https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/249469 2026-04-30T14:34:28Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251301 Caracterização elétrica de cavidade oral (língua) ex vivo para modelo de eletroporação para aplicação de campos elétricos no tratamento de cânceres orais Glatz, Rafael A exposição de células biológicas a campos elétricos de alta magnitude e curta duração aumentam a permeabilidade e a condutividade das mesmas, permitindo a passagem de íons, DNA, proteínas e drogas para dentro das células. Tal fenômeno é conhecido como eletroporação e a eletroquimioterapia é uma técnica que utiliza este princípio para potencializar a ação de quimioterápicos em células tumorais presentes em regiões superficiais. A parametrização de modelos de eletroporação para diferentes tipos de tecido é relevante para minimizar efeitos em tecidos adjacentes saudáveis. Neste trabalho, um modelo numérico para eletroporação em tecido da língua foi obtido. Vídeo submetido para o 33º Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica 2023-09-27T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251007 Monitoramento da saúde de estruturas aplicando métodos de machine learning e filtro adaptativo FIR Baptista, Henrique Corrêa Van Der Haegen O estudo apresenta uma abordagem de obtenção de features de um dataset de vigas gradualmente cortadas a partir da inserção de um ruído branco na viga, no processamento destes dados por um filtro FIR linear e no treinamento de um classificador de redes neurais. Os resultados obtidos a partir deste dataset são comparados com os resultados de um dataset de vigas engastadas. São apresentadas duas novas abordagens de obtenção de features em relação a duas abordagens mais tradicionais. São comparados os resultados de simulações One vs All, multiclassificação e uso de data augmentation para se analisar o desempenho das abordagens propostas. 2023-09-10T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/251005 Fonte auxiliar para conversores de alta tensão empregando o método da transferência indutiva de energia Lopes, Flávio Wohlke Este projeto de iniciação científica trata-se de um fonte auxiliar para conversores de alta tensão utilizando o método da transferência indutiva de energia. Tal projeto é a tese do doutorando Leonardo Pacheco que é o principal responsável pela tese e também é orientado pelo professor André L. Kirsten. O projeto se deu em duas partes: na primeira o código de modulação do inversor foi desenvolvido e na segunda me dediquei a montagem, soldagem, projeto de uma fonte de alimentação e de testes do circuito Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica. Universidade Federal de Santa Catarina. Instituto de Eletronica de Potencia Departamento de Engenharia Elétrica 2023-09-10T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/250959 Estudo e Implementação de Decodificadores por Cancelamento Sucessivo em Lista para Códigos Polares Freitas, Luíza Machado de Códigos Polares são códigos de bloco lineares e são um tipo de código corretor de erro que comprovadamente atinge a capacidade de Shannon. Por essa razão, foram selecionados para os canais de controle do padrão 5G que está sendo implementado no Brasil. Estes códigos se baseiam na ideia de polarização de canal, em que são produzidas cópias de um canal binário relacionadas entre si, de modo que as saídas de alguns canais sejam altamente confiáveis, enquanto as dos outros apresentem confiabilidade muito baixa. A mensagem é transmitida pelos canais confiáveis. Isto permite que uma mensagem binária codificada com polarização seja transmitida por um canal ruidoso. Entre os diferentes métodos de transmissão, foi estudado o uso da modulação por amplitude de pulso (M-PAM), ou seja, a criação de um código polar modulado. Com a M-PAM uma série de amplitudes (símbolos) representam os bits binários que se deseja transmitir. Será feita uma breve descrição da teoria relativa aos Códigos Polares, da decodificação por cancelamento sucessivo em lista, da construção de um código polar modulado e também dos resultados das implementações em linguagem Python. 2023-09-10T00:00:00Z