Correntropia complexa: definição, propriedades e aplicações
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28615 |
Resumo: | Estudos recentes demonstraram que a correntropia é uma ferramenta eficiente para analisar momentos estatísticos de ordem superior em ambientes de ruído não gaussianos. Embora a correntropia tenha sido utilizada com dados complexos, nenhum estudo teórico foi realizado para elucidar suas propriedades ou seu uso em problemas de otimização. Sendo assim, baseado em uma interpretação probabilística, este trabalho apresenta uma nova medida de similaridade entre duas variáveis aleatórias complexas, definida como correntropia complexa. As suas propriedades são estudadas bem como seu uso enquanto função custo no Critério de Máxima Correntropia Complexa (Maximum Complex Correntropy Criterion – MCCC). O MCCC é aplicado a um algoritmo de gradiente ascendente e numa nova solução recursiva baseada em ponto fixo. Para testar a robustez dessa nova medida em ambientes com ruídos não gaussianos, aplica-se a correntropia complexa como função custo em um problema de identificação de sistemas, num problema de equalização de canal e de amostragem compressiva. Também é mostrado como a correntropia complexa pode ser aplicada ao problema de similaridade entre ângulos. As simulações demonstram vantagens proeminentes quando os métodos propostos são comparados a métodos clássicos da literatura. |
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Guimarães, João Paulo FerreiraDória Neto, Adrião DuarteSilveira, Luiz Felipe de QueirozBorries, Ricardo VonFontes, Aluisio Igor RegoMartins, Allan de Medeiros2020-03-20T19:13:10Z2020-03-20T19:13:10Z2019-09-30GUIMARÃES, João Paulo Ferreira. Correntropia complexa: definição, propriedades e aplicações. 2019. 116f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28615Estudos recentes demonstraram que a correntropia é uma ferramenta eficiente para analisar momentos estatísticos de ordem superior em ambientes de ruído não gaussianos. Embora a correntropia tenha sido utilizada com dados complexos, nenhum estudo teórico foi realizado para elucidar suas propriedades ou seu uso em problemas de otimização. Sendo assim, baseado em uma interpretação probabilística, este trabalho apresenta uma nova medida de similaridade entre duas variáveis aleatórias complexas, definida como correntropia complexa. As suas propriedades são estudadas bem como seu uso enquanto função custo no Critério de Máxima Correntropia Complexa (Maximum Complex Correntropy Criterion – MCCC). O MCCC é aplicado a um algoritmo de gradiente ascendente e numa nova solução recursiva baseada em ponto fixo. Para testar a robustez dessa nova medida em ambientes com ruídos não gaussianos, aplica-se a correntropia complexa como função custo em um problema de identificação de sistemas, num problema de equalização de canal e de amostragem compressiva. Também é mostrado como a correntropia complexa pode ser aplicada ao problema de similaridade entre ângulos. As simulações demonstram vantagens proeminentes quando os métodos propostos são comparados a métodos clássicos da literatura.Recent studies have demonstrated that correntropy is an efficient tool for analyzing higher-order statistical moments in non-Gaussian noise environments. Although correntropy has been used with complex-valued data, no theoretical study was pursued to elucidate its properties, nor how to best use it for optimization. By using a probabilistic interpretation, this work presents a novel similarity measure between two complex-valued random variables, which is defined as complex correntropy. Its properties are studied as well as a new recursive solution for the Maximum Complex Correntropy Criterion (MCCC) and two algorithms are derived, one based on the ascendent gradient and a second one on a fixed-point solution. Simulations were made in order to evaluate how robust this new measure is to impulsive noise in different problems: liner system identification, channel equalization and in a compressive sensing problem. It is also shown the application of complex correntropy as a tool to analyse the similarity between angles. The results demonstrate prominent advantages of the proposed method when compared with the classical algorithms in the literature.CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICACorrentropiaDados complexosMedida de similaridadeCorrentropia complexa: definição, propriedades e aplicaçõesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALCorrentropiacomplexadefinicao_Guimarães_2019.pdfapplication/pdf1885009https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28615/1/Correntropiacomplexadefinicao_Guimar%c3%a3es_2019.pdf0b5e4488c8cecde799aedbf2287d5600MD51TEXTCorrentropiacomplexadefinicao_Guimarães_2019.pdf.txtCorrentropiacomplexadefinicao_Guimarães_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain190142https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28615/2/Correntropiacomplexadefinicao_Guimar%c3%a3es_2019.pdf.txte61f5c357b2c3992b575373dd1bf5174MD52THUMBNAILCorrentropiacomplexadefinicao_Guimarães_2019.pdf.jpgCorrentropiacomplexadefinicao_Guimarães_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1454https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28615/3/Correntropiacomplexadefinicao_Guimar%c3%a3es_2019.pdf.jpgef1e1769ec456bb00fd5074224d77e6eMD53123456789/286152020-03-22 04:46:53.781oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/28615Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2020-03-22T07:46:53Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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