Técnicas de Processamento de Sinais para Melhoria de Fusão Sensorial em Ambiente Aquático e Terrestre

Abstract

A qualidade da água e do ar é um fator crítico para a saúde pública e a sustentabilidade ambiental, sendo fortemente dependente da confiabilidade dos dados obtidos por sistemas de monitoramento. Esta monografia avalia metodologias de processamento de sinais voltadas à melhoria da qualidade de dados sensoriais, com foco na etapa de pré-filtragem como suporte à fusão sensorial e à análise ambiental. O trabalho investiga e compara a aplicação de filtros digitais clássicos: Média Móvel, Wiener e Butterworth em sinais provenientes de um Nó Sensor Inteligente para monitoramento aquático e de uma Rede de Sensores Sem Fio aplicada ao monitoramento ambiental terrestre. As medições analisadas incluem grandezas diretas, como temperatura e pressão, e indiretas, como turbidez e concentração de gases, naturalmente sujeitas a ruídos, interferências e flutuações indesejadas. A metodologia baseia-se no processamento de dados reais obtidos em dois cenários distintos: um ambiente de laboratório controlado com água do mar, com medições de pH, turbidez, temperatura e pressão, e um ambiente de laboratório, com medições de temperatura, umidade, luminosidade e gases. A implementação e a avaliação dos filtros foram realizadas em MATLAB®, e o desempenho foi quantificado por meio de métricas consagradas, incluindo Erro Quadrático Médio (MSE), Erro Médio Absoluto (MAE), Relação SinalRuído (SNR), Relação Pico Sinal-Ruído (PSNR) e Coeficiente de Correlação de Pearson. Os resultados indicam que todos os filtros contribuíram para a atenuação de ruídos e componentes de alta frequência; contudo, o filtro de Wiener apresentou desempenho superior de forma consistente, destacando-se pela melhor preservação das variações reais dos sinais com mínima distorção. Em contraste, o filtro de Média Móvel mostrou-se mais propenso à suavização excessiva, enquanto o filtro de Butterworth apresentou menor adaptabilidade às variações dos sinais analisados. Assim, o estudo demonstra que a escolha adequada da técnica de pré-filtragem é fundamental para o aprimoramento da qualidade dos dados e para a obtenção de estimativas ambientais mais precisas e confiáveis por meio da fusão sensorial.