Signal processing and pattern recognition of gas sensors response by fractal geometry.

O objetivo do presente trabalho foi propor métodos de processamento de sinais e reconhecimento de padrões dos sinais de respostas de sensores de gás, utilizando técnicas e modelos da geometria fractal. Foram analisados e estudados os sinais de resposta de dois tipos de sensores. O primeiro sensor foi um dispositivo de óxido de estanho, cujo princípio de funcionamento baseia-se na mudança da resistividade do filme. Este forneceu sinais de respostas com características ruidosas como resposta à interação com as moléculas de gás. O segundo sensor foi um dispositivo Metal-Óxido-Semicondutor (MOS) com princípio de funcionamento baseado na geração de foto corrente, fornecendo respostas imagens bidimensionais. Para as análises dos sinais ruidosos do sensor de óxido de estanho, foi proposto um método de processamento baseado no modelo do movimento Browniano fracionário. Com este método foi possível a discriminação de gases combustíveis com uma taxa de acerto igual a 100%. Para as análises das respostas do tipo imagem do sensor MOS, foram propostos dois diferentes métodos. O primeiro foi embasado no princípio de compressão fractal de imagens e o segundo método proposto, foi baseado na análise e determinação da dimensão fractal multiescala. Ambos os métodos propostos mostram-se eficazes para a determinação da assinatura, como o reconhecimento, de todos os gases que foram utilizados nos experimentos. Os resultados obtidos no presente trabalho abrem novas fronteiras e perspectivas nos paradigmas de processamento de sinais e reconhecimento de padrões, quando utilizada a teoria da geometria fractal.The aim of the present work was to propose methods for signal possessing and pattern, recognition from the signals response of gas sensors using models and techniques from the fractal geometry. The data studied and analyzed were obtained from two kinds of sensors. The first sensor was the tin oxide device, which detection principle is based on the resistivity changes of the tin oxide film and it provides noisy signals as response to the gas interaction. The second sensor was a metal-oxide-semiconductor (MOS) device, which has as the working principle the photocurrent generation. This sensor provides two-dimensional images signals. A method using a fractional Brownian motion was proposed to analyze the noise signal from the tin oxide device. The fuel gases discrimination employing this model was 100% successful. Two different methods were proposed to analyze the signal response from the MOS device. The first method was based on the fractal image compression technique and the second one was based on the analysis and determination of the multiscale fractal dimension. Both proposed methods have shown to be efficient tools for signature determination as the pattern recognition of all gases that were used in the experiment. The results obtained in the present work open new frontiers and perspectives inside the paradigms of the signal processing and pattern recognition by using the fractal theory