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Título: NOVOS MÉTODOS PARA ESTIMAÇÃO POR MÍNIMOS QUADRADOS DE SISTEMAS ESPARSOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALEXANDRE DE MACEDO TORTURELA

Colaborador(es):  RAIMUNDO SAMPAIO NETO - Orientador
CESAR AUGUSTO MEDINA SOTOMAYOR - Coorientador
Número do Conteúdo: 26712
Catalogação:  29/06/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26712@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26712@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26712

Resumo:
Neste trabalho, quatro métodos projetados especificamente para a estimação de sistemas esparsos são originalmente elaborados e apresentados. São eles: Encolhimentos Sucessivos, Expansões Sucessivas, Minimização da Norma l1 e Ajuste Automático do fator de regularização do Custo LS. Os quatro métodos propostos baseiam-se na técnica de estimação de sistemas lineares e invariantes no tempo pelo critério dos mínimos quadrados, universalmente conhecida por sua denominação em inglês - Least Squares (LS) Estimation, e incorporam técnicas relacionadas a otimização convexa e à teoria de compressive sensing. Os resultados obtidos em simulações mostram que os métodos em questão têm desempenho superior que a estimação LS convencional e que o algoritmo Recursive Least Squares (RLS) com regularização convexa denominado l1-RLS, em muitos casos alcançando o desempenho ótimo apresentado pelo método de estimação LS Oráculo, no qual o suporte da resposta ao impulso em tempo discreto do sistema estimado é conhecido a priori. Além disso, os métodos propostos apresentam custo computacional menor que do algoritmo l1-RLS.

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