{"id":3168,"date":"2019-03-03T04:28:56","date_gmt":"2019-03-03T07:28:56","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=3168"},"modified":"2021-10-10T03:51:13","modified_gmt":"2021-10-10T06:51:13","slug":"metodos-para-o-design-sinal-versus-ruido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2019\/03\/03\/metodos-para-o-design-sinal-versus-ruido\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos para o Design \u2013 Sinal versus Ru\u00eddo"},"content":{"rendered":"
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Radiotelesc\u00f3pio \/ \u00a9<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
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Voc\u00ea consegue distinguir uma melodia ao ar livre do barulho da chuva que cai simultaneamente? E conseguiria distinguir a “\u00faltima chamada” para o seu voo em meio \u00e0s v\u00e1rias conversas do aeroporto? Bom, o segundo caso \u00e9 mais f\u00e1cil porque temos garantido maior volume da fonte de som. Independente disso, s\u00e3o dois casos diferentes<\/a> de ru\u00eddo interferindo entre fonte e receptor. O primeiro caso \u00e9 um ru\u00eddo do ambiente de fonte n\u00e3o-inteligente ou mesmo de origem humana sem mensagem (como o barulho dos carros nas ruas). O segundo caso \u00e9 interfer\u00eancia por outras comunica\u00e7\u00f5es inteligentes. Ainda \u00e9 poss\u00edvel fazer subdistin\u00e7\u00f5es em cada caso.<\/p>\n

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Chuvisco: ru\u00eddo em aparelho de TV
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O estudo formal dos sinais faz parte campo da Teoria da Informa\u00e7\u00e3o. A informa\u00e7\u00e3o em um sinal geralmente carrega\u00a0ru\u00eddo<\/a>. O termo ru\u00eddo pode significar uma perturba\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria indesej\u00e1vel, mas \u00e9 frequentemente estendido para incluir sinais indesejados em conflito com o sinal desejado (como a interfer\u00eancia). A preven\u00e7\u00e3o do ru\u00eddo \u00e9 abarcada pela\u00a0Integridade de Sinais<\/a>. A separa\u00e7\u00e3o dos sinais desejados de um fundo \u00e9 campo da Recupera\u00e7\u00e3o de Sinal<\/a>, um ramo da Teoria de Estimativa (relacionada a Teoria de Controle) aplicada para eliminar perturba\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias.<\/p>\n

Todas as causas produzem alguns padr\u00f5es distintos, podemos nos basear na Teoria de Detec\u00e7\u00e3o de Sinais para mensurar a capacidade de diferenciar esses padr\u00f5es de informa\u00e7\u00e3o. Esses padr\u00f5es s\u00e3o chamados “est\u00edmulos” em organismos vivos e sinais em m\u00e1quinas e contrastam com os padr\u00f5es aleat\u00f3rios (ru\u00eddo). A atividade denominada Recupera\u00e7\u00e3o de Sinal consiste em mapear e destacar os padr\u00f5es significativos para distin\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Se procuramos por hidrog\u00eanio, por exemplo, precisamos saber alguma caracter\u00edstica distinta. O hidrog\u00eanio at\u00f4mico emite uma frequ\u00eancia de 21 cm ou 1420 mega-hertz, ent\u00e3o podemos detect\u00e1-lo com radiotelesc\u00f3pios por essa regularidade de emiss\u00e3o (linha de hidrog\u00eanio<\/a>, tamb\u00e9m chamada espectro do \u00e1tomo de\u00a0hidrog\u00eanio).\u00a0Assim, a partir dos\u00a0padr\u00f5es conhecidos \u00e9 poss\u00edvel o tratamento dos casos desconhecidos.<\/p>\n

Mas… e se n\u00e3o existe tanta uniformidade no padr\u00e3o procurado? Isso acontece em muitos casos, por isso boa parte das estrat\u00e9gias para diferenciar sinal de ru\u00eddo come\u00e7am com a modelagem do fundo natural<\/a>: mapeamos os padr\u00f5es comuns do ambiente e ent\u00e3o o sinal se destaca contrastando com o fundo (esta abordagem tem sido impugnada nos casos de infer\u00eancia ao design: “a evolu\u00e7\u00e3o pode fazer qualquer coisa”<\/em>).<\/p>\n

Uma abordagem \u00f3tima \u00e9 h\u00edbrida<\/a>: combina as duas aproxima\u00e7\u00f5es supracitadas. Existem tr\u00eas caracter\u00edsticas<\/a>\u00a0em que sinais e ru\u00eddos podem ser distinguidos:<\/p>\n

Distribui\u00e7\u00e3o de frequ\u00eancia:<\/strong>\u00a0\u00e0s vezes, o sinal e o ru\u00eddo podem ser parcialmente distinguidos com base em componentes de frequ\u00eancia.Por exemplo, o sinal pode conter componentes de baixa frequ\u00eancia e o ru\u00eddo pode estar localizado em frequ\u00eancias mais altas ou espalhado por uma faixa de freq\u00fc\u00eancia muito maior. Esta \u00e9 a base de filtragem e suaviza\u00e7\u00e3o. A frequ\u00eancia do ru\u00eddo \u00e9 caracterizada pelo seu espectro de frequ\u00eancia, muitas vezes descrito em termos de cor de ru\u00eddo. O ru\u00eddo branco \u00e9 aleat\u00f3rio e tem o mesmo poder sobre a faixa de frequ\u00eancias que \u00e9 relevante para o contexto. Ele deriva seu nome de luz branca, que tem brilho igual em todos os comprimentos de onda na regi\u00e3o vis\u00edvel. No dom\u00ednio ac\u00fastico, o ru\u00eddo branco soa como um silvo. Na ci\u00eancia da medi\u00e7\u00e3o, o ru\u00eddo branco \u00e9 bastante comum, por exemplo, o ru\u00eddo de quantifica\u00e7\u00e3o, o ru\u00eddo Johnson-Nyquist (t\u00e9rmico), o ru\u00eddo dos f\u00f3tons e o ru\u00eddo produzido por picos de ponto \u00fanico, todos t\u00eam distribui\u00e7\u00e3o de frequ\u00eancia branca e todos t\u00eam em comum sua origem em eventos instant\u00e2neos quantizados discretos, como o fluxo de el\u00e9trons ou f\u00f3tons individuais.<\/p>\n

Depend\u00eancia da amplitude do sinal:<\/strong>\u00a0o ru\u00eddo tamb\u00e9m pode ser caracterizado pela forma que varia com a amplitude do sinal. Apesar do ru\u00eddo de “fundo” poder ser constante e independente da amplitude do sinal, em certos casos ele pode ser muito baixo e variar com a amplitude do sinal.<\/span><\/p>\n

Distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade:<\/strong> outra propriedade que caracteriza o ru\u00eddo aleat\u00f3rio \u00e9 a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade. Nas medidas f\u00edsicas, a distribui\u00e7\u00e3o mais comum \u00e9 chamada de curva normal. Nesta distribui\u00e7\u00e3o, os erros de ru\u00eddo mais comuns s\u00e3o pequenos (isto \u00e9, perto da m\u00e9dia) e os erros se tornam menos comuns quanto maior o desvio da m\u00e9dia. Ent\u00e3o, por que essa distribui\u00e7\u00e3o \u00e9 t\u00e3o comum? O ru\u00eddo nas medidas f\u00edsicas \u00e9 muitas vezes a soma de muitos eventos aleat\u00f3rios n\u00e3o observados, cada um dos quais tem alguma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade desconhecida, mas quando muitos desses eventos se combinam para formar uma quantidade observada, a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade resultante \u00e9 quase sempre normal, isto \u00e9, descrita por uma fun\u00e7\u00e3o Gaussiana. Esta observa\u00e7\u00e3o comum \u00e9 resumida no Teorema do Limite Central.<\/p>\n

\u00c9 importante compreender que essas tr\u00eas caracter\u00edsticas s\u00e3o mutuamente independentes; um ru\u00eddo pode, em princ\u00edpio, ter qualquer combina\u00e7\u00e3o dessas propriedades.<\/p>\n

…<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A informa\u00e7\u00e3o em um sinal geralmente carrega ru\u00eddo. O termo ru\u00eddo pode significar uma perturba\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria indesej\u00e1vel, mas \u00e9 frequentemente estendido para incluir sinais indesejados em conflito com o sinal desejado.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"author":1,"featured_media":5996,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[17,25,32],"tags":[493,565,600,603,769,799,839,870,917],"class_list":["post-3168","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-evidencia","category-geral","category-metodologia","tag-identificacao","tag-linha-de-hidrogenio","tag-metodo","tag-metodologia","tag-processamento-de-sinais","tag-reconhecimento-de-padroes","tag-ruido","tag-sinal","tag-teoria-da-informacao"],"yoast_head":"\nM\u00e9todos para o Design \u2013 Sinal versus Ru\u00eddo » Portal TDI Brasil +<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"A informa\u00e7\u00e3o em um sinal geralmente carrega ru\u00eddo. 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