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Dissertacao Aleksandro Costa.pdf: 1706153 bytes, checksum: 8d61027896dbab484303f78ed17b9b70 (MD5)
Previous issue date: 2014-02-28 / FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO / This work has the objective to develop an analytical model that makes prediction of the behavior of the algorithm as a function of the design parameters (step adaptation, kernel
function and its parameters).We use a non-quadratic function based on kernel, performing a nonlinear transformation of the input space filtering applied on line. Was developed and
implemented in the system for adaptive filtering based on Kernel, which provides an analysis of the behavior of KRLS algorithm as well as its properties of convergence. It applies a kernel function in the cost function from the non-recursive quadratic function of
an even power, which minimizes the error, defined as the expectation of the cumulative cost of actions taken along a sequence of steps. It appears that this approach allows the
determination of the parameters of the problem with greater reliability and robustness and lower cost compared with traditional algorithms (RLS, KRLS, RNQ) . / Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo analítico que faça a previsão do comportamento do algoritmo RLS como uma função dos parâmetros de projeto (passo de adaptação, função kernel e seus parâmetros). Utiliza-se uma função não quadrática baseado em kernel, realizando uma transformação não linear do espaço de entrada aplicada à filtragem. Foi desenvolvido e implementado na redução de ruídos para a filtragem adaptativa baseada em Kernel, que fornece uma análise do comportamento do algoritmo KRLS, bem como de suas propriedades de convergência. Aplica-se uma função kernel na
função de custo a partir da função recursiva não quadrática de quarta potência, que minimiza o erro, definido como a expectativa do custo cumulativo de ações tomadas ao longo de uma sequência de passos. Verifica-se que essa abordagem possibilita a determinação dos parâmetros do problema com uma maior confiabilidade e robustez e o menor custo, quando comparado com algoritmos tradicionais (RLS, KRLS, RNQ).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/509 |
| Date | 28 February 2014 |
| Creators | Nogueira, Aleksandro Costa |
| Contributors | Santana, Ewaldo Eder Carvalho, Fonseca Neto, João Viana da, Barros Filho, Allan Kardek Duailibe |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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