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[en] ON THE APPLICATION OF SIGNAL ANALYSIS TECHNIQUES TO REAL TIME COMMUNICATION AND CLASSIFICATION / [pt] TÉCNICAS APLICADAS À COMUNICAÇÃO EM TEMPO REAL E À SUA CLASSIFICAÇÃO

BRUNO COSENZA DE CARVALHO 12 March 2003 (has links)
[pt] A técnica de análise de sinais corrompidos por ruído baseada no comportamento de subespaços vetoriais foi tema de alguns trabalhos publicados desde o início da década de 80. Esta nova técnica passou a ter grande importância no processamento de sinais digitais devido a fatores como robustez e precisão.Porém, o maior problema associado a este novo método é o seu elevado custo computacional. Esta característica limitou o emprego da técnica em sistemas - offline - . A preocupação então passou a ser rastrear a variação do comportamento dos subespaços vetoriais de modo eficiente. O objetivo deste rastreamento seria o emprego da técnica em alguns sistemas que operam em tempo real. Este trabalho de tese propõe um novo algoritmo de rastreamento de subespaços vetoriais. O objetivo é apresentar um algoritmo que demonstre um bom desempenho, com relação aos demais já existentes, permitindo eventual aplicação em sistemas que atuem em tempo real. Como contribuição adicional, são apresentadas uma nova análise e caracterização de sistemas que se assemelham aos circulantes, sendo para isto reinterpretada a decomposição de matrizes circulantes. O conjunto de contribuições é aplicado a um novo sistema automático de classificação de sinais comunicação, quanto ao tipo de modulação. / [en] The signal subspace analysis technique, usually applied to signals corrupted by noise, is theme of some papers since the beginning of the 80s decade. This new technique has presented important features, as robustness and precision, and became widely employed in digital signal processing. However, the main problem associated to this new method is the high computational cost. This characteristic has restricted the use of signal subspace analysis to some off-line systems. A possible way to overcome this burden was to track the signal and noise subspace behavior in the time-domain. The main objective of these methods is to allow the signal subspace analysis technique application to real time systems, sometimes at the expense of limiting analysis precision or scope. This work proposes a new subspace tracking procedure. The goal is to describe a new algorithm with good performance (precision-speed), allowing some real time systems applications. A new analysis and characterization of almost circulant systems is introduced by reinterpreting the circulating matrix decomposition scheme. The set of contributions is applied to a new analogue modulation communication signals automatic recognition structure.
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Aceleração de uma variação do problema k-nearest neighbors / Acceleration of a variation of the K-nearest neighbors problem

Morais Neto, Jorge Peixoto de 29 January 2014 (has links)
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-25T13:07:50Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jorge Peixoto de Morais Neto - 2014.pdf: 1582808 bytes, checksum: 3115f942e2c8a9cf83601835af3af1c5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-11-25T14:42:09Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jorge Peixoto de Morais Neto - 2014.pdf: 1582808 bytes, checksum: 3115f942e2c8a9cf83601835af3af1c5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-25T14:42:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Jorge Peixoto de Morais Neto - 2014.pdf: 1582808 bytes, checksum: 3115f942e2c8a9cf83601835af3af1c5 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-01-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Let M be a metric space and let P be a subset of M. The well known k-nearest neighbors problem (KNN) consists in finding, given q 2 M, the k elements of P with are closest to q according to the metric of M. We discuss a variation of KNN for a particular class of pseudo-metric spaces, described as follows. Let m 2 N be a natural number and let d be the Euclidean distance in Rm. Given p 2 Rm: p := (p1; : : : ; pm) let C (p) be the set of the m rotations of p’s coordinates: C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm􀀀1)g we define the special distance de as: de(p;q) := min p02C (p) d(p0;q): de is a pseudo-metric, and (Rm;de) is a pseudo-metric space. The class of pseudo-metric spaces under discussion is f(Rm;de) j m 2 N:g The brute force approach is too costly for instances of practical size. We present a more efficient solution employing parallelism, the FFT (fast Fourier transform) and the fast elimination of unfavorable training vectors.We describe a program—named CyclicKNN —which implements this solution.We report the speedup of this program over serial brute force search, processing reference datasets. / Seja M um espaço métrico e P um subconjunto de M. O conhecido problema k vizinhos mais próximos (k-neareast neighbors, KNN) consiste em encontrar, dado q 2 M, os k elementos de P mais próximos de q conforme a métrica de M. Abordamos uma variação do problema KNN para uma classe particular de espaços pseudo-métricos, descrita a seguir. Seja m 2 N um natural e seja d a distância euclidiana em Rm. Dado um vetor p 2 Rm: p := (p1; : : : ; pm) seja C (p) o conjunto das m rotações das coordenadas de p: C (p) := f(p1; : : : ; pm); (p2; : : : ; pm; p1); : : : ; (pm; p1; : : : ; pm􀀀1)g definimos a distância especial de como: de(p;q) := min p02C (p) d(p0;q): de é uma pseudo-métrica, e (Rm;de) é um espaço pseudo-métrico. A classe de espaços pseudo-métricos abordada é (Rm;de) j m 2 N: A solução por força bruta é cara demais para instâncias de tamanho prático. Nós apresentamos uma solução mais eficiente empregando paralelismo, a FFT (transformada rápida de Fourier) e a eliminação rápida de vetores de treinamento desfavoráveis. Desenvolvemos um programa—chamado CyclicKNN—que implementa essa solução. Reportamos o speedup desse programa em comparação com a força bruta sequencial, processando bases de dados de referência.

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