Navegando por Autor "Cantanhede, Gabriel Moura"
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Artigo A Hybrid path loss prediction model based on artificial neural networks using empirical models for LTE and LTE-A at 800 MHz and 2600 MHz(Scielo, 2017-09) D´Assunção, Adaildo Gomes; Cavalcanti, Bruno J.; Cavalcante, Gustavo A.; Mendonça, Laércio M. de; Cantanhede, Gabriel Moura; Oliveira, Marcelo M.M.deThis article presents the analysis of a hybrid, error correction-based, neural network model to predict the path loss for suburban areas at 800 MHz and 2600 MHz, obtained by combining empirical propagation models, ECC-33, Ericsson 9999, Okumura Hata, and 3GPP’s TR 36.942, with a feedforward Artificial Neural Network (ANN). The performance of the hybrid model was compared against regular versions of the empirical models and a simple neural network fed with input parameters commonly used in related works. Results were compared with data obtained by measurements performed in the vicinity of the Federal University of Rio Grande do Norte (UFRN), in the city of Natal, Brazil. In the end, the hybrid neural network obtained the lowest RMSE indexes, besides almost equalizing the distribution of simulated and experimental data, indicating greater similarity with measurementsArtigo Utilização de vídeos em slow motion na obtenção de medidas diretas para o estudo do movimento num plano inclinado(Departamento de Física da Universidade Estadual de Feira de Santana, 2017) Lisboa, Ronai Machado; Mendes, Tarciro; Guedes, Anderson Guimarães; Cantanhede, Gabriel MouraO uso de câmeras, capazes de capturar muitos quadros por segundo, na investigação de fenômenos físicos, permite uma observação minuciosa desses fenômenos quando os vídeos produzidos são reproduzidos em baixa velocidade (slow motion). O movimento de uma esfera maciça rolando livremente sobre um plano inclinado é dessa forma analisado, possibilitando a medição direta do tempo e da posição da esfera. Um gráfico de posição versus tempo é então construído e o ajuste de uma curva polinomial quadrática aos dados experimentais é feito para a obtenção da aceleração do centro de massa da esfera. O resultado é analisado considerando-se três modelos distintos para a esfera: a esfera como uma partícula, a esfera como um corpo rígido e a esfera como um corpo deformável. Mostra-se então que os dois últimos modelos, dentro das margens de erro, ajustam-se igualmente bem aos dados experimentais. O valor da aceleração obtido a partir dos dados observados via o recurso slow motion é também compatível com o valor fornecido pelo software Tracker, mostrando-se que o estudo de vídeos em slow motion de fenômenos físicos pode ser uma ferramenta de aprendizagem ativa dos conteúdos de física básica