Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013 / Made available in DSpace on 2013-12-06T00:00:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 319590.pdf: 1882902 bytes, checksum: a2e35b5b919b7ebde707265f2ca7b9d0 (MD5) Previous issue date: 2013 / Este trabalho apresenta um novo modelo analítico para o comportamento do pseudo algoritmo de projeções afins (PAP), uma variação de baixo custo computacional do algoritmo de projeções afins convencional (APA), introduzindo um mecanismo até então desconhecido que ocorre nas primeiras iterações do processo de adaptação, denominado de Efeito de Inicialização. Dessa forma, contrariamente ao apresentado na literatura específica, a condição de passo unitário é necessária, porém não suficiente para garantir a equivalência no comportamento de ambos os algoritmos (PAP e APA). Esse efeito ocorre devido à característica escalar do erro instantâneo utilizado no algoritmo PAP e afeta o processo de ortogonalização na atualização dos coeficientes. Uma modelagem matemática para esse mecanismo é derivada neste trabalho, e posteriormente empregada para obtenção de novas equações determinísticas (recursivas e fechadas) para o comportamento médio dos coeficientes, erro quadrático médio e momentos de segunda ordem do vetor de erro dos coeficientes, considerando um sinal de excitação de entrada autoregressivo. Equações que descrevem quantitativamente o regime permanente também são derivadas. Finalmente, simulações Monte Carlo corroboram com a excelente acurácia dos modelos analíticos propostos, e os resultados teóricos apresentados demonstram que o Efeito de Inicialização pode acarretar em um impacto significativo no comportamento de convergência do PAP em relação ao APA <br> / Abstract: This work presents a new analytical model for the behavior of the pseudo affine projection (PAP) adaptive algorithm, a low cost computational variation of the conventional affine projection algorithm (APA), introducing a previously unknown mechanism that occurs at the first iterations of the adaptation process, called Initialization Effect. Unlike described in the specific literature, the condition of the unity step-size is necessary, but it is not sufficient to ensure the equivalence of both algorithms (PAP and APA). This effect occurs due to the scalar structure of the instantaneous error used in the PAP algorithm and it affects the correct orthogonalization process of the weights. A mathematical model for this mechanism is provided in this work, and subsequently it is used to obtain new deterministic equations (recursive and closed-form) to the mean weight behavior, mean squared error and second-order moments of the weight error vector for autoregressive inputs. Also, equations that describe quantitatively the steady-state behavior are also derived. Finally, Monte Carlo simulations show improvements in the accuracy of the proposed analytical models and the presented theoretical results indicate that the Initialization Effect can lead to a significant impact on the behavior of the algorithm convergence.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-22T03:57:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 205015.pdf: 2537916 bytes, checksum: 8d4d6457efe98e3e9f5ee2a692e67165 (MD5)

É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares. / Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

Neste trabalho, investigam-se técnicas autodidatas baseadas em estatísticas de ordem superior, aplicadas à equalização de canais de comunicação. Inicialmente, obtém-se um intervalo do passo de adaptação que assegura a convergência do algoritmo do Módulo Constante com o gradiente exato. Algoritmos como o CMA (Constant Modulus Algorithm) e o SWA (Shalvi-Weinstein Algorithm) são revisitados e suas capacidades de tracking analisadas, utilizando-se uma relação de conservação de energia. Além disso, é proposto um algoritmo autodidata denominado AC-CMA (Accelerated Constant Modulus Algorithm) que utiliza a segunda derivada (“aceleração") da estimativa dos coeficientes. Esse algoritmo pode apresentar um compromisso mais favorável entre complexidade computacional e velocidade de convergência que o CMA e o SWA. Esses resultados são estendidos para o caso multiusuário. Através de simulações, os algoritmos são comparados e as análises de convergência e tracking validadas. Considerando o DFE (Decision Feedback Equalizer) no caso monousuário com o critério do módulo constante, é proposto um algoritmo concorrente que evita soluções degeneradas e apresenta um desempenho melhor do que os existentes na literatura. Com o intuito de evitar propagação de erros, é proposta uma estrutura híbrida que utiliza uma rede neural recorrente na malha de realimentação. Resultados de simulações indicam que seu uso pode ser vantajoso para canais lineares e não-lineares. / The equalization of communication channels is addressed by using blind techniques based on higher order statistics. A step-size interval is obtained to ensure the convergence of Steepest-Descent Constant Modulus Algorithm. The Shalvi-Weinstein Algorithm (SWA) and Constant Modulus Algorithm (CMA) are revisited and their tracking capabilities are analyzed by using an energy conservation relation. Moreover, a novel blind algorithm named Accelerated Constant Modulus Algorithm (AC-CMA) is proposed. It adjusts the second derivative (“acceleration") of the coefficient estimates and presents a more favorable compromise between computational complexity and convergence rate than CMA or SWA. These results are extended to the MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) case. By means of simulations, the algorithms are compared and the convergence and tracking analysis are validated. The Decision Feedback Equalizer (DFE) is considered in the SISO (Single-Input Single-Output) case with the Constant Modulus criterion and a concurrent algorithm is proposed. It avoids degenerated solutions and shows better behavior than the others presented in the literature. In order to avoid error propagation, a hybrid DFE is also proposed. It includes a recurrent neural network in the feedback filter and may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

Neste trabalho, investigam-se técnicas autodidatas baseadas em estatísticas de ordem superior, aplicadas à equalização de canais de comunicação. Inicialmente, obtém-se um intervalo do passo de adaptação que assegura a convergência do algoritmo do Módulo Constante com o gradiente exato. Algoritmos como o CMA (Constant Modulus Algorithm) e o SWA (Shalvi-Weinstein Algorithm) são revisitados e suas capacidades de tracking analisadas, utilizando-se uma relação de conservação de energia. Além disso, é proposto um algoritmo autodidata denominado AC-CMA (Accelerated Constant Modulus Algorithm) que utiliza a segunda derivada (“aceleração”) da estimativa dos coeficientes. Esse algoritmo pode apresentar um compromisso mais favorável entre complexidade computacional e velocidade de convergência que o CMA e o SWA. Esses resultados são estendidos para o caso multiusuário. Através de simulações, os algoritmos são comparados e as análises de convergência e tracking validadas. Considerando o DFE (Decision Feedback Equalizer) no caso monousuário com o critério do módulo constante, é proposto um algoritmo concorrente que evita soluções degeneradas e apresenta um desempenho melhor do que os existentes na literatura. Com o intuito de evitar propagação de erros, é proposta uma estrutura híbrida que utiliza uma rede neural recorrente na malha de realimentação. Resultados de simulações indicam que seu uso pode ser vantajoso para canais lineares e não-lineares. / The equalization of communication channels is addressed by using blind techniques based on higher order statistics. A step-size interval is obtained to ensure the convergence of Steepest-Descent Constant Modulus Algorithm. The Shalvi-Weinstein Algorithm (SWA) and Constant Modulus Algorithm (CMA) are revisited and their tracking capabilities are analyzed by using an energy conservation relation. Moreover, a novel blind algorithm named Accelerated Constant Modulus Algorithm (AC-CMA) is proposed. It adjusts the second derivative (“acceleration”) of the coefficient estimates and presents a more favorable compromise between computational complexity and convergence rate than CMA or SWA. These results are extended to the MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) case. By means of simulations, the algorithms are compared and the convergence and tracking analysis are validated. The Decision Feedback Equalizer (DFE) is considered in the SISO (Single-Input Single-Output) case with the Constant Modulus criterion and a concurrent algorithm is proposed. It avoids degenerated solutions and shows better behavior than the others presented in the literature. In order to avoid error propagation, a hybrid DFE is also proposed. It includes a recurrent neural network in the feedback filter and may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares. / Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-09-05T13:28:55Z No. of bitstreams: 1 Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-05T13:28:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristiane Sousa.pdf: 1146877 bytes, checksum: 1ad12b0de7d3ec703fd7018518eaf404 (MD5) Previous issue date: 2009-02-13 / CAPES / Many of the adaptive filters are based on the Mean Squared Error (Mean Square Error - MSE). The development of these filters guarantees us to recover only second-order information of the signals to be filtered, ie not can fully recover information from Gaussian signals. However, the natural or artificial signals are not necessarily Gaussian. In this way, the use of high order statistics as a way of extracting more information of signals, has been shown to be of great value in adaptive systems [7] [8] [9]. In this work, we present the development of an adaptive algorithm based on nonlinear functions inspired by the deduction of the Recursive Lest algorithm Square (RLS) [1]. Such development is based on the use of high order to obtain more information on the signals involved in the process, with the goal of improving the performance of an adaptive filter. We will call this new nonlinear recursive algorithm - RNL. We deduce equations, based on a nonlinear function, to obtain convergence criteria. We also study covariance of the steady-state weight vector and we determine equations that calculate the mismatch and the learning time of the adaptive process of the RNL algorithm. We present the non - linear recursive algorithm, which uses the function "n = MP j = 1 nP i = 1nnnii [ei] 2jo, where M and n are positive integers. Were made simulations with this algorithm to validate the presented theory and study the convergence behavior of the RNL algorithm. The result showed that the RNL algorithm has a rapid convergence for the same mismatch when compared with the RLS algorithm. / Muitos dos flltros adaptativos s~ao baseados no método do Erro quadrático médio (Mean Square Error - MSE). O desenvolvimento desses flltros nos garante recuperar apenas informações de segunda ordem dos sinais a serem flltrados, ou seja, não consegue recuperar totalmente informações de sinais Gaussianos. No entanto, os sinais naturais ou artiflciais não são necessariamente gaussianos. Desta forma, a utilização de estatística de alta ordem, como uma forma de extrair mais informações dos sinais, tem se demonstrado de grande valia em sistemas adaptativos [7][8][9]. Neste trabalho, nós apresentamos o desenvolvimento de um algoritmo adaptativo baseado em funções não lineares inspirado na dedução do algoritmo Recursive Lest Square (RLS) [1]. Tal desenvolvimento baseia-se na utilização de estatísticas de alta ordem para a obtenção de mais informações dos sinais envolvidos no processo, com o objetivo de melhorar a performance de um flltro adaptativo. Chamaremos esse novo algoritmo de Recursivo não Linear - RNL. Deduzimos equações, baseadas em uma função não linear, para a obtenção de critérios que garantam a convergência. Também fazemos um estudo da covariância do vetor peso em regime estacionário e determinamos equações que calculem o desajuste e o tempo de aprendizagem do processo adaptativo do algoritmo RNL. Apresentamos o algoritmo n~ao linear recursivo, que utiliza como critério a função "n = MP j=1 nP i =1n‚n¡i [ei]2jo, sendo M e n inteiros positivos. Foram feitas simulações com este algoritmo para validar a teoria apresentada e estudamos o comportamento da convergência do algoritmo RNL. O resultado mostrou que o algoritmo RNL possui uma rápida convergência para o mesmo desajuste quando comparado com o algoritmo RLS.

Submitted by Kleber Silva (kleberbs@ufba.br) on 2017-05-31T20:03:15Z No. of bitstreams: 1 tese antonio carlos dos santos souza.pdf: 22453471 bytes, checksum: e806e7751434e3bf6d6422c825465f35 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-06T15:24:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tese antonio carlos dos santos souza.pdf: 22453471 bytes, checksum: e806e7751434e3bf6d6422c825465f35 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-06T15:24:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese antonio carlos dos santos souza.pdf: 22453471 bytes, checksum: e806e7751434e3bf6d6422c825465f35 (MD5) / Alinhamento não-rígido tridimensional é fundamental em problemas de rastreamento e reconstrução de modelos tridimensionais deformáveis. Contudo, a maioria dos algoritmos de alinhamento não-rígido não se adequam aos requisitos de aplicações com renderização em tempo real. Aplicações como Realidade Aumentada sem marcadores necessitam de métodos rápidos para rastrear objetos não rígidos, que são tratados como marcadores naturais. Este trabalho explora essa lacuna e propõe uma abordagem para alinhamento não rígido 3D nesse tipo de cenário. Tal proposta é baseada na aplicação de algoritmos adaptativos, multi-frame e implementados em arquiteturas paralelas de uma GPU. Essa nova abordagem foi testada em um ambiente de RA sem marcadores com resultados superiores aos obtidos na literatura, tanto do ponto de vista de precisão quanto de desempenho.

Há um grande interesse hoje em desenvolver terminais viva-voz que permitam aos participantes de uma conversa à distância contarem com um bom grau de naturalidade e inteligibilidade. O objetivo deste trabalho é apresentar solução para dois impedimentos que surgem quando se deseja projetar um terminal viva-voz para ser utilizado em automóveis: o eco acústico resultante do acoplamento entre microfone e alto-falante do terminal; e o ruído ambiente produzido por exemplo pelo vento, pneus e motor do veículo. A solução proposta envolve o uso de filtros adaptativos e alterações no espectro do sinal de voz para minimizar os problemas mencionados. Os aspectos teóricos são abordados de forma breve, sem deixar no entanto que nenhum detalhe importante fique de fora. Uma implementação prática e eficiente em processador digital de sinais é um dos destaques do trabalho. / There is currently great motivation in developing hands-free devices which offer users, engaged in a telephone conversation, a good level of naturalness and intelligibility. In this work, the goal is to present a solution for two well-known problems that occur when designing a hands-free device for use in automobile environments: (1) the acoustic echo coupling between microphone and speaker, and (2) the background noise generated for example by wind, tires and vehicle engine. The proposed solution includes adaptive filtering techniques and modifications in the speech signal spectrum, in order to minimize the two problems above. Theoretical issues are briefly analyzed, however the author believes no relevant detail is kept out. Highlighted in the report is a practical and efficient implementation of the algorithms in a modern digital signal processor.

Há um grande interesse hoje em desenvolver terminais viva-voz que permitam aos participantes de uma conversa à distância contarem com um bom grau de naturalidade e inteligibilidade. O objetivo deste trabalho é apresentar solução para dois impedimentos que surgem quando se deseja projetar um terminal viva-voz para ser utilizado em automóveis: o eco acústico resultante do acoplamento entre microfone e alto-falante do terminal; e o ruído ambiente produzido por exemplo pelo vento, pneus e motor do veículo. A solução proposta envolve o uso de filtros adaptativos e alterações no espectro do sinal de voz para minimizar os problemas mencionados. Os aspectos teóricos são abordados de forma breve, sem deixar no entanto que nenhum detalhe importante fique de fora. Uma implementação prática e eficiente em processador digital de sinais é um dos destaques do trabalho. / There is currently great motivation in developing hands-free devices which offer users, engaged in a telephone conversation, a good level of naturalness and intelligibility. In this work, the goal is to present a solution for two well-known problems that occur when designing a hands-free device for use in automobile environments: (1) the acoustic echo coupling between microphone and speaker, and (2) the background noise generated for example by wind, tires and vehicle engine. The proposed solution includes adaptive filtering techniques and modifications in the speech signal spectrum, in order to minimize the two problems above. Theoretical issues are briefly analyzed, however the author believes no relevant detail is kept out. Highlighted in the report is a practical and efficient implementation of the algorithms in a modern digital signal processor.