O objetivo da desconvolução cega de imagens é restaurar uma imagem degradada sem usar informação da imagem real ou da função de degradação. O mapeamento dos níveis de cinza de uma imagem em um sinal de comunicação possibilita o uso de técnicas de equalização cega de canais para a restauração de imagens. Neste trabalho, propõe-se o uso de um esquema para desconvolução cega de imagens baseado na combinação convexa de um equalizador cego com um equalizador no modo de decisão direta. A combinação também é adaptada de forma cega, o que possibilita o chaveamento automático entre os filtros componentes. Dessa forma, o esquema proposto é capaz de atingir o desempenho de um algoritmo de filtragem adaptativa supervisionada sem o conhecimento prévio da imagem original. O desempenho da combinação é ilustrado por meio de simulações, que comprovam a eficiência desse esquema quando comparado a outras soluções da literatura. / The goal of blind image deconvolution is to restore a degraded image without using information from the actual image or from the point spread function. The mapping of the gray levels of an image into a communication signal enables the use of blind equalization techniques for image restoration. In this work, we use a blind image deconvolution scheme based on the convex combination of a blind equalizer with an equalizer in the decision-directed mode. The combination is also blindly adapted, which enables automatic switching between the component filters. Thus, the proposed scheme is able to achieve the performance of a supervised adaptive filtering algorithm without prior knowledge of the original image. The performance of the combination is illustrated by simulations, which show the efficiency of this scheme when compared to other solutions in the literature.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-23T20:42:44Z No. of bitstreams: 1 CesarCasteloBranco.pdf: 11257769 bytes, checksum: 911c33f2f0ba5c1c0948888e713724f6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-23T20:42:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CesarCasteloBranco.pdf: 11257769 bytes, checksum: 911c33f2f0ba5c1c0948888e713724f6 (MD5) Previous issue date: 2016-12-12 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ) / This work proposes new methodologies to optimize the choice of the parameters of the proportionate normalized least-mean-square (PNLMS) adaptive algorithms. The proposed approaches use procedures based on two optimization methods, namely, the golden section and tabu search methods. Such procedures are applied to determine the optimal parameters in each iteration of the adaptation process of the PNLMS and improved PNLMS (IPNLMS) algorithms. The objective function for the proposed procedures is based on the a posteriori estimation error. Performance studies carried out to evaluate the impact of the PNLMS and IPNLMS parameters in the behavior of these algorithms shows that, with the aid of optimization techniques to choose properly such parameters, the performance of these algorithms may be improved in terms of convergence speed for the identification of plants with high sparseness degree. The main goal of the proposed methodologies is to improve the distribution of the adaptation energy between the coefficients of the PNLMS and IPNLMS algorithms, using parameter values that lead to the minimal estimation error of each iteration of the adaptation process. Numerical tests performed (considering various scenarios in which the plant impulse response is sparse) show that the proposed methodologies achieve convergence speeds faster than the PNLMS and IPNLMS algorithms, and other algorithms of the PNLMS class, such as the sparseness controlled IPNLMS (SC-IPNLMS) algorithm. / Neste trabalho, novas metodologias para otimizar a escolha dos parâmetros dos algoritmos adaptativos LMS normalizados proporcionais (PNLMS) são propostas. As abordagens propostas usam procedimentos baseados em dois métodos de otimização, a saber, os métodos da razão áurea e da busca tabu. Tais procedimentos são empregados para determinar os parâmetros ótimos em cada iteração do processo de adaptação dos algoritmos PNLMS e PNLMS melhorado (IPNLMS). A função objetivo adotada pelos procedimentos propostos é baseada no erro de estimação a posteriori. O estudo de desempenho realizado para avaliar o impacto dos parâmetros dos algoritmos PNLMS e IPNLMS no comportamento dos mesmos mostram que, com o auxílio de técnicas de otimização para escolher adequadamente tais parâmetros, o desempenho destes algoritmos pode ser melhorado, em termos de velocidade de convergência, para a identificação de plantas com elevado grau de esparsidade. O principal objetivo das metodologias propostas é melhorar a distribuição da energia de ativação entre os coeficientes dos algoritmos PNLMS e IPNLMS, usando valores de parâmetros que levam ao erro de estimação mínimo em cada iteração do processo de adaptação. Testes numéricos realizados (considerando diversos cenários nos quais a resposta impulsiva da planta é esparsa) mostram que as metodologias propostas alcançam velocidades de convergência superiores às dos algoritmos PNLMS e IPNLMS, além de outros algoritmos da classe PNLMS, tais como o algoritmo IPNLMS com controle de esparsidade (SCIPNLMS).

Submitted by Cristiane Chim (cristiane.chim@ucpel.edu.br) on 2018-05-08T17:34:22Z No. of bitstreams: 1 Vagner Guidotti Furtado (1).pdf: 2942442 bytes, checksum: a43c18ecb28456284d4b6c622f11210d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-08T17:34:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vagner Guidotti Furtado (1).pdf: 2942442 bytes, checksum: a43c18ecb28456284d4b6c622f11210d (MD5) Previous issue date: 2017-12-07 / The division operation in digital systems has its relevance because it is a necessary function in several applications, such as general purpose processors, digital signal processors and microcontrollers. The digital divider circuit is of great architectural complexity and may occupy a considerable area in the design of an integrated circuit, and as a consequence may have a great influence on the static and dynamic power dissipation of the circuit as a whole. In relation to the application of dividing circuits in circuits of the Digital Signal Processing (DSP) area, adaptive filters have a particular appeal, especially when using algorithms that perform a normalization in the input signals. In view of the above, this work focuses on the proposition of algorithms, techniques for reducing energy consumption and logical area, proposition and implementation of efficient dividing circuit architectures for use in adaptive filters. The Newton-Raphson and Goldschmidt iterative dividing circuits both operating at fixed-point were specifically addressed. The results of the synthesis of the implemented architectures of the divisors with the proposed algorithms and techniques showed considerable reduction of power and logical area of the circuits. In particular, the dividing circuits were applied in adaptive filter architectures based on the NLMS (Normalized least Mean Square) algorithm, seeking to add to these filters, characteristics of good convergence speed, combined with the improvement in energy efficiency. The adaptive filters implemented are used in the case study of harmonic cancellation on electrocardiogram signals / A operação de divisão em sistemas digitais tem sua relevância por se tratar de uma função necessária em diversas aplicações, tais como processadores de propósito geral, processadores digitais de sinais e microcontroladores. O circuito divisor digital é de grande complexidade arquitetural, podendo ocupar uma área considerável no projeto de um circuito integrado, e por consequência pode ter uma grande influência na dissipação de potência estática e dinâmica do circuito como um todo. Em relação à aplicação de circuitos divisores em circuitos da área DSP (Digital Signal Processing), os filtros adaptativos têm um particular apelo, principalmente quando são utilizados algoritmos que realizam uma normalização nos sinais de entrada. Diante do exposto, este trabalho foca na proposição de algoritmos, técnicas de redução de consumo de energia e área lógica, proposição e implementação de arquiteturas de circuitos divisores eficientes para utilização em filtros adaptativos. Foram abordados em específico os circuitos divisores iterativos Newton-Raphson e Goldschmidt ambos operando em ponto-fixo. Os resultados da síntese das arquiteturas implementadas dos divisores com os algoritmos e técnicas propostas mostraram considerável redução de potência e área lógica dos circuitos. Em particular, os circuitos divisores foram aplicados em arquiteturas de filtros adaptativos baseadas no algoritmo NLMS (Normalized least Mean Square), buscando agregar a esses filtros, características de boa velocidade de convergência, aliada à melhoria na eficiência energética. Os filtros adaptativos implementados são utilizados no estudo de caso de cancelamento de harmônicas em sinais de eletrocardiograma (ECG)

Neste trabalho, são propostos e analisados algoritmos autodidatas eficientes para a equalização de canais de comunicação, considerando a transmissão de sinais QAM (quadrature amplitude modulation). Suas funções de erro são construídas de forma a fazer com que o erro de estimação seja igual a zero nas coordenadas dos símbolos da constelação. Essa característica os possibilita ter um desempenho similar ao de um algoritmo de equalização supervisionada como o NLMS (normalized least mean-square), independentemente da ordem da constelação QAM. Verifica-se analiticamente que, sob certas condições favoráveis para a equalização, os vetores de coeficientes dos algoritmos propostos e a correspondente solução de Wiener são colineares. Além disso, usando a informação da estimativa do símbolo transmitido e de seus símbolos vizinhos, esquemas de baixo custo computacional são propostos para aumentar a velocidade de convergência dos algoritmos. No caso do algoritmo baseado no critério do módulo constante, evita-se sua divergência através de um mecanismo que descarta estimativas inconsistentes dos símbolos transmitidos. Adicionalmente, apresenta-se uma análise de rastreio (tracking), que permite obter expressões analíticas para o erro quadrático médio em excesso dos algoritmos propostos em ambientes estacionários e não-estacionários. Através dessas expressões, verifica-se que com sobreamostragem, ausência de ruído e ambiente estacionário, os algoritmos propostos podem alcançar a equalização perfeita, independentemente da ordem da constelação QAM. Os algoritmos são estendidos para a adaptação conjunta dos filtros direto e de realimentação do equalizador de decisão realimentada, levando-se em conta um mecanismo que evita soluções degeneradas. Resultados de simulação sugerem que a utilização dos esquemas aqui propostos pode ser vantajosa na recuperação de sinais QAM, fazendo com que seja desnecessário o chaveamento para o algoritmo de decisão direta. / In this work, we propose efficient blind algorithms for equalization of communication channels, considering the transmission of QAM (quadrature amplitude modulation) signals. Their error functions are constructed in order to make the estimation error equal to zero at the coordinates of the constellation symbols. This characteristic enables the proposed algorithms to have a similar performance to that of a supervised equalization algorithm as the NLMS (normalized least mean-square), independently of the QAM order. Under some favorable conditions, we verify analytically that the coefficient vector of the proposed algorithms are collinear with the Wiener solution. Furthermore, using the information of the symbol estimate in conjunction with its neighborhood, we propose schemes of low computational cost in order to improve their convergence rate. The divergence of the constant-modulus based algorithm is avoided by using a mechanism, which disregards nonconsistent estimates of the transmitted symbols. Additionally, we present a tracking analysis in which we obtain analytical expressions for the excess mean-square error in stationary and nonstationary environments. From these expressions, we verify that using a fractionally-spaced equalizer in a noiseless stationary environment, the proposed algorithms can achieve perfect equalization, independently of the QAM order. The algorithms are extended to jointly adapt the feedforward and feedback filters of the decision feedback equalizer, taking into account a mechanism to avoid degenerative solutions. Simulation results suggest that the proposed schemes may be advantageously used to recover QAM signals and make the switching to the decision direct mode unnecessary.

Orientadora: Profa. Dra. Aline de Oliveira Neves Panazio / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2018. / Este trabalho dedica-se ao estudo de algoritmos de filtragem adaptativa autodidata no modo difusão, com aplicações em redes de sensores sem fio (RSSF). No modo difusão, os nós sensores da rede possuem poder de processamento local e trocam informações com seus vizinhos. Neste trabalho, propomos dois algoritmos utilizando como base o algoritmo CMA no modo Difusão (CMAD), com duas abordagens distintas da técnica Set-Membership. O primeiro baseia-se no algoritmo Set-Membership Least Mean Squares (SM-LMS), desenvolvido também no modo difusão. Estendemos o algoritmo para o contexto não supervisionado, denotando por Algoritmo Set-Membership CMA no modo Difusão (SM-CMAD). Mostramos que este algoritmo apresenta desempenho melhor ou similar ao CMAD, em termos de velocidade de convergência, patamar de interferência intersimbólica (IIS) e possuindo a importante vantagem de reduzir as trocas de informações entre os nós, economizando energia e recursos da rede. O segundo algoritmo proposto se baseia no Set-Membership do Módulo Constante (SM-CM), o qual estendemos para o contexto de redes de sensores sem fio no modo difusão. Tal algoritmo é denotado por Algoritmo Set-membership CMA no modo Difusão Square-root Gamma (SM-CMAD-SG). Novamente o algoritmo apresenta um bom desempenho quando comparado com o CMAD e, quando comparado ao SM-CMAD, vemos que sua principal vantagem está na economia em termos de atualizações dos coeficientes do filtro, que chega a valores acima de 70% em diversos cenários de simulação, sem grandes perdas de desempenho economizando energia. / This work is devoted to the study of unsupervised adaptive filtering algorithms in diffusion mode, with applications in wireless sensor networks (WSNs). In diffusion mode, network sensing nodes have local processing power and exchange information with their neighbors. In this work, we propose two algorithms based on the CMA algorithm in Diffusion mode (CMAD), with two different approaches to the Set-Membership technique. The first one is based on the Set-Membership Least Mean Squares (SM-LMS) algorithm, also developed in the diffusion mode. We extend the algorithm to the unsupervised context, denoting by Set-Membership CMA in Diffusion mode (SM-CMAD). We show that this algorithm presents better or similar performance to CMAD, in terms of convergence speed, intersymbol interference threshold (IIS), and has the important advantage of reducing the exchange of information between nodes, saving energy and network resources. The second proposed algorithm is based on the Set-Membership of the Constant Modulus (SM-CM), which we extend to the context of wireless sensor networks in the diffusion mode. This algorithm is denoted by the Set-membership CMA in Diffusion mode Square-root Gamma (SM-CMAD-SG). This algorithm performs well when compared to CMAD and, when compared to SM-CMAD, we see that its main advantage lies in the economy in terms of the update of the filter coefficients, which reaches values above 70% in several scenarios without loss of performance, saving energy.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-WilanderTestonePereiraSilva.pdf: 3903191 bytes, checksum: b91ff906a27937df64d75b330c6ea137 (MD5) Previous issue date: 2016-03-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this dissertation we present a research in aspects of stochastic modeling, convergence and applications of least mean square (LMS) algorithm, normalized least mean square (NLMS) algorithm and proportionate normalized least mean square (PNLMS) algorithm. Specifically, the aim is to address the LMS algorithm in your extension, defining his concepts, demonstrations of properties, algorithms and analysis of convergence, Learning Curve and Misadjustment of the algorithm in question. Within of the context of sensor networks and spatial filtering is evaluated the performance of the algorithms by the learning curve of the referred algorithms for arrangements of adaptive antennas. In the intrinsic context of the application in electrical engineering, in area of telecommunications that seek the best alternative and aims to optimize the process of transmission/reception to eliminate interference, and the least amount of elements in adaptive antenna arrays, which they are known as smart antenna, which aims to reach a signal noise ratio for small value, with appropriate number of elements. The performance of the LMS algorithm is evaluated in sensor networks that is characterized by an antenna array. Results of computer simulations for different scenarios of operation show that the algorithms have good numerical results of convergence to a suitable choice of the parameters related with the rate of learning that are associated with their average curves and the beamforming of the smart antenna array. / Nesta dissertação de mestrado apresenta-se uma investigação em aspectos de modelagem estocástica, convergência e aplicações dos algoritmos de mínimos quadrados médio (LMS), mínimos quadrados médio normalizado (NLMS) e mínimos quadrados médio normalizado proporcional (PNLMS). Particularmente, aborda-se o Algoritmo LMS em sua extensão, definindo conceitos, demonstrações de propriedades, algoritmos e análise de convergência, Curva de Aprendizagem e Desajuste do referido algoritmo. Dentro do contexto de redes de sensores e filtragem espacial avalia-se o desempenho dos algoritmos por meio da curva de aprendizagem dos referidos algoritmos para os arranjos de antenas adaptativas. No contexto intrínseco da aplicação em engenharia elétrica, isto é, na área de telecomunicações procura-se a melhor alternativa e almeja-se a otimização do processo de transmissão/recepção para eliminar interferências e a menor quantidade de elementos em arranjos de antenas adaptativas, que são conhecidas como antenas inteligentes, e que tem como objetivo atingir uma relação Sinal Ruído para valor pequeno, com número adequado de elementos. O desempenho do algoritmo LMS é avaliado em redes de sensores que é caracterizada por um arranjo de antenas. Resultados de simulações computacionais para diferentes cenários de operação mostram que os algoritmos apresentam bons resultados numéricos de convergência para uma escolha adequada dos parâmetros relacionados com a taxa de aprendizagem que são associadas com suas curvas médias e com a conformação de feixes do arranjo em antenas inteligentes.