“O Marcel é extremamente focado e dedicado, sabe dar vazão às tarefas e tem um conhecimento acima da média. Ele está sempre de bem com a vida e disposto a ajudar os outros com seu conhecimento. Tem um alto grau de autonomia e uma janela de atenção enorme (se mantém em uma mesma tarefa sem perder o foco por semanas). É o funcionário ideal para atribuir uma tarefa de longa duração e ter a tranquilidade que ela será entregue com qualidade. Trabalhar com o Marcel foi um grande prazer, espero ter a oportunidade de trabalhar com ele novamente no futuro.”
Marcel Henrique Trabuco
Distrito Federal, Brasil
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Sobre
Engenheiro de Software com 10+ anos de experiência, como formação, sou Engenheiro de…
Atividades
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Vem construir o futuro com a gente. 🚀 Vagas abertas para arquitetura de soluções: https://lnkd.in/dnca3cCJ
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Compartilho com vocês uma grande conquista recente! Junto com o Tiago Ganselli e o Instituto de Pesquisas Eldorado, obtive o meu primeiro registro…
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Experiência
Formação acadêmica
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Universidade de Brasília
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Atividades e grupos:GPDS - Grupo de Processamento Digital de Sinais
Tese: "Compressão de Sinais de S-EMG em abordagens 1D e 2D".
Principais tópicos de estudo e pesquisa:
- Sinais de Eletromiografia de Superfície;
- Técnicas de compressão de dados 1D e 2D, com e sem perdas;
- Transformada Discreta de Wavelet;
- Teoria da Informação;
- Compressão de imagem e vídeo. -
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Atividades e grupos:GPDS - Grupo de Processamento Digital de Sinais
Dissertação: Compressão de sinais de eletromiografia utilizando Transformada de Wavelet e alocação de bits por subbanda.
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Monografia: "Decodificação de vídeo em sistema embarcado utilizando arquitetura ARM para aplicações IPTV".
Licenças e certificados
Experiência de voluntariado
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Electromagnetism Tutor
Universidade de Brasília
- 5 meses
Formação acadêmica
Tutor of Electromagnetism discipline.
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Math Tutor
Universidade de Brasília
- 10 meses
Formação acadêmica
Tutor of mathematical discipline Calculus 1.
Publicações
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Improved two-dimensional dynamic S-EMG Signal compression with robust automatic segmentation
Elsevier
This work presents an automatic and robust algorithm for surface electromyography signals segmentation in dynamic experimental protocol. The signals are segmented based on the peak burst occurrence. The two-dimensional array is constructed and used as input of a 2D signal encoder. The two-dimensional matrix lines may be long enough to have several bursts. The algorithm includes, besides segmentation modules, several others to eliminate the occurrence of false positives. An encoder that combines…
This work presents an automatic and robust algorithm for surface electromyography signals segmentation in dynamic experimental protocol. The signals are segmented based on the peak burst occurrence. The two-dimensional array is constructed and used as input of a 2D signal encoder. The two-dimensional matrix lines may be long enough to have several bursts. The algorithm includes, besides segmentation modules, several others to eliminate the occurrence of false positives. An encoder that combines the AV1 and JPEG2000 toolset is used to compress data. Basically, depending on the target compression rate the encoder uses AV1 or JPEG2000. Examples of segmentation for electromyography signals digitalized from lower and upper limbs are shown. Data compression results for real electromyography signals data bank are presented. A performance comparison with other works reported in the literature is also included.
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S-EMG Signal Compression in 1D and 2D Approaches
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics
This work presents algorithms designed for 1D (one-dimensional) and 2D (two-dimensional) surface electromyographic (S-EMG) signal compression. The 1D approach is a wavelet transform-based encoder. An adaptive estimation of the spectral shape is used to carry out dynamic bit allocation for vector quantization of transformed coefficients. Thus, an entropy coding is applied to minimize redundancy in quantized coefficient vector and to pack the data. In the 2D approach algorithm, the isometric or…
This work presents algorithms designed for 1D (one-dimensional) and 2D (two-dimensional) surface electromyographic (S-EMG) signal compression. The 1D approach is a wavelet transform-based encoder. An adaptive estimation of the spectral shape is used to carry out dynamic bit allocation for vector quantization of transformed coefficients. Thus, an entropy coding is applied to minimize redundancy in quantized coefficient vector and to pack the data. In the 2D approach algorithm, the isometric or dynamic S-EMG signal is properly segmented and arranged to build a two-dimensional representation. The HEVC video codec is used to encode the signal, using 16 bit-depth precision, all possible Coding/Prediction Unit sizes and all Intra coding modes. The encoders are evaluated with objective metrics, and a real signal data bank is used. Furthermore, performance comparisons are also shown in this work, where the proposed methods have outperformed other efficient encoders reported in the literature.
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S-EMG signal compression based on domain transformation and spectral shape dynamic bit allocation
BioMedical Engineering OnLine
This paper presents an algorithm for the data compression of surface electromyographic (S-EMG) signals recorded during isometric contractions protocol and during dynamic experimental protocols such as the cycling activity. The proposed algorithm is based on discrete wavelet transform to proceed spectral decomposition and de-correlation, on a dynamic bit allocation procedure to code the wavelets transformed coefficients, and on an entropy coding to minimize the remaining redundancy and to pack…
This paper presents an algorithm for the data compression of surface electromyographic (S-EMG) signals recorded during isometric contractions protocol and during dynamic experimental protocols such as the cycling activity. The proposed algorithm is based on discrete wavelet transform to proceed spectral decomposition and de-correlation, on a dynamic bit allocation procedure to code the wavelets transformed coefficients, and on an entropy coding to minimize the remaining redundancy and to pack all data. The bit allocation scheme is based on mathematical decreasing spectral shape models, which indicates a shorter digital word length to code high frequency wavelets transformed coefficients. Four bit allocation spectral shape methods were implemented and compared: decreasing exponential spectral shape, decreasing linear spectral shape, decreasing square-root spectral shape and rotated hyperbolic tangent spectral shape.
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Idiomas
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English
Nível avançado
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Portuguese
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