Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elérica, 2016. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-08-08T15:11:53Z No. of bitstreams: 1 2016_StephanieMilenaAlvarezFernandez.pdf: 1071645 bytes, checksum: d091e7c62f2fa1cb17db51bd3d6206b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-12-19T13:40:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_StephanieMilenaAlvarezFernandez.pdf: 1071645 bytes, checksum: d091e7c62f2fa1cb17db51bd3d6206b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-19T13:40:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_StephanieMilenaAlvarezFernandez.pdf: 1071645 bytes, checksum: d091e7c62f2fa1cb17db51bd3d6206b1 (MD5) / Nas últimas décadas, o estudo de métodos para a inversão cega de sistemas de Wiener tem recebido uma atenção signi cativa, especialmente em áreas como a biologia, química, sociologia e na indústria. Um grande número de métodos tem sido desenvolvidos com diferentes abordagens e análises teóricas do problema, que incluem algoritmos de gradiente para minimizar a taxa de informação mútua do sinal extraído, algoritmos genéticos para executar a tarefa de procurar os parâmetros ótimos assim como algoritmos imuno-inspirados. Estes métodos têm como requisito fundamental que o sinal de entrada seja originalmente i.i.d., além de algumas outras condições de suavidade. Cenários de aplicação que cumprem com este requisito podem ser difíceis de ocorrer, na prática; por isso, considerar fontes não-independentes tem se tornado uma importante abordagem. Neste trabalho, propõem-se dois métodos baseados nas funções de autocorrelação e autocorrentropia para explorar a estrutura do tempo de um determinado sinal, com a nalidade de promover a inversão cega dos sistemas de Wiener usando sistemas Hammerstein. Filtros lineares com e sem realimentação são considerados e um algoritmo imuno-inspirado é usado para permitir a otimização de parâmetros sem a necessidade de manipular analiticamente a função custo, ao mesmo tempo que se aumenta a probabilidade de convergência global. Os resultados experimentais indicam que ambas as funções proporcionam meios e cazes para a inversão do sistema e também ilustram o efeito de realimentação linear sobre o desempenho global do sistema. _________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In the last decades, the study of blind inversion of Wiener systems has received signi cant attention, in a special manner in areas such as biology, chemistry, sociology, psychology and industry. A large number of methods have been developed with di erent approaches and theoretical analysis of the problem, which include a gradient algorithm to minimize the mutual information rate of the extracted signal, genetic algorithms to perform the task of searching for the optimal parameters as well as immune-inspired algorithms. These methods have the particular requirement that the input signal must be i.i.d. and, besides some smoothness conditions. This requirement may be hard to be present in real-world problems, hence, considering non-independent sources have become an interesting approach. In this work, we propose two methods based on the autocorrelation and autocorrentropy functions for representing the time structure of a given signal, in order to cope with the unsupervised inversion of Wiener systems by Hammerstein systems. Linear lters with and without feedback are considered and an immune-inspired algorithm is used to allow parameter optimization without the need for explicitly manipulating the cost function, with the additional bene t of increasing the probability of global convergence. The experimental results indicate that both functions provide e ective means for system inversion and also illustrate the e ect of linear feedback on the overall system performance.