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Ondaletas: Uma Necessidade?! Por Augusto César Barros Barbosa MSc. Augusto César Barros Barbosa - 5333348 Métodos Observacionais em Climatologia e Meteorologia.

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1 Ondaletas: Uma Necessidade?! Por Augusto César Barros Barbosa MSc. Augusto César Barros Barbosa Métodos Observacionais em Climatologia e Meteorologia de Mesoescala Professora: Dra. Leila Maria Vespoli de Carvalho São Paulo 16 outubro 2008

2 Objetivo Mostrar dentro de um contexto histórico, à necessidade de se utilizar a transformada em ondaletas como uma ferramenta (técnica) importante na investigação de fenômenos não- estacionários, onde a análise de Fourier tradicional não é recomendável (Farge, 1992). Mostrar dentro de um contexto histórico, à necessidade de se utilizar a transformada em ondaletas como uma ferramenta (técnica) importante na investigação de fenômenos não- estacionários, onde a análise de Fourier tradicional não é recomendável (Farge, 1992).

3 Uma Breve História: Fourier, Joseph Físico e Matemático Francês. Físico e Matemático Francês. Nasceu em 21 de Março de1768 em Auxerre (França). Nasceu em 21 de Março de1768 em Auxerre (França). Faleceu em 16 de Maio de 1830 em Paris aos 62 anos Faleceu em 16 de Maio de 1830 em Paris aos 62 anos.

4 Joseph Fourier afirmou que qualquer função periódica f(x) poderia ser expressa por uma somatória de senos e cossenos da seguinte forma: onde a 0, a k e b k são os coeficientes de Fourier da série.

5 A Transformada de Fourier (TF) é uma ferramenta útil para saber a contribuição para a energia total da série temporal (estacionária), de cada função seno e cosseno que estão presentes nesta série. A TF é definida da seguinte forma: onde ω é a freqüência e f(x) é a série temporal. Note que ocorre o que se chama de Convolução. Princípio importante para o entendimento da teoria das ondaletas.

6 A Convolução Toda transformação linear que seja invariante por translação, pode ser escrita sob a forma de uma convolução. Define-se a convolução contínua unidimensional entre duas funções f(x) e g(x), no ponto t como: Onde: 1. f(x) representa uma série temporal qualquer. 2. g(x) representa um filtro que tem o papel de identificar e selecionar o período de cada componente oscilatória presente em f(x).

7 A Linearidade da TF Demonstração da linearidade da transformada de Fourier em funções unidimensionais f(x) e g(x), onde c é uma constante qualquer.

8 A Linearidade da Convolução Demonstração da linearidade da convolução para as funções unidimensionais f(x), g(x) e uma função fixa h(x), onde c é uma constante pertencente aos reais.

9 Relação entre a TF e a Convolução A seguinte propriedade básica relaciona a operação de convolução com a transformada de Fourier. Onde f(x) e g(x) são funções quaisquer.

10 Aplicação da TF Como exemplo ilustrativo será mostrado três séries temporais de funções senos com 16s de duração e de amplitudes e freqüências diferentes (1, 5 e 10Hz).

11 O Espectro de Energia A figura mostra a presença das três freqüências promovidas pelas funções senos presentes na série temporal.

12 A Transformada de Fourier Janelada Gabor em 1946, percebeu a deficiente aplicabilidade da TF em séries temporais não-estacionárias. Problemáticas: 1. Janela Fixa. 2. Energia Infinita (- & +).

13 A Transformada em Ondaleta Contínua A transformada em ondaletas contínua é uma transformada linear que pode ser utilizada na análise de sinais não-estacionários para extrair informações das variações em freqüência desses sinais. Para que uma função seja denominada de Função Ondaleta (FO), representada pela letra psi, deve satisfazer a duas propriedades distintas, descritas abaixo: 1ª) A integral dessa função deve ser zero, ou seja:

14 Continua... 2ª) A FO deve possuir energia unitária, isto é: De um modo geral as funções denominadas de ondaletas, possuem a propriedade básica de dupla localização em tempo e em freqüência, onde: Tempo: Ocorre por ser localizada em um intervalo finito. Freqüência: Se dá ao fato da TF da FO poder ser interpretada como um filtro passa-banda.

15 Localização Tempo - Freqüência Arbitrado pelo Princípio da Incerteza de Heisenberg

16 A Função Ondaleta A análise por ondaletas baseia-se na CONVOLUÇÃO do sinal em estudo f(t) com sucessivas funções representativas de escalas diferentes, as funções ondaletas ψ j,k (t). A função ondaleta pode ser definida da seguinte forma: A Transformada em ondaleta de uma função f(t) é definida como se segue:

17 Continua... As funções são funções ondaletas derivadas da ondaleta base por translações e por mudanças de escala. Assim a transformada em ondaletas contínua de uma série temporal f(t) é definida como a convolução da função (série) com o complexo conjugado da ondaleta mãe escalonada e normalizada.

18 A Função Ondaleta Base de Morlet A função ondaleta base de Morlet é definida da seguinte forma: Logo a transformada em ondaletas utilizando a FO de Morlet será: Como em geral a operação de convolução é mais complexa de calcular do que a TF, usa-se o teorema da convolução para determinar as integrais das funções convoluídas, calculando-se o produto das TF das funções envolvidas.

19 Sinal da Função Ondaleta de Morlet Parte Real (Linha Sólida) e Parte Imaginária (Linha Pontilhada), parte da Ondeleta de Morlet com ω 0 =6. Figura tirada de D. Maraun & J. Kurts (2004). (a) Sinal da ondeleta de Morlet com largura e amplitude arbitrária, (b) Construção da ondeleta de Morlet (azul tracejado) a partir de uma onda seno (verde), modulada por um pacote gaussiano (vermelho), Torrence & Compo (1998).

20 Significância Estatística P k Para a significância estatística da ondeleta, pode-se utilizar a hipótese nula em que o sinal é ruído vermelho com dado Background Power Spectrum (P k ) Allen & Smith (1996), em que se encontra: Onde: 1.α é a autocorrelação da série com o ruído vermelho. 2.k são os índices da freqüência de Fourier.

21 Sinal Escalonado e Deslocado Exemplo de uma Função Ondaleta escalada e transladada, utilizando-se a ondaleta-base de Morlet (Parte superior). Sinal não normalizado. Figuras tiradas da dissertação de Regis Rossi Alves Faria, EPUSP

22 Janelas de Análise no Plano Tempo – Freqüência para TEF e Ondaletas Figuras tiradas da dissertação de Regis Rossi Alves Faria, EPUSP

23 A Translação e a Dilatação no Espaço O termo ondaletas refere-se a um conjunto de funções com forma de pequenas ondas geradas por dilatações Ψ(t)Ψ(2t) e, translações, Ψ(t)Ψ(t+1), de uma função geradora base. Suponhamos uma série temporal com comprimento s de 1024 pontos de tal forma que tenhamos: Logo a 1ª escala será: 2 n-1 2 n-1 2 n

24 Continua... Em seguida teremos: A representação de Multiresolução fornece uma moldura hierárquica simples para interpretação de informação da série temporal. A diferentes resoluções, os detalhes de um sinal geralmente caracterizam diferentes estruturas do mesmo. Em seguida teremos: 2 n-2 2 n-2 2 n-2 2 n-2 2 n

25 Continua... O processo mostrado anteriormente proporcionará um diagrama conhecido como Periodograma de Ondaletas, como mostrado logo abaixo:

26 Resultados... Note que, através do periodograma, podemos identificar exatamente quais as freqüências predominantes em uma série temporal qualquer. Tal fato, é extremamente importante na análise de séries temporais não-estacionárias.

27 A Transformada em Ondaletas Cruzada Assim como na TF é possível definir a ondaleta cruzada de duas séries temporais, como W n XY =W X W Y *, onde (*) denota o complexo conjugado e (n=1,...N); além disso, define-se o espectro de energia da ondaleta cruzada como sendo: onde Zν(p) é o nível de confiança associado com a probabilidade p para o Probability Density Function (PDF) definido pela raiz quadrada do produto de duas distribuições Q 2. Por exemplo, os 5% do nível de significância nos gráficos das OC deve ser utilizado Z 2 (95%).

28 O Ângulo de Fase da Ondaleta Cruzada A média circular de um conjunto de ângulos (a i, i =1...n) é definido de acordo com (Zar et al., 1999). O Transforma em Ondaletas Coerência De acordo com Torrence & Webster (1999), pode-se definir a Ondaleta Coerência entre duas séries temporais como:

29 Continua... É útil pensar em ondaletas coerência como um coeficiente de correlação localizado em tempo-freqüência-espaço. A definição de S se dá da seguinte forma: onde S escala denota a suavização ao longo da escala dos eixos das ondaletas e S tempo no tempo. Para a ondaleta base de Morlet, um operador de suavização é dado de acordo com Torrence & Webster (1999).

30 Áreas de Aplicação 1.Turbulência Atmosférica (C. Rodrigues Neto et al.,2001)Processamento de Sinais (M. Vertteli & C. Herley, 1992) 2.Sistemas Hidrológicos (D. J. R. Nordemann, 1998) 3.Geofísica Espacial (M. J. A. Bolzan, 2005 ) 4. Interação Oceano-Atmosfera (Barbosa & Camargo, 2006) 5. Convecção Tropical (Weng & Lau, 1994) 6. O ENSO (Gu & Philander, 1995) 7. Frentes Frias Atmosféricas (Gamage & Blumen, 1993) 8. Estruturas coerentes em fluxos turbulentos (Farge, 1992)

31 Aplicação A figura mostra uma língua fria (Ondas de Instabilidade Tropical - OIT)

32 Diagrama de Hovmöller da TSM no Equador, 1ºN, 2ºN, 3ºN e 4ºN; para o ano de Temperatura em ºC. TSM filtrada em dias. Anomalias em ºC.

33 1.TSM e o vento completamente em fase. 2.Vento avançado 45º da TSM. A TSM responde em 1/8 do período. 3.Vento avançado 90º da TSM. A TSM responde em 1/4 do período. 4.Vento avançado 135º da TSM. A TSM responde em 3/8 do período. 5.Vento e TSM em fase completamente opostas. 6.Vento defasado 225º da TSM, ou a TSM avançada 135º do vento. O vento responde com 3/8 do período. 7.Vento defasado 90º da TSM. O vento responde em 1/4 do período. 8.Vento defasado 45º da TSM. O vento responde em 1/8 do período. A Interpretação Física

34 Dias Juliano: 50: 19/02 100:10/04 150:30/05 200:19/07 250:07/09 300:27/10 350:16/12

35 Dias Juliano: 50: 19/02 100:10/04 150:30/05 200:19/07 250:07/09 300:27/10 350:16/12

36 Dias Juliano: 50: 19/02 100:10/04 150:30/05 200:19/07 250:07/09 300:27/10 350:16/12 XWTTSMxUU1ºN19ºW WTCTSMxUU1ºN19ºW

37 Dias Juliano: 50: 19/02 100:10/04 150:30/05 200:19/07 250:07/09 300:27/10 350:16/12 XWTTSMxVV1ºN19ºW WTCTSMxVV1ºN19ºW

38 Continua...

39 Existe a Necessidade de um Filtro? É útil pensar em ondaletas como consecutivos filtros passa-banda, mas até quando isso é viável?

40 Continua...

41 Considerações Finais... A TRANSFORMADA WAVELETS (ONDALETAS), REVELA NO TEMPO QUAL PARTE DO SINAL ANALISADO TRANSPORTA ENERGIA SIGNIFICATIVA E, EM QUAIS FREQÜÊNCIAS (ESCALAS). TODAVIA, A UTILIZAÇÃO DE UM FILTRO EM ALGUNS CASOS TORNA-SE BASTANTE VIÁVEL. Augusto Barbosa.

42 Obrigado!!!


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