Orientador: Basilio E.A. Milani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-19T12:38:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gimenez_NadiaDolores_M.pdf: 3247568 bytes, checksum: 29a2cbe8be6221bf9a4bb0528d8836fc (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Este trabalho trata da estimação adaptativa de parâmetros através de mínimos quadrados lineares sujeitos a restrições lineares de igualdade. São propostos algoritmos recursivos para solução de problemas de mínimos quadrados com ponderação exponencial de dados e janela móvel de dados, combinando equações normais e fatoração ortogonal com espaço nulo da matriz de restrições e multiplicadores de Lagrange. Um exemplo numérico ilustra o desempenho dos algoritmos propostos no projeto de um filtro de resposta finita (FIR) para detecção de freqüências presentes em um sinal com ruído / Abstract: This work is concerned with the adaptive parameter estimation via linear least-squares subject to linear equality constraints. Recursive algorithms are proposed for solution of least-squares problems with exponential data weighting and sliding data window, by combining normal equations and orthogonal factorization with the null space of the constraint matrix and Lagrange multipliers. A numerical example ilustrates the proposed algorithm performance in the design of a finite impulsive response filter (FIR) for frequence detection in a signal with noise / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador : Ronei Jesus Poppi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-27T16:44:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_SilvioLuisToledo_M.pdf: 2685142 bytes, checksum: 4e02cf7fdad8e9a27e6d70a72992de4a (MD5) Previous issue date: 2000 / Mestrado

Orientador: Jose Ferreira de Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-17T13:28:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Petenate_AdemirJose_M.pdf: 2319758 bytes, checksum: 1dfcee1b35aa0b82529650362d72707b (MD5) Previous issue date: 1979 / Resumo: Este trabalho tem como finalidades: 1 - Revisar alguns resultados clássicos em Modelos Lineares, discutir as relações impostas ao espaço e parâmetros quando a matriz. de covariâncias é singular e interpretar geometricamente alguns resultados importantes. 2) Apresentar um conjunto de condições equivalentes sobre o modelo linear geral para que o estimador simples de mínimos quadrados de funções estimáveis covariância é arbitrária seja BLUE,quando a matriz de covariância é arbitraria., 3) Discutir alguns experimentos finitos aleatorizados amostra aleatória simples sem reposição, experimentos completamente ao acaso e blocos completamente ao acaso) e mostrar que para esses experimentos o estimador simples de mínimos quadrados de qualquer função estimável é BLUE, embora a matriz de covariância dos erros seja distinta de 'SIGMA POT.2' I e possivelmente singular. / Abstract: The scope of this work is: 1) To review some classical results in' Linear Models, to discuss the restrictions imposed on the parameter space when the covariance matrix 'is singular and to provide geometric interpretation of some relevant results. 2) To present a set of equivalent conditions on the general linear model in order that the simple least squares' estimator of any estimable function be BLUE, when the covariance matrix is arbitrary. 3) To discuss some finite randomized experiments (simple random sampling without replacement, the complete randomized design and the complete randomized block design) and to show that for these experiments the Simple Least Squares estimator of any estimable function is BLUE, although the covariance matrix of the errors is not 'SIGMA POT. 2' I and may be singular. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Celio Pasquini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-18T11:43:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Poppi_RoneiJesus_D.pdf: 7078750 bytes, checksum: 0b0bf0a5bb71eddfc079086d75cf4b66 (MD5) Previous issue date: 1993 / Doutorado

No ajuste de um modelo de regressão pelo método;:) dos mínimos quadrados, é importante destacar a influência que cada valor observado tem sobre seu respectivo valor ajustado. A matriz de projeção, conhecida como "Hat-MatrixU", contém estas informações e, juntamente com a análise dos resíduos estudentizados, fornece subsídios para determinar a existência de pontos influentes e/ou discrepantes (HOAGLH & WELSCH, 1978). Com a finalidade de detectar tais pontos em um modelo de regressão, foram propostas nos últimos anos, várias medidas de diagnóstico. As principais são apresentadas e discutidas no texto. Apesenta-se ainda um procedimento, gráfico, denominado gráfico L-R ("Leverage-Residual PIot'), de utilidade para determinar a causa da influência de uma observação através da análise dos elementos da diagonal da matriz de projeção, dos resíduos, e do efeito combinado destas duas medidas (GRAY, 1986) Para ilustração, tornou-se um exemplo com dados reais, na área de agronomia. Além disso desenvolveu-se um programa em linguagem TURBO- BASIC, utilizável em microcomputadores compatíveis ao padrão IBM-PC/XT, que proporciona as soluções desejáveis neste estudo. O método dói matriz de projeção mostrou-se eficiente na determinação de pontos influentes e/ou discrepantes. Das medidas de diagnóstico, a estatística D de COOK foi a que revelou melhores resultados. / When a least-squares fitting procedure is done it seems to be of some importance to know the influence that a y observed value could have on the y fitted datum. Such an information may be obtained from a projection matrix, the well know"Hat-Matrix", and also from the studentized residuals wich provides the identification of possible unusual data points (HOAGLIN & WELSCH, 1978). Here, a considerable number of statistics proposed for the study of outliers and the influence of observations in regression analysis is presented and discussed. The L-R plot (Leverage-Residual Plot) graphical display is also included in order to find the relative cause of influence, its residuals or their combined effects (GRAY, 1986). Finally, a real data example from agronomical sciences is studied through a computing program specially developed. It is also observed the efficiency of the"Hat-Matrix"to detect influent values and that of the Cook's D Statistcs as a diagnostic measure

FERNANDES, C. A. R. Equalização adaptativa e autodidata de canais lineares e não-lineares utilizando o algoritmo do módulo constante. 2005. 148 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-01T18:18:00Z No. of bitstreams: 1 2005_dis_carfernandes.pdf: 5547282 bytes, checksum: 77994c65f5b763d55a23f162c2ba4bd2 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-06T17:03:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dis_carfernandes.pdf: 5547282 bytes, checksum: 77994c65f5b763d55a23f162c2ba4bd2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-06T17:03:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dis_carfernandes.pdf: 5547282 bytes, checksum: 77994c65f5b763d55a23f162c2ba4bd2 (MD5) Previous issue date: 2005-08-05 / This work studies and proposes algorithms to perform blind equalization of linear and nonlinear channels inspired on the Constant Modulus Algorithm (CMA). The CMA works very well for modulations in which all points of the signal constellation have the same radius, like in Phase Shift Keying (PSK) modulations. However, when the constellation points are characterized by multiple radii, like in Quadrature Amplitude Modulation (QAM) signals, the CMA does not work properly in many situations. Thus, the techniques proposed here are designed to improve the performance of the CMA, in terms of speed of convergence and residual error, when working with signals transmitted with multiple magnitude, in particular with QAM signals. As well as for the CMA, these techniques should have a good compromise among performance, complexity and robustness. To do so, the techniques use the last decided symbol to estimate reference radius to the output of the equalizer. In fact, they can be seen as modifi cations of the CMA and of some of its derivatives for constellations with multiple radii. The proposition of stochastic gradient algorithms is concluded with the development of new adaptive blind techniques to equalize channels with a Wiener structure. A Wiener fi lter consists of a linear block with memory followed by a memoryless nonlinearity, by using the CMA. We develop expressions for the adaptation of the equalizer using a unified notation for three diff erent equalizer filter structures: i) a Hammerstein filter, ii) a diagonal Volterra filter and iii) a Volterra fi lter. A theoretical analysis of the main proposed technique, the Decision Directed Modulus Algorithm (DDMA), is also done. We study the convergence and the stability of the DDMA by means of an analysis of the minima of the DDM cost function. We also develop an analytic expression for the Excess Mean Square Error (EMSE) provided by the DDMA in the noiseless case. Then, we nd some interesting relationships among the DDM, the CM and the Wiener cost functions. We also develop a class of normalized algorithms and a class of Recursive Least Squares (RLS)-type algorithms for blind equalization inspired on the CMA-based techniques studied. Each family is composed of four algorithms with desirable properties and advantages over the original CM algorithms, specially when working with high-level QAM signals. Normalized and RLS techniques for equalization of Wiener channels are also developed. The behavior of the proposed classes of algorithms discussed is tested by computational simulations. We verify that the proposed techniques provide signifi cative gains in performance, in terms of speed of convergence and residual error, when compared to the classical algorithms. / Este trabalho trata da proposição de algoritmos para equalização cega de canais lineares e nãao-lineares inspirados no Algoritmo do Módulo Constante (CMA). O CMA funciona de maneira bastante eficiente com constelações nas quais todos os pontos possuem a mesma amplitude, como em modulações do tipo Phase Shift Keying (PSK). Entretanto, quando os pontos da constelação podem assumir diferentes valores de amplitudes, como em modulações do tipo Quadrature Amplitude Modulation (QAM), o CMA e seus derivados muitas vezes não funcionam de forma satisfatória. Desta forma, as técnicas aqui propostas são projetadas para melhorar a performance do CMA em termos de velocidade de convergência e precisão, quando operando em sinais transmitidos com diversos módulos, em particular para a modulação QAM. Assim como o CMA, para possuir um bom apelo prático, essas técnicas devem apresentar bom compromisso entre complexidade, robustez e desempenho. Para tanto, as técnicas propostas utilizam o último símbolo decidido para definir uma estimação de raio de referência para a saída do equalizador. De fato, esses algoritmos podem ser vistos como generalizações do CMA e de alguns derivados do CMA para constelações com múltiplos raios. A proposição de algoritmos do tipo gradiente estocástico é concluída com o desenvolvimento de técnicas originais, baseadas no CMA, para equalização de canais do tipo Wiener, que consiste em um filtro linear com memória, seguido por um filtro não-linear sem memória. As expressões para a adaptação do equalizador são encontradas com o auxílio de uma notação unificada para três diferentes estruturas: i) um filtro de Hammerstein; ii) um filtro de Volterra diagonal; e iii) um filtro de Volterra completo. Um estudo teórico acerca do comportamento do principal algoritmo proposto, o Decision Directed Modulus Algorithm (DDMA) é realizado. São analisadas a convergência e a estabilidade do algoritmo através de uma análise dos pontos de mínimo de sua função custo. Outro objetivo é encontrar o valor teórico do Erro Médio Quadrático Médio em Excesso - Excess Mean Square Error (EMSE) fornecido pelo DDMA considerando-se o caso sem ruído. Ao final, é feito um estudo em que se constata que o algoritmo DDMA possui fortes ligações com a solução de Wiener e com o CMA. Versões normalizadas, bem como versões do tipo Recursive Least Squares (RLS), dos algoritmos do tipo gradiente estocástico estudados são também desenvolvidas. Cada família de algoritmos estudada fie composta por quatro algoritmos com algumas propriedades interessantes e vantagens sobre as técnicas clássicas, especialmente quando operando em sinais QAM de ordem elevada. Também são desenvolvidas versões normalizadas e do tipo RLS dos algoritmos do tipo CMA estudados para equalização de canais não-lineares. O comportamento de todas as famílias de algoritmos desenvolvidos é testado através de simulações computacionais, em que é verificado que as técnicas propostas fornecem ganhos significativos em desempenho, em termos de velocidade de convergência e erro residual, em relação às técnicas clássicas.

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_4264_versão final MARCOS N BERTOLANI.pdf: 2295983 bytes, checksum: b23569573e3e8042aa19125f2624bbc9 (MD5) Previous issue date: 2010-10-29 / Este estudo enfoca as aproximações numéricas através do uso de funções de base radial de suporte compacto (FBRSC). Essas funções têm sido aplicadas de modo crescente na aproximação em multivariáveis, representando potenciais pertinentes às mais diversas áreas da ciência e engenharia, tais como: meteorologia, topografia, sismologia, entre outras. Nestas áreas, comumente aplica-se a construção de um mapeamento superficial a partir de dados experimentais esparsos, na qual certas propriedades são coletadas para finalidades práticas. No entanto, frequentemente tais problemas atingem uma proporção de dados requeridos na ordem de milhões; por isso, procedimentos computacionalmente mais econômicos que reduzam o risco de mau condicionamento do problema e preservem sua exatidão devem ser implementados. Com esse propósito, uma das ações desenvolvidas neste campo consiste na utilização das FBRSCs. Assim, alicerçado na Teoria da Aproximação, este estudo tem por objetivo principal identificar e analisar as regiões do domínio de uma função teste, onde a função de interpolação e/ou de ajuste, hipoteticamente, apresentaria dificuldades de representar parte de uma superfície com determinada característica. Pois, encontrando-se essa região, seria possível eleger um critério para a redução de centros de uma função de base radial a partir do método dos quadrados mínimos. Por fim, o presente estudo está centrado na análise comparativa e interpretação do comportamento dessa classe de funções na representação satisfatória de campos bidimensionais, no que tange à precisão e ao custo computacional. Os resultados apontaram bom desempenho em relação à precisão, tanto em ajuste de curvas quanto em interpolação. Constata-se, também, que o uso de uma malha com pontos igualmente espaçados é a opção mais apropriada para uma aproximação mais precisa. Palavras-chave: Teoria da aproximação; Interpolação; Mínimos quadrados; Funções de base radial.

No ajuste de um modelo de regressão pelo método;:) dos mínimos quadrados, é importante destacar a influência que cada valor observado tem sobre seu respectivo valor ajustado. A matriz de projeção, conhecida como “Hat-MatrixU”, contém estas informações e, juntamente com a análise dos resíduos estudentizados, fornece subsídios para determinar a existência de pontos influentes e/ou discrepantes (HOAGLH & WELSCH, 1978). Com a finalidade de detectar tais pontos em um modelo de regressão, foram propostas nos últimos anos, várias medidas de diagnóstico. As principais são apresentadas e discutidas no texto. Apesenta-se ainda um procedimento, gráfico, denominado gráfico L-R ("Leverage-Residual PIot'), de utilidade para determinar a causa da influência de uma observação através da análise dos elementos da diagonal da matriz de projeção, dos resíduos, e do efeito combinado destas duas medidas (GRAY, 1986) Para ilustração, tornou-se um exemplo com dados reais, na área de agronomia. Além disso desenvolveu-se um programa em linguagem TURBO- BASIC, utilizável em microcomputadores compatíveis ao padrão IBM-PC/XT, que proporciona as soluções desejáveis neste estudo. O método dói matriz de projeção mostrou-se eficiente na determinação de pontos influentes e/ou discrepantes. Das medidas de diagnóstico, a estatística D de COOK foi a que revelou melhores resultados. / When a least-squares fitting procedure is done it seems to be of some importance to know the influence that a y observed value could have on the y fitted datum. Such an information may be obtained from a projection matrix, the well know"Hat-Matrix", and also from the studentized residuals wich provides the identification of possible unusual data points (HOAGLIN & WELSCH, 1978). Here, a considerable number of statistics proposed for the study of outliers and the influence of observations in regression analysis is presented and discussed. The L-R plot (Leverage-Residual Plot) graphical display is also included in order to find the relative cause of influence, its residuals or their combined effects (GRAY, 1986). Finally, a real data example from agronomical sciences is studied through a computing program specially developed. It is also observed the efficiency of the"Hat-Matrix"to detect influent values and that of the Cook's D Statistcs as a diagnostic measure

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T12:40:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Resende_LeonardoSilva_D.pdf: 6844098 bytes, checksum: 54a6329546fa66be62ec51e729f1457e (MD5) Previous issue date: 1996 / Resumo: A técnica de incorporar restrições lineares tem proporcionado à filtragem transversal FIR adaptativa uma maior aplicabilidade na área de processamento temporal e espacial de sinais. As restrições são utilizadas para conferir ao filtro características de resposta condicionadas ao sinal que se quer realçar ou anular no processamento, suprindo o sinal de referência necessário à teoria de Wiener. Tipicamente, esta técnica vem sendo empregada em antenas adaptativas para privilegiar um sinal numa determinada região de direção e freqüência, minimizando ruído e interferências com diferentes características espaciais e temporais. Neste trabalho de tese propomos um algoritmo recursivo de mínimos quadrados para filtragem adaptativa espacial/temporal com restrições lineares. O algoritmo é rápido por empregar a técnica FLS (Fast Least-Square) no cálculo do ganho de adaptação, mantendo a complexidade computacional proporcional ao número de parâmetros adaptados na estrutura, e robusto a erros de precisão numérica finita. Na verdade, a abordagem pode ser vista como a contrapartida de mínimos quadrados da técnica do gradiente estocástico proposta por Frost. Com isso, as propriedades clássicas de melhor desempenho em termos de taxa de convergência e precisão do critério de mínimos quadrados são preservadas no processo de minimização restrita. Este trabalho traz também outras duas contribuições relacionadas à aplicação do algoritmo FLS a um custo computacional reduzido: i) Filtragem adaptativa de fase linear; e ii) Implementação adaptativa do método de análise espectral por variância mínima. No decorrer do trabalho, algumas diretrizes envolvendo o uso de restrições e do algoritmo proposto são identificadas, e fazem parte do plano de pesquisa ao qual pretendemos dar prosseguimento / Abstract: The technique of incorporating linear constraints to adaptive FIR transversal filtering has increased its applicability in the field of signal spatiaJ/temporalprocessing.The constraints are used to confer the fllter a response characteristic conditioned to the signal which is to be enhanced or annihilated in the processing, supplying the necessary reference signal to Wiener theory. Typically, this technique has been employed in adaptive antennas to enhance a signal in a given range of direction and frequency, minimizing noise and interference with different spatial and temporal characteristics. In this thesis we propose a recursive Least-Square (LS) algorithm for linearly-constrained spatial temporal adaptive flltering. It is fast, because it uses the Fast Least-Square (FLS) technique in the calculation of the adaptation gain, keeping a computational complexity proportional to the number of adapted parameters in the structure, and it is robust with respect to fmite numerical precision errors. In fact, the approach can be viewed as the LS version of the Frost technique, based on stochastic gradient. Thereby, the c1assicalproperties of better performarice in terms of rate of convergence and accuracy of the LS criterion are preserved in the constrained minimization process. This work also presents two other contributions regarding the application of the FLS algorithm with reduced computational cost: i) Linear phase adaptive filtering; and ii) Adaptive implementation of the minimum-variancespectral analysismethod. During the work, some directions involving the usage of constraints together with the proposed algorithm have been identified and incorporated in the research subject to be further explored. / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Evandro Conforti / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:27:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vivacqua_RafaelPeixotoDerenzi_M.pdf: 1201927 bytes, checksum: 0badc50e8e4e055634d222d678b4f67c (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado