Modelagem estocástica dos algoritmos adaptativos LMS-SAS e NP-VSS-NLMS no contexto de identificação de sistema

• Autor(a) principal: Becker, Augusto Cesar
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31474
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA; Filtros adaptativos; Algorítmos; Método de decomposição; Adaptative filters; Algorithms; Decomposition method

Este trabalho versa sobre a modelagem estocástica dos algoritmos LMS-SAS (least-meansquare with symmetric/antisymmetric properties) e NP-VSS-NLMS (nonparametric variable step size normalized leas-mean-square), operando em um problema de identificação de sistema com sinais de entrada gaussianos (correlacionados e descorrelacionados). Especificamente, expressões de modelo são derivadas descrevendo o comportamento médio do vetor de coeficientes do filtro adaptativo, as curvas de aprendizagem, bem como a evolução de algumas matrizes de correlação associadas com o vetor de erro nos coeficientes. Ainda, expressões de modelo descrevendo o comportamento do algoritmo NP-VSS-NLMS em regime permanente são obtidas. Baseado em tais expressões, algumas características interessantes dos algoritmos considerados são discutidas, visando fornecer diretrizes de projeto úteis. Resultados de simulações são mostrados e discutidos confirmando a precisão dos modelos propostos, tanto na fase transitória quanto em regime permanente, para diferentes condições de operação.