Seleção de características aplicada ao processamento de imagens digitais.

bitstream/CNPDIA-2009-09/11166/1/DOC33_2007.pd

Processamento digital de imagens para identificação de deficiências de cálcio e magnésio na cultura da banana

Orientador : Prof. Dr. Danilo Eduardo RozaneCoorientadores : Prof. Dr. Volnei Pauletti, Prof. Dra. Silvia Helena Modenese Gorla da SilvaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo. Defesa: Curitiba, 26/02/2016Inclui referênciasArea de concentração : Solo e AmbienteResumo: O Brasil e o 4o pais em produção de bananas do mundo (FAO, 2014), sendo uma cultura altamente exigente em nutrientes para sustentação de copa e frutos. Os elementos cálcio e magnésio são essenciais a bananeira e sua aplicação se da via calcário. A calagem mal executada ou negligenciada pode acarretar na deficiência destes elementos na planta, sendo de difícil identificação, quando ocorrendo em conjunto, e remedição no mesmo ciclo produtivo, acarretando perdas em produtividade. A identificação correta e precoce de deficiências nutricionais pode ser feita a partir de imagens digitais analisadas por ferramentas computacionais com capacidade de notar pequenas e características mudanças de coloração das folhas, muito antes de serem notadas por olhos humanos. Em função disto, foi realizada uma sequencia de experimentos em casa de vegetação com cinco épocas de coleta e cinco variações nutricionais visando gerar uma base de dados com as características das deficiências de cálcio, magnésio e ambos conjuntamente a partir de imagens das folhas. Para a analise da base de dados e seleção dos parâmetros de classificação foi utilizada a técnica de redes neurais artificiais, o classificador obteve precisão de 90 % para omissão de cálcio, 73,3 % para omissão de magnésio, 96,7 % para omissão de cálcio e magnésio, 88,3 % para solução nutritiva completa e 96,7 % para cultivo em solo, após seleção dos atributos nas melhores épocas de coleta, com melhora de 29% na media. Após os resultados, foi conduzido um experimento a campo, em local com baixa concentração de nutrientes no solo, com cinco doses de calcário, variando de 0 a 13,82 t ha-1. Foi verificado se os classificadores gerados seriam capazes de identificar deficiências nutricionais de cálcio e magnésio a partir das folhas dos tratamentos de campo com o aprendizado obtido pela base de dados gerada em casa de vegetação. O classificador demonstrou que os tratamentos com menores doses de calcário se enquadraram na classe omissão de cálcio e magnésio (-Ca/Mg) e a medida que as doses cresceram os tratamentos migraram para a classe correspondente a solução nutritiva completa (Comp.) obtida em casa de vegetação. Palavras-chave: PDI. Redes neurais artificiais. Nutrição da bananeira. Deficiência de cálcio. Deficiência de magnésio.Abstract: Brazil is 4th country in the world of bananas production (FAO, 2012), it is extremely exigent in nutrition culture to maintain leafs and fruits. The calcium and magnesium elements are essentials to banana's plants and his applications are made by limestone. The poorly executed or neglected liming may result in deficient of those elements on plant, it is difficult to identify, when occurring together, and to remedy in the same production cycle, taking to yield losses. The premature and correct identification of nutritional deficiencies can be done using digital images analyses by computational tools with capacity to identify little and particulars color changes in leafs, long before human eyes. Due to this, was made a sequence of experiments on a greenhouse with five collection times and five nutritional variations aimed at generating a deficient characteristic database of calcium, magnesium and both with leafs images. For the database analysis and selection of classification parameters were used the Artificial Neural Networks (ANN), the classifier obtained 90 % of precision to identify calcium's omission, 73.3 % of magnesium's omission, 96.7 % of calcium and magnesium's omission, 88.3% of complete nutrient solution and 96.7 % of soil cultivation, after selection of attributes in the best collect times, with 29 % improvement in man. After those results, was leading a field experiment, in low nutrient's concentration area, with five limestone doses, ranging from 0 to 13.82 t ha-1. Was checked the capacity of generated classifiers to identify nutritionals deficient of calcium and magnesium from leafs of field treatments with the learning obtained by greenhouse database. The classifier manifested that the treatments of lower limestone doses were framed in calcium and magnesium omission class (-Ca/Mg), and as the limestone doses increases the treatments were fits in complete nutritional solution class (Comp.) Key-Words: DIP. Artificial Neural Networks. Banana nutrition. Calcium deficiente. Magnesium deficient

Development of a fuzzy system for estrous detection

Orientador: Daniella Jorge de MouraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgricolaResumo: Ao longo do tempo, a detecção de cios em rebanhos leiteiros tem sido uma penosa tarefa de observação visual, prejudicando a fertilidade do rebanho e produção de leite. A principal dificuldade na utilização deste método de detecção deve-se ao curto período em que as vacas ficam sob observação, que é geralmente realizada durante a ordenha e o manejo de arraçoamento. Como resultado, perde-se a detecção da ocorrência de muitos cios, prejudicando o manejo reprodutivo do rebanho. Com o avanço da tecnologia da informação no monitoramento de vacas leiteiras, hoje é possível o uso de sistemas automáticos que aumentam a taxa de cios identificados para até 90%. Entretanto, estes sistemas automáticos ainda não estão bem difundidos no mercado brasileiro, devido a falta de modelos válidos capazes de interpretar os dados coletados pelos sensores instalados nas vacas. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um sistema baseado em lógica fuzzy, capaz de identificar eficientemente o estado de cio em vacas leiteiras da raça Holandesa, tornando os sistemas automáticos mais confiáveis ao produtor de leite. Para melhorar o desempenho do sistema utilizou-se a curva ROC. Três etapas descrevem a metodologia: na primeira está a aquisição de dados referentes à manifestação de cio de uma vaca por meio de consulta a especialistas e a literatura e através da análise de dados de campo; na segunda etapa o desenvolvimento do sistema fuzzy que apresentará como resposta três tipos de alertas: um informando se a vaca ¿está no cio¿, outro se ¿não está no cio¿ e ainda outro ¿talvez está no cio¿; e finalmente na terceira etapa a validação do sistema em uma fazenda comercial. O sistema fuzzy desenvolvido foi avaliado com o acompanhamento de um rebanho com 350 vacas em lactação por seis meses. Foram quase 25 mil possíveis casos de cios analisados. Os resultados mostraram que se a fazenda tivesse utilizado somente o sistema fuzzy, sem a identificação visual, ela teria identificado 84,2% de todos os casos de cios das vacas do rebanho devidamente equipadas com pedômetros. Esta porcentagem de 84,2% (sensibilidade do sistema) foi calculada em relação aos dados de ocorrência de cio disponíveis no banco de dados da fazenda, cios estes visualmente identificados. Espera-se que o sistema fuzzy desenvolvido venha a ser incorporado em um sistema automático de detecção de cio, se tornando uma ferramenta valiosa para otimizar a eficiência na tomada de decisões incrementando a taxa reprodutiva dos rebanhos e por conseqüência aumentando a produtividade de leite nacionalAbstract: Production losses due to lack of precision in detecting estrus in dairy cows are well known and reported in milk production countries. As a result of technical progress in monitoring dairy cows using fuzzy logic automatic estrous detection has become possible by allowing the estimation of the moment of the estrous onset with minimum error. The objective of this work was to develop a fuzzy logic system combined with ROC which was able to efficiently detect estrous in dairy cows. For the input data, the system combines previous estrous cases information and prostaglandin application with activity measurements data. ROC curves will be used in order to make appropriate adjustments. The system outputs so-called alerts were categorized in three types: 'in estrous¿, 'maybe in estrous¿ and 'not in estrous¿. The system¿s validation was carried out in a commercial dairy farm located at São Paulo, Brazil, with a herd of 350 lactating cows. The performance of the test was measured by calculating its sensibility (estrous correctly detected) and specificity (non estrous detected as estrous). Within six month trial, over 25 thousands cases of estrus were analyzed from the herd database collected during the year of 2007. The sensibility found was 84.2% indicating that the developed system was able to detect estrous efficiently and it improves automatic estrous detectionMestradoConstruções Rurais e AmbienciaMestre em Engenharia Agrícol

Projeto de um oscilador integrado de 4 fases para aplicação em filtros passa banda de faixa estreita em tecnologia FD-SOI 22 nm

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2022.O presente trabalho apresenta a análise e o projeto de um oscilador em anel totalmente integrado de saída diferencial para aplicações em filtros de banda estreita. O oscilador foi projetado integralmente na tecnologia 22 nm FD-SOI da GlobalFoundries. O projeto dos blocos e a integração entre oscilador e filtro são feitos em nível de esquemático e leiaute. A fim de reduzir o consumo, a tensão de alimentação é de 500 mV. O núcleo do oscilador é polarizado em corrente que varia entre 7,8 uA até 30,5 uA para operar na faixa de frequência de 800 MHz até 2,4 GHz. O oscilador é composto de 3 blocos, sendo eles o núcleo, o deslocador de nível (level-shifter), e o buffer de saída. As simulações de corners e Monte Carlo mostram que a frequência de oscilação pode ser mantida dentro da faixa desejada através de ajuste na corrente de polarização do oscilador, mesmo que esse opere dentro de uma faixa de temperatura entre 0 e 80 graus Celsius, tanto no nível de esquemático quanto no nível de leiaute. A conexão do oscilador com um filtro faixa estreita 4-path sintonizado em 1 GHz resultou em largura de banda de 4 MHz e 20 dB de atenuação na faixa de rejeição. O consumo de potência a 1 GHz é de 25,5 uW, enquanto a 2,4 GHz é de 57,5 uW.Abstract: This work presents the analysis and design of a fully integrated differential output ring oscillator for application in narrowband filter. The oscillator is designed entirely on GlobalFoundries 22 nm FD-SOI technology. The design of the blocks and the integration between oscillator and filter are done at the schematic and layout level. In order to reduce consumption, the supply voltage is 500 mV. The oscillator core is biased from a current source ranging from 7.8 uA to 30.5 uA to operate in the frequency range from 800 MHz to 2.4 GHz. The oscillator is composed of 3 blocks, namely the core, the level shifter, and the output buffer. Corners and Monte Carlo simulations at the schematic and layout levels show that the oscillation frequency can be kept within the desired range by adjusting the oscillator's bias current, even if it operates within a temperature range between 0 and 80 degrees Celsius, both at the level schematic and layout level. Connecting the oscillator to a 4-path narrowband filter tuned to 1 GHz resulted in 4 MHz bandwidth and 20 dB attenuation in the stop band. The power consumption at 1 GHz is 25.5 uW, while at 2.4 GHz it is 57.5 uW

Redes neurais de convolução na classificação de edifícios em imagens de alta resolução espacial

Tese de mestrado, Engenharia Geoespacial , 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasA presente tese tem como principal objetivo introduzir e explorar os conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning, com especial foco nas Convolutional Neural Networks. Nesta, descreve-se o processo de criação de um ambiente eficiente para treino, validação e teste de modelos profundos criados com capacidade de realizar a segmentação automática de edifícios em imagens aéreas e espaciais de alta resolução, alertando-se para a crescente importância e eficiência deste tipo de técnicas para propósitos e tarefas relacionadas com a Engenharia Geoespacial. A informação extraída de imagens aéreas e espaciais apresenta aplicações significativas em várias disciplinas da Engenharia Geoespacial, como a deteção remota, análise espacial de dados, produção cartográfica, entre outras. Atualmente, grande parte da extração ainda é realizada por especialistas humanos, tornando o processo lento, caro e propenso a erros. O trabalho desenvolvido explora e desenvolve métodos para extrair automaticamente a localização e forma de entidades geoespaciais, nomeadamente edifícios. Recorre-se à utilização da recente arquitetura U-net, que se tem vindo a destacar pela sua contribuição em tarefas de segmentação de imagens de alta resolução, obtidas utilizando técnicas espaciais e aéreas de aquisição de informação radiométrica e geoespacial. A programação em Python constituiu a base do trabalho desenvolvido, tendo sido necessário criar um conjunto de ferramentas, que foram publicadas num repositório online GitHub, de manipulação, processamento e testagem dos vários modelos profundos de Machine Learning e conjuntos de dados big data. Após realizado o treino em nuvem dos vários modelos, estes foram analisados e comparados, com recurso a dois conjuntos de dados de validação criados para o efeito, com o objetivo de se avaliar a qualidade e influência das várias técnicas de treino realizadas, especialmente em termos de generalização e capacidade aplicacional. Algumas experiências demonstram resultados de precisão e revocação simultaneamente acima de 90% em certas amostras.The main objective of this thesis is to introduce and explore the concepts of Artificial Intelligence and Machine Learning, with a special focus on Convolutional Neural Networks. The process of creating an efficient environment for training, validation and testing of deep models created, with the ability to perform the automatic segmentation of buildings in high resolution aerial and spatial images, is described, alerting to the growing importance and efficiency of this type of techniques for purposes and tasks related to Geospatial Engineering. The information extracted from aerial and space images has significant applications in several disciplines of Geospatial Engineering, such as remote sensing, spatial data analysis, cartographic production, among others. Currently, much of the extraction is still performed by human experts, making the process slow, expensive, and error-prone. The work developed explores and develops methods to automatically extract the location and shape of geospatial entities, namely buildings. The recent U-net architecture is used, which has been highlighted for its contribution in high resolution image segmentation tasks, obtained using spatial and aerial techniques for the acquisition of radiometric and geospatial information. Python programming formed the basis of the work developed, and it was necessary to create a set of tools, which were published in an online GitHub repository, for the manipulation, processing and testing of the various deep models of Machine Learning and big data datasets. After performing the cloud training of the various models, they were analyzed and compared, using two sets of validation data created for this purpose, in order to assess the quality and influence of the various training techniques performed, especially in terms of generalization and application capability. Some experiments demonstrate accuracy and recall results simultaneously above 90% in certain samples

Estudo do potencial antiepiléptico de peptídeos isolados da peçonha da vespa social Chartergellus communis Hymenoptera : Vespidae

Tese (Doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, 2018.A epilepsia é uma das doenças neurológicas mais comuns em todo o mundo. O objetivo dessa pesquisa foi buscar por moléculas úteis à farmacoterapia de crises epilépticas, a partir da peçonha de vespas sociais. Inicialmente, foi feita a coleta e extração de peçonha das vespas Chartergellus communis. Após obtenção desta, foi feito o fracionamento, sequenciamento e identificação dos peptídeos. Foram identificados 6 peptídeos. Quatro destes peptídeos (denominados communis 07, communis 11, communis 18 e communis 19) foram sintetizados, para posterior utilização em ensaios comportamentais de avaliação do potencial antiepiléptico (indução aguda de crises pelo uso dos compostos químicos pentilenotetrazol – PTZ e pilocarpina - PILO) e análise do perfil neurofarmacológico (avaliação da atividade geral espontânea e de alteração na coordenação motora). Foi verificado que o peptídeo communis 19 (3,0 μg/animal) apresentou resultados mais proeminentes, devido às alterações benéficas em alguns dos parâmetros avaliados tanto no ensaio com PTZ (latência e duração de crises máximas) quanto no ensaio com PILO (latência, duração e proteção contra crise máxima, e redução da mediana das classes de crises). Como os melhores resultados ocorreram no modelo utilizando a PILO, então communis 19 foi avaliado em 3 outras doses (0,3, 1,5 e 6,0 μg/animal), porém a dose de 3,0 μg/animal continuou apresentando melhor desempenho, com DE50 estimada em 1,49 μg/animal. Na avaliação eletroencefalográfica do efeito de communis 19 (3,0 μg/animal) foi verificada uma melhora da latência, quantidade e percentual de proteção contra crises eletroencefalográficas generalizadas no modelo de PILO. Além do mais, communis 19 (3,0 e 30 μg/animal) não causou efeitos adversos na atividade geral espontânea e na coordenação motora dos animais. Em conclusão, foi identificado na peçonha de C. communis um peptídeo potencialmente útil à farmacoterapia da epilepsia.Epilepsy is one of the most common neurological diseases in the world. The objective of this research was to search for molecules useful to the pharmacotherapy of Epilepsy, from the venom of the social wasps. Initially, the venom of Chartergellus communis wasps was collected and their venom was extracted. Afterwards, the fractionation, sequencing and identification of peptides was carried out. Six peptides were identified. Four of these peptides (named communis 07, communis 11, communis 18 and communis 19) were synthesized for later use in behavioral evaluation tests to assess antiepileptic potential (induction of acute crisis using the chemical compounds pentylenetetrazole - PTZ and pilocarpine - PILO) and analysis of neuropharmacological profile (evaluation of general spontaneous activity and alteration in motor coordination). Among the peptides tested, it was verified that peptide communis 19 (3.0 μg/animal) presented the most prominent results, since it caused beneficial alterations in some of the parameters evaluated in both the PTZ (latency and duration of maximum crisis) and PILO (latency and duration of, and protection against, maximum crisis, and reduction of the median of the crisis classes). As the best results occurred with induction of epileptic seizures by PILO, then communis 19 was evaluated in 3 other doses (0.3, 1.5 and 6.0 μg/animal), however the dose of 3.0 μg/animal continued to be the best, with estimated ED50 of 1.49 μg/animal. Electroencephalographic evaluation of the effect of communis 19 (3.0 μg/animal) showed a improve in latency, quantity and percentage of protection against generalized electroencephalographic crisis in the PILO model. In addition, communis 19 (3.0 and 30 μg/animal) did not cause adverse effects on general spontaneous activity and motor coordination of animals

Metalotioneína como biomarcador de contaminação aquática em peixes

Orientador: Prof. Dr. Francisco Filipak NetoTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular. Defesa : Curitiba, 31/08/2023Inclui referênciasResumo: O acúmulo de diferentes contaminantes e poluentes em ecossistemas aquáticos, decorrentes de processos naturais e principalmente da atividade humana, vem se tornando um problema mundial. No biomonitoramento, a saúde da biota também é avaliada para determinar o nível seguro de resíduos despejados em corpos d'água. Uma proteína que pode ser detectada na biota e tem sido indicada como biomarcador de contaminação por metais é a metalotioneína (MT). Observar a responsividade em relação aos níveis basais da MT em peixes depois de expostos a múltiplos contaminantes ambientais é importante para validar a MT enquanto biomarcador de contaminação e poluição de ecossistemas aquáticos por metais. Dessa forma, esse estudo buscou integrar abordagens in silico e in vitro e as espécies de peixes Oreochromis niloticus e Danio rerio com o objetivo de avaliar a indução da MT por metais e entender como outras classes de contaminantes ambientais interferem no mecanismo geral de indução da MT por metais. Para isso, esse estudo foi dividido em três capítulos. No capítulo I, o objetivo foi implementar o cultivo primário de hepatócitos de O. niloticus como ferramenta na toxicologia ambiental. No capítulo II, buscou-se avaliar o cádmio enquanto indutor da MT em peixes, usando abordagens in silico e in vitro. E no capítulo III, buscou-se distinguir como agrotóxicos interferem na resposta celular normalmente observada frente à exposição a metais, usando larvas de D. rerio como modelo e uma abordagem proteômica. Foi possível isolar as células e proceder com o cultivo primário de hepatócitos de O. niloticus utilizando recursos e métodos simples, bem como manter as células viáveis por tempo suficiente para avaliar o potencial tóxico de contaminantes ambientais. Além disso, os metais pesados tiveram diferentes potenciais para induzir a expressão da MT e o cádmio foi um potente indutor de MT em hepatócitos de O. niloticus. Por fim, foi sugerido que agrotóxicos também podem contribuir para a regulação da MT por meio do aumento nos níveis de EROs. Portanto, os resultados deste estudo não desencorajam o uso da MT como biomarcador na avaliação da contaminação e poluição por metais em programas de monitoramento da qualidade da água e em estudos ecotoxicológicos. Porém, novos estudos são recomendados para a melhor compreensão e interpretação dos dados obtidos ao empregar este biomarcador.Abstract: The accumulation of different contaminants and pollutants in aquatic ecosystems, resulting from natural processes and mainly human activities, has become a global problem. In biomonitoring, the health of the biota is also assessed to determine the safe level of waste discharged into water bodies. A protein that can be detected in biota and has been indicated as a biomarker of metal contamination is metallothionein (MT). Observing responsiveness to baseline levels of MT in fish after exposure to multiple environmental contaminants is important to validate MT as a biomarker of contamination and pollution of aquatic ecosystems by metals. Therefore, this study aims to integrate in silico and in vitro approaches using the fish species Oreochromis niloticus and Danio rerio to evaluate MT induction by metals in these species and understand how other classes of environmental contaminants interfere with the general metal induction mechanism. This study was divided into three stages. In chapter I, the aim was to implement the primary culture of O. niloticus hepatocytes as a tool in environmental toxicology. In chapter II, the aim was to evaluate cadmium as an inducer of MT in fish, using in silico and in vitro approaches. In chapter III, the aim was to distinguish how pesticides interfere with the cell response commonly observed after exposure to metals, using D. rerio larvae as a model and a proteomic approach. Cell isolation and culture of O. niloticus primary hepatocytes were possible using simple resources and methods, in addition to keeping the cells viable long enough to assess the toxic potential of environmental contaminants. Furthermore, heavy metals had different potentials to induce MT expression in fish and cadmium was a potent MT inducer in O. niloticus hepatocytes. Finally, it was suggested that pesticides may contribute to MT regulation by increasing ROS levels. Therefore, the results of this study do not discourage the use of MT as a biomarker in the assessment of metal contamination and pollution in water quality monitoring programs and in ecotoxicological studies. However, new studies are recommended for a better understanding and interpretation of the data obtained when using this biomarker

Projeto e caracterização de amplificadores de baixo ruído em 2,4 ghz

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaEsta dissertação está centrada em amplificadores de baixo ruído (LNAs) e pode ser dividida em três partes. Na primeira parte é feita uma introdução de LNAs em tecnologia CMOS que é seguida por um levantamento do estado da arte desses amplificadores. Na segunda parte deste trabalho é feita uma revisão sobre figura de ruído cuja definição é válida para um sistema, circuito ou dispositivo. Após essa revisão apresenta-se uma análise da figura de ruído em quadripolos em que são derivadas equações usadas em projetos de LNAs, mostra-se também o método Y usado para caracterização da figura de ruído de um quadripolo qualquer. Após esse estudo finaliza-se a segunda parte da dissertação com um estudo de caso sobre medidas on-chip usando um transistor. Na última parte da dissertação apresenta-se o LNA em um sistema de recepção de sinais, logo em seguida são mostradas duas configurações básicas para amplificadores: a configuração do transistor de entrada configurado em fonte comum e outra com configuração em porta comum. Dessa forma, a fim de introduzir o leitor no projeto de LNAs, são derivados os parâmetros básicos de desempenho desses amplificadores para cada configuração do transistor de entrada mostrada. Após essa etapa, com intuito de validar os conceitos aprendidos, são projetados três LNAs com comprimento de canal de 0,18 mm e com especificações distintas. Um LNA possui restrição de tensão, outro tem restrição de consumo e o último amplificador é projetado especialmente para operar em um receptor ZigBee . São apresentados também os resultados experimentais dos LNAs com restrição de tensão e consumo.This dissertation is centered in low noise amplifiers (LNAs) and it can be divided in three parts. In the first part it is made an introduction of LNAs in a CMOS technology and it is followed by a study of the state-of-art of these amplifiers. In the second part of this work it is done a review on noise figure whose definition is valid for a system, circuit or device. After this review it is presented a noise figure analysis in fourpoles which the derived equations are used in LNA#s design, it is also shown the Y-factor method for noise figure extraction of any fourpole. Thereafter the second part is finished with a case of study about on chip measurements using a transistor. In the last part of the dissertation it is presented a LNA placed in a signal receiver system, then it is shown two amplifiers basic configurations: a configuration using the input transistor in common source and a second one using it in a common gate configuration. Thereby, with means to introduce the reader on LNA's design, the basic parameters of performance of these amplifiers are derived for each shown configuration of the input transistor. Hereafter, with means to validate the learned concepts, it is designed three LNAs with channel length of 0,18mm and with different specifications. One LNA has voltage restrictions, another has a power consumption restriction and the last amplifier is designed specially to operate in a ZigBee receiver. It is also presented the voltage and power restricted LNA's experimental results