A Case Study of Wavelets and SVM Application in Coffee Agriculture: Detecting Cicadas Based on Their Acoustic and Image Patterns

One of the main problems in agriculture is crop pest management, which causes financial damage to farmers. This management is traditionally performed with pesticides; however, with a large area of application, it would be more economically viable and more environmentally recommended to know precisely the regions where there is concrete infestation. In coffee farms, cicada makes a distinctive sound when it hatches after years of underground nymph-shaped living. One possibility of contributing to its management would be the development of a device capable of capturing the sound of the adult cicada in order to detect its presence and to quantify crop insects. This device would be spread across the coffee plots to capture sounds within the widest possible area coverage. With monitoring and quantification data, the manager would have more input for decision-making and could adopt the most appropriate management technique based on concrete information on population density separated by crop region. Thus, this chapter presents an algorithm based on wavelets and support vector machines (SVMs), to detect acoustic patterns in plantations, advising on the presence of cicadas

Recognition of signatures based on their calligraphic noise

A biometria é o processo de reconhecimento dos seres vivos baseado em suas características fisiológicas ou comportamentais. Existem atualmente diversos métodos biométricos e a assinatura em papel é uma das técnicas de mensuração comportamental mais antigas. Por meio do processamento de sinais de áudio, é possível realizar o reconhecimento de padrões dos ruídos emitidos pela caneta ao assinar. Com o objetivo de aumentar o grau de sucesso ao validar a assinatura realizada por uma pessoa, este trabalho propõe uma técnica baseada em um algoritmo que combina Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), treinadas com o uso de um procedimento de aprendizado semi-supervisionado, alimentadas por um conjunto de parâmetros obtidos com o uso da Transformada Wavelet Discreta do sinal de áudio do ruído emitido pela caneta ao assinar sobre uma superfície rígida. Os testes realizados com uma base de dados de assinaturas reais, testando diversos filtros wavelet, demonstram a eficácia da técnica proposta.Biometrics is the process of recognition of human beings based on their physiological or behavioral characteristics. There are, currently, several methods and biometric signatures on papers is one of the oldest techniques for measuring behavioral characteristics. By digital processing the audio signals, it is possible to recognize noise emitted by pens when signing. To increase the degree of success, this work propõe a technique based on an algorithm that combines two Support Vector Machines (SVMs), trained using a semi-supervised learning procedure, fed by a set of parameters obtained using the Discrete Wavelet Transform of the audio signals produced by the noise emitted by the pen when signing on a hard surface. Tests conducted with a database of signatures, trying many wavelet filters, demonstrate the real effectiveness of the proposed approach

Serialização de dados em processamento digital de sinais: um estudo de caso

Os testes em laboratório com algoritmos que empregam processamento digital de sinais costumam dispender valiosos recursos de energia e tempo por serem compostos por longas rotinas de processamento de dados que, apesar de discretizados no tempo, requerem multiplicações de matrizes que têm alto custo computacional. A serialização é uma técnica que permite aproveitar um processamento longo realizado previamente a fim de tornar o algoritmo mais rápido e econômico no tocante à energia e ao tempo. Este estudo apresenta a serialização como recurso auxiliar no trabalho de laboratório em testes envolvendo processamento digital de sinais. Os resultados mostram considerável melhoria no tempo de resposta em reprocessamento de dados utilizando a técnica de serialização, que pode ser empregada em diversos tipos de algoritmos que envolvem processamento repetitivo de dados

Device for monitoring population density of insects from acoustic signals emitted

Dezotti, Artur Kenzo, Escola, João Paulo Lemos, Cardoso, Alexandre Moraes, Soares, Lucas Exposto, Maccagnan, Douglas Henrique Bottura (2019): Device for monitoring population density of insects from acoustic signals emitted. Brazilian Journal of Animal and Environmental Research 2 (5): 1781-1785, DOI: http://doi.org/10.5281/zenodo.842216

Empirical mode decomposition applied to acoustic detection of a cicadid pest

Souza, Uender Barbosa de, Escola, João Paulo Lemos, Maccagnan, Douglas Henrique Bottura, Brito, Leonardo da Cunha, Guido, Rodrigo Capobianco (2022): Empirical mode decomposition applied to acoustic detection of a cicadid pest. Computers and Electronics in Agriculture 199: 1-14, DOI: 10.1016/j.compag.2022.107181, URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2022.10718

Fig. 13 in Empirical mode decomposition applied to acoustic detection of a cicadid pest

Fig. 13. Box plots representing the accuracy of the vectors given by the SD, SSC, TTC and EDT criteria. The cross symbol represents the arithmetic mean.Published as part of <i>Souza, Uender Barbosa de, Escola, João Paulo Lemos, Maccagnan, Douglas Henrique Bottura, Brito, Leonardo da Cunha & Guido, Rodrigo Capobianco, 2022, Empirical mode decomposition applied to acoustic detection of a cicadid pest, pp. 1-14 in Computers and Electronics in Agriculture 199</i> on page 10, DOI: 10.1016/j.compag.2022.107181, <a href="http://zenodo.org/record/8429970">http://zenodo.org/record/8429970</a&gt