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Projeto de um gerador de atraso digital de cinco canais ajustável via microcontrolador.
Entrada padronizada: VILLAS-BOAS, P. R
Comparação de técnicas para determinação de estoques e formas estruturais de carbono em solos.
Caracterização da matéria orgânica de solos da região amazônica empregando a espectroscopia de fluorescência induzida por laser e a espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser.
Entrada padronizada de BOAS, P. R. V.; MARTIN NETO, L
Correção de linha base e normalização de espectros LIBS de amostras de solo: estimativa do teor de cobre.
Comparison of algorithms for baseline correction of LIBS spectra for quantifying total carbon in Brazilian soils.
LIBS is a promising and versatile technique for multi-element analysis that
usually takes less than a minute and requires minimal sample preparation and no
reagents. Despite the recent advances in elemental quantification, the LIBS
still faces issues regarding the baseline produced by background radiation,
which adds non-linear interference to the emission lines. In order to create a
calibration model to quantify elements using LIBS spectra, the baseline has to
be properly corrected. In this paper, we compared the performance of three
filters to remove random noise and five methods to correct the baseline of LIBS
spectra for the quantification of total carbon in soil samples. All
combinations of filters and methods were tested, and their parameters were
optimized to result in the best correlation between the corrected spectra and
the carbon content in a training sample set. Then all combinations with the
optimized parameters were compared with a separate test sample set. A
combination of Savitzky-Golay filter and 4S Peak Filling method resulted in the
best correction: Pearson's correlation coefficient of 0.93 with root mean
square error of 0.21. The result was better than using a linear regression
model with the carbon emission line 193.04 nm (correlation of 0.91 with error
of 0.26). The procedure proposed here opens a new possibility to correct the
baseline of LIBS spectra and to create multivariate methods based on the a
given spectral range.Comment: 13 pages, 5 figure
Estimativa do teor de carbono de solos argilosos (latossolo vermelho da região de Dourados - MS) através da técnica de espectroscopia de plasma induzido por laser LIBS.
Modelo de calibração de espectros LIBS com base em métodos de correção de linha de base para predição de Carbono em solo.
Estudo da relação entre a linha de base espectral com a densidade de elétrons e temperatura de um plasma pela técnica de espectroscopia de emissão de plasma induzida por laser.
Aprendizado de máquina aplicado à predição do preço do arroz utilizando dados climatológicos e econômicos
Introdução O arroz e um dos cereais mais importantes do mundo, com produção mundial superior a 780 milhoes de toneladas e consumo por metade da população mundial. A produção brasileira é estimada em 12 milhões de toneladas, o que coloca o Brasil como o único país nao asiático a estar entre os 10 maiores produtores, e 70% da produção se concentra no Rio Grande do Sul [3]. Como em todo cultivo agrícola, o custo de produção do arroz é dependente de insumos, como área plantada, fertilizantes, defensivos, diesel, entre outros, e é afetada por fatores climáticos, tais como precipitação, insolação e temperatura. A oscilação no preço dos insumos e variações climáticas podem, portanto, impactar a produção, a oferta e, consequentemente, o preço do arroz, causando problemas econômicos e sociais importantes, como redução do poder de compra dos consumidores ou redução da renda no campo. Desta forma, possibilitar melhor previsão da variação de preço do arroz pode trazer benefícios sociais e econômicos ao permitir melhor planejamento dos envolvidos. Diversos pesquisadores ja usaram modelos computacionais de aprendizagem de máquina distintos para tentar prever o preço de commodities. Geralmente esses estudos usam o historico de preços disponíveis no mercado financeiro além de outros dados de interesse que possam justificar a oscilação do preço [2]. O objetivo desse estudo foi testar diferentes modelos computacionais classicos de aprendizagem de máquina, amplamente utilizados em estudos de previsão de preço, para prever o preço do arroz no Rio Grande do Sul usando o histórico do preço desta commoditie, assim como no histórico de dados climáticos da região, como temperatura e precipitação, e de insumos necessários, como área de plantio, producão, estoque inicial, e custo de adubos, calcário e diesel
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