Classificação, análise estatística e novas estratégias de algoritmos LMS de passo variável

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T18:29:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
296734.pdf: 3496148 bytes, checksum: 86636a5694d8b498c2c4c4864c85ff62 (MD5) / Este trabalho de pesquisa visa o estudo de algoritmos LMS de passo variável (VSSLMS) objetivando: classificá-los segundo uma nomenclatura unificada, realizar uma análise estatística dos mais importantes algoritmos e desenvolver novas estratégias de ajuste do passo de adaptação originando, com isso, novos algoritmos. Os algoritmos VSSLMS têm grande importância prática, visto que apresentam um melhor desempenho em relação aos de passo fixo, permitindo a obtenção simultânea de uma rápida convergência com menor desajuste. A literatura técnica apresenta um grande número de trabalhos que tratam de algoritmos VSSLMS. A classificação dos principais algoritmos VSSLMS apresentada neste trabalho baseia-se no estudo dos diferentes princípios de ajuste do passo de adaptação utilizados. A partir desse estudo, uma modificação em um algoritmo VSSLMS existente, baseado no gradiente do erro quadrático, e dois novos algoritmos VSSLMS, com base na autocorrelação do erro são propostos, sendo um deles não-paramétrico e com elevada imunidade a variações no nível do ruído de medição. Também, são desenvolvidos modelos estocásticos de seis importantes algoritmos VSSLMS, permitindo uma análise mais aprofundada de cada estratégia e fornecendo uma ferramenta de predição de desempenho de tais algoritmos. Resultados de simulação numérica comparam o desempenho das estratégias estudadas em um cenário comum, comprovam o desempenho dos novos algoritmos propostos e atestam a precisão dos modelos desenvolvidos.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/94953
Date January 2011
CreatorsZipf, José Gil Fausto
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Seara, Rui, Tobias, Orlando José
PublisherFlorianópolis, SC
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format167 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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