ISEL - Eng. Elect. Tel. Comp. - Dissertações de Mestrado
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing ISEL - Eng. Elect. Tel. Comp. - Dissertações de Mestrado by Title
Now showing 1 - 10 of 391
Results Per Page
Sort Options
- 5G-NR radio planning for connected and autonomous vehicles servicesPublication . Teixeira, Grazielle Bonaldo; Serrador, António João NunesThe 5G network development is enabling many emerge technologies as connected and autonomous vehicles (CAV), promising a significant impact in the telecommunications industry in the future. In this thesis, was performed 5G radio planning by coverage and capacity, entirely when CAV applications are provided, requiring minimum and maximum user data rates according to different services categories from 5GMOBIX project. 5G air interface was explored joint to MIMO and modulation orders configurations, intending to analyse the different results in two diverse highways around Lisbon, for urban and rural propagation environments. Vehicles traffic model was simulated using real statistic numbers, aiming to compute more effective KPIs while the radio planning. The final number of sites calculated were compared regarding to each scenario simulated as well as the number of vehicles supported for each service category. The results showed that the cell ranges reached in DL were tens of kilometres, despite of some meters in UL for some network configurations. Also, the radio resources showed being enough when minimum user data rate is required, nevertheless when maximum user data rate is required, new cell and vehicle ranges recalculation were needed, reaching much higher number of sites due to the cell capacity limitation. The number of sites required in urban environment showed being the double when comparing to rural, due to the higher vehicles traffic.
- Adaptive ECG Acquisition SystemPublication . Velez, David; Lourenço, André Ribeiro; Costa, João Pedro Barrigana Ramos daNoise is one of the major challenges in engineering, especially in bioengineering. The recording of the heart signal using an electrocardiogram (ECG) system is one of the most relevant tools for clinical evaluation as well as other non-medical applications. The use of ECG for biometrics and drowsiness detection is opening new possibilities for the use of these systems in daily-life applications, which are even more prone to noise. This project aims to develop a novel ECG front-end design with the ability to adap tively change its characteristics as a function of each acquisition context. By understating the most common signal distortion sources and evaluating several ECG quality assessment techniques, an adaptive ECG circuit architecture is created and validated. Several scenarios for testing the system are considered, starting from a theoretical per spective to several real-world acquisition scenarios, from resting conditions to acquisition while driving a vehicle. The designed system showed potential for usage as a tool for tackling unfavorable and challenging situations.
- Adaptive Traffic Control in Visible Light Connected Vehicles (VLC)Publication . Galvão, Gonçalo Baltazar; Vieira, Maria Manuela de Almeida Carvalho; Louro, Paula Maria Garcia; Véstias, Mário PereiraWith the modernization of vehicles, new opportunities have emerged when it comes to automotive innovation. Due to the technological evolution of today's new vehicles, it is possible for vehicles to be connected (CV) to each other, exchanging traffic and safety information. This exchange of information, together with the sensor technology applied, makes it possible for autonomous vehicles (AV) to travel from one place to another safely without human intervention. Combining these two technologies it is possible to achieve connected and autonomous vehicles (CAVs). New communication technologies between vehicles and/or infrastructures can increase safety, comfort, accessibility, and data privacy while traveling. With a connected traffic environment, it is expected to obtain important information about the vehicular and pedestrian traffic flow in order to optimise it. So visible light communication (VLC) is then proposed as an integrated approach to optimize traffic signals and vehicle trajectory at urban intersections. Using the LED technology implemented in road infrastructures like streetlamps and traffic lights and in vehicles on headlights, it is possible to establish various types of communications. With this amount of information collected via VLC it is necessary to have a system that intelligently controls in real time all traffic and responds to all incoming vehicle’s manoeuvring requests. A two connected four-arm intersection scenario with two lanes in both directions is considered. It is assumed that communication between infrastructure and vehicles exists, resulting in a cooperative environment of information sharing. The simulation process of the referred system involves using the SUMO urban mobility simulator to create the traffic scenario and generate traffic flows. A reinforcement learning system, with a Deep Q-Learning algorithm is used to control both intersections, optimising traffic flows and minimise congestion during peak hours. A comparative analysis of the simulation results highlights the benefits of the proposed approach in terms of throughput, reducing delays and minimising vehicle stops, revealing improved patterns for optimising signals and trajectories. Evaluation on separate training and test sets guarantees the model's reliability and effectiveness.
- Agentes transaccionaisPublication . Brito, Pedro Miguel LourençoA crescente complexidade dos sistemas computacionais leva a que seja necessário equacionar novas formas de resolução para os mais variados tipos de problemas. Uma vertente particularmente interessante, que tem sido investigada, é a implementação de sistemas inspirados em características biológicas. Os Agentes são entidades autónomas de software que se relacionam de forma social com vista ao cumprimento dos seus objectivos próprios e do sistema como um todo. Apesar das vantagens existentes na utilização destes sistemas, em termos de utilização comercial são poucas as implementações conhecidas. Na sua maioria, estes sistemas são utilizados com fins de investigação e académicos. Este trabalho tem por objectivo o estudo e desenvolvimento de uma solução que permita aproximar este sistema das necessidades reais existentes em sistemas reais, no contexto da interacção transaccional suportada por mecanismos transaccionais comuns. O trabalho apresenta três vertentes principais: (i) estudo das abordagens existentes para a resolução de interacções em âmbito transaccional; (ii) estudo e concepção de uma solução adaptada à utilização em ambientes transaccionais reais; (iii) concepção e implementação de um protótipo demonstrativo da abordagem proposta.
- Agnostic cloud services with kubernetesPublication . Bonacho, João Gonçalo Martins; Gonçalves, Carlos Jorge de Sousa; Osório, António Luís Freixo GuedesA computação na nuvem é frequentemente associada a restrições de dependência de fornecedor (Vendor Lock-In), motivado pelas diferentes tecnologias e implementações proprietárias que cada fornecedor de serviços em nuvem estabelece. Estas restrições consistem na dependência de um cliente relativamente a determinado fornecedor, o que dificulta a transição para outro fornecedor. Num contributo para uma Nuvem Agnóstica, o desafio descrito neste trabalho consiste na definição de um modelo de implantação e gestão do ciclo de vida de elementos computacionais em contexto de Nuvem. Por conseguinte, o objetivo do trabalho centra-se no desenvolvimento de um modelo que desacople a implantação e a gestão de sistemas informáticos do fornecedor de Nuvem, permitindo que sejam executados de forma agnóstica em diferentes plataformas de Nuvem. Neste âmbito, recorrer-se á a contentores, enquanto solução eficiente e padronizada de implantação de serviços computacionais em diferentes infraestruturas. Adicionalmente, pretende-se que o modelo automatize a geração de ficheiros de implantação, definindo as condições de execução do(s) serviço(s). Atualmente, as plataformas de orquestração de contentores são importantes aliados das organizações, sendo responsáveis pela gestão da implantação e configuração dos sistemas informáticos formados por múltiplos contentores. Existem diversas plataformas que surgem neste contexto, capazes de monitorizar o desempenho e controlar dinamicamente as configurações dos sistemas. Um exemplo paradigmático é a plataforma Kubernetes, que emerge como um standard aberto para serviços de Nuvem,cujo componente Cloud Controller Manager contribui para a abstração de fornecedores de Nuvem. Neste sentido, é considerada uma contribuição valiosa para atingir um modelo agnóstico de Nuvem. O sistema desenvolvido é validado através da implantação de aplicações (sistemas xi xii informáticos) contentorizadas, em múltiplos fornecedores de serviços em Nuvem, públicos ou on-premises (locais). Para este efeito, o quadro Informatics System of Systems é adotado, enquanto validador, como o modelo apropriado para estruturar e organizar os artefactos tecnológicos heterogéneos que podem ser considerados.
- Agrupamento multi-oradorPublication . Alves, Hugo Daniel CarolinoActualmente tem-se observado um aumento do volume de sinais de fala em diversas aplicações, que reforçam a necessidade de um processamento automático dos ficheiros. No campo do processamento automático destacam-se as aplicações de “diarização de orador”, que permitem catalogar os ficheiros de fala com a identidade de oradores e limites temporais de fala de cada um, através de um processo de segmentação e agrupamento. No contexto de agrupamento, este trabalho visa dar continuidade ao trabalho intitulado “Detecção do Orador”, com o desenvolvimento de um algoritmo de “agrupamento multi-orador” capaz de identificar e agrupar correctamente os oradores, sem conhecimento prévio do número ou da identidade dos oradores presentes no ficheiro de fala. O sistema utiliza os coeficientes “Mel Line Spectrum Frequencies” (MLSF) como característica acústica de fala, uma segmentação de fala baseada na energia e uma estrutura do tipo “Universal Background Model - Gaussian Mixture Model” (UBM-GMM) adaptado com o classificador “Support Vector Machine” (SVM). No trabalho foram analisadas três métricas de discriminação dos modelos SVM e a avaliação dos resultados foi feita através da taxa de erro “Speaker Error Rate” (SER), que quantifica percentualmente o número de segmentos “fala” mal classificados. O algoritmo implementado foi ajustado às características da língua portuguesa através de um corpus com 14 ficheiros de treino e 30 ficheiros de teste. Os ficheiros de treino dos modelos e classificação final, enquanto os ficheiros de foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo. A interacção com o algoritmo foi dinamizada com a criação de uma interface gráfica que permite receber o ficheiro de teste, processá-lo, listar os resultados ou gerar um vídeo para o utilizador confrontar o sinal de fala com os resultados de classificação.
- AI-Powered analytics: generating interactive insights over unprocessed dataPublication . Padeiro, Ana Patrícia Correia; Gomes, Ana Luísa Gonçalves Neves; Marques, Gonçalo CaetanoAbstract In the current context, where the amount of data grows exponentially, organizations face increasing challenges in managing large volumes of unprocessed data. With this increase and technological advances, traditional data analysis methods have become insufficient to extract insights efficiently and in real time. The main objective of this project is to develop an analysis pipeline based on Artificial Intelligence (AI), capable of transforming raw data into insights that support informed decision-making. This pipeline covers the entire data lifecycle, from its ingestion and preparation, through the creation of Machine Learning (ML) models, to the generation of interactive visualizations. Furthermore, Natural Language Processing (NLP) techniques and an easy-to-use interface are integrated, with the aim of maximizing the efficiency and accessibility of results. An essential part of this work was the study of the integration of the BERTopic model, an advanced topic modeling technique that uses language embeddings for the automatic extraction of significant topics in large volumes of unstructured textual data. This approach makes it possible to identify linguistic patterns and trends, providing valuable insights into areas such as customer service, risk management and anomaly detection. To ensure maximum use of data, features such as automatic identification of data types (numeric, categorical, boolean, etc.), treatment of missing values, vectorization, detection of outliers and automated generation of statistical summaries were implemented. Furthermore, normalization and automatic selection techniques for features were used, allowing the complexity of the data to be reduced and ensuring that the insights generated were robust and accurate. In order to carry out a detailed analysis of patterns and trends in the data, ML techniques were applied, specifically unsupervised learning, through clustering algorithms. This enabled practical recommendations that leverage the extracted insights, with the aim of optimizing areas such as customer service, risk management and anomaly detection.
- Algoritmo otimizado para deteção de passagem de sinal vermelho para implementações em sistemas embebidosPublication . Silva, Tiago Agostinho da; Dias, Tiago Miguel Braga da Silva; Jorge, Pedro Miguel Torres MendesO problema da passagem de semáforo vermelho (Red Light Running, RLR) constitui uma das principais causas de acidentes rodoviários, com consequências humanas e económicas significativas. Apesar das várias medidas implementadas ao longo dos anos, a sua frequência permanece elevada, impactando negativamente a segurança nas estradas. Este trabalho explora técnicas atuais de Inteligência Artificial para o desenvolvimento e implementação de um algoritmo otimizado para deteção de RLR, orientado a implementações em sistemas embebidos de gama média. A solução proposta é baseada em análise de vídeo e utiliza regiões de interesse para delimitar áreas de possível violação RLR e a posição do semáforo, permitindo a classificação da sua cor. O algoritmo disponibiliza dois métodos de classificação da cor dos semáforos, sendo um baseado numa rede neuronal convolucional e o outro na análise de características específicas das imagens. Além disso, faz uso do modelo de deteção de objetos YOLOv8, em conjunto com o modelo de seguimento de objetos ByteTrack, para analisar a trajetória dos veículos. Estes modelos são eficientes e eficazes para um possível processamento local e em tempo real. O sistema foi avaliado utilizando vídeos reais e implementado num sistema embebido, nomeadamente na plataforma NVIDIA Jetson Orin Nano, simulando um cenário real de operação local em tempo real. Os resultados demonstram a eficácia do algoritmo, tanto na precisão da deteção de RLR quanto no rápido processamento. Ao utilizar a plataforma NVIDIA Jetson Orin Nano, obteve-se um processamento em tempo real de até 23 imagens por segundo, tirando partido do processador gráfico (GPU) e modelos otimizados de TensorRT. Este sistema oferece uma ferramenta promissora para a deteção e prevenção de RLR, com grande potencial de evolução e implementação em cenários reais, contribuindo significativamente para a segurança rodoviária.
- Algoritmos de estimação da direção de chegada de sinalPublication . Almeida, Jaime Francisco Saraiva de; Véstias, Mário Pereira; Pinho, Pedro Renato TavaresAs antenas inteligentes (Smart Antennas - SAs) para comunicações wirelesssurgiram como uma das tecnologias líder para alcançar redes de elevada eficiência que maximizam a capacidade e aumentam a qualidade de cobertura. Sistemas de antenas inteligentes captaram muita atenção nos últimos anos porque conseguem aumentar a capacidade do sistema reduzindo dinamicamente a interferência enquanto se focam no utilizador pretendido.Algoritmos de controlo selecionados, com critérios pré-definidos, fornecem aosconjuntos (arrays) adaptativos de antenas a possibilidade de alterar as caraterísticas do padrão de radiação. O objetivo desta dissertação é analisar algoritmos de estimação de direção de chegada de sinal, nomeadamente o MUSIC e o ESPRIT. Os algoritmos foram descritos em MATLAB e simulados, de modo a concluir acerca da viabilidade da implementação de uma tracking antena em GSM-R com um desempenho otimizado.
- ALS-Sence: sistema de aquisição e processamento de electromiogramas para pacientes com ALSPublication . Argi, Romil Kiritcumar; Costa, João Pedro Barrigana Ramos da; Pato, Matilde Pós-de-Mina; Barata, Manuel MartinsA realização desta dissertação enquadra-se no âmbito das aplicações da eletrónica e telecomunicações à medicina. No seguimento de uma colaboração com o Hospital Santa Maria (HSM) e o Instituto de Medicina Molecular (IMM) surgiu a necessidade de desenvolver um sistema para aquisição, processamento e transmissão de sinais biomédicos para efeitos de monitorização de doentes com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA). O projeto focou-se na medição de sinais mioeléctricos e de concentração de oxigénio no sangue. O objetivo centrou-se em desenvolver um modelo de dispositivo em que o mesmo hardware fosse utilizado para medir vários sinais recorrendo à reconfiguração de circuitos analógicos de acondicionamento de sinal. Inicialmente, realizou-se um estudo acerca das diversas soluções e modelos disponíveis no mercado e optou-se pela tecnologia PSoC®. O principal objetivo dos sistemas analógicos reconfiguráveis é aumentar a produtividade, reduzindo o tempo, o custo no desenvolvimento de novos sistemas e, ainda facilitar alterações com o mínimo impacto no sistema em execução. No entanto, em circuitos analógicos mais complexos ainda apresentam algumas limitações quando comparados com sistemas analógicos implementados com eletrónica discreta (clássica), nomeadamente no número de componentes disponíveis num único integrado. Apesar disso, pode ser bastante vantajoso na utilização sistemas de acondicionamento de sinal, de complexidade não muito elevada e com frequências de operação relativamente baixas como no caso dos sinais biomédicos. Foram realizados duas implementações no PSoC®: sensor de mioelétrico e sensor de oximetria. Nas duas implementações os sinais recebidos pelo PSoC® são sinais analógicos filtrados, amplificados e retificados. Após o acondicionamento de sinal são convertidos para o domínio digital e guardados num cartão de memória. Posteriormente, servem para análise por parte do médico. Os dados guardados no cartão de memória podem ser enviados através de bluetooth para um computador sem haver a necessidade de retirar o cartão de memória. Os resultados obtidos das experiências efetuadas confirmaram que através de uma escolha criteriosa de circuitos programáveis e componentes externos é possível desenvolver um dispositivo compacto e flexível para a aquisição dos dois sinais biomédicos pretendidos.