Return to search

Identificação adaptativa de sistemas atraves de minimos quadrados lineares utilizando fatoração QR e janela movel de dados

Orientador : Basilio E. A. Milani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica / Made available in DSpace on 2018-07-18T04:50:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Taneguti_LuizaYoko_M.pdf: 4470688 bytes, checksum: 8f68d6fa0e51c215924c77cb8a2e9693 (MD5)
Previous issue date: 1993 / Resumo: Este trabalho trata da solução numérica de problemas de mínimos quadrados lineares para identificação adaptativa de sistemas variantes no tempo. AIgoritmos recursivos tradicionais utilizando as equações normais e ponderação exponencial dos dados são analisados e suas deficiências numéricas, na solução de problemas de mínimos quadrados mal condicionados, são explicitadas. É proposto um novo algoritmo recursivo utilizando fatorações ortogonais QR e janela móvel de dados, numericamente estável, particularmente recomendado para solução computacional de problemas inerentemente mal condicionados. Resultados de simulação significativos são apresentados, ilustrando o desempenho dos seguintes algoritmos na identificação de um modelo ARMA: equações normais com ponderação exponencial de dados, fatoração QR com ponderação exponencial de dados, equaçôes normais com janela móvel de dados e o algoritmo proposto utilizando fatoração QR com janela móvel de dados / Abstract:This work deals with the numerical solution of linear least-squares problems for adaptive identification of time-varying systems. Traditional recursive algorithms using normal equations and exponential data weighting are analysed and their numerical drawbacks for solution of ill-conditioned least-squares problems are pointed out. It is proposed a new recursive algorithm using orthogonal QR factorizations with sliding window on the data, numerically stable, being particularly recommended for solution of ill-conditioned problems. Significative simulation results are presented, illustrating the performance of the following algorithms identifying an ARMA model : normal equations with exponential data weighting, QR factorization with exponential data weighting, normal equations with sliding data window and the proposed algorithm using QR factorizations with sliding data window / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/261261
Date11 February 1993
CreatorsTaneguti, Luiza Yoko
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Milani, Basilio Ernesto de Almeida, 1948-, Milani, Basilio E. A.
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format98f. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation(Publicação FEE)

Page generated in 0.0023 seconds