Análise de performance de algoritmos de reconstrução para um conversor analógico para informação

• Autor(a) principal: Araujo, Hugo Bruno Santos
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPB
• Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/28171
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Engenharia elétrica; Amostragem compressiva; Conversor analógico para informação; Sinais esparsos; Algoritmos de reconstrução; Electrical engineering; Compressed Sensing; Analog-to-information Converter; Sparse signals; Re-construction algorithms

A abordagem convencional para amostragem de sinais analógicos para digital segue o Teorema de Nyquist, em que a taxa de amostragem, chamada de Taxa de Nyquist, deve ser pelo menos duas vezes o valor da frequência máxima dos inalanalógico. Em termos práticos, no geral, as taxas de amostragem de conversores analógicos digitais (ADC) são bem superiores à taxa de Nyquist afim de otimizar a recuperação do sinal, porém aumenta-se também a necessidade de memória e de poder de processamento, os custos dos sistemas como um todo e um maior consumo de energia. A Amostragem Compressiva (AC) é uma técnica que explora a esparsidade de um sinal em um determinado domínio, i.e., a informação do sinal se concentra em poucos coeficientes, e a maior parte de seus coeficientes é igual ou próxima de zero. O Conversor Analógico para Informação (AIC) é o dispositivo que implementa o conceito de amostragem compressiva, em que, ao passo que realiza a amostragem do sinal analógico de entrada, um processo de compressão é realizado e, assim, obtém-se como saída uma versão digitalizada e comprimida do sinal de entrada que será transmitido e reconstruído no receptor. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo a análise de performance dos algoritmos de reconstrução Busca de Base (BP), Busca por Correspondência Ortogonal (OMP) e Amostragem Compressiva com Busca por Correspondência (CoSaMP) para uma configuração adaptada de AIC baseada no Pré-Integrador de Modulação Aleatória(RMPI). Simulações foram feitas no Proteus e no Simulink para validação da configuração do AIC, e sinais de um tom e de dois tons foram reconstruídos com componentes de frequência aproximados dos sinais originais. O desempenho dos três métodos de reconstrução foi avaliado com a métrica do erro quadrático médio (MSE).