Algoritmos adaptativos LMS normalizados proporcionais: proposta de um novo algoritmo e sua modelagem estocástica

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Algoritmos adaptativos LMS normalizados proporcionais: proposta de um novo algoritmo e sua modelagem estocástica

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Seara, Rui pt_BR
dc.contributor.author Souza, Francisco das Chagas de pt_BR
dc.date.accessioned 2012-10-26T11:34:42Z
dc.date.available 2012-10-26T11:34:42Z
dc.date.issued 2012
dc.date.submitted 2012 pt_BR
dc.identifier.other 309939 pt_BR
dc.identifier.uri http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/96392
dc.description Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. pt_BR
dc.description.abstract Neste trabalho, um novo algoritmo LMS normalizado proporcional (PNLMS) é proposto. Tal algoritmo usa fatores de ativação individuais para cada coeficiente do filtro adaptativo, em vez de um fator de ativação global como no algoritmo PNLMS padrão. Os fatores de ativação individuais do algoritmo proposto são atualizados recursivamente a partir dos correspondentes coeficientes do filtro adaptativo. Essa abordagem conduz a uma melhor distribuição da energia de adaptação entre os coeficientes do filtro. Dessa forma, para respostas ao impulso com elevada esparsidade, o algoritmo proposto, denominado algoritmo PNLMS com fatores de ativação individuais (IAF PNLMS), atinge maior velocidade de convergência do que os algoritmos PNLMS padrão e PNLMS melhorado (IPNLMS). Também, uma metodologia de modelagem estocástica dos algoritmos da classe PNLMS é apresentada. Usando essa metodologia, obtém-se um modelo estocástico que prediz satisfatoriamente o comportamento do algoritmo IAF PNLMS tanto na fase transitória quanto na estacionária. Através de simulações numéricas, a eficácia do modelo proposto é verificada. Adicionalmente, uma versão melhorada do algoritmo IAF PNLMS, denominada EIAF PNLMS, é proposta neste trabalho, a qual usa uma estratégia de redistribuição de ganhos durante o processo de aprendizagem, visando aumentar os ganhos atribuídos aos coeficientes inativos quando os ativos aproximam-se da convergência. Resultados de simulação mostram que tal estratégia de redistribuição melhora significativamente as características de convergência do algoritmo pt_BR
dc.format.extent 170 p.| grafs., tabs. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Florianópolis pt_BR
dc.subject.classification Engenharia eletrica pt_BR
dc.subject.classification Filtros adaptativos pt_BR
dc.subject.classification Algoritmos adaptativos pt_BR
dc.title Algoritmos adaptativos LMS normalizados proporcionais: proposta de um novo algoritmo e sua modelagem estocástica pt_BR
dc.type Tese (Doutorado) pt_BR
dc.contributor.advisor-co Tobias, Orlando José pt_BR


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