Caroline Pires Alavez Moraes

Formação complementar

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Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• MORAES, CAROLINE PIRES ALAVEZ ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; FANTINATO, DENIS GUSTAVO ; NEVES, ALINE ; ADALI, TÜLAY . Independent Vector Analysis for Feature Extraction in Motor Imagery Classification. SENSORS , v. 24, p. 5428, 2024.

• GRILO, MARCELO ; MORAES, CAROLINE P.A. ; OLIVEIRA COELHO, BRUNO F. ; MASSARANDUBA, ANA BEATRIZ R. ; FANTINATO, DENIS ; RAMOS, RODRIGO P. ; NEVES, ALINE . Artifact removal for emotion recognition using mutual information and Epanechnikov kernel. Biomedical Signal Processing and Control , v. 83, p. 104677, 2023.

• MORAES, CAROLINE P.A. ; FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE . Epanechnikov kernel for PDF estimation applied to equalization and blind source separation. SIGNAL PROCESSING , v. 189, p. 108251, 2021.

• MORAES, CAROLINE P. A. ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE . Applying Independent Vector Analysis on EEG-Based Motor Imagery Classification. In: ICASSP 2023 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2023, Rhodes Island. ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2023. p. 1.

• MORAES, CAROLINE P.A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . A Novel Approach for Transfer Learning Motor Imagery Classification Based on IVA. In: 31st European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2023), 2023, Helsinki. EUSIPCO 2023 - 31st European Signal Processing Conference, 2023.

• MORAES, C. P. A. ; SALDANHA, J. O. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . An SOS-Based Algorithm for Source Separation in Nonlinear Mixtures. In: IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021, Rio de Janeiro. Proceedings of the 2021 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), 2021.

• SERAFIM, L. A. S. ; GRILO JUNIOR, M. B. ; MORAES, CAROLINE P.A. ; FANTINATO, D. G. ; RAMOS, R. ; NEVES, A. . MRMR Aplicado a Sinais de EEG para Classificação de Emoções. In: XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais - SBrT 2021, 2021, Fortaleza, CE. XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais - SBrT 2021, 2021.

• LUCENA, A. M. ; MORAES, C. P. A. ; NOSE FILHO, K. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. ; SUYAMA, R. . Musical Instruments Recognition using Machine Learning Techniques: MLP and SVM. In: Brazilian Technology Symposium (BTSym'20), 2020. Proceedings of the 6th Brazilian Technology Symposium.

• MORAES, CAROLINE ; NEVES, ALINE ; FANTINATO, DENIS . An iterative-recursive SOS-based method for separation of Post-Nonlinear Mixtures. In: XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2020. Anais de XXXVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais.

• MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . An Epanechnikov Kernel Based Method for Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. In: XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019, Petrópolis. Anais de XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019.

• GRILO, MARCELO ; RIBEIRO, LAYSE ; MORAES, CAROLINE ; MELO, CARLOS ; FANTINATO, DENIS ; SAMPAIO, LEONARDO ; NEVES, ALINE ; RAMOS, RODRIGO . Artifact Removal in EEG based Emotional Signals through Linear and Nonlinear Methods. In: 2019 EHealth and Bioengineering Conference (EHB), 2019, Iasi. 2019 E-Health and Bioengineering Conference (EHB), 2019. p. 1.

• GRILO, MARCELO ; SANTOS, ELIANA ; MORAES, CAROLINE ; MONDEJAR, ALICE ; ASCENCAO, PAULO ; ARAUJO, LUCIANO ; NEVES, ALINE ; FRAGA, FRANCISCO . Limbs Movement and Motor Imagery: an EEG Study. In: 2019 EHealth and Bioengineering Conference (EHB), 2019, Iasi. 2019 E-Health and Bioengineering Conference (EHB), 2019. p. 1.

• SALDANHA, J. O. ; MORAES, C. P. A. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . Algoritmo Baseado em Estatísticas de Segunda Ordem para Separação Cega de Fontes com Misturas Não Lineares. In: Brazilian Technology Symposium - BTSym'19, 2019, Campinas. Proceedings of the 5th Brazilian Technology Symposium - Emerging Trends and Challenges in Technology (BTSym), 2019.

• MORAES, C. P. A. ; DE SOUZA, M. . Comparative Study of Threshold Voltage Extraction Methods applied to SOI nMOSFETs. In: Chip in Aracaju 2014 - SForum 14th Microelectronics Students Forum, 2014, Aracaju - Recife - Brasil. Chip in Aracaju 2014 - SForum 14th Microelectronics Students Forum, 2014.

• MORAES, C. P. A. ; SOUZA, M. . Análise de Descasamento Intrínseco nas Características Elétricias de SOI nMOSFETs. In: V SICFEI - Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI, 2015, São Bernardo do Campo. Resumos do V SICFEI - Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI, 2015.

• MORAES, C. P. A. ; SOUZA, M. . Estudo Comparativo de Métodos de Extração de Tensão de Limiar em Transistores SOI nMOSFET. In: IV SICFEI - Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI, 2014, São Bernardo do Campo. Resumos do IV SICFEI - Simpósio de Iniciação Científica, Didática e de Ações Sociais de Extensão da FEI, 2014.

• MORAES, C. P. A. ; SALDANHA, J. O. ; ATTUX, R. R. F. ; DUARTE, L. T. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . An SOS-Based Algorithm for Source Separation in Nonlinear Mixtures. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MORAES, C. P. A. ; NEVES, A. ; FANTINATO, D. G. . An iterative-recursive SOS-based method for separation of Post-Nonlinear Mixtures. 2020. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• MORAES, C. P. A. ; FANTINATO, D. G. ; NEVES, A. . An Epanechnikov Kernel Based Method for Source Separation in Post-Nonlinear Mixtures. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• RALLO, A. ; MORAES, C. P. A. ; CUNHA, F. G. ; BORGES, R. . Rede de Identificação de Vazamentos no Sistema de Distribuição de Água. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2023

  Técnicas de Aprendizado Profundo no Desenvolvimento de Sistemas de Interface Cérebro-Computador, Descrição: As interfaces cérebro-computador (BCI, do inglês Brain-Computer Interfaces) têm sido foco de grande atenção devido às suas potenciais aplicações em uma ampla gama de contextos, que vão desde tecnologias assistivas e reabilitação até dispositivos para entretenimento. Significativos avanços, como a coleta de dados a partir de métodos não invasivos por eletroencefalogramas (EEG), motivam o estudo e desenvolvimento dessa promissora interface. Entretanto, a ampla variabilidade observada nos padrões dos usuários do sistema BCI, bem como seu emprego em aplicações cada vez mais sofisticadas, tornam o uso desta interface um problema bastante desafiador. Neste sentido, o presente projeto de pesquisa busca utilizar métodos de aprendizado profundo para aprimorar os sistemas BCI, tornando-os mais eficientes e robustos. Serão seguidas duas frentes de pesquisa. A primeira delas está voltada para o processamento dos sinais de EEG através do uso de técnicas de Análise de Componentes Independentes e de mapeamentos para imagens, permitindo a eficiente extração de características. Na segunda frente, serão utilizadas redes de aprendizado profundo, bem como as redes generativas adversariais para a classificação. Tais estruturas apresentam grande potencial para o tratamento de dados com grande variabilidade, podendo ser bastante úteis no desenvolvimento de sistemas BCI.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Caroline Pires Alavez Moraes - Integrante / Denis Gustavo Fantinato - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2024

  PEDESITE: Personalized Detection of Epileptic Seizure in the Internet of Things (IoT) Era, Descrição: The multi-disciplinary project will deliver an ultra-low-energy edge AI embedded system connected to multi-parametric sensing wearables, and a central computing platform to tune the machine learning (ML) technology and lead to optimal personalized seizure detection and forecasting algorithms with new interpretable AI concepts. This monitoring of patients in their daily routine will allow taking immediate actions to protect them from the many severe consequences of seizures and help physicians optimising treatment based on more accurate information coming from the edge AI and interpretable ML. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Caroline Pires Alavez Moraes - Integrante / Pascal Frossard - Coordenador., Financiador(es): Fonds National Suisse - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2021

  Algoritmos Baseados em ITL Com Kernel Não-Gaussiano, Descrição: Algoritmos baseados em Aprendizagem por Teoria da Informação geralmente são implementados usando-se kernels gaussianos. Neste projeto, pretendemos estudar estes algoritmos utilizando outras funções como kernels. Faremos análises teóricas e do desempenho de tais algoritmos nestes novos contextos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Caroline Pires Alavez Moraes - Integrante / Aline de Oliveira Neves Panazio - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.