinais de áudio
 encontrar fontes de perturbação para
otimizar o comportamento aerodinâmico
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Engenharia automotiva (2)

Análise do túnel de vento
Arranjo
Fonte: Carine El Kassis [1].
[1]: C. El Kassis, “High-resolution parameter estimation schemes for non-uniform antenna arrays,” PhD
Thesis, SUPELEC, Universite Paris-Sud XI, 2009. (Wind tunnel photo provided by Renault)
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Pesquisa em Telecomunicações (1)

Espectro limitado: mais de 3 bilhões de usuários no mundo e em 2017, 7 bilhões
Milhões de usuários
400'
350'
300'
Usuários móveis totais
250'
Usuários de multimídia usando todo o tipo de
Aplicações de voz até taxas elevadas de dados
200'
150'
100'
Usuários móveis usando voz e taxas baixas
de dados
50'
0'
1995

2000
2005
2010
Anos
Na Europa, mais de 90 milhões de usuários usam serviços móveis de
multimídia. Isso implica em um tráfego de dados 60% maior!
Fonte: UMTS Forum
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Pesquisa em Telecomunicações (2)

Descrição de canal MIMO de comunicação móvel
 resolver, caracterizar percursos individuais de
propagação do canal rádio móvel
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15
Pesquisa em Telecomunicações (3)

Exemplo de um canal MIMO móvel (IlmProp)
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16
Pesquisa em Telecomunicações (4)

Exemplo de um canal MIMO móvel em ambiente fechado (IlmProp)
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17
Pesquisa em Telecomunicações (5)

Exemplo de lóbulos em um canal MIMO móvel (IlmProp)
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18
Por que tensores?

Bem, por que então matrizes?
 Equações matriciais são normalmente mais compactas  insights, manipulações

Exemplo: DFT (Transformada Discreta de Fourier)
dn = ?
dn = ??


Não é um diferente modelo de dados, mas sim um modelo de dados
representado de forma mais compacta

Mais que duas dimensões: tensores são mais compactos ainda  novos insights
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O termo “tensor”
• Matemática: 1846: W. Voigt
 definição bastante abstrata
• Física: 1915: M. Grossmann and A. Einstein
 descreve quantidades físicas
• Aqui: definição intuitiva:
”Um tensor de ordem p é uma coleção de elementos referenciados por p indices“
 arranjo de múltiplas dimensões
Escalares
Vetores
Matrizes
Tensores
de 3ª Ordem
Tensores
de 4ª Ordem
…
?
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Motivação

Mais aplicações
 Processamento de sinais (arranjos de sensores, detecção cega de
multi-usuários, separação de fontes, CDMA, SONAR and
processamento de sinais sismo-acústicos)
 Visão computacional (Reconhecimento de face e de expressão facial,
reconhecimento de texto escrito a mão)
 Data mining (análise de weblink, busca personalizada na web)
 Neuro ciência (Análise multisubject fMRI, EEG/fMRI concurrente)
 Engenharia química (indústria de alimentos, espectroscopia)
 Geofísica (inversão do momento tensor)
 Compressão de dados (codificação de imagem, codificação de vídeo)
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21
Obrigado pela atenção.
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