Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14362
Tipo de documento: Tese
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Aproximação de nuvens de pontos de dados por meio de superfícies de Bézier
Autor: Soares, Alexsandro Santos
Primer orientador: Pereira, Antônio Eduardo Costa
Primer miembro de la banca: Souza, Jonas Rodrigues de
Segundo miembro de la banca: Dutra, Severino Luiz Guimaraes
Tercer miembro de la banca: Yamanaka, Keiji
Cuarto miembro de la banca: Julia, Rita Maria da Silva
Resumen: A modelagem computacional empírica de fenômenos geofísicos, tais como a derivas zonais de plasma na região F, é uma ferramenta fundamental para a compreensão e previsão de efeitos que exercem grande impacto sócio-econômico nas atividades humanas. Este trabalho propõe, desenvolve e implementa ferramentas numéricas, baseadas em técnicas da modelagem geométrica auxiliada por computador, para as derivas zonais de plasma na região F sobre Jicamarca, no Peru. Dentre os modelos desenvolvidos, o de maior sucesso utiliza as aproximações de curvas de Bézier com o método dos mínimos quadrados. Outros modelos usados, como a teoria de ondaletas e os filtros de Kalman e minimax, também foram tentados, mas sem o mesmo sucesso. A fonte principal dos dados foi o radar de espalhamento incoerente instalado no Rádio-Observatório de Jicamarca. Estes dados sofreram pré-processamento, objetivando o tratamento de erros e uma melhoria de sua qualidade estatística. Depois de tratados, os dados formaram a base para a construção dos modelos matemáticos de tempo calmo e perturbado das derivas zonais. Os modelos foram implementados na linguagem de programação funcional Objective Caml, que se mostrou eficiente, concisa e, assim, adequada para a área de computação numérica.
Abstract: The computational and empirical modelling of geophysical phenomena, such as F region zonal plasma drifts, is a basic tool for the understanding and forecasting of effects that have great social-economic impact on the human activities. This work proposes, develops and implements a model, based on Computer Aided Geometric Design techniques, to F region zonal plasma drifts over Jicamarca, Peru. Amongst the developed models, that which shows itself as having the greatest success uses Bézier curve fitting with least-square methods. Other models used, such as wavelet theory, minimax and Kalman filters, had also been attempted, but without the same success. The main data source was the incoherent scatter radar measurements installed in the Jicamarca Radio Observatory. This data was preprocessed in order to carry out error handling and to improve its statistical quality. The preprocessed data formed the basis to the quiet and disturbed time zonal dritfs models construction. The models had been implemented in the functional programming language Objective Caml, an efficient, concise and well tailored programming language in numerical calculus.
Palabras clave: Geofísica Espacial
Modelagem Auxiliada por Computador
Curvas de Bézier
Polinômios de Bernstein
Ondaletas
Filtro de Kalman
Spatial Geophysics
Computer Aided Geometric Design
Bézier Curves
Bernstein Polynomials
Wavelets
Kalman Filter
Processamento eletrônico de dados
Geofísica
Área (s) del CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: BR
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Sigla de la institución: UFU
Departamento: Engenharias
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Cita: SOARES, Alexsandro Santos. Aproximação de nuvens de pontos de dados por meio de superfícies de Bézier. 2007. 242 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14362
Fecha de defensa: 23-feb-2007
Aparece en las colecciones:TESE - Engenharia Elétrica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
ASSoaresTESPRT.pdf2.45 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.