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Título: ALGORITMOS DE PROCESSAMENTO DE SINAIS COM SELEÇÃO DE DADOS PARA FILTROS LINEARES E BASEADOS EM KERNELS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANDRÉ ROBERT FLORES MANRIQUE

Colaborador(es):  RODRIGO CAIADO DE LAMARE - Orientador
Número do Conteúdo: 30566
Catalogação:  18/07/2017 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

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=30566@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30566@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30566

Resumo:
Nesta dissertação, diversos algoritmos adaptativos para processamento de sinais com seleção de dados são desenvolvidos e estudados, com o objetivo de resolver dois problemas diferentes. O primeiro problema envolve ambientes com sistemas esparsos, onde uma função penalidade é incorporada na função de custo para aproveitar a esparsidade do modelo. Nesta perspectiva, são propostos três algoritmos com função penalidade ajustável, o primeiro baseado na função penalidade l1 é denominado SM-NLMS com atração para zero e função penalidade ajustável (ZA-SM-NLMS-ADP). O segundo algoritmo está baseado na função penalidade log-sum e o terceiro na função penalidade l0 , denominados SM-NLMS com atração ponderada para zero e função de penalidade ajustável (RZA-SM-NLMS-ADP) e SM-NLMS com atração para zero exponencial e função de penalidade ajustável (EZA-SM-NLMSADP), respectivamente. Além disso, foi desenvolvida uma análise estatística do algoritmo SM-NLMS com uma função penalidade genérica, obtendo expressões matemáticas para o erro médio quadrático em estado estacionário. O segundo problema abordado, considera algoritmos adaptativos não lineares baseados em funções de kernels. Neste contexto, são desenvolvidos dois algoritmos com seleção de dados, o algoritmo SM-NKLMS e o algoritmo SM-KAP, os quais possuem a capacidade de limitar o crescimento da estrutura criada pelas funções de kernels, tratando um dos maiores problemas que surge quando se utilizam algoritmos baseados em kernels. Os algoritmos baseados em kernels foram testados para predição de séries temporais. Também é realizada uma análise estatística do algoritmo SM-NKLMS. As simulações mostram que os algoritmos desenvolvidos superam os algoritmos lineares e não lineares convencionais tanto na velocidade de convergência quanto no erro médio quadrático atingido.

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