Orientadores: Romis Ribeiro de Faissol Attux, Ricardo Suyama

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: A presente tese de doutoramento apresenta contribuições à análise de estabilidade, ao controle e ao processamento de sinais no contexto de sistemas dinâmicos não-lineares. No que se refere à análise de estabilidade, este trabalho apresenta um novo método para calcular o espectro de Lyapunov...

Resumo: A presente tese de doutoramento apresenta contribuições à análise de estabilidade, ao controle e ao processamento de sinais no contexto de sistemas dinâmicos não-lineares. No que se refere à análise de estabilidade, este trabalho apresenta um novo método para calcular o espectro de Lyapunov para soluções de sistemas dinâmicos a partir de cópias ("clones") das equações de estado com pequenas perturbações nas condições iniciais. A proposta se caracteriza por: não exigir linearizações das equações de movimento; possibilitar a estimação parcial do espectro de Lyapunov; viabilizar a estimação do espectro para sistemas dinâmicos não-suaves. Além disso, este procedimento de cálculo é utilizado para construir uma estratégia de controle de sistemas dinâmicos baseada no ajuste de parâmetros livres que levam a um determinado espectro de Lyapunov desejado, estratégia esta que é testada no âmbito do modelo neuronal de Hodgkin-Huxley. Como contribuição no contexto de processamento de sinais, este trabalho se dedica a apresentar uma nova metodologia para separação de sinais caóticos misturados com sinais estocásticos baseada na análise por quantificação de recorrência, assim como uma nova técnica de sombreamento e filtragem de sinais caóticos quando a estrutura das equações de estado está disponível

Abstract: This doctoral thesis presents contributions to the stability analysis, control and signal processing in the context of nonlinear dynamical systems. With regard to the stability analysis, this work presents a new method to calculate the Lyapunov spectrum of solutions for dynamical systems...

Abstract: This doctoral thesis presents contributions to the stability analysis, control and signal processing in the context of nonlinear dynamical systems. With regard to the stability analysis, this work presents a new method to calculate the Lyapunov spectrum of solutions for dynamical systems based on copies ("clones") of the state equations with small perturbations in the initial conditions. The proposal has the following key features: it does not require linearization of the motion equations; it allows the partial estimation of the Lyapunov spectrum; it allows the spectrum estimation for non-smooth dynamical systems. Moreover, this calculation procedure is used to construct a strategy of control of dynamical systems based on the selection of parameters that lead to a particular desired Lyapunov spectrum, which is tested for the neuronal model proposed by Hodgkin and Huxley. As a contribution in the context of signal processing, this work presents a new methodology for blind source separation of chaotic signals mixed with stochastic sources based on recurrence quantification analysis, as well as a new technique for shadowing and filtering chaotic signals when the structure of the state equations is available