Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros.
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 1999 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16092024-142531/ |
Resumo: | É investigado um algoritmo adaptativo de tempo discreto obtido a partir da discretização no tempo de um algoritmo de tempo contínuo baseado no ajuste da segunda derivada (aceleração) da estimativa dos parâmetros. São propostas três versões de algoritmos rápidos assim obtidos. A estabilidade de duas destas versões é comprovada teoricamente mediante análise de Liapunov. Simulações implementadas com o algoritmo acelerador em configurações básicas, como as de predição e identificação de sistemas, permitiram estabelecer suas características de convergência, estabilidade e comportamento ante mudanças de seus parâmetros, assim como a sua resposta na presença de ruído de medida. Os resultados apresentados mostram que com sinais de entrada mal condicionados o algoritmo acelerador permite atingir um melhor compromisso entre velocidade de convergência e variância das estimativas do que os algoritmos LMS ou NLMS. |
id |
USP_6da37c554ebcec711d904f81c812ee9d |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:teses.usp.br:tde-16092024-142531 |
network_acronym_str |
USP |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository_id_str |
2721 |
spelling |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros.Untitled in englishAdaptive electrical filtersAlgorithmAlgoritmoFiltros elétricos adaptativosÉ investigado um algoritmo adaptativo de tempo discreto obtido a partir da discretização no tempo de um algoritmo de tempo contínuo baseado no ajuste da segunda derivada (aceleração) da estimativa dos parâmetros. São propostas três versões de algoritmos rápidos assim obtidos. A estabilidade de duas destas versões é comprovada teoricamente mediante análise de Liapunov. Simulações implementadas com o algoritmo acelerador em configurações básicas, como as de predição e identificação de sistemas, permitiram estabelecer suas características de convergência, estabilidade e comportamento ante mudanças de seus parâmetros, assim como a sua resposta na presença de ruído de medida. Os resultados apresentados mostram que com sinais de entrada mal condicionados o algoritmo acelerador permite atingir um melhor compromisso entre velocidade de convergência e variância das estimativas do que os algoritmos LMS ou NLMS.We investigate a discrete-time adaptive algorithm that is obtained from discretization of a continuous-time algorithm. The algorithm is based on the second derivative (acceleration) adjustment of the parameter estimate. Three versions of rapid algorithms are proposed in this way. The stability of two of them is theoretically verified by Liapunovs analysis. Simulations implemented with the accelerator algorithm in basic configurations, such as prediction and system identification, allowed to establish its convergence characteristics, stability and behavior with respect to its parameter changes, as well as its response in the presence of measurement noise. The results that have been obtained show that, with ill-conditioned input signals, the accelerator algorithm achieves a better trade-off between convergence and variance estimates than the LMS and NLMS algorithms.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPGerken, MaxJojoa Gómez, Pablo Emilio 1999-06-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16092024-142531/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-09-16T17:30:02Zoai:teses.usp.br:tde-16092024-142531Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-09-16T17:30:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. Untitled in english |
title |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
spellingShingle |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. Jojoa Gómez, Pablo Emilio Adaptive electrical filters Algorithm Algoritmo Filtros elétricos adaptativos |
title_short |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
title_full |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
title_fullStr |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
title_full_unstemmed |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
title_sort |
Análise de algoritmo adaptativo que ajusta a diferença de segunda ordem dos parâmetros. |
author |
Jojoa Gómez, Pablo Emilio |
author_facet |
Jojoa Gómez, Pablo Emilio |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Gerken, Max |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Jojoa Gómez, Pablo Emilio |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Adaptive electrical filters Algorithm Algoritmo Filtros elétricos adaptativos |
topic |
Adaptive electrical filters Algorithm Algoritmo Filtros elétricos adaptativos |
description |
É investigado um algoritmo adaptativo de tempo discreto obtido a partir da discretização no tempo de um algoritmo de tempo contínuo baseado no ajuste da segunda derivada (aceleração) da estimativa dos parâmetros. São propostas três versões de algoritmos rápidos assim obtidos. A estabilidade de duas destas versões é comprovada teoricamente mediante análise de Liapunov. Simulações implementadas com o algoritmo acelerador em configurações básicas, como as de predição e identificação de sistemas, permitiram estabelecer suas características de convergência, estabilidade e comportamento ante mudanças de seus parâmetros, assim como a sua resposta na presença de ruído de medida. Os resultados apresentados mostram que com sinais de entrada mal condicionados o algoritmo acelerador permite atingir um melhor compromisso entre velocidade de convergência e variância das estimativas do que os algoritmos LMS ou NLMS. |
publishDate |
1999 |
dc.date.none.fl_str_mv |
1999-06-23 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16092024-142531/ |
url |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16092024-142531/ |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
|
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Liberar o conteúdo para acesso público. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.coverage.none.fl_str_mv |
|
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
publisher.none.fl_str_mv |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo (USP) instacron:USP |
instname_str |
Universidade de São Paulo (USP) |
instacron_str |
USP |
institution |
USP |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP) |
repository.mail.fl_str_mv |
virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br |
_version_ |
1815256512860258304 |