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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 CLASSIFICAÇÃOBRUNO 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 problemMorais Neto, Jorge Peixoto de 29 January 2014 (has links)
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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; : : : ; pm1)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; : : : ; pm1)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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