@MASTERSTHESIS{ 2022:56592927,
 	title = {Aplica??o de redes neurais artificiais para classificar padr?es de ru?do eletromagn?tico conduzido nas linhas de alimenta??o de circuitos integrados},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10166",
 	abstract = "Com o crescente uso de sistemas embarcados em nosso dia a dia e o aumento do n?vel de ru?do eletromagn?tico no ambiente em que esses sistemas est?o expostos, a necessidade de uma opera??o confi?vel ? primordial. Quando os componentes vitais desses sistemas ficam expostos a uma grande quantidade de ru?dos, que podem ser tanto conduzidos como radiados, esses ru?dos podem acarretar em falhas graves e incontorn?veis, por isso torna-se imprescind?vel a an?lise e testes confi?veis em cima destes componentes. Nesse cen?rio, este trabalho apresenta um estudo sobre o uso de t?cnicas de aprendizado de m?quina (redes neurais artificiais) para realizar a identifica??o e classifica??o em campo de diferentes tipos de ru?do eletromagn?tico conduzido nas linhas de alimenta??o de circuito integrados (CIs), de acordo com um conjunto espec?fico das normas IEC. Este trabalho detalha o desenvolvimento de uma metologia o qual as formas de onda dos fen?menos contidos nas normas s?o simuladas atrav?s de software devido ao tempo disposto para um trabalho de mestrado acrescido do vi?s de pandemia e a dificuldade de acesso aos laborat?rios por conta deste cen?rio, e tamb?m pelo risco envolvendo o tempo e complexidade para obten??o dessas formas de onda em hardware utilizando um microprocessador, por exemplo. Resultados experimentais obtidos nesta metodologia, sugerem que a abordagem proposta ? muito eficaz para atingir o objetivo de identificar os tipos de ru?dos eletromagn?ticos conduzidos. Dessa forma, a metodologia desenvolvida possibilita a inser??o da intelig?ncia artificial no contexto de testes, permitindo aos desenvolvedores de sistemas e circuitos integrados uma nova abordagem para avaliar a susceptibilidade ? EMI conduzido,
 possibilitando o desenvolvimento de novas t?cnicas para o aumento da confiabilidade e robustez dos projetos.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}