https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/7451 Thu, 09 Apr 2026 12:08:40 GMT 2026-04-09T12:08:40Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273074 Protótipo discreto de circuito de captura de fase (PLL) Silva, Gabriel Egidio de Paula Leal e PLLs são sistemas de controle realimentados nos quais a frequência do sinal de saída é múltipla da frequência de um sinal de referência. PLLs são frequentemente utilizados em aplicações de comunicação, RF, processamento de sinais, entre outras. Os blocos que tipicamente compõem o PLL são um oscilador de referência, um detector de fase, um filtro passa-baixas, um oscilador controlado por tensão (VCO) e um divisor de frequências. Este trabalho buscou simular um PLL no software Simulink e implementá-lo com componentes discretos em protoboard. O sinal de referência foi gerado por um oscilador a cristal de 32,768 kHz. O detector de fase utilizado foi baseado em uma porta lógica XOR, o VCO em um oscilador em anel polarizado por corrente controlada por tensão e o divisor de frequências em dois contadores com fator de multiplicação 27, resultando em uma frequência de saída de 4,19 MHz. Para o filtro, duas topologias diferentes foram utilizadas, bem como múltiplas frequências de corte para a primeira. As faixas de retenção e captura foram estimadas em 7,19 kHz e 6,15 kHz, respectivamente. Simulações iniciais foram realizadas com parâmetros arbitrários, que foram readequados conforme os blocos eram montados e analisados experimentalmente. Por fim, foram feitas comparações entre os resultados obtidos na simulação e no PLL montado, tanto para blocos individuais quanto para o sistema como um todo.; PLLs are feedback control systems in which the frequency of the output signal is a multiple of the frequency of a reference signal. Such systems are frequently used in communications applications, RF, signal processing, etc. The blocks which the PLL typically consists of are a reference oscillator, a phase detector, a low-pass filter, a voltage-controlled oscillator (VCO) and a frequency divider. This thesis sought to simulate a PLL in the software Simulink and implement it with discrete components on a protoboard. The reference signal was generated by a crystal oscillator with 32.768 kHz. The phase detector utilized was based on an XOR logic gate, the VCO on a ring oscillator with a bias current controlled by voltage and the frequency divider on two counters with a multiplication factor of 27, resulting in an output frequency of 4.19 MHz. For the filter, two different topologies were used, as well as multiple cut-off frequencies for the first one. The hold range and acquisition range were estimated as 7.19 kHz and 6.15 kHz, respectively. Initial simulations were run with arbitrary parameters, which were then readjusted as blocks were assembled and analyzed experimentally. Finally, comparisons were made between results obtained in the simulation and in the assembled PLL, both for individual blocks and for the system as a whole. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Eletrônica. Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/273074 2026-03-26T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272545 Plataforma de testes com arquitetura reutilizável para subsistemas de CubeSats Freitas, Carlos Augusto Porto A adoção de satélites de pequeno porte, em especial os CubeSats, cresceu significativamente nos últimos anos. Contudo, aspectos relacionados a confiabilidade desses satélites são levantados na literatura, em particular, como a falta de rigor na campanha de Verificação e Validação (V&V) desses satélites impacta negativamente a taxa de sucesso de suas missões. Nesse contexto, este trabalho apresenta a pesquisa e o desenvolvimento de uma arquitetura reutilizável para a execução de procedimentos de teste e de V&V em subsistemas de CubeSats, com o objetivo de aprimorar campanhas de V&V e aumentar a confiabilidade desses sistemas. Inicialmente, são discutidos aspectos de confiabilidade aplicados a CubeSats, bem como o conceito de FlatSat e sua relevância em campanhas de V&V. Em seguida, a plataforma FlatSat2.0, desenvolvida pelo SpaceLab para realização de testes com subsistemas de CubeSats, é apresentada como base para o desenvolvimento da arquitetura proposta. A metodologia empregada para validação da plataforma e desenvolvimento da arquitetura é descrita, seguida da apresentação dos testes iniciais realizados na FlatSat2.0, cujos resultados foram divulgados no Latin American CubeSat Workshop 2024. O desenvolvimento da arquitetura contempla a descrição de hardware, a construção de um sistema Linux customizado e a implementação de serviços de software, os quais são executados em um processador embarcado na plataforma. A solução proposta é open source e disponibilizada para uso em futuras missões. Por fim, um estudo de caso com subsistemas reais de CubeSats demonstra a aplicabilidade da arquitetura, validando tanto a solução desenvolvida quanto a plataforma FlatSat2.0, viabilizando sua utilização em missões em andamento do SpaceLab, a exemplo da Constelação Catarina.; ABSTRACT The adoption of small satellites, particularly CubeSats, has grown significantly in recent years. However, reliability-related issues have been highlighted in the literature, especially regarding how the lack of rigor in Verification and Validation (V&V) campaigns negatively impacts mission success rates. In this context, this work presents the research and development of a reusable architecture for the execution of test and V&V procedures in CubeSat subsystems, aiming to improve V&V campaigns and increase system reliability. Initially, reliability aspects applied to CubeSats are discussed, as well as the concept of FlatSat and its relevance in V&V campaigns. Then, the FlatSat2.0 platform, developed by SpaceLab for testing CubeSat subsystems, is introduced as the foundation for the development of the proposed architecture. The methodology employed for platform validation and architecture development is described, followed by the presentation of the initial tests performed on FlatSat2.0, whose results were presented at the Latin American CubeSat Workshop 2024. The architecture development encompasses hardware description design, the construction of a customized Linux system, and the implementation of software services executed on an embedded processor within the platform. The proposed solution is open source and made available for use in future missions. Finally, a case study involving real CubeSat subsystems demonstrates the applicability of the architecture, validating both the developed solution and the FlatSat2.0 platform, thereby enabling its use in ongoing SpaceLab missions, such as the Catarina Constellation. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Eletrônica. Wed, 25 Feb 2026 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/272545 2026-02-25T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271932 Classificação de Imagens com CNNs: Um estudo comparativo entre TensorFlow e PyTorch usando o dataset Animals-10 Ramblas, Rafael Machado O presente trabalho de conclusão de curso investiga a eficácia comparativa entre os frameworks TensorFlow e PyTorch na tarefa de classificação de imagens do conjunto de dados Animals-10. Para isso, os modelos foram elaborados com base na arquitetura MobileNetV2, utilizando pesos pré-treinados da ImageNet, por meio da técnica de transfer learning, de modo a manter a imparcialidade na comparação. A mesma topologia da rede foi mantida em ambos os casos, com camadas de pooling, densas e dropout. O treinamento seguiu metodologias específicas de cada framework, com utilização da função de perda CrossEntropy e do otimizador Adam, incluindo estratégias como early stopping para TensorFlow, e scheduler para PyTorch. As imagens foram pré-processadas por meio de redimensionamento, garantindo uniformidade no conjunto. A avaliação de desempenho apontou uma acurácia de validação de 92% para o modelo em TensorFlow e 94% para o modelo em PyTorch. Além da acurácia, foram analisadas as matrizes de confusão e as visualizações com Grad-CAM, o que demonstrou padrões de reconhecimento consistentes entre os frameworks. O trabalho de conclusão demonstrou que, com definições de parâmetros padronizadas, ambos os frameworks produzem resultados competitivos, com o PyTorch se destacando no conjunto analisado. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Eletrônica. Mon, 22 Dec 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271932 2025-12-22T00:00:00Z https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271405 Estimativa dos níveis de glicose através do processamento de sinais de eletrocardiograma e modelos de aprendizado de máquina Sousa, Mateus Ribeiro de O monitoramento dos níveis de glicose é essencial para prevenir doenças e sintomas associados à hiperglicemia e à hipoglicemia. O diabetes, por exemplo, está entre as doenças que mais causam mortes no mundo, tornando o acompanhamento contínuo da glicose sanguínea uma prática indispensável para pessoas diagnosticadas com a condição. No entanto, os métodos tradicionais de medição são, em sua maioria, invasivos, causam desconforto, dor e exigem a coleta de amostras de sangue, o que pode dificultar o monitoramento frequente. Diante disso, cresce o interesse em pesquisas que buscam estimar os níveis de glicose de forma não invasiva. Este estudo propõe o uso de sinais de eletrocardiograma (ECG), obtidos por meio de um dispositivo vestível, para estimar a glicose sanguínea. O conjunto de dados foi desenvolvido especificamente para este projeto e envolve etapas de pré-processamento e filtragem dos sinais, extração de características relevantes e treinamento de modelos de aprendizado de máquina, com o objetivo de desenvolver uma abordagem precisa, prática e menos desconfortável para o monitoramento contínuo da glicose. Os modelos com melhor performance foram Random Forest, com erro RMSE de 11.295 e MAPE de 8,63% e 93% das estimativas na Zona A do Gráfico de Clarke, e o modelo Gradient Boosting, com erro RMSE de 11.768 e MAPE de 9,09% e 84% das estimativas na Zona A. O modelo CatBoost também chegou próximo, com RMSE e MAPE iguais a 12.512 e 9,53% e 81% das estimativas na Zona A. Portanto, os resultados deste trabalho reforçam que variações nos níveis glicêmicos afetam características morfológicas do sinal de eletrocardiograma.; Monitoring glucose levels is essential to prevent diseases and symptoms associated with hyperglycemia and hypoglycemia. Diabetes, for instance, is among the leading causes of death worldwide, making continuous glucose monitoring indispensable for diagnosed individuals. However, traditional measurement methods are mostly invasive, cause discomfort and pain, and require blood sample collection, which can hinder frequent monitoring. Consequently, there is growing interest in research aimed at estimating glucose levels non-invasively. This study proposes the use of electrocardiogram (ECG) signals, obtained through a wearable device, to estimate blood glucose levels. The dataset was specifically developed for this project and involves signal preprocessing and filtering, extraction of relevant features, and training of machine learning models, with the goal of developing an accurate, practical, and less discomforting approach for continuous glucose monitoring. The best-performing models were Random Forest, with an RMSE of 11.295 and MAPE of 8.63% and 93% of estimates in Clarke’s Zone A, and Gradient Boosting, with an RMSE of 11.768 and MAPE of 9.09% and 84% of estimates in Zone A. The CatBoost model also performed closely, with RMSE and MAPE of 12.512 and 9.53%, and 81% of estimates in Zone A. Therefore, the results of this work reinforce that variations in glucose levels affect the morphological characteristics of the electrocardiogram signal. TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Eletrônica. Mon, 08 Dec 2025 00:00:00 GMT https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271405 2025-12-08T00:00:00Z