@PHDTHESIS{ 2020:1984595306,
 	title = {Approach for drift representation and extraction in gas sensors signals by sample entropy},
 	year = {2020},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8750",
 	abstract = "Humanos e animais percebem o ambiente circundante usando os mecanismos fisiológicos de percepção, comumente chamados de sentidos (GUERRINI et al., 2017). Bioinspirados pelo sistema olfativo biológico, o
 desenvolvimento de dispositivos artificiais que combinam uma matriz de sensores químicos com técnicas de reconhecimento de padrões, comumente denominados como “nariz eletrônico” (E ‐ Nose), têm sido usados para o reconhecimento de Compostos Orgânicos Voláteis (COVs). A resposta dos sensores de gás pode conter algumas perturbações (ruído e deriva) compostas por múltiplas frequências, afetando o desempenho das tarefas de processamento de sinal. A presente tese teve como objetivo analisar o comportamento da deriva em sinais de sensores de gás usados em dispositivos olfativos artificiais. Para tanto, foi utilizado um extenso banco de dados, relatado na literatura como um banco de dados real com graves problemas de deriva. Uma análise exploratória foi realizada sobre esse banco de dados usando transformada Wavelet discreta, observando a presença de deriva, perturbação de ruído e a existência de outliers, tornando mais difícil o tratamento desse banco de dados. Adicionalmente, estimou-se a influência dos desvios com
 base na Entropia da Amostra para estabelecer a dinâmica causada nos sinais do E-Nose. Por fim, foram gerados diversos cenários de trabalho utilizando gerador de medidas sintéticas. Fui procurado para explorar o efeito dos desvios em diferentes partes dos sinais de sistemas de nariz eletrônico, analisando o
 desempenho do método de detecção rápida para sistemas de nariz eletrônico usando dados artificiais.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}