Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Algoritmo genético, ferramenta computacional em estimativas de sinais periódicos, aperiódicos e caóticos.
Autor(es): SILVA, Evaldo
Abstract: Engenharia é uma arte, e o estudo dos sinais é sem dúvida o entendimento de como a engenharia evolui, como descobre as razões e motivos do comportamento do mundo real. A engenharia possui um número incontável de ferramentas para esta análise e estudo de sinais, valendo-se de representações no tempo com uso de gráficos, que é a linguagem do engenheiro, nenhum problema passa sem um modelamento gráfico e levantamento de equações matemáticas, algébricas, uma integral ou derivada. Quando então as soluções começam a complicar uma nova ferramenta abre um novo mundo a Transformada de Laplace, a Transformada de Fourier. Problemas de difícil solução no domínio do tempo são tratados no domínio da frequência com simplicidade, em função também do uso da computação com sua contribuição na construção e aplicação de ferramentas, isto é, os programas permitem a aplicação de funções matemáticas, algébricas, transformadas, etc. Algumas melhorias podem ser propostas e usadas na solução de problemas, e este trabalho, cuja meta é apresentar uma ferramenta que possui um potencial muito grande no estudo de sinais e em um dos grandes problemas da engenharia que é a estimação de parâmetros que compõe um sinal, amplitude, frequência, fase, etc., os quais, se conhecidos, permitem repetir o sinal, modela-lo, estuda-lo, decompô-lo, simula-lo, etc. O Algoritmo Genético possui fácil entendimento, e sua capacidade de tratamento de multivariáveis o qualifica como uma possante ferramenta para uso na estimação de sinais periódicos, aperiódicos ou caóticos. Este estudo demonstra que o generalismo e paralelismo dos AGs permitem uma variedade de aplicações em novos produtos e novos processos, sua imunidade e robustez o qualificam como uma ferramenta de alto desempenho, com resultados precisos e baixo custo computacional.
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
Citação: SILVA, Evaldo. Algoritmo genético, ferramenta computacional em estimativas de sinais periódicos, aperiódicos e caóticos. 2013. 103 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2013.
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/920
Data do documento: 27-Mai-2013
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