Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Automação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto, Faculdade de Ciências. Universidade do Porto. 2009

Orientador : João Marcos Travassos Romano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-13T21:51:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Brandao_AndreLouzada_M.pdf: 4994617 bytes, checksum: 4276ba85bed905bd59c382437303d05b (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Os filtros seletivos adaptativos têm sido consagrados como ferramentas eficientes na tarefa de detecção e estimação de sinais senoidais. Neste tipo de filtro concentra-se nosso trabalho. Inicialmente no capítulo 1 abordamos os aspectos ligados à problemática de estimação dos sinais multifrequenciais utilizados na sinalização telefônica. No capítulo 2, a predição linear é apresentada, bem como os algoritmos do Gradiente e Mínimos Quadrados utilizados nos filtros adaptativos. Com base no estudo da predição linear, os filtros seletivos são introduzidos no capítulo S como sendo um sistema formado pela união de um filtro passa-banda em cascata com um filtro de erro de predição. A partir daí, propomos um método de adaptação desse filtro seletivo baseado no comportamento dinâmico dos coeficientes complexos do filtro preditor. Verificamos a velocidade do método no processo de estimação de frequências e sua facilidade para a determinação da potência do sinal de entrada. Aplicamos os resultados teóricos para a solução dos problemas de filtragem da sinalização telefônica MFC e DTMF. Por fim, mostramos uma implementação prática do filtro seletivo adaptativo através da utilização de um microprocessador dedicado ao processamento digital de sinais (TMSS2010), trabalhando em tempo real na tarefa de detecção de sinais multifrequenciais / Abstract: A daptive notch filtering has bccn introduccd as an efficient technique for the retrieval of sinusoids ín noíse. In this work we study a partícular notch filter that can solve the problems of detection and estimation of multifrequency signals used in telephone signalling codes, that are presented in chapter 1. In chapter 2, the prediciion error filtcrs are presented based on linear prediction and there are viewed the algoritms of adaptation of Gradient and Least Squares for adaptive filters. The adaptíve notch filters are presented in chapter :; and we propose a method of adaptation dealíng with complex coefficients instead of re.al ones. The method provides a simple and fast estimation of frequency and powcr of the input sinusoids. We apply the method to MFC/DTMF digital tclephone signaling, obtaining useful results for real time practical applications with a DSP - microproccssor (TMS320JO) / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores : João Marcos Travassos Romano, Maria D. Miranda / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-31T15:18:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Neves_AlinedeOliveira_M.pdf: 10627035 bytes, checksum: 08ca007829ee69f5498c31fa9fd4649d (MD5) Previous issue date: 2001 / Mestrado

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:02:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Suyama_Ricardo_M.pdf: 6998059 bytes, checksum: 23e291ea4a8d0221cb595a18650b4149 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2015-12-01T03:11:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 336273.pdf: 2429657 bytes, checksum: e58d71dde1458de4d676a4717ce67e28 (MD5) Previous issue date: 2015 / Este trabalho de pesquisa apresenta uma nova política de distribuição de ganho para algoritmos tipo proporcional baseada na convergência individual dos coeficientes. Para isso, uma taxa de variação suavizada e normalizada da magnitude do coeficiente é concebida para avaliação de convergência individual dos coeficientes. A nova abordagem visa melhorar a distribuição de ganho durante o processo adaptativo. Para tal, ganhos associados a coeficientes ativos que estão na vizinhança de seus valores ótimos são reduzidos e redistribuídos a outros coeficientes visando, assim, acelerar a velocidade de convergência global do algoritmo. A partir da nova política de distribuição de ganho, três novas versões de algoritmos tipo proporcional são derivadas. Além disso, uma nova versão do algoritmo adaptativo proporcional ao desvio quadrático médio dos coeficientes (z2 proportionate) é apresentada. Este último algoritmo combina uma distribuição de ganho proporcional com ganho uniforme. Tal estratégia é dependente do conhecimento do nível de potência do ruído de medição presente no sistema que, na prática, não está sempre disponível. Assim, para contornar essa dependência, um novo procedimento de distribuição de ganho baseado na autocorrelação do sinal de erro é apresentado e discutido. O novo algoritmo supera o algoritmo original em termos de velocidade de convergência e resposta a perturbações na planta. Por fim, uma nova política de distribuição de ganho para algoritmos tipo proporcional para operação em ambientes com elevada esparsidade é proposta. A nova política utiliza uma função de amplificação do ganho de coeficientes ativos visando aumentar sua velocidade de convergência. A partir da nova política, dois novos algoritmos para operação com plantas cujas respostas ao impulso exibem elevada esparsidade são introduzidos. Resultados de simulação corroboram a eficácia dos algoritmos propostos.<br> / Abstract : This research work presents a new gain distribution policy for proportionate-type algorithms based on individual-coefficient convergence. To this end, a normalized and smoothed variation rate of the individual-coefficient magnitude is derived in order to assess the individual-coefficient convergence. The new approach aims to enhance the gain distribution during the adaptation process. Thereby, gains of the active coefficients that are close to their optimum values are reduced and redistributed to other coefficients, increasing the convergence speed of the algorithm. By using this policy, three new versions of proportionate algorithms have been conceived. Moreover, an alternative version of the mean-square weight deviation-proportionate gain algorithm (z2 proportionate) is introduced. This latter algorithm applies a rule combining the mean-square weight deviation-proportionate gain and a uniform gain to obtain the whole algorithm gain distribution. Such a rule is strongly dependent on the knowledge of the measurement noise variance, requiring therefore its estimate. Thereby, a novel approach aiming to circumvent such a dependence, based on error autocorrelation, is presented and discussed. Lastly, a new proportionate gain distribution strategy for operating with plants exhibiting high sparseness is proposed. The new policy uses an amplification function of the gain assigned to active coefficients in order to increase their convergence rate. Thereby, two proportionate algorithms have been developed. Through numerical simulation results, the effectiveness of the proposed algorithms is verified.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2010-03-26T22:00:47Z No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-07T22:40:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-07T22:40:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_KarenFrancadeOliveira.pdf: 2135605 bytes, checksum: 3dfac6f639aa95f49b1f3e72f88ca33d (MD5) Previous issue date: 2009-01 / Esse trabalho apresenta um método de análise da estabilidade numérica de transformadas wavelet direcionais adaptativas via lifting. O objetivo é investigar a relação entre uma dada combinação de direções dos estágios de lifting e a qualidade de reconstrução das bases correspondentes. Esse novo método é baseado na variação em frequência do número de condição da matriz polifásica de síntese de bancos de filtros multidimensionais direcionais. As transformadas implementadas, caracterizadas por bancos de filtros dessa natureza, permitem adaptar localmente as direções de filtragem às direcionalidades de uma imagem, resultando em menores coeficientes de detalhe nas sub-bandas de alta freqüência. Para tal, modificou-se o kernel da wavelet interpolante (6,6), inserindo-se informação direcional em seus estágios de lifting. Diferentes abordagens foram sugeridas para definir a combinação ótima de direções, no sentido de compressão. Os melhores resultados apontaram para escolha da direção de predição baseada em um algoritmo de minimização de distorção, adotando-se, em seguida, a mesma direção para o passo de atualização. Para realizar os testes de desempenho da transformada direcional implementada, substitui-se os módulos de transformação dos codificadores JPEG2000 e SPIHT. Desse modo, efetivamente conseguiu- se maior compactação de energia para imagens com transições abruptas. Prossegiu-se com a análise da estabilidade numérica das bases, fundamentada na variação do número de condição. Os procedimentos realizados mostraram que bases originadas por direções de predição distintas da de atualização realmente apresentam pior qualidade de reconstrução. Como o módulo de transformada é uma parte importante de um sistema de compressão de imagens, uma melhoria nesse módulo efetivamente é capaz de prover bons resultados em termos taxa-distorção para o sistema todo. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents a method for the numerical stability analysis of adaptive lifting-based directional transforms. The goal is to investigate the relation between the directions set in the lifting scheme and the reconstruction quality of the corresponding bases. This new method is based on the variation in frequency of the condition number of the synthesis polyphase transfer matrix of multimensional directional filter banks. The implemented transforms, characterized by such filters, allows for the adaptation of the filtering directions to match the local directionality of the image features, resulting in lower energy of the high-frequency subbands. In order to do so, the (6,6) interpolating wavelet kernel was modified, inserting directional information into the lifting steps. Different methods were suggested to determine the optimal set of directions, in terms of maximizng compression performance. Best results pointed to the prediction direction choice based on the distortion minimization algorithm, followed by the update step in the same direction. In order to test the directional transforms, the transform modules of JPEG2000 and SPIHT coders were replaced by the aforementioned transform algorithm. In this way, one can really achieve higher energy compaction for images with abrupt transitions. Next, we carried a numerical stability analysis based on the variation in frequency of the condition number of the transform. Results have shown that bases generated by using the prediction direction different from the update direction actually leads to worse reconstruction quality. As the transform is one of the crucial elements in transform coding systems, improvements in that module may effectivelly lead to overall coding improvements.

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 : João Marcos Travassos Romano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T14:03:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Castro_MauricioSolde_M.pdf: 2544013 bytes, checksum: 1f3559ea162e75e47f19e7b403e7666c (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado

Orientador: João Marcos Travassos Romano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-19T07:52:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coradine_LuisClaudius_D.pdf: 7635443 bytes, checksum: cd77112aa6fb0605b14de16a267c9fb6 (MD5) Previous issue date: 1993 / Resumo: A filtragem adaptativa utilizando estruturas na forma em cascata FIR se mostra mais eficaz do que na forma direta (transversal), quando se quer obter os polos de um modelo autoregressivo, estimando-se diretamente os zeros do preditor adaptativo, a partir dos parâmetros desse filtro, pela solução de equações de segundo grau. Este trabalho propõe uma técnica de filtragem adaptativa combinando o uso dos algoritmos dos mínimos quadrados recursivos em conjunto com estruturas na forma em cascata FIR. A abordagem consiste em transladar a original estrutura em cascata para uma configuração direta multidimensional FIR, de modo a atualizar os coeficientes do filtro através de um algoritmo dos mínimos quadrados rápido proposto, FLS-MD. A aplicação do algoritmo em cascata é de extrema importância em situações onde os parâmetros de interesse são os zeros dos filtros, como em predição de voz, detecção de freqüências, etc. Nesse sentido, esse algoritmo é proposto para estimação dos parâmetros LSP (Line Spectrum Pairs), utilizados em análise e modelagem de voz. A partir do estudo das relações entre os parâmetros LSP e a predição linear, chega-se a uma estrutura e mostra-se que o algoritmo multidimensional pode ser usado para adaptar seus coeficientes. Simulações são feitas com sinais de voz digitalizados. Também, no caso de detecção de freqüências, simulações mostram o bom desempenho da técnica proposta. A análise de convergência é feita a partir da relação entre as curvas de erro da estrutura proposta e da estrutura transversal, utilizando a seguir a técnica da equação diferencial associada (ODE) / Abstract: Adaptive filtering, using FIR cascade form, is more efficient than the direct (transversal) form when the poles of an autoregressive model are to be obtained, because it directly estimates the adaptive predictor zeros from the filter parameters by the solution of a second degree equation. This work proposes an adaptive filtering technique that combines the recursive least square algorithms and the FIR cascade form structures. The approach consists in translating the original structure in cascade form to a FIR multidimensional direct configuration, in such a way to update the filter coefficients by using the proposed fast least square multidimensional algorithm, FLS-MD. The application of this algorithm is very important in situations where the parameters of interest are the zeros of the filters, as in speech prediction, frequency detection, etc. In this way, this algorithm may be applied to estimate the LSP (Line Spectrum Pairs) parameters, used in speech analysis and speech modeling. From the study of the relation between the LSP parameters and the linear prediction, a structure is reached where the multidimensional algorithm can be used to adapt its coefficients. Simulations are carried out with digital speech signal. In the case of frequency detection, simulations also show a good performance of the proposed technique. The convergence analysis is made from the relation between the error surface of the proposed structure and the transversal structure, using the associated differential equation technique (DDE) / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica